關于一種新型電氣火災預警系統(tǒng)的研究

時間：2024-12-26作者：安科瑞電氣股份有限公司瀏覽：377

【關鍵詞】電氣火災預警，ZigBee,NB-IoT,智能識別算法
0引言
       近年來，我國電氣火災多發(fā)，造成重大人員傷亡和財產(chǎn)損失。據(jù)統(tǒng)計,2020年，因違反電氣安裝使用規(guī)定引發(fā)的火災共8.5萬起，占總數(shù)的33.6%,重特大火災中電氣火災占比高達55.4%，目前，已有一些電氣火災預警問題的相關研究:葉研等研究了基于CAN總線的實驗樓火災預警系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)通過CAN總線發(fā)送到控制部分完成數(shù)據(jù)處理，提高了火災預警系統(tǒng)的可靠性和反饋速度;張夢媛設計了一款基于物聯(lián)網(wǎng)技術的無線火災智能預警系統(tǒng)，采用ZigBee協(xié)議，利用各傳感器進行檢測，通過蜂窩移動通信技術將火災情況發(fā)送至消防站，達到火災預警的目的，于蘭等研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡技術的電氣火災預警系統(tǒng)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡判斷電氣火災是否發(fā)生故障，增強了電氣火災系統(tǒng)的預警能力。但當前電氣火災預警系統(tǒng)仍存在一些不足，例如，傳感器采集參數(shù)不夠全面，影響評價結(jié)果；使用多個不同類型的傳感器采集數(shù)據(jù)，但這些參量之間部分或全部存在非線性依賴關系，單純通過這些數(shù)值的判決進行報警不夠科學智能決策不夠完善等。本文提出一種新型電氣火災預警系統(tǒng)，通過多個參量模塊,將采集到的現(xiàn)場火情數(shù)據(jù)發(fā)送給參量匯集模塊；模塊（含ZigBee協(xié)調(diào)器）接收參量匯集模塊（即ZigBee終端節(jié)點）發(fā)送的有關數(shù)據(jù)，再通過NB-IoT模塊將數(shù)據(jù)上傳給云平臺，由此構成兩級制無線通信物聯(lián)網(wǎng)架構。云平臺對傳感器采集到的多個變量參數(shù)進行融合分析,建立火災狀態(tài)與多變量參數(shù)之間的非線性數(shù)學模型?；谠撃Ｐ?，根據(jù)多變量數(shù)據(jù)，計算得出火災發(fā)生的概率，從而達到預警的目的。
1系統(tǒng)整體設計


       系統(tǒng)整體結(jié)構如圖1所示，由參量采集模塊、參量匯集模塊、模塊、云平臺及客戶端組成。參量采集模塊負責連接傳感器，感知火情現(xiàn)場;參量匯集模塊負責匯集與上傳火情現(xiàn)場數(shù)據(jù)；模塊作為通信橋梁，負責參量匯集模塊與云平臺之間的信息傳遞；云平臺則負責運算及處理數(shù)據(jù)信息，計算得出火災發(fā)生的概率，并發(fā)送信息至客戶端，客戶端可相應呈現(xiàn)火災預警信息。

2硬件構成


       單參量采集模塊、參量匯集模塊硬件構成如圖2所示?；鹎楝F(xiàn)場數(shù)據(jù)的由單參量采集模塊和參量匯集模塊共同完成。

       參量采集模塊包括傳感器、信號處理電路、MCU,并通過工業(yè)標準接口（232、485、I2C、SPI等）與參量匯集模塊連接。根據(jù)火情現(xiàn)場情況，選取煙霧、溫度、火焰、電參數(shù)（包括入戶母線電壓、電流、有功功率、無功功率或功率因數(shù)）等傳感器進行數(shù)據(jù)采集，經(jīng)信號處理電路處理后送入MCU,再通過標準接口。根據(jù)約定的通訊協(xié)議，將火情現(xiàn)場給參量匯集模塊。參量匯集模塊以無線MCU（ZigBee終端節(jié)點）為**。通過標準接口與單參量采集模塊有線連接，接收單參量采集模塊發(fā)送的火情現(xiàn)場數(shù)據(jù)，再通過ZigBee網(wǎng)絡轉(zhuǎn)發(fā)給ZigBee協(xié)調(diào)器。模塊結(jié)構如圖3所示，主要由ARM微處理器.ZigBee協(xié)調(diào)器以及NB-IoT模塊組成。


各參量匯集模塊作為ZigBee終端節(jié)點加入網(wǎng)絡,ZigBee協(xié)調(diào)器接收多個參量匯集模塊上傳的火情現(xiàn)場數(shù)據(jù)。ARM微處理器負責統(tǒng)籌處理數(shù)據(jù)本地傳輸、遠程傳輸,以及相應的解析及轉(zhuǎn)換,NB-IoT模塊將火情現(xiàn)場數(shù)據(jù)等信息遠程發(fā)送至云平臺進行處理。
3軟件設計
3.1數(shù)據(jù)采集


      數(shù)據(jù)采集過程完成對火情現(xiàn)場數(shù)據(jù)的,其軟件流程如圖4所示。

初始化完成后，參量采集模塊需要通過相應的傳感器采集現(xiàn)場數(shù)據(jù)，處理完相關數(shù)據(jù)后，將至參量匯集模塊。
3.2
       是指將參量匯集模塊接收到的多組火情現(xiàn)場數(shù)據(jù)上傳至云平臺的過程，其軟件流程如圖5所示。


ZigBee協(xié)調(diào)器檢測周圍網(wǎng)絡狀態(tài)，建立網(wǎng)絡。參量匯集模塊作為終端節(jié)點入網(wǎng)后，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至ZigBee協(xié)調(diào)器,協(xié)調(diào)器接收到上傳的火情現(xiàn)場數(shù)據(jù)，通過串口通信將數(shù)據(jù)發(fā)送給ARM微處理器,ARM微處理器對數(shù)據(jù)解析、打包后，由NB-IoT模塊上傳至云平臺完成數(shù)據(jù)處理，*終實現(xiàn)火災預警。
3.3數(shù)據(jù)處理


        數(shù)據(jù)處理是指在云平臺對上傳的火情現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行運算與處理的過程，其軟件流程如圖6所示。

        云平臺完成初始化后，首先接收火災監(jiān)測現(xiàn)場的位置以及火情現(xiàn)場數(shù)據(jù)等信息，運算與處理上傳數(shù)據(jù)中的多個變量，隨后建立火災現(xiàn)場狀態(tài)與多變量參數(shù)之間的非線性數(shù)學模型?；谠撃Ｐ?，依據(jù)采集的多變量數(shù)據(jù)，通過智能算法計算得出火災發(fā)生的概率，然后發(fā)送火災預警信息至客戶端。
4智能識別算法
       本文提出的火災預警智能識別算法，可融合分析傳感器采集的多個變量，基于半監(jiān)督學習方法，自動實現(xiàn)變量分類，并通過求解算法,建立火災現(xiàn)場狀態(tài)與多變量參數(shù)之間的非線性數(shù)學模型?；谠撃Ｐ?依據(jù)采集的多變量數(shù)據(jù)，*后得出火災發(fā)生的概率，達到預警的目的。算法包含兩部分。
（1）基于稀疏編碼的結(jié)構特征提取方法
         其對應的學習網(wǎng)絡結(jié)構如圖7所示。


記樣本數(shù)量為N,樣本維度為D,則*i個樣本可表示為ai={ai1,ai2,......aid},則自動編碼器參數(shù)訓練的目標為輸出數(shù)據(jù)接近輸入數(shù)據(jù),即：

式中=為輸入樣本集合狙為相應的輸出值集合。
(2)多類SVM的實現(xiàn)
       SVM在解決小樣本、非線性以及高緯模式識別問題中具有優(yōu)勢，但傳統(tǒng)的SVM僅用于解決兩類分類問題,不能直接用于多類分類。本文采用一對一訓練策略來實現(xiàn)多類SVM的分類，為每類構造一個SVM,通過粒子群(PSO)算法實現(xiàn)對SVM參數(shù)的優(yōu)化,并采用稀疏自編碼器獲取的特征參數(shù)訓練多類SVM,從而實現(xiàn)完整的智能識別算法。云平臺對各參量匯集模塊傳來的數(shù)據(jù)進行智能計算與分析，判斷當前是否有預警發(fā)生，若有，云平臺首先通過嵌入式網(wǎng)關的IMEI碼,定位當前發(fā)生預警的監(jiān)測點位置。再通過該監(jiān)測點對應的ZigBee網(wǎng)絡，該監(jiān)測點區(qū)域內(nèi)發(fā)生預警的參量匯集模塊對應的位置。此外，云平臺還可判斷出當前預警的嚴重等級，可保證在多個監(jiān)測點同時發(fā)生預警時，工作人員可根據(jù)嚴重等級，合理安排處理順序，云平臺可將這些及預警等級信息推送到計算機或智能手機客戶端上，工作人員可接收到推送的預警信息，及時采取相應的處理措施。
5安科瑞電氣火災監(jiān)控系統(tǒng)
（1）概述
       Acre1-6000電氣火災監(jiān)控系統(tǒng)，是根據(jù)中心的消防電子產(chǎn)品試驗認證，并且均通過嚴格的EMC電磁兼容試驗，保證了該系列產(chǎn)品在低壓配電系統(tǒng)中的安全正常運行，現(xiàn)均已批量生產(chǎn)并在全國得到廣泛地應用。該系統(tǒng)通過對剩余電流、過電流、過電壓、溫度和故障電弧等信號的采集與監(jiān)視，實現(xiàn)對電氣火災的早期預防和報警，當必要時還能聯(lián)動切除被檢測到剩余電流、溫度和故障電弧等**標的配電回路;并根據(jù)用戶的需求，還可以滿足與AcreIEMS企業(yè)微電網(wǎng)管理云平臺或火災自動報警系統(tǒng)等進行數(shù)據(jù)交換和共享。
（2）應用場合
       適用于智能樓宇、高層公寓、賓館、飯店、商廈、工礦企業(yè)、國家重點消防單位以及石油化工、文教衛(wèi)生、、電信等領域。
（3）系統(tǒng)結(jié)構


（4）系統(tǒng)功能


       監(jiān)控設備能接收多臺探測器的剩余電流、溫度信息，報警時發(fā)出聲、光報警信號，同時設備上紅色“報警”指示燈亮，顯示屏指示報警部位及報警類型，記錄報警時間，聲光報警一直保持，直至按設備的“復位”按鈕或觸摸屏的“復位”按鍵遠程對探測器實現(xiàn)復位。對于聲音報警信號也可以使用觸摸屏“消聲”按鍵手動

      當被監(jiān)測回路報警時，控制輸出繼電器閉合，用于控制被保護電路或其他設備，當報警后，控制輸出繼電器釋放。


     通訊故障報警：當監(jiān)控設備與所接的任一臺探測器之間發(fā)生通訊故障或探測器本身發(fā)生故障時，監(jiān)控畫面中相應的探測器顯示故障提示，同時設備上的黃色“故障”指示燈亮，并發(fā)出故障報警聲音。電源故障報警：當主電源或備用電源發(fā)生故障時，監(jiān)控設備也發(fā)出聲光報警信號并顯示故障信息，可進入相應的界面查看詳細信息并可解除報警聲


當發(fā)生剩余電流、**溫報警或通訊、電源故障時，將報警部位、故障信息、報警時間等信息存儲在數(shù)據(jù)庫中，當報警解除、排除故障時，同樣予以記錄。歷史數(shù)據(jù)提供多種、快速的查詢方法。





（5）配置方案

6結(jié)語
       本文利用參量模塊采集火情現(xiàn)場數(shù)據(jù)并上傳至參量匯集模塊，通過ZigBee網(wǎng)絡和NB-IoT模塊將數(shù)據(jù)上傳至云平臺，云平臺融合分析傳感器采集到的多個變量，并通過求解算法，得出火災發(fā)生的概率并將其發(fā)送至客戶端，據(jù)此提醒工作人員及時采取措施?；谠撓到y(tǒng)，及時預警火情現(xiàn)場，提前預判。從而減少人員傷亡和財產(chǎn)損失。
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