基于多传感器的智能火灾报警器的设计概要(共8页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上科研设计成果有以下功能与特点:1)安全可靠:安全性由三方面构成:a.SQL数据库是大型的、多用户的数据库,它的安全性高;b.系统对用户实现分级授权管理功能;c.防火墙功能及完善的数据备份功能,防备系统受到人为的恶意攻击。2)完善的系统日志:系统日志记录了进入系统,离开系统,收费,设置硬件,改变运行参数操作等及操作者,操作时间,凡是改变数据库的操作都被记录下来;3)抄表速度快:抄表快、数据准确,抄表时PC机只读采集器的数据,保证了传输的准确性;4)广播对时功能:该功能可使系统中的所有电能表的时间基准与PC机保持一致。只要保证在对时时刻,PC机的时间是正确的;5)自动抄表
2、功能:按照设置的抄表开始时间和抄表间隔,到预定的抄表时刻,系统便会依次拨号去抄采集器或电表内的数据;6)设备管理功能:如告警:开箱告警、停电告警、逆相告警、超温告警、过载告警、倾斜或移动报警等;控制:对欠费用户进行拉闸等;7)用户界面清晰美观,操作简单,具有完善的在线帮助功能:对数据进行统计,分析,绘制负荷曲线,作平衡分析,具有与银行,客服中心的联网功能。仪器仪表用户数据抄收的功能,解决了实时性、抄收成本及通信距离等间题,本系统已运用于现场。参考文献1蒋俊峰.自动抄表技术研究J,电测与仪表,2003,(10)2胡大可等.基于单片机8051的嵌入式开发指南M.北京:电子工业出版社,2003.3任
3、哲等.嵌入式操作系统基础 C/OS-II和LinuxM.北京:北京航空航天大学出版社,2006.4沈文等.AVR单片机C语言开发应用实例-TCP/IP篇M.清华大学出版社,2005.5(美)R.J.(Bud)Bates著,朱洪波等译.通用分组无线业务(GPRS)技术与应用.M北京:人民邮电出版社,2004:105130.6范成军,杨德芳,吴杰,董兴欣.基于GPRS的电能表的设计与实现J.仪表技术,2005,(6):2123.7吕捷.GPRS技术M.北京:北京邮电大学出版社,2001:132151.8OLIVERT.W.YU.End to EndAdaptiveQoSProvisioningov
4、erGPRSWirelessMobileNetwork.MobileNetworks&Applications,2003,(3):7578.9马彪,杨建华,刘文琦.基于GPRS的嵌入式数据采集系统J.中国仪器仪表,2005,(11):8486.作者简介:苏培力,男,河北省栾城县供电公司,华中科技大学硕士研究生,研究方向:信息与控制。收稿日期:2009-02-17(9045)4 结论远程无线自动抄表系统利用GPRS通信技术,实现了多表do:i10.3969/.jissn.1671-1041.2009.04.028基于多传感器的智能火灾报警器的设计张红兰,李 扬(广东工业大学信息工程学院,广州)摘
5、要:同时采用烟雾传感器,温度传感器和火焰传感器来探测火灾现场,使用神经网络对多个传感器探测到的数据进行处理和识别。仿真结果表明,该多传感器的智能火灾报警器能够比较准确的识别火灾信号,准确性较高,误报率较低。关键词:多传感器;火灾探测;神经网络中图分类号:TP373 文献标识码:A的传感器大多为单一形式的传感器,所以误报率较高。本次设计采用多种传感器,并使用神经网络的方法对传感器探测的信息进行处理,从而大大减少了报警器的误报率。1 系统硬件的组成本次设计的硬件包括温度传感器模块,烟雾传感器模块,火焰传感器模块和智能处理模块。1.1 温度传感器模块物质在燃烧过程中会释放出大量的热量,从而使环境温度
6、升高。本次设计采用DALLAS公司生产的单线数字温度传感器DS18B20做感温模块,它具有经济性好、抗干扰能力强和使用方便,测温范围宽,精度高等优点,而且它是数字式温度值,可以直接读取数值不需要再进行AD转换,这样就大大简化了外接电路。1.2 烟雾传感器模块在物资的燃烧过程中,会产生大量的烟雾,本次设计采用是离子式烟雾传感器NIS-05A。这种烟雾传感器具有极小的电池功耗,结构简单,比光电式烟雾传感器更便宜,更耐用,输出不依赖于烟雾的颜色,放射能很小。该传感器的检测电路如图1所示。当烟雾进入传感器内室的时候,烟尘粒子就会被压制成阴阳双粒子,从而上层室的电离电流就会减弱,最终导致对烟尘密度的输入
7、电压比例降低。这种传感器在空气中的输出为5V左右,烟雾敏感度在1.2V左右,所以基本不需要外接放大电路,这样就简化了电路。tt/Designofintellitivefirealarmbasedonmulti sensorZHANGHong lan,LIYang(GuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,China)Abstrac:tSmokesensor,tempreturesensorandflamesensorarecombinedasawholetodetectthecondition.Thedata,acquiredbythemulti sen
8、sor,isprocessedandanalysedbytheneuralnetwork.Itisprovedthatthisintellitivefirealarmcanidentifyfirecomparetivewellandtruly.Ithasrelativelyhighrateoftruealarmandlowrateoffalsealarm.Keywords:multi sensor;firedetec;tneuralnetwork0 引言火灾是危害人类生命,财产灾害中最常见的一种。燃烧是一种伴随有热和光的化学反应,物质在燃烧过程中一般会出现火焰、烟雾、热等物理现象,人们已经根据
9、火灾发生时所产生的这些现象研制出了各种探测器。但是由于火灾报警器仪器仪表用户 科研设计成果能简化电路。系统在上电以后,首先是对多个传感器传出的模拟信号进行AD转换,然后采用神经网络的方法对信号进行处理。具体的流程图如图4。图1 离子式烟雾传感器检测电路1.3 火焰传感器模块火焰是物质着火产生灼热气体而发出的光,是一种辐射能量,物质从燃烧开始到发光,是物质的全燃烧阶段。在这个阶段中,火焰的光谱从紫外、可见光到红外都有能量辐射,但在红外波段内的4.35 m附近有一个峰值,同时由于此波长的太阳辐射因大气的吸收作用而强烈衰减,因此该波段是用于火焰探测的重要波段。本次设计采用的是一种红外热释电传感器,这
10、种传感器一般是用于人体探测器的,能探测的波长为514 m,虽然不是专门用于火焰探测,但它也能感应火焰的部分光谱,而且在价格上比专门的火焰探测器要便宜得多,比较经济实用2。由于热释电红外传感器的输出信号十分微弱,因此在进行信号的处理之前要介入前置放大电路,又由于火焰的闪烁信号频率为低频信号,传感器的输出信号也以该频率变化,因此将放大器接成低通形式,具体的接口电路如图2所示。图4 系统流程图图2 热释电红外传感器接口电路1.4 神经网络部分在人工神经网络的实际应用当中,绝大部分的神经网络模型是采用BP网络和它的变化形式,她也是前向网络的核心部分,体现了人工神经网络最精华的部分3。本系统中使用了BP
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