CN105023384A - 基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种利用数据挖掘和数据分析技术实现的消防安全预警及报警系统及方法，本发明由五部分组成，即现场数据采集子系统、火灾预警子系统、火灾报警子系统，火灾控制子系统以及消防应急管理子系统，其中数据采集子系统完成现场数据的采集，采集后的数据经处理后，通过有线或无线网络上传至集中控制中心；火灾预警子系统是整个系统的核心，本发明具有火灾报警和自动灭火的功能。本发明的预警功能，能够防患于未然，有效地杜绝火灾造成的危害，有效地保护自己及周围人的生命财产安全。

Description

基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警系统及方法
技术领域
本发明涉及消防安全管理领域，特别涉及一种利用数据挖掘和数据分析技术实现的的消防安全预警报警系统及其使用方法。
背景技术
火灾的发生是现实生活中最常见、最突出、危害最大的一种灾难，消防安全工作是直接关系到人民生命安全、财产安全的大问题。
随着社会的不断发展，各类建筑和仓库的建设的不断发展，规模越来越大，层次越来越高，因此火灾自动报警和自动灭火系统已成为各类建筑和仓库不可缺少的重要组成部分。
随着电子技术和计算机技术的迅速发展，国际上已将该技术广泛地应用于消防报警系统和消防灭火系统。目前我国的许多建筑和仓库中也广泛地采用了消防自动报警系统，就是将着火时的烟、光、温度等环境参数的变化通过相应的探测器探测后传给中央处理主机，通过电脑的快速分析，判断是否着火并将着火情况快速地报警，同时启动消防自动灭火系统，控制火情；启动紧急广播系统和人群疏散指导系统，使建筑物内的人员快速撤离；关闭防火卷帘门对火区进行隔离；启动排烟系统将有毒气体排出，尽可能地控制火情，减少人员伤亡，降低财产损失。
消防报警系统就是一种及时发现和通报火情并采用措施控制扑灭火灾的自动消防设施，但是如果消防安全系统能够具有预警的功能，将火灾防患于未然，那将大大减少因为火灾造成的损失，防止人员的伤亡，尤其是对大型的危险品仓库而言，其意义更加重大。
发明内容
本发明要解决的问题是提供适用于的各种建筑和大型仓库的消防系统，具有基于数据挖掘和数据分析的预警功能。
为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警系统，其特征在于：设有集中控制中心，所述集中控制中心包括现场数据采集子系统、火灾预警子系统、火灾报警子系统，火灾控制子系统以及消防应急管理子系统；所述现场数据采集子系统、火灾预警子系统、火灾报警子系统，火灾控制子系统以及消防应急管理子系统通过有线或无线网络连接集中控制中心；所述火灾预警子系统包括数据挖掘和数据分析算法模块、专家知识库模块；所述现场数据采集子系统包括控制CPU以及多个传感器，所述传感器连接控制CPU，所述控制CPU通过有线或无线网络连接集中控制中心；所述火灾报警子系统包括现场声光报警装置和远程报警装置；所述火灾控制子系统包括火灾报警控制器，自动灭火系统控制装置，室内消火栓系统控制装置，防烟排烟系统及空调通风系统控制装置，打开防火门、防火卷帘的控制装置；所述消防应急管理子系统主要用于疏散人群，包括广播系统和消防应急灯关系系统。
进一步的，所述数据挖掘和数据分析算法模块包括关联规则挖掘算法模块，用于运用关联规则进行数据挖掘，基于实时数据，利用现场环境的的实际情况，得到的最佳值现场火灾隐患的指数。
进一步的，所述专家知识库模块包括神经网络模块、模糊算法模块、遗传算法模块，用于利用模糊理论来处理运行环境中的模糊性问题，利用遗传算法来优化神经网络结构和隶属函数，能够较好的解决火灾预警的问题。
更进一步的，所述专家知识库模块还包括专家控制器模块，用于根据规则库、案例库、结果库中的数据，采用前向推理机制，对于控制规则由前向后逐条匹配，直至搜索到目标，产生相应的预警参数。
本发明的另一方面，一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警方法，包括如下步骤：
(1)在现场设置现场数据采集子系统、火灾报警子系统，火灾控制子系统以及消防应急管理子系统，所述现场数据采集子系统、火灾报警子系统，火灾控制子系统以及消防应急管理子系统通过有线或无线网络连接集中控制中心；
(2)在集中控制中心设有火灾预警子系统；
(3)通过数据采集子系统，利用嵌入式CPU，通过烟雾、光感、温度、湿度等传感器采集现场温度，经计算后，通过有线或无线网络上传至集中控制中心；
(4)通过火灾预警子系统，运用数据挖掘和数据分析算法，结合经验专家知识库，根据数据采集子系统采集的当前环境数据，预测当前时刻的火灾隐患指数，即火灾发生的可能性；
(5)通过火灾报警子系统负责火灾发生时的报警，含有现场声光报警和电话、网络等远程报警的功能
(6)通过火灾控制子系统，利用嵌入式CPU，系统能自动或手动启动相关消防设备并显示其状态的设备，利用嵌入式CPU，控制自动灭火装置、室内消火栓控制装置、打开防烟排烟系统及空调通风系统、打开防火门、防火卷帘的控制装置。
(7)通过消防应急管理子系统疏散人群，其包含现有的广播系统和消防应急灯关系系统。
进一步的，所述步骤(4)中火灾预警子系统的核心是数据挖掘和数据分析算法和专家知识库的形成。
优选的，所述数据挖掘算法采用关联规则挖掘算法，运用关联规则进行数据挖掘。
优选的，所述专家知识库通过专家控制器进行推理决策，推理决策结构根据规则库、案例库、结果库中的数据，采用前向推理机制，对于控制规则由前向后逐条匹配，直至搜索到目标，产生相应的预警参数。
优选的，所述专家知识库将神经网络与模糊算法、遗传算法三种方法综合在一起，利用模糊理论来处理运行环境中的模糊性问题，利用遗传算法来优化网络结构和隶属函数，能够较好的解决火灾预警的问题，利用模糊神经网络进行不同的建筑结构，不同的应用环境、不同现场环境下，消防安全预警参数的计算。
本发明的有益效果为：本发明利用数据采集模块采集的信息，结合专家知识库，运用数据挖掘和数据分析技术，在火灾尚未发生的情况下，完成火灾预警的功能，且系统同时具有火灾报警和自动灭火的功能。本系统的预警功能，能够防患于未然，有效地杜绝火灾造成的危害，有效地保护自己及周围人的生命财产安全。
附图说明
图1是本发明结构图。
图2是数据采集子系统结构图。
图3是专家控制器结构图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步说明。
本发明包含五个子系统，分别为现场数据采集子系统、火灾预警子系统、火灾报警子系统，火灾控制子系统以及消防应急管理子系统，其系统结构框图如图1所示。
1.数据采集子系统
数据采集子系统是整个火灾预警的关键，尤其完成现场数据的采集，采集后的数据经处理后，通过有线或无线网络上传至集中控制中心。其系统结构如图2所示。
2.火灾预警子系统
火灾预警子系统是整个系统的核心，本系统中运用数据挖掘和相应的数据分析算法，结合经验专家知识库，根据数据采集子系统采集的当前环境数据，预测当前时刻的火灾隐患指数，即火灾发生的可能性，当此指数大于90％时，启动安全预警系统。
火灾预警子系统的核心是数据挖掘算法和专家知识库的形成。
(1)数据挖掘算法
本系统采用关联规则挖掘算法，运用关联规则进行数据挖掘，其重点是挖掘到有用的关联规则。
由于在消防安全预警系统的使用过程中，数据仓库中的数据将不断增加，因此选用了增量式更新算法。数据仓库中的数据不断增加，如果采用Apriori算法，则计算频繁项目集合生成关联规则的工作必须重新做起，而以前生成的频繁项目集和关联规则都白白浪费了，不利于高效地发现关联规则。而增量式关联规则挖掘算法是对传统的Apriori算法的改进。
利用多维关联规则来进行锅炉运行最佳值的确定，基本思路是：通过对历史数据和系统新采集的数据进行统计分析，挖掘出多维关联规则，例如规则：烟雾浓度(Jl，...，Jn)，现场感光状态(Kl，...，Kn)，现场环境温度(Tl，...，Tn)……，其他影响因素，相关现场的情况(El，...，En)，关联出某预警参数(Pl，.…Pn)，在以每个特征影响因素为中心的小区间，选择该规则中相关效率较高的区间对应的运行参数区间作为该参数在这些影响因素下的运行最佳值区间，经过对规则的筛选，可以得到用于确定该参数最佳值的规则：烟雾浓度(Jl，...，Jn)，现场感光状态(Kl，...，Kn)，现场环境温度(Tl，...，Tn)……，其他影响因素，相关现场的情况(El，...，En)≥某预警参数(Pl，...，Pn)。
通过该方法可以有效的提取出预警参数的最佳值，其优点为：
a.规则清晰简单，可操作性强，不需要深入的数理统计分析的知识。
b.规则的挖掘基于实时数据，利用现场环境的的实际情况，得到的最佳值现场火灾隐患的指数。
(2)专家系统生成模块
专家控制器的结构如图3所示。
推理决策结构根据规则库、案例库、结果库中的数据，采用前向推理机制，对于控制规则由前向后逐条匹配，直至搜索到目标，产生相应的预警参数。
专家系统自身存在一些诸如具有知识获取的“瓶颈”、推理能力弱等难以克服的缺点，而人工神经网络是一个非线性系统，其无需建立任何数学、物理模型和人工干预，能够映射高度非线性的输入/输出关系，自动调节神经元之间的连接强度和各种阈值从而正确映射输入/输出之间的关系，而模糊逻辑以其较强的结构性知识表达能力，适合处理锅炉参数中的不确定信息和不完整信息。通常将神经网络与模糊算法、遗传算法三种方法综合在一起，利用模糊理论来处理运行环境中的模糊性问题，利用遗传算法来优化网络结构和隶属函数，能够较好的解决火灾预警的问题。
利用模糊神经网络不同的建筑结构，不同的应用环境、不同现场环境下，消防安全预警参数的计算。
3.火灾报警子系统
火灾报警子系统负责火灾发生时的报警，含有现场声光报警和电话、网络等远程报警的功能。
4.火灾控制子系统
当接收到火灾报警信号后，火灾控制子系统能自动或手动启动相关消防设备并显示其状态的设备，要包括火灾报警控制器，自动灭火系统的控制装置，室内消火栓系统的控制装置，防烟排烟系统及空调通风系统的控制装置，打开防火门，防火卷帘的控制装置等。
5.消防应急管理子系统
消防应急管理子系统主要用于疏散人群，其包含现有的广播系统和消防应急灯关系系统。
利用本发明提供的消防安全预警及报警系统，其首创的消防预警功能，能够防患于未然，有效地杜绝火灾造成的危害，有效地保护自己及周围人的生命财产安全。

Claims (9)

1.一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警系统，其特征在于：设有集中控制中心，所述集中控制中心包括现场数据采集子系统、火灾预警子系统、火灾报警子系统，火灾控制子系统以及消防应急管理子系统；所述现场数据采集子系统、火灾预警子系统、火灾报警子系统，火灾控制子系统以及消防应急管理子系统通过有线或无线网络连接集中控制中心；所述火灾预警子系统包括数据挖掘和数据分析算法模块、专家知识库模块；所述现场数据采集子系统包括控制CPU以及多个传感器，所述传感器连接控制CPU，所述控制CPU通过有线或无线网络连接集中控制中心；所述火灾报警子系统包括现场声光报警装置和远程报警装置；所述火灾控制子系统包括火灾报警控制器，自动灭火系统控制装置，室内消火栓系统控制装置，防烟排烟系统及空调通风系统控制装置，打开防火门、防火卷帘的控制装置；所述消防应急管理子系统主要用于疏散人群，包括广播系统和消防应急灯关系系统。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警系统，其特征在于：所述数据挖掘和数据分析算法模块包括关联规则挖掘算法模块，用于运用关联规则进行数据挖掘，基于实时数据，利用现场环境的的实际情况，得到的最佳值现场火灾隐患的指数。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警系统，其特征在于：所述专家知识库模块包括神经网络模块、模糊算法模块、遗传算法模块，用于利用模糊理论来处理运行环境中的模糊性问题，利用遗传算法来优化神经网络结构和隶属函数，能够较好的解决火灾预警的问题。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警系统，其特征在于：所述专家知识库模块还包括专家控制器模块，用于根据规则库、案例库、结果库中的数据，采用前向推理机制，对于控制规则由前向后逐条匹配，直至搜索到目标，产生相应的预警参数。
5.一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)在现场设置现场数据采集子系统、火灾报警子系统，火灾控制子系统以及消防应急管理子系统，所述现场数据采集子系统、火灾报警子系统，火灾控制子系统以及消防应急管理子系统通过有线或无线网络连接集中控制中心；
(2)在集中控制中心设有火灾预警子系统；
(3)通过数据采集子系统，利用嵌入式CPU，通过烟雾、光感、温度、湿度等传感器采集现场温度，经计算后，通过有线或无线网络上传至集中控制中心；
(4)通过火灾预警子系统，运用数据挖掘和数据分析算法，结合经验专家知识库，根据数据采集子系统采集的当前环境数据，预测当前时刻的火灾隐患指数，即火灾发生的可能性；
(5)通过火灾报警子系统负责火灾发生时的报警，含有现场声光报警和电话、网络等远程报警的功能
(6)通过火灾控制子系统，利用嵌入式CPU，系统能自动或手动启动相关消防设备并显示其状态的设备，利用嵌入式CPU，控制自动灭火装置、室内消火栓控制装置、打开防烟排烟系统及空调通风系统、打开防火门、防火卷帘的控制装置。
(7)通过消防应急管理子系统疏散人群，其包含现有的广播系统和消防应急灯关系系统。
6.根据权利要求5所述的一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警方法，其特征在于：所述步骤(4)中火灾预警子系统的核心是数据挖掘和数据分析算法和专家知识库的形成。
7.根据权利要求6所述的一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警方法，其特征在于：所述数据挖掘算法采用关联规则挖掘算法，运用关联规则进行数据挖掘。
8.根据权利要求6所述的一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警方法，其特征在于：所述专家知识库通过专家控制器进行推理决策，推理决策结构根据规则库、案例库、结果库中的数据，采用前向推理机制，对于控制规则由前向后逐条匹配，直至搜索到目标，产生相应的预警参数。
9.根据权利要求8所述的一种基于数据挖掘和数据分析的消防安全预警报警方法，其特征在于：所述专家知识库将神经网络与模糊算法、遗传算法三种方法综合在一起，利用模糊理论来处理运行环境中的模糊性问题，利用遗传算法来优化网络结构和隶属函数，能够较好的解决火灾预警的问题，利用模糊神经网络进行不同的建筑结构，不同的应用环境、不同现场环境下，消防安全预警参数的计算。
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