CN115601910A - 一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统 - Google Patents

一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统 Download PDF

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CN115601910A CN202211249409.8A CN202211249409A CN115601910A CN 115601910 A CN115601910 A CN 115601910A CN 202211249409 A CN202211249409 A CN 202211249409A CN 115601910 A CN115601910 A CN 115601910A
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Abstract

本发明提供了一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，包括：金属氧化物传感器，所述金属氧化物传感器用于对电气火灾早期释放气体苯和2‑乙基己醇进行识别；神经网络识别系统，所述神经网络识别系统用于根据金属氧化物传感器识别结果，确定是否出现火灾情况，以判定是否进行预警；本发明通过金属氧化物传感器对电气火灾早期释放气体苯和2‑乙基己醇进行识别，然后再通过脉冲神经网络参数，配合预处理算法，组合形成神经网络识别算法，能够根据金属氧化物传感器识别结果，确定是否出现火灾情况，以判定是否进行预警，可以对电气火灾早期释放气体苯和2‑乙基己醇进行准确识别，避免了其它气体的干扰，识别准确性高。

Description

一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统
技术领域
本发明涉及仪器仪表技术领域，特别涉及一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统。
背景技术
由于现在生活和生产中均需要大量电气设备，不仅电气设备繁多，电网铺设四通八达。但由于操作不当，线路老化等原因，极易引发电气火灾，造成人员财产损失。根据调查表明，我国近十年的群死群伤火灾原因，电气火灾占比第一。因此对电气火灾的早期预警尤为重要。
电气火灾通常表现为线路电流的升高而导致温度升高，从而引起电缆起火燃烧。传统的电气火灾监测方法是通过线缆温度，剩余电流和烟雾进行检测，然而这三种检测方式均无法做到准确的提前预警电气火灾的发生。
现有技术中提出：通过气体传感器，检测线缆在温度升高过程中所释放出来的气体对火灾进行提前预警。
在基于气体传感器的火灾预警中，CO是火灾早期的特征产物，然而对于线缆过热早期，还没有发生阴燃时，只是产生热解和有机物挥发，很少有CO产生。同时，生活中厨房，香烟等物品也会产生大量CO，会使传感器产生误报。
国内线缆大都采用PVC做为绝缘层，当线缆温度超过200℃后，PVC会发生热解，产生大量气体。经过研究表明，电缆绝缘热解气体中以苯和2-乙基己醇最为普遍，因此通过对这两种气体进行检测可以有限的对电气火灾进行预警。然而现有的方法均是采用单一传感器对这两种气体进行检测。在实际情况中，这两种气体浓度会随着环境不同有很大变化，同时又会有多种干扰气体产生，单一传感器检测可靠性差。
为此，提出一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例希望提供一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，采用由基于多种金属氧化物的传感器组成阵列，并通过神经网络算法对不同电气绝缘热解情况进行训练，达到对电气火灾进行早期预警检测的目的，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，至少提供一种有益的选择。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，包括：
金属氧化物传感器，所述金属氧化物传感器用于对电气火灾早期释放气体苯和2-乙基己醇进行识别；
神经网络识别系统，所述神经网络识别系统用于根据金属氧化物传感器识别结果，确定是否出现火灾情况，以判定是否进行预警。
进一步优选的：所述金属氧化物传感器采用平板式传感器，其包括敏感膜、氧化铝衬底、电极、加热电阻和基座，所述敏感膜采用静电喷雾方法将金属的盐溶液淀积到氧化铝衬底有电极一侧。
进一步优选的：所述的静电喷雾方法包括以下步骤：
分别将四种一定量的金属盐溶液放入注射器，将注射器的针头连接高压电源正极，氧化铝衬底连接高压电源负极，在电压作用下，注射器中液体呈雾状喷出，在衬底上形成一层液滴，之后通过高温烧结形成一层金属氧化物敏感膜；
所述的金属盐溶液体积为1ml，四种前驱溶液分别为氯化锡和醋酸钯的水溶液、硝酸锌和醋酸金的水溶液、硝酸铟和醋酸金的水溶液以及硝酸铬和氯铂酸溶液；
四种前驱溶液浓度为0.4-0.6mol/L。
进一步优选的：所述四种前驱溶液中个成分比例为：
氯化锡和醋酸钯摩尔比例为Sn:Pd＝100:5；
硝酸锌和醋酸金的摩尔比例为Zn:Au＝100:3；
硝酸铟和醋酸金的摩尔比例为100:3；
硝酸铬和氯铂酸的摩尔比例为Co:Pt＝100:1。
进一步优选的：所述的高温烧结过程为空气中600℃两个小时，经过烧结后，溶液中金属盐氧化形成相应的贵金属修饰氧化物薄膜。
由四种前驱溶液烧结后所形成传感器分别标号为：氯化锡和醋酸钯烧结后形成钯修饰氧化锡，传感器标号为Sensor 1，硝酸锌和醋酸金烧结后形成金修饰氧化锌，传感器标号为Sensor 2，硝酸铟和醋酸金烧结后形成金修饰氧化铟，传感器标号为Sensor 3，硝酸铬和氯铂酸烧结后形成铂修饰氧化铬，传感器标号为Sensor 4。
经过对传感器的工作温度和响应之间的测试，传感器最佳工作温度在250-300℃之间，最为优选，Sensor1工作温度为250℃，Sensor2工作温度为250℃，Sensor3工作温度为250℃，Sensor 4工作温度为200℃。
进一步优选的：所述神经网络识别算法由预处理算法和脉冲神经网络组成，其中：所述预处理算法包括传感器响应计算和归一化算法。
进一步优选的：所述的传感器响应(R)计算公式为：R＝Ra/Rg，其中Ra为传感器在空气中的电阻，Rg为传感器在气体中的电阻；
所述的归一化公式为：
Figure BDA0003887341300000031
(k为传感器编号)，其中
Figure BDA0003887341300000032
为归一化后的传感器响应，
Figure BDA0003887341300000033
为传感器响应。
进一步优选的：所述脉冲神经网络由输入层、中间层和输出层组成；
其中：所述输入层是将归一化传感器响应转换为脉冲，转换公式为：
Figure BDA0003887341300000034
其中ti为脉冲时间，TMax为最大脉冲时间。
进一步优选的：所述输入层由4个节点，分别处理4个传感器输入数据；
所述中间层为泄漏积分触发单元，所述泄漏积分触发单元通过计算输入脉冲计算输出膜电位，计算公式为：
Figure BDA0003887341300000035
其中V(t)为膜电位，wij为链接权重，ti为输入脉冲时间，k(t-ti)为核函数；
所述核函数为
Figure BDA0003887341300000041
其中V0为前置系数，τm和τs分别为衰减系数，ti为输入的时间点；
作为优选，所述中间层节点为8个时准确率最高；
所述输出层为一个节点，输出为1或0，1表示火警警报，0则表示否。
所述脉冲神经网络参数训练规则是根据输入脉冲，积累得到膜电位，当膜电位达到阈值后则输出1，因此每次迭代都根据输入输出的值对链接权重进行更新，权重更新公式为：
Figure BDA0003887341300000042
其中tmax为该节点达到最大膜电位的时间点，λ为学习率；作为优选，经过训练后，神经网络参数优化后TMax为80-120ms，Vth为1,Vrest为0,τm为0.02,τs为0.005，λ为0.001。
本发明实施例由于采用以上技术方案，其具有以下优点：
一、本发明通过金属氧化物传感器对电气火灾早期释放气体苯和2-乙基己醇进行识别，然后再通过脉冲神经网络参数，配合预处理算法，组合形成神经网络识别算法，能够根据金属氧化物传感器识别结果，确定是否出现火灾情况，以判定是否进行预警，可以对电气火灾早期释放气体苯和2-乙基己醇进行准确识别，避免了其它气体的干扰，识别准确性高。
二、本发明通过根据输入脉冲，积累得到膜电位，当膜电位达到阈值后则输出1，每次迭代都根据输入输出的值对链接权重进行更新，以此训练脉冲神经网络参数，通过采用脉冲神经网络，由于时序脉冲特征，因此该神经网络具有高鲁棒性，简化了运算网络。
三、本发明通过分别将氯化锡和醋酸钯的水溶液、硝酸锌和醋酸金的水溶液、硝酸铟和醋酸金的水溶液以及硝酸铬和氯铂酸溶液的金属盐溶液放入注射器，将注射器的针头连接高压电源正极，氧化铝衬底连接高压电源负极，在电压作用下，注射器中液体呈雾状喷出，在衬底上形成一层液滴，之后通过高温烧结形成一层金属氧化物敏感膜，提高了对电气火灾早期释放气体苯和2-乙基己醇的识别准确率，抗干扰能力强。
上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所使用传感器衬底示意图；
图2为本发明所使用钯修饰氧化锡薄膜SEM图；
图3为本发明所使用金修饰氧化锌薄膜SEM图；
图4为本发明所使用金修饰氧化铟薄膜SEM图；
图5为本发明所使用铂修饰氧化铬薄膜SEM图；
图6为本发明传感器阵列对100ppm苯在不同温度下的响应示意图；
图7为本发明传感器阵列对100ppm 2-乙基己醇在不同温度下的响应示意图；
图8为本发明传感器在各自温度下对不同浓度苯的响应示意图；
图9为本发明传感器在各自温度下对不同浓度2-乙基己醇的响应示意图；
图10为本发明传感器阵列在不同浓度和干扰气体情况下200组数据示意图；
图11为本发明脉冲神经网络算法结构示意图。
具体实施方式
在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。
下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
如图1-11所示，本发明实施例提供了一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，包括：
金属氧化物传感器，所述金属氧化物传感器用于对电气火灾早期释放气体苯和2-乙基己醇进行识别；
神经网络识别系统，所述神经网络识别系统用于根据金属氧化物传感器识别结果，确定是否出现火灾情况，以判定是否进行预警。
本实施例中，具体的：所述金属氧化物传感器采用平板式传感器，其包括敏感膜、氧化铝衬底、电极、加热电阻和基座，所述敏感膜采用静电喷雾方法将金属的盐溶液淀积到氧化铝衬底有电极一侧。
本实施例中，具体的：所述的静电喷雾方法包括以下步骤：
分别将四种一定量的金属盐溶液放入注射器，将注射器的针头连接高压电源正极，氧化铝衬底连接高压电源负极，在电压作用下，注射器中液体呈雾状喷出，在衬底上形成一层液滴，之后通过高温烧结形成一层金属氧化物敏感膜；
所述的金属盐溶液体积为1ml，四种前驱溶液分别为氯化锡和醋酸钯的水溶液、硝酸锌和醋酸金的水溶液、硝酸铟和醋酸金的水溶液以及硝酸铬和氯铂酸溶液；
四种前驱溶液浓度为0.4-0.6mol/L。
本实施例中，具体的：所述四种前驱溶液中个成分比例为：
氯化锡和醋酸钯摩尔比例为Sn:Pd＝100:5；
硝酸锌和醋酸金的摩尔比例为Zn:Au＝100:3；
硝酸铟和醋酸金的摩尔比例为100:3；
硝酸铬和氯铂酸的摩尔比例为Co:Pt＝100:1。
本实施例中，具体的：所述的高温烧结过程为空气中600℃两个小时，经过烧结后，溶液中金属盐氧化形成相应的贵金属修饰氧化物薄膜。
由四种前驱溶液烧结后所形成传感器分别标号为：氯化锡和醋酸钯烧结后形成钯修饰氧化锡，传感器标号为Sensor 1，硝酸锌和醋酸金烧结后形成金修饰氧化锌，传感器标号为Sensor 2，硝酸铟和醋酸金烧结后形成金修饰氧化铟，传感器标号为Sensor 3，硝酸铬和氯铂酸烧结后形成铂修饰氧化铬，传感器标号为Sensor 4。
经过对传感器的工作温度和响应之间的测试，传感器最佳工作温度在250-300℃之间，最为优选，Sensor1工作温度为250℃，Sensor2工作温度为250℃，Sensor3工作温度为250℃，Sensor 4工作温度为200℃。
本实施例中，具体的：所述神经网络识别算法由预处理算法和脉冲神经网络组成，其中：所述预处理算法包括传感器响应计算和归一化算法。
本实施例中，具体的：所述的传感器响应(R)计算公式为：R＝Ra/Rg，其中Ra为传感器在空气中的电阻，Rg为传感器在气体中的电阻；
所述的归一化公式为：
Figure BDA0003887341300000071
(k为传感器编号)，其中
Figure BDA0003887341300000072
为归一化后的传感器响应，
Figure BDA0003887341300000073
为传感器响应。
本实施例中，具体的：所述脉冲神经网络由输入层、中间层和输出层组成；
其中：所述输入层是将归一化传感器响应转换为脉冲，转换公式为：
Figure BDA0003887341300000074
其中ti为脉冲时间，TMax为最大脉冲时间。
本实施例中，具体的：所述输入层由4个节点，分别处理4个传感器输入数据；
所述中间层为泄漏积分触发单元，所述泄漏积分触发单元通过计算输入脉冲计算输出膜电位，计算公式为：
Figure BDA0003887341300000075
其中V(t)为膜电位，wij为链接权重，ti为输入脉冲时间，k(t-ti)为核函数；
所述核函数为
Figure BDA0003887341300000076
其中V0为前置系数，τm和τs分别为衰减系数，ti为输入的时间点；
作为优选，所述中间层节点为8个时准确率最高；
所述输出层为一个节点，输出为1或0，1表示火警警报，0则表示否。
所述脉冲神经网络参数训练规则是根据输入脉冲，积累得到膜电位，当膜电位达到阈值后则输出1，因此每次迭代都根据输入输出的值对链接权重进行更新，权重更新公式为：
Figure BDA0003887341300000081
其中tmax为该节点达到最大膜电位的时间点，λ为学习率。
其中tmax为该节点达到最大膜电位的时间点，λ为学习率；作为优选，经过训练后，神经网络参数优化后TMax为80-120ms，Vth为1,Vrest为0,τm为0.02,τs为0.005，λ为0.001。
实施例二
本发明还提供了一种根据本发明实施例一电子鼻系统进行火灾早期预警的实施例：
应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统包括金属氧化物传感器和神经网络识别算法。
金属氧化物传感器采用平板式传感器，包括敏感膜，氧化铝衬底以及其两侧包括电极和加热电阻，基座组成。传感器衬底如图1所示。
敏感膜采用静电喷雾方法将金属的盐溶液淀积到氧化铝衬底有电极一侧。静电喷雾方法为分别将四种一定量的金属盐溶液放入注射器，将注射器的针头连接高压电源正极，氧化铝衬底连接高压电源负极，在一定电压作用下，注射器中液体呈雾状喷出，从而在衬底上形成一层液滴。之后通过高温烧结形成一层金属氧化物敏感膜。其中金属盐溶液体积为1ml，四种前驱溶液分别为氯化锡和醋酸钯的水溶液，硝酸锌和醋酸金的水溶液，硝酸铟和醋酸金的水溶液，硝酸铬和氯铂酸溶液。四种前驱溶液浓度为0.5mol/L。
四种前驱溶液中个成分比例为：氯化锡和醋酸钯摩尔比例为Sn:Pd＝100:5，硝酸锌和醋酸金的摩尔比例为Zn:Au＝100:3，硝酸铟和醋酸金的摩尔比例为100:3，硝酸铬和氯铂酸的摩尔比例为Co:Pt＝100:1。
其中高温烧结过程为空气中600℃两个小时，经过烧结后，溶液中金属盐会氧化形成相应的贵金属修饰氧化物薄膜。所形成的氧化物薄膜如图2-图5所示。
由四种前驱溶液烧结后所形成传感器分别标号为：氯化锡和醋酸钯烧结后形成钯修饰氧化锡，传感器标号为Sensor 1，硝酸锌和醋酸金烧结后形成金修饰氧化锌，传感器标号为Sensor 2，硝酸铟和醋酸金烧结后形成金修饰氧化铟，传感器标号为Sensor 3，硝酸铬和氯铂酸烧结后形成铂修饰氧化铬，传感器标号为Sensor 4。
对传感器的工作温度和响应之间的测试，如图6和图7所示：
传感器最佳工作温度在250-300℃之间，最为优选，Sensor1工作温度为250℃，Sensor2工作温度为250℃，Sensor3工作温度为250℃，Sensor 4工作温度为200℃。
通过分压方法将四种传感器组成阵列，对浓度范围100-800ppm混合苯和2-乙基己醇气体以及存在甲醛，乙醇，丙酮等干扰气体情况下，获得200组数据对神经网络识别算法进行训练，其中混合气体中各气体浓度为随机分配。
200组数据如图10所示。
神经网络识别算法由预处理算法和脉冲神经网络组成。
其中预处理算法包括传感器响应计算和归一化算法。
传感器响应(R)计算公式为：R＝Ra/Rg，其中Ra为传感器在空气中的电阻，Rg为传感器在气体中的电阻。
归一化公式为：
Figure BDA0003887341300000091
(k为传感器编号)，其中
Figure BDA0003887341300000092
为归一化后的传感器响应，
Figure BDA0003887341300000101
为传感器响应。
脉冲神经网络是由输入层，隐藏层和输出层组成。结构如图11所示。
输入层是将归一化传感器响应转换为脉冲，转换公式为：
Figure BDA0003887341300000102
其中ti为脉冲时间，TMax为最大脉冲时间。
输入层由4个节点，分别处理4个传感器输入数据。
隐藏层为泄漏积分触发单元，该单元是通过计算输入脉冲计算输出膜电位。计算公式为：
Figure BDA0003887341300000103
其中V(t)为膜电位，wij为链接权重，ti为输入脉冲时间，k(t-ti)为核函数。
核函数为
Figure BDA0003887341300000104
其中V0为前置系数，τm和τs分别为衰减系数，ti为输入的时间点。其中隐藏层节点为10个时准确率最高。输出层为一个节点，输出为1或0，1表示火警警报，0则表示否。
对脉冲神经网络参数进行预先训练。其中训练规则是根据输入脉冲，积累得到膜电位，当膜电位达到阈值后则输出1，因此每次迭代都根据输入输出的值对链接权重进行更新，权重更新公式为：
Figure BDA0003887341300000105
其中tmax为该节点达到最大膜电位的时间点，λ为学习率。经过训练后，神经网络参数优化后TMax为80-120ms，Vth为1,Vrest为0,τm为0.02,τs为0.005，λ为0.001。
经过训练后的神经网络识别算法数据进行测试验证，40组数据准确率为100％。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，其特征在于，包括：
金属氧化物传感器，所述金属氧化物传感器用于对电气火灾早期释放气体苯和2-乙基己醇进行识别；
神经网络识别系统，所述神经网络识别系统用于根据金属氧化物传感器识别结果，确定是否出现火灾情况，以判定是否进行预警。
2.根据权利要求1所述的一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，其特征在于：所述金属氧化物传感器采用平板式传感器，其包括敏感膜、氧化铝衬底、电极、加热电阻和基座，所述敏感膜采用静电喷雾方法将金属的盐溶液淀积到氧化铝衬底有电极一侧。
3.根据权利要求2所述的一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，其特征在于：所述的静电喷雾方法包括以下步骤：
分别将四种一定量的金属盐溶液放入注射器，将注射器的针头连接高压电源正极，氧化铝衬底连接高压电源负极，在电压作用下，注射器中液体呈雾状喷出，在衬底上形成一层液滴，之后通过高温烧结形成一层金属氧化物敏感膜；
所述的金属盐溶液体积为1ml，四种前驱溶液分别为氯化锡和醋酸钯的水溶液、硝酸锌和醋酸金的水溶液、硝酸铟和醋酸金的水溶液以及硝酸铬和氯铂酸溶液；
四种前驱溶液浓度为0.4-0.6mol/L。
4.根据权利要求3所述的一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，其特征在于：所述四种前驱溶液中个成分比例为：
氯化锡和醋酸钯摩尔比例为Sn:Pd＝100:5；
硝酸锌和醋酸金的摩尔比例为Zn:Au＝100:3；
硝酸铟和醋酸金的摩尔比例为100:3；
硝酸铬和氯铂酸的摩尔比例为Co:Pt＝100:1。
5.根据权利要求3所述的一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，其特征在于：所述的高温烧结过程为空气中600℃两个小时，经过烧结后，溶液中金属盐氧化形成相应的贵金属修饰氧化物薄膜。
6.根据权利要求1所述的一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，其特征在于：所述神经网络识别算法由预处理算法和脉冲神经网络组成，其中：所述预处理算法包括传感器响应计算和归一化算法。
7.根据权利要求6所述的一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，其特征在于：所述的传感器响应(R)计算公式为：R＝Ra/Rg，其中Ra为传感器在空气中的电阻，Rg为传感器在气体中的电阻；
所述的归一化公式为：
Figure FDA0003887341290000021
(k为传感器编号)，其中
Figure FDA0003887341290000022
为归一化后的传感器响应，
Figure FDA0003887341290000023
为传感器响应。
8.根据权利要求6所述的一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，其特征在于：所述脉冲神经网络由输入层、中间层和输出层组成；
其中：所述输入层是将归一化传感器响应转换为脉冲，转换公式为：
Figure FDA0003887341290000024
其中ti为脉冲时间，TMax为最大脉冲时间。
9.根据权利要求6所述的一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，其特征在于：所述输入层由4个节点，分别处理4个传感器输入数据；
所述中间层为泄漏积分触发单元，所述泄漏积分触发单元通过计算输入脉冲计算输出膜电位，计算公式为：
Figure FDA0003887341290000025
其中V(t)为膜电位，wij为链接权重，ti为输入脉冲时间，k(t-ti)为核函数；
所述核函数为
Figure FDA0003887341290000026
其中V0为前置系数，τm和τs分别为衰减系数，ti为输入的时间点；
所述输出层为一个节点，输出为1或0，1表示火警警报，0则表示否。
10.根据权利要求6所述的一种应用于电气火灾的早期预警电子鼻系统，其特征在于：所述脉冲神经网络参数训练规则是根据输入脉冲，积累得到膜电位，当膜电位达到阈值后则输出1，因此每次迭代都根据输入输出的值对链接权重进行更新，权重更新公式为：
Figure FDA0003887341290000031
其中tmax为该节点达到最大膜电位的时间点，λ为学习率。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117671877A (zh) * 2023-10-20 2024-03-08 中国矿业大学 基于elds的保温材料火灾早期探测装置及方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06325270A (ja) * 1993-05-18 1994-11-25 Hochiki Corp 火災判定装置及びニューラルネットワークの学習方法
EP0675468A1 (en) * 1994-03-30 1995-10-04 Nohmi Bosai Ltd. Early stage fire detecting apparatus
CN113223264A (zh) * 2021-05-08 2021-08-06 南通理工学院 基于qpso-bp神经网络的火灾智能预警系统及方法
CN214670981U (zh) * 2021-04-22 2021-11-09 华北电力大学（保定） 一种基于电子鼻技术的电气火灾初期预警系统
CN113936239A (zh) * 2021-10-19 2022-01-14 山东华尔泰建筑工程有限公司 一种基于神经网络算法的智慧消防火情识别方法和系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06325270A (ja) * 1993-05-18 1994-11-25 Hochiki Corp 火災判定装置及びニューラルネットワークの学習方法
EP0675468A1 (en) * 1994-03-30 1995-10-04 Nohmi Bosai Ltd. Early stage fire detecting apparatus
CN214670981U (zh) * 2021-04-22 2021-11-09 华北电力大学（保定） 一种基于电子鼻技术的电气火灾初期预警系统
CN113223264A (zh) * 2021-05-08 2021-08-06 南通理工学院 基于qpso-bp神经网络的火灾智能预警系统及方法
CN113936239A (zh) * 2021-10-19 2022-01-14 山东华尔泰建筑工程有限公司 一种基于神经网络算法的智慧消防火情识别方法和系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117671877A (zh) * 2023-10-20 2024-03-08 中国矿业大学 基于elds的保温材料火灾早期探测装置及方法

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