基于多通道自适应加权融合算法的火灾特征识别

根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期预报的需求,将多通道传感器数据融合技术应用于火灾特征识别中,选择多个传感器对火灾过程的特征参数进行监测识别,特别对火灾发生初期产生的异常信息进行全面监测,弥补了采用单一传感器的不足,扩展了时间上和空间上的监测范围.数据融合方法采用经典的自适应加权融合估计算法,配合智能判别技术,增强了火灾特征识别的可靠性.     

数据融合在物联网火灾监测系统中的应用研究

利用数据融合技术,可以弥补单一传感器数据所造成的结果不完整以及片面的缺陷。为了保证火灾判断的准确性,提出神经网络和模糊理论相结合的火灾监测算法,并将算法应用在火灾监测系统中。通过利用神经网络工具箱以及模糊推理工具箱,对两种算法分别进行了MATLAB仿真和分析,得出将两种算法结合适用于火灾监测的结论。最后在火灾监测开发平台上利用VS2010实现对火灾数据的处理,得出火灾发生概率,而后判断火灾发生的可能性,实现了火灾监测算法功能,保证了判断的准确性。     

样本熵融合聚类算法的森林火灾图像识别研究

针对森林火灾图像识别中遇到的漏检和误检等问题,提出了一种基于K-Means聚类下样本熵值判别算法。算法先将采集到的森林火灾图像进行色域空间转换,降低了视觉偏差在图像识别过程中的影响。然后采用K-Means聚类算法,通过HSV分量的欧氏距离准则,对火灾预期出现的图像子集进行聚类。在此基础上,通过样本熵对聚类后的图像子集权重进行辨别,区分类火灾区域和火灾区域的熵值统计差异,确认聚类筛选出来的图像子集是否存在火灾。实验结果表明,采用样本熵融合K-Means聚类算法对森林火灾图像识别能够有效提高识别正确率。经过60幅图像的检测,全部图像的火灾区域识别正确率提高到96.67%,平均识别时间为16.03 s。由于本算法具有较强的鲁棒性和便捷性,能够适应复杂背景下火灾区域识别工作,相对于传统K-Means算法具有更好的检测效果。     

基于nRF905的智能无线火灾监控系统设计

设计了利用无线通信芯片nRF905进行数据传输的无线火灾监控系统，对系统的数据采集控制节点的硬件和软件进行了设计。并采用多传感器融合算法，对传感器的数据进行了融合判断。实验证明，该系统具有可靠性高和实用性强等优点：     

隧道机器人电缆火灾参数仿真与试验研究

隧道电缆火灾参数获取对指导机器人灭火具有重要作用,基于FDS流体仿真软件建立了原尺寸不同火情功率等级电缆燃烧仿真模型,计算了不同工况电缆火灾发生后不同时间和空间的温度、烟气浓度和CO浓度分布,分析了不同层人工火源功率分别为150 kW、600 kW和1.2 MW时电缆层燃烧的火灾总功率分布,以及600 kW、 1.2 MW火源分别置于上、中、下三层时的火灾蔓延速度.建立了多传感器机器人电缆隧道火灾参数监测系统,监测了10 kV三芯电缆模拟人工点火后电缆隧道内固定点温度和气体浓度分布.经分析表明,试验检测数据与仿真数据一致性较好.     

基于信息融合技术的火灾监控系统

目前生产的火灾探测器大多针对不同火灾类型,可靠性和通用性较差。将信息融合技术应用在火灾监控系统中,利用ART—2(自适应共振理论模型)和三层前馈网络对多传感器信息进行两级融合,综合多种火灾参数来进行监测、报警,提高了系统的可靠性和通用性,减少了误报警的发生。着重介绍了神经网络的选择、设计及训练过程。实验证明系统准确且可靠。     

船舶电站故障诊断中的数据融合算法

将数据融合技术应用于船舶电站故障诊断系统中,在数据处理的检测层、特征层及决策层上分别提出不同的数据融合算法:在检测层提出自适应加权数据融合算法,在特征层提出基于灰色优势分析的数据融合算法,在决策层提出基于D-S证据理论的数据融合算法。这些算法解决了传统故障诊断中存在的大量采集数据如何有效处理的问题。所提出的算法针对船舶电站故障诊断的特殊性,有较强的适应性,提高了实际诊断的准确性和可靠性。     

基于图像处理的火灾监测系统软件设计

针对火灾视频图像中一般亮点区域较小、背景区域图像较大的特点,采用区域分割算法提取各亮点区域并进行处理,提高了算法的抗干扰性,使相同算法的处理时间平均减少到经典算法的1/4,使复杂算法达到实时性要求。同时,在区域分割算法的基础上,成功提取了疑似区域的边界链码,计算了各区域的圆形度。通过神经网络进行数据融合,进一步降低火灾探测系统的误报率。     

基于总有界变分的森林火灾烟雾图像检测方法

森林火灾烟雾浓度升高时,所对应的图像模糊程度升高,总有界变分会逐渐下降,基于变分的特征性质,可以将边界之 间的差异有效表征出来。 由此,提出一种基于总有界变分的森林火灾烟雾图像检测方法。 以分块平稳分析的思想对目标函数 求极值,得到总有界值,通过两次比较总有界变分值从分块结果图中提取疑似烟雾分块,利用特征数据的融合聚类处理获得最 终的疑似烟雾区域。 为了得到更好的烟雾检测效果,对疑似烟雾特征区域进行运动特性分析,融合判定烟雾区域,给出火灾报 警。 算法屏蔽了对烟雾静态特征的复杂计算,在对疑似烟雾特性进行分析时,只需关注其运动特征便可以准确进行烟雾检测输 出,避免了繁琐计算带来的误差,对比验证效果显示,算法结果输出高效稳定。     

输变电场所火灾粒子特征识别方法研究

电力场所火灾是生产安全和人身、财产安全的重要威胁，特别是高压电力场所，电压等级高、电流负荷大，且设备高度集中，火灾风险更高。电力火灾发生前，往往会出现如温度异常升高、绝缘层热分解等情况，导致大量火灾粒子产生，而由于火灾产生的原因和火险源类型不同，火灾粒子的产生速度、浓度变化等也体现出不同的特征。通过开展电缆廊道火灾试验，模拟多种典型火灾风险的发生，对产生的火灾粒子进行探测、识别及特征分析，形成基于火灾粒子变化特征的火灾识别方法，对火灾类型进行区分，为电力场所火灾防控管理提供支持。     

330 kV变电站主变继电保护系统及自动灭火系统的设计和实施

以330 kV综合自动化变电站主变的继电保护系统设计为对象进行了相关研究,针对主保护难以覆盖的各类故障情况,提出增加相应的后备保护系统。提出了一种变压器水喷雾固定自动灭火系统的设计方案。所提方案可有效降低变压器火灾危害,为电网同类型主变保护系统的相关研究设计和实施提供参考依据。     

浅谈钢铁工业企业火灾自动报警及联动控制系统设计

由于钢铁企业自身的特殊复杂性,消防安全问题日益突出。本文从某钢厂1750mm热轧带钢消防工程设计入手,介绍了钢铁工业企业的火灾危险性分析、火灾自动报警及联动控制系统防护措施、消防区域划分、火灾自动报警及联动控制系统的组成及配置、火灾自动报警系统的电源与接地。     

变电站设计防火标准中部分条文探讨

《火力发电厂与变电站设计防火标准》是电力设计行业的一项重要标准,2019版防火标准对变电站的适用范围扩大到电压1000 kV及以下,取消了单台变压器容量下限的规定.防火标准对其适用电压范围和变压器容量作了调整,相关条文却没有适应性修改;而且该标准对110 kV及以下小型或终端变电站针对性不足,导致工程应用中部分条文执行...     

电缆隧道火灾事故特点与灭火系统研究综述

基于近年来国内外电缆隧道火灾事故统计数据,文中总结了电缆隧道火灾事故发生的原因和特点,详细介绍、分析了目前应对电缆隧道火灾的各种消防灭火系统,如水喷雾灭火系统、高压细水雾灭火系统、气体灭火系统、气溶胶灭火系统、超细干粉灭火系统等。针对不同电缆隧道消防灭火系统的选择提出了推荐建议,认为对于保护长距离、大容积的电缆隧道,应优先考虑高压细水雾灭火系统,其次为超细干粉灭火系统;对于电缆接头或其他局部灭火重点防护区域可考虑超细干粉灭火系统等;不建议在长距离、大容积的电缆隧道内使用气体灭火系统、水喷雾灭火系统和气溶胶灭火系统。     

森林防火无人机系统设计与林火识别算法研究

为克服传统森林火灾监测手段监测范围有限、无法适用恶劣环境以及费用高昂等问题,提出了基于六旋翼无人机的林火监测系统.首先,采用开源架构,设计并研制用于控制无人机的自动驾驶仪;其次,搭建用于森林火情监控的小型六旋翼无人机.在传回的火情视频的基础上,利用视觉显著性检测方法,按照林火区候选、特征融合、特征分类、阈值判断等流程判断是否有林火发生.如果有火情出现,算法能够自动提取林火的形状、面积、蔓延速度等信息,并结合光电烟雾传感器实现火情预警.该系统具有垂直起降、对气象的要求低,且使用和维护成本低等特点.     

多元化火灾自动探测报警系统的研究

为了有效地监测煤矿井口低压电缆的电气火灾，研究设计了“多元化”的监测方案：1）继电保护（包括选择性漏电保护和过流保护），防止电气故障造成电缆发热而引发的内因火灾事故；2）感温火灾探测报警和感烟火灾探测报警或红外火灾探测报警，用于探测外部高温引发的初期火灾，并作为继电保护的后备保护；3）视频监控，作为值班人员用肉眼识别和确认火灾的直观手段。将3种方案有机的结合，通过试验样机的运行监测能够实现低压电缆电气火灾的有效监测，最后给出了实际的工程应用。