CN114112074A - 火焰探测器光路自检方法、装置及火焰探测器 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及火焰探测器技术领域，具体公开了一种火焰探测器光路自检方法，其中，包括：实时获取热释电传感器的噪声信号；确定当前火焰探测器的状态；当火焰探测器处于平静状态时，根据热释电传感器是否接收到光源红外信号判断视窗是否受到污染；当火焰探测器处于非平静状态时，判断当前是否处于雨天；若判断结果为当前处于雨天，则判定视窗受雨水侵袭且未受到污染，并屏蔽火焰探测器的自检故障信号；若判断结果为无法识别，且热释电传感器未接收到光源红外信号，则控制火焰探测器重新进入平静状态。本发明还公开了一种火焰探测器光路自检装置及火焰探测器。本发明提供的火焰探测器光路自检方法能够有效避免探测器受雨水侵袭的影响误报故障信号。
Description
技术领域
本发明涉及火焰探测器技术领域，尤其涉及一种火焰探测器光路自检方法、火焰探测器光路自检装置及火焰探测器。
背景技术
多波段红外火焰探测器是一种利用热释电传感器对被测环境中不同波段红外信号的能量波动的检测从而识别火焰的仪表。它是由外壳、视窗、热释电传感器、信号调制电路、仪表输出电路等组成，其中对视窗污染程度的检测是所有多波段红外火焰探测器中必须要有的功能。视窗的污染会直接影响到多波段红外火焰探测器的火焰探测范围，会减小甚至阻断红外火焰探测器对火焰的监测能力。因此，目前市场上绝大多数的厂家会对多波段红外火焰探测器的视窗污染程度的检测采取相应的措施，这不光是现场客户的要求，也是未来火焰探测器必备的功能，新的火焰探测器国家标准报批稿“GB 12791”也增加了这项功能的测试。
目前所有厂家的火焰探测器视窗污染程度的检测(下称“光路自检”)一般采取这样一种光学结构：红外光源、热释电传感器和镜面反射器，如图1所示，红外光源发射红外信号，穿透视窗照射到镜面反射器上，再由镜面反射器将红外信号反射，穿透视窗照射至热释电传感器，热释电传感器通过吸收的红外信号的能量大小来判断视窗污染的程度。当仪表发出的红外自检信号被热释电吸收后的能量减小到一定的阈值后，仪表发出“视窗污染”故障信号，提示现场作业人员对仪表视窗进行清洁。这种“光学结构”简单实用，在火焰探测器上得到了广泛的运用。但是这种设计有个致命的缺陷，当雨天下雨淋到视窗表面，这种“光路自检”结构就被破坏，红外光源发射的红外信号无法发射到热释电传感器表面，造成假的“视窗污染”，仪表发出故障信号，但实际上多波段红外火焰探测器的检测火焰的能力并未受到影响，这就违背了设计的初衷，且仪表处于故障状态，必须要处理，但是却无法解决这一问题。针对这一缺陷，火焰探测器的厂家会建议增设防雨罩，但是防雨罩本身就会遮挡火焰探测器的视角，且当雨量过大或者有风的时候，雨水依然会打湿视窗表面，仪表发出故障信号。
因此，如何能够提供一种避免探测器受雨水侵袭的影响而输出故障信号的光路检测方式成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供了一种火焰探测器光路自检方法、火焰探测器光路自检装置及火焰探测器，解决相关技术中存在的无法避免火焰探测器受雨水侵袭的影响而误报故障信号的问题。
作为本发明的第一个方面，提供一种火焰探测器光路自检方法，其中，应用于火焰探测器，所述火焰探测器包括安装其上的视窗、红外光源、热释电传感器和镜面反射器，所述红外光源和热释电传感器设置在所述视窗的一侧，所述镜面反射器设置在所述视窗的另一侧，所述火焰探测器光路自检方法包括：
实时获取所述热释电传感器的噪声信号；
根据所述噪声信号与预设噪声阈值的比较结果确定当前火焰探测器的状态，其中所述火焰探测器的状态包括平静状态和非平静状态；
当所述火焰探测器处于平静状态时，根据所述热释电传感器是否接收到光源红外信号判断视窗是否受到污染；
当所述火焰探测器处于非平静状态时，判断当前是否处于雨天；
若判断结果为当前处于雨天，则判定所述视窗受雨水侵袭且未受到污染，并屏蔽所述火焰探测器的自检故障信号；
若判断结果为无法识别，且所述热释电传感器未接收到光源红外信号，则控制所述火焰探测器重新进入平静状态。
进一步地，所述将所述根据所述噪声信号与预设噪声阈值的比较结果确定当前火焰探测器的状态，包括：
将所述噪声信号与预设噪声阈值进行比较；
若所述噪声信号超过所述预设噪声阈值，则判定所述火焰探测器的状态为非平静状态；
反之，则判定所述火焰探测器的状态为平静状态。
进一步地，所述当所述火焰探测器处于平静状态时，根据所述热释电传感器是否接收到光源红外信号判断视窗是否受到污染，包括：
当所述火焰探测器处于平静状态时，判断所述热释电传感器吸收到的光源红外信号的能量是否超过预设能量阈值；
若超过，则判定所述热释电传感器接收到光源红外信号，并判定视窗未受到污染；
若未超过，则判定所述热释电传感器未接收到光源红外信号，并判定视窗受到污染。
进一步地，当判定视窗受到污染时，发出自检故障信号。
进一步地，所述判断当前是否处于雨天，包括：
构建雨天识别模型；
根据所述雨天识别模型判断当前是否处于雨天。
进一步地，所述构建雨天识别模型，包括：
分别采集多个火焰探测器通过模拟淋雨试验后的热释电传感器的噪声信号，形成第一采集样本；
分别采集多个火焰探测器在实际不同雨天下的热释电传感器的噪声信号，形成第二采集样本；
分别对所述第一采集样本和所述第二采集样本进行傅里叶变化，并提取频域特征值；
比较所述第一采集样本的频域特征值和所述第二采集样本的频域特征值；
根据比较结果确定雨天识别模型。
进一步地，所述构建雨天识别模型，包括：
分别采集多个火焰探测器在平静状态下的热释电传感器的噪声信号，形成平静样本；
分别采集多个火焰探测器在实际不同雨天下的热释电传感器的噪声信号，形成雨天样本；
根据神经网络算法对所述平静样本和所述雨天样本进行训练；
根据训练结果确定雨天识别模型。
进一步地，所述火焰探测器光路自检方法还包括：
当所述火焰探测器处于非平静状态，且当前处于雨天时，对所述热释电传感器的噪声信号进行补偿。
作为本发明的另一个方面，提供一种火焰探测器光路自检装置，用于实现前文所述的火焰探测器光路自检方法，其中，应用于火焰探测器中，所述火焰探测器包括安装其上的视窗、红外光源、热释电传感器和镜面反射器，所述红外光源和热释电传感器设置在所述视窗的一侧，所述镜面反射器设置在所述视窗的另一侧，所述火焰探测器光路自检装置包括：
信号获取模块，用于实时获取所述热释电传感器的噪声信号；
状态确定模块，用于根据所述噪声信号与预设噪声阈值的比较结果确定当前火焰探测器的状态，其中所述火焰探测器的状态包括平静状态和非平静状态；
判断模块，用于当所述火焰探测器处于平静状态时，根据所述热释电传感器是否接收到光源红外信号判断视窗是否受到污染；
雨天识别模块，用于当所述火焰探测器处于非平静状态时，判断当前是否处于雨天；
判定模块，用于若判断结果为当前处于雨天，则判定所述视窗受雨水侵袭且未受到污染，并屏蔽所述火焰探测器的自检故障信号；
控制模块，用于若判断结果为无法识别，则控制所述火焰探测器重新进入平静状态。
作为本发明的另一个方面，提供一种火焰探测器，其中，包括：安装其上的视窗、红外光源、热释电传感器、镜面反射器和前文所述的火焰探测器光路自检装置，所述红外光源和热释电传感器设置在所述视窗的一侧，所述镜面反射器设置在所述视窗的另一侧，所述热释电传感器与所述火焰探测器光路自检装置通信连接。
本发明提供的火焰探测器光路自检方法，利用火焰探测器中热释电传感器对不同环境的红外信号的监测，且能识别雨天的环境，使探测器利用雨天的红外背景的采集来判定视窗是否被阻挡，从而实现多波段红外火焰探测器在有光路自检功能的同时避免探测器受雨水侵袭的影响输出故障信号，从而弥补了现有的火焰探测器“光路自检”功能的缺陷，完善了“光路自检”的功能，使其更准确的探测视窗的污染程度；且提高了火焰探测器的稳定性，降低了火焰探测器的维护成本和附件成本。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明提供的火焰探测器上的光路自检结构示意图。
图2为本发明提供的火焰探测器光路自检方法的流程图。
图3为本发明提供的火焰探测器光路自检方法的具体实施方式流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包括，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本实施例中提供了一种火焰探测器光路自检方法，应用于火焰探测器，如图1所示，所述火焰探测器包括安装其上的视窗10、红外光源30、热释电传感器20和镜面反射器40，所述红外光源30和热释电传感器20设置在所述视窗10的一侧，所述镜面反射器40设置在所述视窗10的另一侧。
需要说明的是，本发明实施例所述火焰探测器具体为多波段火焰探测器。上述描述的所述火焰探测器包括的视窗、红外光源、热释电传感器和镜面反射器等结构应当理解为主要是实现光路自检功能的结构，但是火焰探测器的结构并不限于上述组成，其还包括壳体、信号调制电路以及仪表输出电路等实现火焰探测器本身识别火焰功能的结构，具体识别火焰功能的结构组成及工作原理为本领域技术人员所熟知，此处不再赘述。
图2是根据本发明实施例提供的火焰探测器光路自检方法的流程图，如图2所示，所述火焰探测器光路自检方法包括：
S110、实时获取所述热释电传感器的噪声信号；
应当理解的是，由于安装在室外的多波段火焰探测器容易受到雨水侵袭，而火焰探测器内所采用的热释电传感器在除雨水干扰和红外背景噪声干扰之外，其信号非常稳定，接近热释电传感器本身的噪声，因此可以通过采集热释电传感器的噪声来判断火焰探测器所处的状态。
因此，本发明实施例可以通过实时采集热释电传感器的噪声信号来进行判断。
S120、根据所述噪声信号与预设噪声阈值的比较结果确定当前火焰探测器的状态，其中所述火焰探测器的状态包括平静状态和非平静状态；
在本发明实施例中，具体可以包括：
将所述噪声信号与预设噪声阈值进行比较；
若所述噪声信号超过所述预设噪声阈值，则判定所述火焰探测器的状态为非平静状态；
反之，则判定所述火焰探测器的状态为平静状态。
应当理解的是，所述预设噪声阈值可以根据需要进行设定，例如可以将热释电传感器本身的噪声适当扩展一定的范围作为所述预设噪声阈值。该预设噪声阈值作为热释电传感器是否处于响应状态的依据。
当热释电传感器的噪声信号超过其设定的预设噪声阈值时，则说明火焰探测器检测到高背景噪声，此时处于非平静状态，而若所述热释电传感器的噪声信号未超过其设定的预设噪声阈值，则判定火焰探测器处于平静状态。
在本发明实施例中，所述火焰探测器的平静状态具体可以理解为火焰探测器中热释电传感器的噪声信号为低背景噪声，噪声信号波动小，比较平稳；而非平静状态则可以理解为高背景噪声，噪声信号波动大，不平稳。
S130、当所述火焰探测器处于平静状态时，根据所述热释电传感器是否接收到光源红外信号判断视窗是否受到污染；
在本发明实施例中，具体可以包括：
当所述火焰探测器处于平静状态时，判断所述热释电传感器吸收到的光源红外信号的能量是否超过预设能量阈值；
若超过，则判定所述热释电传感器接收到光源红外信号，并判定视窗未受到污染；
若未超过，则判定所述热释电传感器未接收到光源红外信号，并判定视窗受到污染。
应当理解的是，当所述火焰探测器处于平静状态，则可以理解的为，此时是低背景噪声，且噪声信号波动小，并没有受到雨水侵袭，即可以理解为此时火焰探测器的光路自检功能可以正常工作。此种状态下可以根据热释电传感器吸收到的光源红外信号的能量是否超过预设能量阈值来判断当前视窗是否受到污染。
当热释电传感器吸收到的光源红外信号的能量超过预设能量阈值时，可以理解为热释电传感器接收到了光源红外信号，此时视窗未受到污染。当热释电传感器吸收到的光源红外信号的能量未超过预设能量阈值时，可以理解为热释电传感器未接收到光源红外信号，此时视窗受到污染。
应当理解的是，当判定视窗受到污染时，火焰探测器能够发出自检故障信号，以提醒工作人员清除视窗污染。
S140、当所述火焰探测器处于非平静状态时，判断当前是否处于雨天；
在本发明实施例中，对于是否处于雨天的识别可以通过构建雨天识别模型，然后根据所述雨天识别模型判断当前是否处于雨天。
例如可以通过模拟不同雨量对火焰探测器视窗溅射的雨淋试验，并采集热释电传感器的噪声信号，提取其特征值，以及，模拟不同雨量的不同角度对火焰探测器视窗侵袭的雨淋实验，提取其特征值。将两者提取的特征值合二为一，然后根据提取的特征值制作雨天识别模型。
作为雨天识别模型的一种构建实施方式，包括：
分别采集多个火焰探测器通过模拟淋雨试验后的热释电传感器的噪声信号，形成第一采集样本；
分别采集多个火焰探测器在实际不同雨天下的热释电传感器的噪声信号，形成第二采集样本；
分别对所述第一采集样本和所述第二采集样本进行傅里叶变化，并提取频域特征值；
比较所述第一采集样本的频域特征值和所述第二采集样本的频域特征值；
根据比较结果确定雨天识别模型。
例如，可以通过采集10个火焰探测器通过上述淋雨实验后得到的各自热释电传感器的噪声信号，形成第一采集样本(具体包括10个噪声信号)，然后采集10个火焰探测器在实际不同雨天下的热释电传感器的噪声信号，形成第二采集样本(包括10个噪声信号)。
将上述两种情况下的采集样本均进行傅里叶变换，提取各自噪声信号的频域特征值，对两种情况下的频域特征值的相似度进行比对，以此形成雨天识别模型。
即根据上述方式判断是否为雨天。
作为雨天识别模型的另一种构建实施方式，包括：
分别采集多个火焰探测器在平静状态下的热释电传感器的噪声信号，形成平静样本；
分别采集多个火焰探测器在实际不同雨天下的热释电传感器的噪声信号，形成雨天样本；
根据神经网络算法对所述平静样本和所述雨天样本进行训练；
根据训练结果确定雨天识别模型。
在该实施方式中，可以是采集火焰探测器在平静状态下的热释电传感器的噪声信号，以及采集在实际不同雨天下的热释电传感器的噪声信号，然后通过神经网络算法将平静样本和雨天样本进行训练，得到雨天识别模型。
具体如何通过神经网络算法进行训练为本领域技术人员所熟知，此处不再赘述。
需要说明的是，当所述火焰探测器处于非平静状态，且当前处于雨天时，对所述热释电传感器的噪声信号进行补偿。
应当理解的是，当火焰探测器处于“非平静状态”时，将热释电传感器的信号通过雨天识别模型进行识别，若为雨天，火焰探测器将会提取雨天情况下的热释电传感器信号的特征值，并在火焰识别之前对热释电传感器的信号进行补偿，以消除雨天对热释电传感器的影响。
S150、若判断结果为当前处于雨天，则判定所述视窗受雨水侵袭且未受到污染，并屏蔽所述火焰探测器的自检故障信号；
应当理解的是，由于雨天识别模型也是需要通过视窗来获取判断的，所以如果雨天识别模型能够判断出结果，说明未被遮挡，即未受到污染。此时说明火焰探测器发出自检故障信号为误报，所以屏蔽此种情况下火焰探测器的自检故障信号，以免误导作业人员。
S160、若判断结果为无法识别，且所述热释电传感器未接收到光源红外信号，则控制所述火焰探测器重新进入平静状态。
应当理解的是，若雨天识别模型未能识别出当下是否为雨天，所述热释电传感器未接收到光源红外信号，则说明此时视窗在雨天环境下被异物遮挡。此时则控制所述火焰探测器重新进入平静状态，即此时不再对自检故障信号进行屏蔽，重新按照火焰探测器处于平静状态下的检测方式进行处理，即根据所述热释电传感器是否接收到光源红外信号判断视窗是否受到污染，由于视窗被遮挡此时热释电传感器自然也无法接收到光源红外信号，因此，此时会判定视窗受到污染，发出自检故障信号。
综上，本发明实施例提供的火焰探测器光路自检方法，利用火焰探测器中热释电传感器对不同环境的红外信号的监测，且通过雨天识别模型能识别雨天的环境，使探测器利用雨天的红外背景的采集来判定视窗是否被阻挡，从而实现多波段红外火焰探测器在有光路自检功能的同时避免探测器受雨水侵袭的影响输出故障信号，从而弥补了现有的火焰探测器“光路自检”功能的缺陷，完善了“光路自检”的功能，使其更准确的探测视窗的污染程度；且提高了火焰探测器的稳定性，降低了火焰探测器的维护成本和附件成本。
如图3所示，为本发明实施例提供的火焰探测器光路自检方法的具体实施过程流程图。
当火焰探测器处于平静状态，光路自检功能正常工作，热释电传感器的信号处于稳定状态。当热释电传感器的信号超过设定的阈值，火焰探测器处于非平静状态，火焰探测器中的雨天识别模型检测是否是雨天环境，若检测到雨天信号，则通过雨天信号判断视窗未被污染，仅仅是雨水侵袭，此时火焰探测器依然可以报火警，不影响火焰探测器的性能，因此屏蔽光路自检的故障信号。当火焰探测器视窗在雨天环境下被异物遮挡时，火焰探测器接收不到雨天信号和自检光源红外信号，火焰探测器重新进入平静状态，光路自检功能恢复正常，当光路自检检测不到光源红外信号时，判定视窗受到污染，发出自检故障信号。
下面以四波段红外热释电传感器的火焰探测器为例对本发明实施例的火焰探测器光路自检方法的工作过程进行详细说明。
(1)寻找各个波段热释电红外传感器平静状态的阈值K1、K2、K3和K4：将五个火焰探测器依次放置于暗室、晴天室外、阴天室外，采集热释电传感器的信号，取各个热释电传感器的平均峰峰值和最大峰峰值。将平均峰峰值乘以一定的系数设置为预设噪声阈值K1～4，使之大于各自热释电传感器的最大峰峰值的1.05倍。
(2)采集雨天样本，制作雨天识别模型：将五个火焰探测器分别置于淋雨箱内，调节电机速度，从而达到模拟不同雨量的效果，调节喷淋头的角度，从而实现不同的角度对火焰探测器的喷淋，采集样本。将五个火焰探测器放置于室外，采集实际不同雨天的传感器信号样本。有两种方法制作雨天识别模型，一种是将雨天的热释电传感器信号进行傅立叶变换，提取频域的特征值T1_X、T2_X、T3_X、T4_X(X表示某频率值)，通过对这些特征值的相似度比对，从而实现判断是否为雨天的方法；另一种是通过神经网络算法将平静样本和雨天样本进行训练出雨天识别模型参数，将该模型移植到火焰探测器内，进行雨天识别。
(3)设置火焰探测器是否处于平静状态的标志位FClam，当热释电传感器的噪声信号均超过预设噪声阈值K1～4时，FClam置0，表示火焰探测器处于非平静状态，反之为“平静状态”。设置火焰探测器雨天模式的标志位FRain。当FClam＝0时，火焰探测器在火焰识别之前增加雨天模式识别，当特征值相似度达到80％或者神经网络模型输出为雨天时，将FRain置位。当FRain＝1时，屏蔽光路自检功能输出，当FRain＝0时，打开光路自检功能输出。
(4)测试效果：将五台采用上述火焰探测器光路自检方法实现的火焰探测器FDR1～5和现有技术中无法屏蔽雨天侵袭的火焰探测器FD1～5放置于室外两个月，然后读取火焰探测器的输出信息，结果如下表1：
表1本发明火焰探测器与现有技术火焰探测器的输出信息比对表
| 火焰探测器 | 光路自检故障次数 | 光路自检故障时长 |
| FDR1 | 0 | 0 |
| FDR2 | 0 | 0 |
| FDR3 | 0 | 0 |
| FDR4 | 0 | 0 |
| FDR5 | 0 | 0 |
| FD1 | 6 | 23h5min |
| FD2 | 6 | 20h33min |
| FD3 | 6 | 16h26min |
| FD4 | 7 | 19h34min |
| FD5 | 6 | 23h56min |
由此可见，现有技术中由于不具有上述能够屏蔽雨天自检故障信号误报的功能，因此其发出的自检故障信号的次数明显高于本发明。因此，本发明提供的火焰探测器光路自检方法实现的火焰探测器能够有效避免探测器受雨水侵袭的影响误报自检故障信号。
作为本发明的另一实施例，提供一种火焰探测器光路自检装置，用于实现前文所述的火焰探测器光路自检方法，其中，应用于火焰探测器中，所述火焰探测器包括安装其上的视窗、红外光源、热释电传感器和镜面反射器，所述红外光源和热释电传感器设置在所述视窗的一侧，所述镜面反射器设置在所述视窗的另一侧，所述火焰探测器光路自检装置包括：
信号获取模块，用于实时获取所述热释电传感器的噪声信号；
状态确定模块，用于根据所述噪声信号与预设噪声阈值的比较结果确定当前火焰探测器的状态，其中所述火焰探测器的状态包括平静状态和非平静状态；
判断模块，用于当所述火焰探测器处于平静状态时，根据所述热释电传感器是否接收到光源红外信号判断视窗是否受到污染；
雨天识别模块，用于当所述火焰探测器处于非平静状态时，判断当前是否处于雨天；
判定模块，用于若判断结果为当前处于雨天，则判定所述视窗受雨水侵袭且未受到污染，并屏蔽所述火焰探测器的自检故障信号；
控制模块，用于若判断结果为无法识别，则控制所述火焰探测器重新进入平静状态。
关于本发明提供的火焰探测器光路自检装置的工作原理及过程可以参照前文的火焰探测器光路自检方法的描述，此处不再赘述。
作为本发明的另一实施例，提供一种火焰探测器，其特征在于，包括：安装其上的视窗、红外光源、热释电传感器、镜面反射器和前文所述的火焰探测器光路自检装置，所述红外光源和热释电传感器设置在所述视窗的一侧，所述镜面反射器设置在所述视窗的另一侧，所述热释电传感器与所述火焰探测器光路自检装置通信连接。
本发明实施例提供的火焰探测器由于采用了前文的火焰探测器光路自检装置，能够有效避免探测器受雨水侵袭的影响误报自检故障信号，弥补了现有的火焰探测器“光路自检”功能的缺陷，完善了“光路自检”的功能。
优选地，所述火焰探测器光路自检装置具体可以包括单片机。
关于本发明提供的火焰探测器的工作原理可以参照前文的描述，此处不再赘述。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种火焰探测器光路自检方法，其特征在于，应用于火焰探测器，所述火焰探测器包括安装其上的视窗、红外光源、热释电传感器和镜面反射器，所述红外光源和热释电传感器设置在所述视窗的一侧，所述镜面反射器设置在所述视窗的另一侧，所述火焰探测器光路自检方法包括：
实时获取所述热释电传感器的噪声信号；
根据所述噪声信号与预设噪声阈值的比较结果确定当前火焰探测器的状态，其中所述火焰探测器的状态包括平静状态和非平静状态；
当所述火焰探测器处于平静状态时，根据所述热释电传感器是否接收到光源红外信号判断视窗是否受到污染；
当所述火焰探测器处于非平静状态时，判断当前是否处于雨天；
若判断结果为当前处于雨天，则判定所述视窗受雨水侵袭且未受到污染，并屏蔽所述火焰探测器的自检故障信号；
若判断结果为无法识别，且所述热释电传感器未接收到光源红外信号，则控制所述火焰探测器重新进入平静状态。
2.根据权利要求1所述的火焰探测器光路自检方法，其特征在于，所述将所述根据所述噪声信号与预设噪声阈值的比较结果确定当前火焰探测器的状态，包括：
将所述噪声信号与预设噪声阈值进行比较；
若所述噪声信号超过所述预设噪声阈值，则判定所述火焰探测器的状态为非平静状态；
反之，则判定所述火焰探测器的状态为平静状态。
3.根据权利要求1所述的火焰探测器光路自检方法，其特征在于，所述当所述火焰探测器处于平静状态时，根据所述热释电传感器是否接收到光源红外信号判断视窗是否受到污染，包括：
当所述火焰探测器处于平静状态时，判断所述热释电传感器吸收到的光源红外信号的能量是否超过预设能量阈值；
若超过，则判定所述热释电传感器接收到光源红外信号，并判定视窗未受到污染；
若未超过，则判定所述热释电传感器未接收到光源红外信号，并判定视窗受到污染。
4.根据权利要求1所述的火焰探测器光路自检方法，其特征在于，当判定视窗受到污染时，发出自检故障信号。
5.根据权利要求1所述的火焰探测器光路自检方法，其特征在于，所述判断当前是否处于雨天，包括：
构建雨天识别模型；
根据所述雨天识别模型判断当前是否处于雨天。
6.根据权利要求5所述的火焰探测器光路自检方法，其特征在于，所述构建雨天识别模型，包括：
分别采集多个火焰探测器通过模拟淋雨试验后的热释电传感器的噪声信号，形成第一采集样本；
分别采集多个火焰探测器在实际不同雨天下的热释电传感器的噪声信号，形成第二采集样本；
分别对所述第一采集样本和所述第二采集样本进行傅里叶变化，并提取频域特征值；
比较所述第一采集样本的频域特征值和所述第二采集样本的频域特征值；
根据比较结果确定雨天识别模型。
7.根据权利要求5所述的火焰探测器光路自检方法，其特征在于，所述构建雨天识别模型，包括：
分别采集多个火焰探测器在平静状态下的热释电传感器的噪声信号，形成平静样本；
分别采集多个火焰探测器在实际不同雨天下的热释电传感器的噪声信号，形成雨天样本；
根据神经网络算法对所述平静样本和所述雨天样本进行训练；
根据训练结果确定雨天识别模型。
8.根据权利要求1所述的火焰探测器光路自检方法，其特征在于，所述火焰探测器光路自检方法还包括：
当所述火焰探测器处于非平静状态，且当前处于雨天时，对所述热释电传感器的噪声信号进行补偿。
9.一种火焰探测器光路自检装置，用于实现权利要求1至8中任意一项所述的火焰探测器光路自检方法，其特征在于，应用于火焰探测器中，所述火焰探测器包括安装其上的视窗、红外光源、热释电传感器和镜面反射器，所述红外光源和热释电传感器设置在所述视窗的一侧，所述镜面反射器设置在所述视窗的另一侧，所述火焰探测器光路自检装置包括：
信号获取模块，用于实时获取所述热释电传感器的噪声信号；
状态确定模块，用于根据所述噪声信号与预设噪声阈值的比较结果确定当前火焰探测器的状态，其中所述火焰探测器的状态包括平静状态和非平静状态；
判断模块，用于当所述火焰探测器处于平静状态时，根据所述热释电传感器是否接收到光源红外信号判断视窗是否受到污染；
雨天识别模块，用于当所述火焰探测器处于非平静状态时，判断当前是否处于雨天；
判定模块，用于若判断结果为当前处于雨天，则判定所述视窗受雨水侵袭且未受到污染，并屏蔽所述火焰探测器的自检故障信号；
控制模块，用于若判断结果为无法识别，则控制所述火焰探测器重新进入平静状态。
10.一种火焰探测器，其特征在于，包括：安装其上的视窗、红外光源、热释电传感器、镜面反射器和权利要求9所述的火焰探测器光路自检装置，所述红外光源和热释电传感器设置在所述视窗的一侧，所述镜面反射器设置在所述视窗的另一侧，所述热释电传感器与所述火焰探测器光路自检装置通信连接。
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