CN1127394A - 用于火情的早期检测的火警系统 - Google Patents

Abstract

本火警系统包括至少一个线性烟检测器、散射光检测器或火焰检测器以及用于在至少一个检测器中产生的信号的信号处理级(3)。信号处理级(3)包括一个评价电路和一个模糊逻辑系统(5)，和用于对信号进行时间分析以估计信号参数的装置(4)。该信号参数形成了模糊逻辑(5)的语言变量，该模糊逻辑包含一个知识基，而该知识基包括关于典型的火情和假警报的数据以及信号参数或、与所述数据有关的值或所述值的组合。

Description

用于火情的早期检测的火警系统

本发明涉及对火情进行早期检测的火警系统，包括至少一个线性烟检测器、一个散射光检测器或一个火焰检测器，并包括用于在至少一个检测器中产生的信号的信号处理级，该信号处理级包含一个评价电路和一个模糊逻辑系统。

在EP-A-0419668所描述的火警系统中，信号装置由一或多个未详细描述的火情检测器所集成，且除了检测信息以外，诸如温度、时间或建筑物高度的环境信息也得到确定和收集。所有这些信息随后借助模糊逻辑系统而被综合起来。因而在这种已知的设置中，除了火情检测器以外，还采用了其他的多个检测器，以实现从不同类型的检测信号的明确的信息启动。

由于这些其他的检测器使装置变得更为昂贵，人们试图减少这些检测器的数目，但这与获得高精度和避免检测信息的误差的目的相反。另一方面，如果考虑其中只有一种类型的检测器即火情检测器的情况，则信号分析装置只包括其集成装置和日/夜区分装置，因而由故障造成的假警报的可能性实际上没有得到降低。

线性烟检测器，例如由Cerberns AG提供的A2400型检测器，包含发射调制红外光束的发射器和收集并评价输入的红外辐射的接收器。该检测器具有例如至少3米的长测量路径；进入光束的烟使红外辐射发生衰减。

火焰检测器，例如由Cerberms AG提供的S2406型红外检测器，包含两个热电检测器，这些检测器对特定的波长灵敏并能够在较大的距离(例如大于20米)检测火情。

线性烟检测器对可以大体上分为两类的各种干扰灵敏。一类包括环境干扰，诸如温度升高时空气折射率的涨落或当大气湿度较高时水滴在检测器的光学系统上的凝聚，或由于无线电话等等的电磁干扰。另一类干扰诸如由于人、物体或机器或是支撑检测器的壁的移动所产生的光束中断。

如果光束被诸如升降装置或人或由于水所覆盖的检测器而部分中断，则检测信号将被理解为火情。强电磁干扰和在装置具有严重的空气流混合的情况下的涡流，也经常被理解为火情。这些干扰不能用已知的装置来抑制，即使用在EP-A-0419668中所描述的类型的装置也不行。

不主动发射光束并在接收之后对其进行分析但检验入射辐射的火焰检测器(这种入射辐射也可以由间接辐射形成)，对结合线性烟检测器所述的大多数干扰都不敏感，且最多只响应干扰辐射。

本发明的目的，是提供一种火警系统，其中对干扰进行检测，因而假警报被尽可能地减少，且其中干扰源也尽可能自动地得到鉴别。

根据本发明，该目的是这样实现的，即信号处理级包含用于对信号进行时间分析以估计至少两个信号参数的装置，且这些信号参数形成了模糊逻辑系统的语言变量。

因此，在根据本发明的火警系统中，只采用了一种提供一个检测信号的检测器。由于所述信号对于各种参数—这些参数通常不响应所有干扰得到了分析，因此获得了简单而成本低廉的装置，用于在故障与紧急情况之间进行区分。

根据本发明的系统的第一个最佳实施例，其特征在于信号参数是由信号梯度和信号噪声形成的。

根据本发明的装置的第二个最佳实施例，其特征在于信号参数是由信号非对称性和突然的信号改变形成的。

实际研究表明，各种信号参数，诸如信号梯度，信号噪声、信号非对称性和突然的信号改变，一方面对各种干扰的响应很强，且另一方面对于各种类型的火情的响应很强，因而能够从各个参数值的结合获得关于检测信号的原因的安全而可靠的结论。所获得的信息不仅可以被用来抑制假警报，而且还可以被用来当出现问题时进行诊断，或用来对检测器的灵敏度进行自动调节。

下面将结合实施例和附图对本发明进行详细描述。在附图中：

图1显示了线性烟检测器的接收器的电路框图；

图2a—2d显示了信号参数的模糊数据组；

图3概述了典型的火情和干扰。

如已经在引言中描述的，线性烟检测器包括一个发射调制的红外光束的发射器和收集输入的红外辐射并在一个电子电路中对其进行评价的接收器。同时，发送器和接收器可以彼此相对或并排地设置，且在后一种情况下，反射器被设置在发射器和接收器对面。

作为主要部件，接收器包含一个光学系统1、一个光电二极管2和包括一个估计级4和一个模糊控制器5的一个信号处理级3。另外，信号处理级3包含一个评价电路一其中光电二极管2的放大信号被与一个可调节警报阈值相比较，和一个用于对由于灰尘的附着或部件的老化而造成的接收的信号的缓慢改变进行补偿的校正电路。该评价电路和校正电路可以从Cerberns AG提供的线性烟检测器A2400已知，因而将不在这里进行详细描述。进入红外光束的烟使红外辐射衰减，并造成相应的接收信号衰减。当接收信号一降到一定的值以下时，接收器触发一个警报信号。

虽然在已知的线性烟检测器中，警报的触发只取决于接收信号与警报阈值的比较结果，但在根据本发明的系统中，利用适当的模糊算法对警报信号进行检验，且警报要么得到确认，要么被判定为假警报。因此，对接收信号进行时间分析，该分析涉及对多个信号参数以及这些信号参数的组合的计算，以及借助模糊逻辑在各种情况下对它们进行的分类。

根据图1，光电二极管2的输出信号被送到估计级4，在估计级4中，一方面对接收信号进行平滑处理，另一方面对从接收信号导出的各种信号参数或信号性质进行估计。在平滑处理之前，通过用基准值I0除相应的信号改变ΔI，使未处理的接收信号值得到归一化。为了平滑接收信号，未处理的值一信号比得到检验，且一个常数被加该信号上或从该信号减去。

根据本发明，信号参数或信号性质是噪声、梯度、突变和非对称性。这些参数作为平滑信号的时间分析的一部分而借助信号滤波器和相关功能进行计算。噪声通过比较相继的未处理值而确定，梯度作为多个测量点的浮动的平均值而确定，非对称性根据未处理值与平滑信号以及未处理值与噪音之间的比较而确定，以及代表突然的信号改变的突变改变标志则根据在具有不同长度的间隔上受到的平滑信号的比较而确定。

梯度是以这样的方式估计的，即在斜率非常低或突变的情况下的梯度小，且在长时间上升的情况下它很高。从功能上说，这对应于带通。

估计级4的输出信号，(它们是平滑后的信号和信号参数)，现在被送入评价电路(未显示)，在那里平滑后的信号与警报阈值相比较，且如果合适，就产生一个潜在警报信号；或者，这些输出信号被送入模糊控制器5，在那里根据信号参数的值的组合并利用模糊逻辑，对所述潜在警报信号进行检验。

根据本发明，模糊控制器5包含三级ST1至ST3。在第一级ST1中，进行模糊化处理，这是由从各种信号参数获得的明确的整数至不清晰的量即所谓的模糊集的转换。在第二级ST2，将在设计模糊控制器时制定的规则应用到模糊集上，且在第三级，进行反模糊化处理，就是计算明确的输出值。关于模糊逻辑的原理，可以参见有关这一主题的大量参考文献，例如H.J.Zimmermann的″Fnzzy SetTheory and its Applications″一书，Kluwer AcademicPublisher，1991。

在模糊控制器5的第一级ST1中进行的模糊化处理，是借助图2a至2d所示的模糊集进行的。图2a显示了用于信号参数噪声的模糊集，图2b显示了用于梯度的模糊集，图2c显示了用于突变的模糊集合，且图2d显示了用于非对称性的模糊集。由于在每一种情况下在竖直轴上绘制的有关功能或有关程度的上限是对于所显示的所有模糊集的上限，所以各个情况都涉及正常的模糊集合。各个信号参数是模糊逻辑的语言变量，且所述语言变量可以取各种数目的值，它们是图2a至2d所示的模糊集合的名。

根据本发明，语言变量噪声(图2a)可以取三个值(低、中、高)中的一个；语言变量梯度(图2b)也可以取三个值(低、中、高)中的一个；语言变量突变(图2c)可以取四个值(非常小、小、中等、大)中的一个；且语言变量非对称性(图2d)可以取两个值(低、高)中的一个。

图3显示了在实践中获得的数据构成的知识基，它包括各个信号参数的语言变量并包括所述值对于某些频繁的火情和干扰的典型组合。典型的干扰—它们在大多数情况下也进入模糊控制器5(图1)的第二级ST2—包括溅到光学系统上的水、人或物体对红外光束的完全或部分遮挡、在大气湿度高或非常寒冷的天气中水汽在光学系统上的凝聚、电磁干扰(EMI)、涡流—诸如在工厂和热电厂等有强烈局部热对流的地方出现的涡流、以及测试滤光器。如同已知的，测试滤光器被用来有意触发警报，作为维护或检查工作的一部分。因而信息测试滤光器意味着要么测试滤光器已经被插入，要么光束被部分遮挡了非常短的时间。

图3显示了具有以下信号参数的四种火情：

—带有伴随有高噪声的涡流的火情，

—带有低噪声和高梯度的快速火情，

—不带有伴随有低噪声涡流和高梯度的火情，

—伴随有低噪声和低梯度以及非常小的突变的、非常缓慢的火情。

如果平滑后的接收信号没有达到警报阈值，则在级ST2(图1)，借助图3所示的知识基，调查是真的出现了火情还是仅仅是一个干扰。在此情况下，所采用的模糊规则得到公式化，从而：如果所述四个条件中的一个且信号＜警报阈值，则出现了火情。

所述的系统不仅适合于抑制假警报，而且还适合于对干扰进行鉴别。即使在目前，线性烟检测器也被这样设计，即某些干扰—特别是红外光束的中断或发射器的故障，使至接收器的导体端的电路中断，其结果是模拟了导体的中断。如果在消除故障的过程中在所述端上没有发现电压，则依次检查可能的原因(未安装接收器盖、光束中断、发射器故障、接收器故障)。

在根据本发明的检测器的情况下，干扰鉴别可以扩展到更多的情况，且它们还可以通过建立干扰的模糊规则而以方便得多的方式进行，而且这使得有可能对干扰的来源进行直接的表示。其结果，故障的消除变得更为容易和便宜，且有可能消除经常出现的干扰的原因。

利用借助模糊逻辑的装置获得的信息的进一步的可能性，是通过例如在出现涡流时选择更高的警报阈值，或者通过引入其他的措施—例如在发生水汽凝聚时启动用于有关的前盖的加热系统，来对检测器的灵敏度进行自动调节。

如果采用光散射检测器或火焰检测器来代替线性烟检测器，则模糊控制器的结构只有稍微改变。只需要明确某些其他的模糊集和其他的模糊规则。然而，由于在所有三种检测器的情况下干扰的可能原因都非常类似，因而所需要的调节处于本技术领域的人员的知识范围内。

Claims (13)

1.用于对火情进行早期检测的火警系统，包括至少一个线性烟检测器、一个散射光检测器或一个火焰检测器，并包括用于在至少一个检测器中产生的信号的信号处理级，该信号处理级包括一个评价电路和一个模糊逻辑系统，其特征在于信号处理级(3)包括用于对信号进行时间分析以估计至少两个信号参数的装置(4)，而且该信号参数是模糊逻辑的语言变量。

2.根据权利要求1的火警系统，其特征在于信号参数由信号梯度和信号噪声组成。

3.根据权利要求2的火警系统，其特征在于对信号梯度的估计在功能上与带通对应，因为该梯度对于低斜率或突变低且对于较长时间的上升高。

4.根据权利要求1或2的火警系统，其特征在于信号参数由信号非对称性和突然的信号改变组成。

5.根据权利要求1至4的火警系统，其特征在于模糊逻辑(5)包含一个知识基，该知识基包括用于典型的火情和假警报事件的数据并包括信号参数或所述信号参数的组合的、与所述事件有关的值。

6.根据权利要求5的火警系统，其评价电路包括一个将信号与警报阈值相比较的比较器，该比较器在未达到所述阈值时产生一个警报信号，其特征在于在模糊逻辑系统(5)中对该警报信号进行检查，且只有在相应的信号参数也表示火情时该警报信号才得到确认。

7.根据权利要求6的火警系统，其特征在于模糊逻辑(5)的知识基作为火情事件的条件包含一或多个以下信号参数：

—高信号噪声，

—低信号噪声和高信号梯度，

—低信号噪声和中等信号梯度，

—低信号噪声和低信号梯度和非常小的突然的信号改变。

8.根据权利要求7的火警系统，其特征在于用于检验警报信号的模糊规则是：如果权利要求6中所述的条件之一和信号＜警报阈值，就有火情。

9.根据权利要求8的火警系统，其特征在于关于典型故障事件和信号参数的、与所述事件相关的值和所述值的组合的数据被存储在模糊逻辑系统(5)的知识基中。

10.根据权利要求9的火警系统，其特征在于警报信号根据检验的结果而被划归给分类的火情或分类的干扰。

11.根据权利要求10的火警系统，其特征在于各个所述分类又被分成多个等级。

12.根据权利要求11的火警系统，其特征在于为各个分类设置有标志。

13.根据权利要求12的火警系统，其特征在于如果出现了干扰，则显示其原因。

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