CN108470418A - 一种预警准确的建筑物火灾预警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种预警准确的建筑物火灾预警系统,包括测量模块、判断模块和预警模块,所述测量模块用于对建筑物的温度进行测量,所述判断模块用于根据建筑物的温度判断建筑物是否发生火灾,所述预警模块用于在判断模块判定建筑物发生火灾时发出预警信号,所述判断模块采用以下方式判断建筑物是否发生火灾:设定温度阈值,当建筑物的温度高于所述阈值,则判定建筑物会发生火灾,当建筑物的温度低于所述阈值,则判定建筑物不会发生火灾。本发明的有益效果为:提供了一种预警准确的建筑物火灾预警系统,通过对建筑物温度进行准确测量,并设定温度阈值判断火灾是否发生,对于提高建筑安全具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及火灾技术领域,具体涉及一种预警准确的建筑物火灾预警系统。
背景技术
我国作为一个火灾多发国家,建筑物火灾严重威胁人民的生命财产安全,对建筑物进行火灾预警线的尤为重要。而温度作为发生火灾的最直观因素,对建筑物温度进行测量对于火灾预警具有重要意义。
温度是最基本的物理量之一,用来表征目标的冷热程度。任何温度高于绝对零度的目标都以电磁辐射的形式向外界产生辐射,辐射能量的大小与绝对温度的四次方成正比。温度是热力学、物理、材料、冶金等学科中重要的技术参数。在工业生产中,如发电、冶金和塑料的生产与成型等行业,温度的准确测量和控制是生产效率、产品质量和生产安全的保证。在材料研制过程中,通过测量材料温度,获得材料的光谱辐射特性,为材料的改进提供技术支撑。在发动机点火试验中,温度是评价发动机工作性能的重要指标。随着航空和航天等尖端技术的不断发展和工业生产过程检测与控制水平的不断提高,对温度的测量手段和测量精度提出了更高、更迫切的要求。
发明内容
针对上述问题,本发明旨在提供一种预警准确的建筑物火灾预警系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现:
提供了一种预警准确的建筑物火灾预警系统,包括测量模块、判断模块和预警模块,所述测量模块用于对建筑物的温度进行测量,所述判断模块用于根据建筑物的温度判断建筑物是否发生火灾,所述预警模块用于在判断模块判定建筑物发生火灾时发出预警信号,所述判断模块采用以下方式判断建筑物是否发生火灾:设定温度阈值,当建筑物的温度高于所述阈值,则判定建筑物会发生火灾,当建筑物的温度低于所述阈值,则判定建筑物不会发生火灾。
本发明的有益效果为:提供了一种预警准确的建筑物火灾预警系统,通过对建筑物温度进行准确测量,并设定温度阈值判断火灾是否发生,对于提高建筑安全具有重要意义。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图;
附图标记:
测量模块1、判断模块2、预警模块3。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1,本实施例的一种预警准确的建筑物火灾预警系统,包括测量模块1、判断模块2和预警模块3,所述测量模块1用于对建筑物的温度进行测量,所述判断模块2用于根据建筑物的温度判断建筑物是否发生火灾,所述预警模块3用于在判断模块2判定建筑物发生火灾时发出预警信号,所述判断模块2采用以下方式判断建筑物是否发生火灾:设定温度阈值,当建筑物的温度高于所述阈值,则判定建筑物会发生火灾,当建筑物的温度低于所述阈值,则判定建筑物不会发生火灾。
本实施例提供了一种预警准确的建筑物火灾预警系统,通过对建筑物温度进行准确测量,并设定温度阈值判断火灾是否发生,对于提高建筑安全具有重要意义。
优选的,所述预警模块3包括声音警报器和灯光警报器。
所述测量模块1包括光谱获取模块、光谱预处理模块、光谱特征提取模块、光谱识别模块和温度获取模块,所述光谱获取模块用于获取目标的光谱数据,所述光谱预处理模块用于对获取的光谱进行预处理,所述光谱特征提取模块用于对光谱特征进行提取,所述光谱识别模块根据光谱特征对目标光谱进行识别,所述温度获取模块用于根据目标光谱识别结果确定目标的温度;
本优选实施例多光谱测温通过测量目标在某一时刻多个光谱的辐射亮度求解目标真温,具有快速、非接触和测温上限高的优点,具体的,通过对目标光谱进行识别,实现了目标温度的准确获取,对提高建筑物火灾预警的准确性具有重要的经济和社会意义。
优选的,所述光谱预处理模块包括一次校正模块和二次校正模块,所述一次校正模块用于对光谱进行一次校正,具体为:设矩阵X由n个光谱样本组成,每个光谱样本有m个波长,采用以下方式进行一次校正:
式中,X1i(λj)表示第i个样本在波长λj处经过一次校正后的光谱辐射亮度,Xi(λ1)表示第i个样本在波长λj处的光谱辐射亮度,min[X(λj)]表示所有样本在波长λj处的光谱辐射亮度的最小值;
所述二次校正模块用于对光谱进行二次校正,具体为:光谱经过所述一次校正模块进行处理后,采用以下方式进行二次校正:
式中,X2i(λj)表示第i个样本在波长λj处经过二次校正后的光谱辐射亮度,表示所有样本在波长λj处经过一次校正后的光谱辐射亮度平均值;
在光谱分析中经常出现光谱的偏移或漂移现象,影响后续光谱处理的准确性;本优选实施例通过光谱预处理模块对光谱进行预处理,有助于后续准确提取光谱特征,具体的,采用一次校正对光谱进行预处理,可有效去除光谱偏移量,采用二次校正对光谱进行预处理,可有效缩小光谱的变化范围。
优选的,所述光谱特征提取模块包括一次处理模块、二次处理模块和三次处理模块,所述一次处理模块用于构造样本光谱矩阵,所述二次处理模块用于对样本光谱矩阵进行线性变换,所述三次处理模块用于根据线性变换后的矩阵确定光谱特征;
所述一次处理模块用于构造样本光谱矩阵,具体为:经过二次校正后的样本光谱构成样本光谱矩阵Y:
式中,ri表示第i个光谱样本,i=1,2,…,n,sj表示所有样本在波长λj处的取值,j=1,2,…,m;
所述二次处理模块用于对样本光谱矩阵进行线性变换,具体为:采用m×m维转换矩阵A(a1 … am)对Y进行线性变换,形成新的m×n维矩阵Z:
Z=(z1 … zm)=YA=(s1 … sm)A=(s1 … sm)(a1 … am)
所述三次处理模块用于根据线性变换后的矩阵确定光谱特征,具体为:采用下式构造特征函数:
2|μE-C|=1
式中,E表示m维单位矩阵,C表示Y的协方差矩阵,μ表示协方差矩阵C的特征值;
求解特征函数的特征值μj(j=1,2,…,m),按照大小顺序排列,μ1>μ2>…>μj,求出特征值μj对应的特征向量wj,在变换后的矩阵Z中,μ1对应的主成分z1为矩阵Y的第一主成分,则前k个主成分对变换后的矩阵的贡献率之和为:
式中,ρk表示前k个主成分对变换后的矩阵的贡献率之和,μj表示第j个主成分对变换后的矩阵的贡献率;选取ρk>80%的前k个主成分z1、z2、…、zk,k个特征值对应的特征向量组成矩阵Q,采用下式求取样本光谱矩阵Y的特征矩阵:
Zk=YQT
式中,Zk表示样本光谱矩阵Y的特征矩阵,Zk=(z1、z2、…、zk);
目标光谱数量达到数百个甚至上千,变量过多,彼此间的相关性增加了光谱识别的难度,同时增加了问题的复杂度,降低了计算效率。本优选实施例通过对光谱样本数据进行特征提取,得到一组最能反映目标本质的低维样本特征,去除了冗余变量,提高了识别精度。
采用本发明预警准确的建筑物火灾预警系统进行建筑物火灾预警,选取5个建筑物进行模拟实验,分别为建筑物1、建筑物2、建筑物3、建筑物4、建筑物5,对预警效率和预警准确率进行统计,同现有火灾预警系统相比,产生的有益效果如下表所示:
预警效率提高 | 预警准确率提高 | |
建筑物1 | 29% | 27% |
建筑物2 | 27% | 26% |
建筑物3 | 26% | 26% |
建筑物4 | 25% | 24% |
建筑物5 | 24% | 22% |
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (9)
1.一种预警准确的建筑物火灾预警系统,其特征在于,包括测量模块、判断模块和预警模块,所述测量模块用于对建筑物的温度进行测量,所述判断模块用于根据建筑物的温度判断建筑物是否发生火灾,所述预警模块用于在判断模块判定建筑物发生火灾时发出预警信号,所述判断模块采用以下方式判断建筑物是否发生火灾:设定温度阈值,当建筑物的温度高于所述阈值,则判定建筑物会发生火灾,当建筑物的温度低于所述阈值,则判定建筑物不会发生火灾。
2.根据权利要求1所述的预警准确的建筑物火灾预警系统,其特征在于,所述预警模块包括声音警报器和灯光警报器。
3.根据权利要求2所述的预警准确的建筑物火灾预警系统,其特征在于,所述测量模块包括光谱获取模块、光谱预处理模块、光谱特征提取模块、光谱识别模块和温度获取模块,所述光谱获取模块用于获取目标的光谱数据,所述光谱预处理模块用于对获取的光谱进行预处理,所述光谱特征提取模块用于对光谱特征进行提取,所述光谱识别模块根据光谱特征对目标光谱进行识别,所述温度获取模块用于根据目标光谱识别结果确定目标的温度。
4.根据权利要求3所述的预警准确的建筑物火灾预警系统,其特征在于,所述光谱预处理模块包括一次校正模块和二次校正模块,所述一次校正模块用于对光谱进行一次校正,具体为:设矩阵X由n个光谱样本组成,每个光谱样本有m个波长,采用以下方式进行一次校正:
式中,X1i(λj)表示第i个样本在波长λj处经过一次校正后的光谱辐射亮度,Xi(λ1)表示第i个样本在波长λj处的光谱辐射亮度,min[X(λj)]表示所有样本在波长λj处的光谱辐射亮度的最小值。
5.根据权利要求4所述的预警准确的建筑物火灾预警系统,其特征在于,所述二次校正模块用于对光谱进行二次校正,具体为:光谱经过所述一次校正模块进行处理后,采用以下方式进行二次校正:
式中,X2i(λj)表示第i个样本在波长λj处经过二次校正后的光谱辐射亮度,表示所有样本在波长λj处经过一次校正后的光谱辐射亮度平均值。
6.根据权利要求5所述的预警准确的建筑物火灾预警系统,其特征在于,所述光谱特征提取模块包括一次处理模块、二次处理模块和三次处理模块,所述一次处理模块用于构造样本光谱矩阵,所述二次处理模块用于对样本光谱矩阵进行线性变换,所述三次处理模块用于根据线性变换后的矩阵确定光谱特征。
7.根据权利要求6所述的预警准确的建筑物火灾预警系统,其特征在于,所述一次处理模块用于构造样本光谱矩阵,具体为:经过二次校正后的样本光谱构成样本光谱矩阵Y:
式中,ri表示第i个光谱样本,i=1,2,…,n,sj表示所有样本在波长λj处的取值,j=1,2,…,m。
8.根据权利要求7所述的预警准确的建筑物火灾预警系统,其特征在于,所述二次处理模块用于对样本光谱矩阵进行线性变换,具体为:采用m×m维转换矩阵A=(a1 … am)对Y进行线性变换,形成新的m×n维矩阵Z:
Z=(z1 … zm)=YA=(s1 … sm)A=(s1 … sm)(a1 … am)。
9.根据权利要求8所述的预警准确的建筑物火灾预警系统,其特征在于,所述三次处理模块用于根据线性变换后的矩阵确定光谱特征,具体为:采用下式构造特征函数:
2|μE-C|=1
式中,E表示m维单位矩阵,C表示Y的协方差矩阵,μ表示协方差矩阵C的特征值;
求解特征函数的特征值μj(j=1,2,…,m),按照大小顺序排列,μ1>μ2>…>μj,求出特征值μj对应的特征向量wj,在变换后的矩阵Z中,μ1对应的主成分z1为矩阵Y的第一主成分,则前k个主成分对变换后的矩阵的贡献率之和为:
式中,ρk表示前k个主成分对变换后的矩阵的贡献率之和,μj表示第j个主成分对变换后的矩阵的贡献率;选取ρk>80%的前k个主成分z1、zz、…、zk,k个特征值对应的特征向量组成矩阵Q,采用下式求取样本光谱矩阵Y的特征矩阵:
Zk=YQT
式中,Zk表示样本光谱矩阵Y的特征矩阵,Zk=(z1、z2、…、zk)。
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