EP0660282A1 - Brandmeldesystem zur Früherkennung von Bränden - Google Patents
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- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
Definitions
- the present invention relates to a fire detection system for early detection of fires, with at least one linear smoke, a scattered light or a flame detector and with a signal processing stage containing an evaluation circuit and a fuzzy logic for the signals generated in the at least one detector.
- the signal is integrated by one or more fire detectors, which are not specified in more detail, and in addition to the detector information, environmental information such as temperature, time of day or building height is determined and collected. All this information is then linked to fuzzy logic.
- a number of further sensors are used in order to obtain unambiguous information from the different types of sensor signals.
- Linear smoke detectors such as the type A2400 detector offered by Cerberus AG, contain a transmitter that emits a modulated infrared beam and a receiver that collects and evaluates the incoming infrared radiation.
- the detector has a long monitoring distance of at least 3 meters, for example; Smoke entering the beam weakens the infrared radiation.
- Flame detectors such as the S2406 infrared detector offered by Cerberus AG, contain two pyroelectric sensors that are sensitive to specific wavelengths and can detect a fire at a relatively large distance, for example, over 20 meters.
- Linear smoke detectors are sensitive to various disturbance variables, which can be roughly divided into two classes.
- One category is environmental disturbances, such as fluctuations in the refractive index of the air at elevated temperature or condensation or water droplets on the optics of the detector when there is increased humidity, or electromagnetic interference from radio telephones and the like.
- the other category of interference is interference, for example interruptions in the light beam by a person, an object or a machine, or movements of the walls supporting the detectors.
- the detector signal is interpreted as a fire. Strong electromagnetic interference and, in systems with a strong airflow mixture, streaks are often interpreted as a fire. These disturbances cannot be suppressed with known arrangements, including those of the type described in EP-A-0 419 668.
- Flame detectors that do not actively emit a beam and analyze it after receipt, but that examine the incident radiation, which can also be formed by indirect radiation, are quite insensitive and react to most of the disturbance variables mentioned in connection with the linear smoke detectors at most on interference radiation.
- the invention is now to provide a fire alarm system of the type mentioned at the outset in which faults are recognized as such and thus false alarms suppressed as much as possible and in addition, the causes of faults are diagnosed as automatically as possible.
- the signal processing stage contains means for time analysis of the signals for the estimation of at least two signal parameters, and in that the signal parameters form linguistic variables of the fuzzy logic.
- a first preferred embodiment of the system according to the invention is characterized in that the signal parameters are formed by the signal gradient and the signal noise.
- a second preferred embodiment of the arrangement according to the invention is characterized in that the signal parameters are formed by the signal asymmetry and the signal jumps.
- linear smoke detectors consist of a transmitter that emits a modulated infrared beam and a receiver that collects the incoming infrared radiation and evaluates it in an electronic circuit.
- the transmitter and receiver can be arranged opposite one another or next to one another, in the latter case reflectors being provided on the side opposite the transmitter and receiver.
- the main components of the receiver include an optical system 1, a photodiode 2 and a signal processing stage 3 with an estimation stage 4 and a fuzzy controller 5.
- the signal processing stage 3 contains an evaluation circuit in which the amplified signal of the photodiode 2 is compared with an adjustable alarm threshold is, and a tracking circuit to compensate for slow changes in the received signal due to dust or aging of the components.
- the evaluation circuit and the tracking circuit are known from the A2400 linear smoke detector from Cerberus AG and are not described in more detail here. Smoke entering the infrared beam weakens the infrared radiation and causes a corresponding weakening of the received signal. As soon as this drops below a certain value, the receiver triggers an alarm signal.
- the alarm triggering is exclusively dependent on the result of the comparison of the received signal with the alarm threshold
- the alarm signal is examined with suitable fuzzy algorithms and the alarm is either confirmed or recognized as a false alarm.
- a time analysis of the received signal is carried out with a Calculation of several signal parameters as well as a connection of the signal parameters and their division into different event categories using fuzzy logic.
- the output signal of the photodiode 2 reaches the estimation stage 4, where, on the one hand, the received signal is smoothed and, on the other hand, various signal parameters or signal properties derived from the received signal are estimated.
- the raw value of the received signal is normalized by dividing the respective signal change ⁇ l by a reference value lo.
- the ratio of raw value to signal is examined and a constant is added to or subtracted from the signal.
- the signal parameters or signal properties are noise, gradient, jumps and asymmetry. These parameters are calculated as part of a time analysis of the smoothed signal using signal filters and intercorrelation functions.
- the noise is determined by comparing successive raw values, the gradient as a moving average of several measuring points, the asymmetry based on a comparison between the raw value on the one hand and the smoothed signal and noise on the other hand, and a jump indicator representative of the signal jumps by comparing the signal smoothed over differently long intervals .
- the gradient is estimated in such a way that the gradient is small with a very small steepness or with a jump and is large with an increase over a longer period. Functionally, this corresponds to a band pass.
- the fuzzy controller 5 contains three stages ST1 to ST3.
- the first stage ST1 is fuzzy, that is, the conversion of the sharp numbers obtained from the various signal parameters into unsharp quantities, the so-called fuzzy sets.
- the rules set up during the design of the fuzzy controller are applied to the fuzzy sets, and in the third stage ST3, the defuzzification takes place, that is, the calculation of the sharp output variables.
- the basics of fuzzy logic reference is made to the now extensive literature on this topic, for example to the book “Fuzzy Set Theory and its Applications” by H.J. Zimmermann, Kluwer Academic Publishers, 1991.
- Fuzzyfication in the first stage ST1 of the fuzzy controller 5 takes place by means of the fuzzy sets shown in FIGS. 2a to 2d.
- 2a shows the fuzzy sets for the signal parameter noise, FIG. 2b those for the gradient, FIG. 2c for the jumps and FIG. 2d the fuzzy sets for the asymmetry. Since in all fuzzy sets shown the upper limit for the membership function plotted on the ordinate or for the degree of membership is equal to one, it is in any case normal fuzzy sets.
- the individual signal parameters are the linguistic variables of the fuzzy logic and these linguistic variables can have different values, which are the names for the fuzzy sets shown in FIGS. 2a to 2d.
- the linguistic variable noise can take one of three values (small, medium, large); the linguistic variable gradient (FIG. 2b) also one of three values (small, medium, large); the linguistic variable jumps (Fig. 2c) one of four values (very small, small, medium, large); and the linguistic variable asymmetry (Fig. 2d) one of only two values (small, large).
- FIG. 3 shows a knowledge base built up from data obtained in practice with the values or linguistic variables of the individual signal parameters and with typical combinations of these values for certain frequent fire events and faults.
- the typical disturbances which for the most part are also entered in the second stage ST2 of the fuzzy controller 5 (FIG. 1), are splash water on the optics, complete or partial coverage of the infrared beam by a person crossing it or by a person Subject to condensation on the optics at high humidity and strong cooling, to electromagnetic interference (EMI), to scissors, as they occur in places with high local heat development, such as in or around factories or in thermal power plants, and to test filters. As is well known, the latter are used to trigger an alarm as part of maintenance or revision work.
- the information test filter then means that either a test filter is inserted or the beam was partially covered within a very short time.
- stage ST2 (FIG. 1), if the level falls below the alarm threshold due to the smoothed reception signal, the knowledge base shown in FIG. 3 is used to investigate whether it is actually a fire or just a fault.
- the fuzzy rules that are used are formulated in such a way that the following applies: if (one of the four conditions mentioned and signal ⁇ alarm threshold) then fire.
- the system described is suitable not only for false alarm suppression, but also for fault diagnosis.
- Today's linear smoke detectors are already designed that certain faults, in particular an interruption of the infrared beam or a failure of the transmitter, cause an interruption in the circuit to the line terminating terminals of the receiver, as a result of which a line interruption is simulated. If it is determined during the troubleshooting that there is no voltage at the terminals mentioned, then the possible causes (receiver cover not installed, light beam interrupted, transmitter failure, receiver fault) are checked one after the other.
- the fault diagnosis can be expanded to include considerably more faults and can also be carried out much more simply by also setting up fuzzy rules for the faults, which allows the probable cause of the fault (s) to be displayed directly. This makes troubleshooting much easier and cheaper, and you also have the option of eliminating the cause of frequently occurring faults.
- a further possibility of using the information obtained by means of the fuzzy logic is to automatically adapt the detector sensitivity, for example by selecting a higher alarm threshold when streaks occur, or by taking other measures, for example to switch on the heating of the relevant front cover when condensation occurs .
- fuzzy controller changes little. Only certain other fuzzy sets need to be defined and other fuzzy rules drawn up. However, since the possible causes of faults are very similar for all three detector types, the necessary adjustments are within the scope of the skill of the person skilled in the art.
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Abstract
Description
- Die vorliegende Erfindung betrifft ein Brandmeldesystem zur Früherkennung von Bränden, mit mindestens einem linearen Rauch-, einem Streulicht oder einem Flammenmelder und mit einer eine Auswerteschaltung und eine Fuzzy-Logik enthaltenden Signalverarbeitungsstufe für die in dem mindestens einen Melder erzeugten Signale.
- Bei einem in der EP-A-0 419 668 beschriebenen Brandmeldesystem wird das Signal von einem oder mehreren nicht näher spezifizierten Brandmeldern integriert, und es werden zusätzlich zu den Melderinformationen noch Umgebungsinformationen wie beispielsweise Temperatur, Tageszeit oder Gebäudehöhe ermittelt und gesammelt. Alle diese Informationen werden dann mit einer Fuzzy-Logik verknüpft. Bei dieser bekannten Anordnung wird also neben dem Brandmelder noch eine Mehrzahl weiterer Sensoren verwendet, um aus den verschiedenartigen Sensorsignalen zu eindeutigen Informationen zu kommen.
- Da diese weiteren Sensoren die Anordnung ganz wesentlich verteuern, wird man jedoch ihre Anzahl gering zu halten versuchen, was aber dem angestrebten Zweck einer hohe Genauigkeit und Treffsicherheit der Melderinformation zuwiderläuft. Wenn man andererseits den Fall betrachtet, dass nur ein Typ von Sensor, nämlich der Brandmelder, zur Verfügung steht, dann besteht die Analyse des Signals einzig aus dessen Integration und aus einer Tag/Nacht-Diskriminierung, wodurch die Wahrscheinlichkeit von durch Störungen ausgelösten Fehlalarmen praktisch nicht verringert wird.
- Lineare Rauchmelder, wie der von der Cerberus AG angebotene Melder des Typs A2400, enthalten einen Sender, der einen modulierten Infrarotstrahl emittiert, und einen Empfänger, der die eintreffende Infrarotstrahlung sammelt und auswertet.
- Der Melder hat eine lange Überwachungsstrecke von beispielsweise mindestens 3 Metern; in den Strahl eintretender Rauch schwächt die Infrarotstrahlung ab.
- Flammenmelder, wie der von der Cerberus AG angebotene Infrarot-Melder des Typs S2406, enthalten zwei auf spezifische Wellenlängen empfindliche pyroelektrische Sensoren und können ein Feuer in relativ grosser Entfernung von beispielsweise über 20 Metern detektieren.
- Lineare Rauchmelder sind auf verschiedene Störgrössen empfindlich, die grob in zwei Klassen eingeteilt werden können. Die eine Kategorie sind Umweltstörungen, wie beispielsweise Fluktuationen des Brechungsindex der Luft bei erhöhter Temperatur oder Betauung oder Wassertröpfchen auf der Optik des Melders bei erhöhter Luftfeuchtigkeit, oder elektromagnetische Störungen durch Funkttelefone und dergleichen. Die andere Kategorie von Störungen sind Interferenzen, beispielsweise Unterbrechungen des Lichtstrahls durch einen Menschen, ein Objekt oder eine Maschine, oder Bewegungen der die Melder tragenden Wände.
- Wenn der Lichtstrahl beispielsweise von einem Kran, einem Menschen oder durch Wasserbedeckung des Melders teilweise unterbrochen wird, dann wird das Meldersignal als Brand interpretiert. Auch starke elektromagnetische Störungen und, bei Anlagen mit starker Luftstrommischung, Schlieren werden oft als Brand interpretiert. Diese Störungen können mit bekannten Anordnungen, auch mit solchen der in der EP-A-0 419 668 beschriebenen Art, nicht unterdrückt werden.
- Flammenmelder, die nicht aktiv einen Strahl aussenden, und diesen nach Empfang analysieren, sondern die die auftreffende Strahlung untersuchen, wobei diese auch durch eine indirekte Einstrahlung gebildet sein kann, sind gegenüber den meisten der im Zusammenhang mit den linearen Rauchmeldern genannten Störgrössen ziemlich unempfindlich und reagieren höchstens auf Störstrahlung.
- Durch die Erfindung soll nun ein Brandmeldesystem der eingangs genannten Art angegeben werden, bei dem Störungen als solche erkannt und damit Fehlalarme möglichst weitgehend unterdrückt und bei dem ausserdem Störungsursachen möglichst automatisch diagnostiziert werden.
- Diese Aufgabe wird erfindungsgemäss dadurch gelöst, dass die Signalverarbeitungsstufe Mittel zur Zeitanalyse der Signale für die Abschätzung von mindestens zwei Signalparametern enthält, und dass die Signalparameter linguistische Variable der Fuzzy-Logik bilden.
- Beim erfindungsgemässen Brandmeldesystem wird also nur eine einzige Art von Sensor verwendet, der ein Sensorsignal liefert. Indem dieses Signal auf verschiedene Parameter analysiert wird, die in der Regel nicht alle auf alle Störgrössen gleich reagieren, erhält man ein einfaches und preisgünstiges Mittel für die Unterscheidung zwischen Stör- und Ernstfällen.
- Eine erste bevorzugte Ausführungsform des erfindungsgemässen Systems ist dadurch gekennzeichnet, dass die Signalparameter durch den Signalgradienten und das Signalrauschen gebildet sind.
- Eine zweite bevorzugte Ausführungsform der erfindungsgemässen Anordnung ist dadurch gekennzeichnet, dass die Signalparameter durch die Signalasymmetrie und die Signalsprünge gebildet sind.
- Praktische Untersuchungen haben gezeigt, dass die verschiedenen Signalparameter, also der Signalgradient, das Signalrauschen, die Signalasymmetrie und die Signalsprünge auf die verschiedenen Störungen einerseits und auf die verschiedenen Brandarten andererseits ganz spezifisch reagieren, so dass aus der Verknüpfung der Werte der einzelnen Parameter sichere und zuverlässige Aussagen über die Ursache des Meldersignals gewonnen werden können. Die gewonnenen Informationen können nicht nur zur Unterdrückung von Fehlalarmen verwendet werden, sondern auch zur Diagnoseerstellung beim Auftreten von Problemen oder zur automatischen Anpassung der Melderempfindlichkeit.
- Im folgenden wird die Erfindung anhand eines Ausführungsbeispiels und der Zeichnungen näher erläutert; es zeigt:
- Fig. 1 ein Blockschaltbild des Empfängers eines linearen Rauchmelders,
- Fig. 2a - 2d Diagramme der Fuzzy-Sets für die Signalparameter; und
- Fig. 3 eine Zusammenstellung typischer Brandereignisse und Störungen.
- Wie schon in der Beschreibungseinleitung erwähnt wurde, bestehen lineare Rauchmelder aus einem einen modulierten Infrarotstrahl aussendenden Sender und aus einem die eintreffende Infrarotstrahlung sammelnden und in einer elektronischen Schaltung auswertenden Empfänger. Dabei können Sender und Empfänger einander gegenüberliegend oder nebeneinander angeordnet sein, wobei im letzteren Fall an der Sender und Empfänger gegenüberliegenden Seite Reflektoren vorgesehen sind.
- Der Empfänger enthält als Hauptbestandteile eine Optik 1, eine Photodiode 2 und eine Signalverarbeitungsstufe 3 mit einer Estimationsstufe 4 und einem Fuzzy-Controller 5. Ausserdem enthält die Signalverarbeitungsstufe 3 eine Auswerteschaltung, in der im wesentlichen das verstärkte Signal der Photodiode 2 mit einer einstellbaren Alarmschwelle verglichen wird, und eine Nachführschaltung zur Kompensation von langsamen Änderungen des Empfangssignals infolge von Staubablagerung oder Alterung der Komponenten. Die Auswerteschaltung und die Nachführschaltung sind vom linearen Rauchmelder A2400 der Cerberus AG her bekannt und werden hier nicht näher beschrieben. In den Infrarotstrahl eintretender Rauch schwächt die Infrarotstrahlung ab und verursacht eine entsprechende Abschwächung des Empfangssignals. Sobald dieses unter einen gewissen Wert absinkt, löst der Empfänger ein Alarmsignal aus.
- Während bei bekannten linearen Rauchmeldern die Alarmauslösung ausschliesslich vom Ergebnis des Vergleichs des Empfangssignals mit der Alarmschwelle abhängig ist, wird beim erfindungsgemässen System das Alarmsignal mit geeigneten Fuzzy-Algorithmen untersucht und der Alarm entweder bestätigt oder als Fehlalarm erkannt. Zu diesem Zweck erfolgt eine Zeitanalyse des Empfangssignals mit einer Berechnung von mehreren Signalparametern sowie eine Verknüpfung der Signalparameter und deren Einteilung in verschiedene Ereigniskategorien mittels Fuzzy-Logik.
- Gemäss Fig. 1 gelangt das Ausgangssignal der Photodiode 2 in die Estimationsstufe 4, wo einerseits eine Glättung des Empfangssignals und andererseits eine Abschätzung von verschiedenen vom Empfangssignal abgeleiteten Signalparametern oder Signaleigenschaften erfolgt. Vor der Glättung wird der Rohwert des Empfangssignals normiert, indem die jeweilige Signaländerung Δl durch einen Referenzwert lo dividiert wird. Zur Glättung des Empfangssignals wird das Verhältnis Rohwert zu Signal untersucht und es wird eine Konstante zum Signal addiert oder von diesem subtrahiert.
- Bei den Signalparametern oder Signaleigenschaften handelt es sich darstellungsgemäss um Rauschen, Gradient, Sprünge und Asymmetrie. Diese Parameter werden im Rahmen einer Zeitanalyse des geglätteten Signals mittels Signalfiltern und Interkorrelationsfunktionen berechnet. Das Rauschen wird durch einen Vergleich aufeinanderfolgender Rohwerte ermittelt, der Gradient als fliessender Mittelwert von mehreren Messpunkten, die Asymmetrie anhand eines Vergleichs zwischen Rohwert einerseits und geglättetem Signal und Rauschen andererseits, und ein für die Signalsprünge repräsentativer Sprungindikator durch Vergleich des über verschieden lange Intervalle geglätteten Signals.
- Die Abschätzung des Gradienten erfolgt so, dass der Gradient bei sehr kleiner Steilheit oder bei einem Sprung klein und bei einem Anstieg über längere Zeit gross ist. Das entspricht funktionsmässig einem Bandpass.
- Die Ausgangssignale der Estimationsstufe 4, das sind das geglättete Signal und die Signalparameter, gelangen nun in die Auswerteschaltung (nicht dargestellt), wo das geglättete Signal mit der Alarmschwelle verglichen und gegebenenfalls ein latentes Alarmsignal erzeugt wird, beziehungsweise in den Fuzzy-Controller 5, wo eine Verifikation dieses latenten Alarmsignals anhand einer Verknüpfung der Werte der Signalparameter mit Fuzzy-Logik erfolgt.
- Der Fuzzy-Controller 5 enthält darstellungsgemäss drei Stufen ST1 bis ST3. In der ersten Stufe ST1 erfolgt die Fuzzyfizierung, das ist die Umwandlung der aus den verschiedenen Signalparametern gewonnenen scharfen Zahlen in unscharfe Mengen, die sogenannten Fuzzy-Sets. In der zweiten Stufe ST2 werden auf die Fuzzy-Sets die beim Entwurf des Fuzzy-Controllers aufgestellten Regeln angewendet, und in der dritten Stufe ST3 erfolgt die Defuzzyfizierung, das ist die Berechnung der scharfen Ausgangsgrössen. Bezüglich der Grundlagen der Fuzzy-Logik wird auf die mittlerweile umfangreiche Literatur zu diesem Thema verwiesen, beispielsweise auf das Buch "Fuzzy Set Theory and its Applications" von H.J. Zimmermann, Kluwer Academic Publishers, 1991.
- Die Fuzzyfizierung in der ersten Stufe ST1 des Fuzzy-Controllers 5 erfolgt mittels der in den Fig. 2a bis 2d dargestellten Fuzzy-Sets. Fig. 2a zeigt die Fuzzy-Sets für den Signalparameter Rauschen, Fig. 2b diejenigen für den Gradienten, Fig. 2c für die Sprünge und Fig. 2d die Fuzzy-Sets für die Asymmetrie. Da bei allen dargestellten Fuzzy-Sets die Obergrenze für die jeweils auf der Ordinate aufgetragene Zugehörigkeitsfunktion oder für den Zugehörigkeitsgrad gleich Eins ist, handelt es sich in jedem Fall um normale Fuzzy-Sets. Die einzelnen Signalparameter sind die linguistischen Variablen der Fuzzy-Logik und diese linguistischen Variablen können unterschiedlich viele Werte annehmen, welche Namen für die in den Figuren 2a bis 2d dargestellten Fuzzy-Sets sind.
- Darstellungsgemäss kann die linguistische Variable Rauschen (Fig. 2a) einen von drei Werten (klein, mittel, gross) annehmen; die linguistische Variable Gradient (Fig. 2b) ebenfalls einen von drei Werten (klein, mittel, gross); die linguistische Variable Sprünge (Fig. 2c) einen von vier Werten (sehr klein, klein, mittel, gross); und die linguistische Variable Asymmetrie (Fig. 2d) einen von nur zwei Werten (klein, gross).
- Fig. 3 zeigt eine aus in der Praxis gewonnenen Daten aufgebaute Wissensbasis mit den Werten oder linguistischen Variablen der einzelnen Signalparameter und mit typischen Verknüpfungen dieser Werte für gewisse häufige Brandereignisse und Störungen. Bei den typischen Störungen, die zum Grossteil auch in der zweiten Stufe ST2 des Fuzzy-Controllers 5 (Fig. 1) eingetragenen sind, handelt es sich um Spritzwasser auf der Optik, um vollständige oder teilweise Abdeckung des Infrarotstrahls durch eine diesen kreuzende Person oder einen Gegenstand, um Betauung der Optik bei hoher Luftfeuchtigkeit und starker Abkühlung, um eine elektromagnetische Störung (EMI), um Scheren, wie sie an Orten mit hoher lokaler Wärmeentwicklung, wie beispielsweise in oder um Fabriken oder in thermischen Kraftwerken, auftreten, und um Testfilter. Die letzteren werden bekanntlich dazu verwendet, um im Rahmen von Wartungs- oder Revisionsarbeiten gezielt einen Alarm auszulösen. Die Information Testfilter bedeutet dann, dass entweder ein Testfilter eingesetzt ist, oder der Strahl innerhalb sehr kurzer Zeit teilweise abgedeckt wurde.
- In Fig. 3 sind vier Brandereignisse mit den die kennzeichnenden Signalparametern angegeben:
- Brand mit Schlieren bei grossem Rauschen
- schneller Brand bei kleinem Rauschen und grossem Gradienten
- Brand ohne Schlieren bei keinem Rauschen und grossem Gradienten
- sehr langsamer Brand bei kleinem Rauschen und kleinem Gradienten und sehr kleinem Sprung.
- In der Stufe ST2 (Fig. 1) wird nun bei Unterschreiten der Alarmschwelle durch das geglättete Empfangssignal mit Hilfe der in Fig. 3 dargestellten Wissensbasis untersucht, ob es sich tatsächlich um einen Brand oder nur um eine Störung handelt. Dabei sind die zur Anwendung kommenden Fuzzy-Regeln so formuliert, dass gilt: Wenn (eine der genannten vier Bedingungen und Signal < Alarmschwelle) dann Brand.
- Das beschriebene System eignet sich nicht nur zur Fehlalarmunterdrückung, sondern auch zur Störungsdiagnose. Schon heutige lineare Rauchmelder sind so ausgebildet, dass gewisse Störungen, insbesondere eine Unterbrechung des Infrarotstrahls oder ein Ausfall des Senders, eine Unterbrechung des Stromkreises zu den Leitungsabschlussklemmen des Empfängers bewirken, wodurch eine Leitungsunterbrechung simuliert wird. Wenn bei der Störungsbehebung festgestellt wird, dass an den genannten Klemmen keine Spannung vorhanden ist, dann werden die möglichen Ursachen (Empfängerdeckel nicht montiert, Lichtstrahl unterbrochen, Senderausfall, Empfängerstörung) der Reihe nach überprüft.
- Beim erfindungsgemässen Melder kann die Störungsdiagnose auf wesentlich mehr Störungen ausgedehnt werden und sie kann auch wesentlich einfacher erfolgen, indem auch für die Störungen Fuzzy-Regeln aufgestellt werden, was eine direkte Anzeige der wahrscheinlichen Störungsursache(n) erlaubt. Dadurch wird die Störungsbehebung ganz wesentlich vereinfacht und verbilligt und man erhält ausserdem die Möglichkeit, die Ursache häufig auftretender Störungen zu beseitigen.
- Eine weitere Möglichkeit der Verwendung der mittels der Fuzzy-Logik gewonnenen Informationen besteht darin, die Melderempfindlichkeit automatisch anzupassen, indem beispielsweise beim Auftreten von Schlieren eine höhere Alarmschwelle gewählt wird, oder aber andere Massnahmen einzuleiten, beispielsweise beim Auftreten von Betauung eine Heizung der betreffenden Frontabdeckung einzuschalten.
- Wenn anstelle eines linearen Rauchmelders ein optischer Streulichtmelder oder ein Flammenmelder verwendet wird, ändert sich am Aufbau des Fuzzy-Controllers nur wenig. Es sind lediglich gewisse andere Fuzzy-Sets zu definieren und andere Fuzzy-Regeln aufzustellen. Da aber bei allen drei Meldertypen die möglichen Störungsursachen sehr ähnlich sind, liegen die nötigen Anpassungen im Rahmen des Könnens des Fachmanns.
Claims (13)
- Brandmeldesystem zur Früherkennung von Bränden, mit mindestens einem linearen Rauch-, einem Streulicht- oder einem Flammenmelder und mit einer eine Auswerteschaltung und eine Fuzzy-Logik enthaltenden Signalverarbeitungsstufe für die in dem mindestens einen Melder erzeugten Signale, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalverarbeitungsstufe (3) Mittel (4) zur Zeitanalyse der Signale für die Abschätzung von mindestens zwei Signalparametern enthält, und dass die Signalparameter linguistische Variable der Fuzzy-Logik bilden.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalparameter durch den Signalgradienten und das Signalrauschen gebildet sind.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Abschätzung des Signalgradienten funktionsmässig einem Bandpass entspricht, indem der Gradient bei einer kleinen Steilheit oder bei einem Sprung des Signals klein und bei einem Anstieg über eine längere Zeit gross ist.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Signalparameter durch die Signalasymmetrie und die Signalsprünge gebildet sind.
- Brandmeldesystem nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Fuzzy-Logik (5) eine Wissensbasis mit Daten für typische Brand- und Fehlalarmereignisse und mit diesen Ereignissen zugeordneten Werten der Signalparameter oder von Verknüpfungen von diesen enthält.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 5, dessen Auswerteschaltung einen Komparator zum Vergleich der Signale mit einer Alarmschwelle enthält, welcher bei Unterschreiten dieser Schwelle ein Alarmsignal erzeugt, dadurch gekennzeichnet, dass in der Fuzzy-Logik (5) eine Überprüfung des Alarmsignals erfolgt und dass dieses nur dann bestätigt wird, wenn auch die entsprechenden Signalparameter auf einen Brand hinweisen.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Wissensbasis der Fuzzy-Logik (5) als Bedingungen für ein Brandereignis einen oder mehrere der folgenden Signalparameterwerte enthält:- grosses Signalrauschen- kleines Signalrauschen und grosser Signalgradient- kleines Signalrauschen und mittlerer Signalgradient- kleines Signalrauschen und kleiner Signalgradient und sehr kleiner Signalsprung.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die bei der Überprüfung des Alarmsignals verwendete Fuzzy-Regel lautet: Wenn (eine der in Anspruch 6 genannten Bedingungen und Signal < Alarmschwelle) dann Brand.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass in der Wissensbasis der Fuzzy-Logik (5) Daten für typische Störereignisse und von diesen Ereignissen zugeordneten Werten der Signalparameter und von Verknüpfungen von diesen gespeichert sind.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass das Alarmsignal anhand des Ergebnisses der Überprüfung der Kategorie Brand oder der Kategorie Störung zugeteilt wird.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass jede der genannten Kategorien in mehrere Abstufungen unterteilt ist.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass Anzeigen für die verschiedenen Kategorien vorgesehen sind.
- Brandmeldesystem nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass bei Vorliegen einer Störung deren Ursache angezeigt wird.
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