JP3151470B2 - 火災性状把握システム - Google Patents
火災性状把握システムInfo
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ファジィ理論を用い
て、実火災、非実火災を判別するようにした火災性状把
握システムに関する。
て、実火災、非実火災を判別するようにした火災性状把
握システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】自火報システムには、火災感知器として
散乱光式煙感知器を用いたものがあるが、散乱光式煙感
知器では湯気、タバコの煙のような火災発生によらない
ものを検出して誤報、非火災発報を発することがあっ
た。
散乱光式煙感知器を用いたものがあるが、散乱光式煙感
知器では湯気、タバコの煙のような火災発生によらない
ものを検出して誤報、非火災発報を発することがあっ
た。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが火災受信機に
とっては、このような非火災発報が起きても実火災と非
実火災との識別が困難であるため、火災発報がある度に
管理人が逐一現場に出かけ、確認しなければならなかっ
た。その為近時の自火報システムでは、非火災と、実火
災とを確実に識別できる事が要求され、特にバスルーム
やベッドなどを有するホテル用ビルでは非火災発報が比
較的多く発生するため、その対策が強く望まれている。
とっては、このような非火災発報が起きても実火災と非
実火災との識別が困難であるため、火災発報がある度に
管理人が逐一現場に出かけ、確認しなければならなかっ
た。その為近時の自火報システムでは、非火災と、実火
災とを確実に識別できる事が要求され、特にバスルーム
やベッドなどを有するホテル用ビルでは非火災発報が比
較的多く発生するため、その対策が強く望まれている。
【０００４】そこで、本出願人らは、先に特願平３−８
４９５８１号において、ファジィ理論を用いて、実火災
事象と非実火災事象を識別して非火災発報を低減するよ
うにした火災性状把握システムを提案したが、本発明
は、この先願を更に拡張した火災性状把握システムを提
供するものであり、本発明者らが試験を繰り返し、鋭意
検討した結果、到達し得たものである。
４９５８１号において、ファジィ理論を用いて、実火災
事象と非実火災事象を識別して非火災発報を低減するよ
うにした火災性状把握システムを提案したが、本発明
は、この先願を更に拡張した火災性状把握システムを提
供するものであり、本発明者らが試験を繰り返し、鋭意
検討した結果、到達し得たものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】したがって、上述の目的
を達成するために提案される、請求項１に記載の火災性
状把握システムは、火災発生事象を異なる複数の物理的
手段により検出する複数の火災感知器からの出力信号を
ファジィ理論によって推論処理して、実火災発生事象と
非火災発生事象とを識別するようにした火災性状把握シ
ステムにおいて、火災感知器として、散乱光式煙感知
器、一酸化炭素感知器、熱感知器を採用し、これらの各
感知器からの出力信号を、ファジィ表現として採用した
メンバーシップ関数と、推論エンジンと、知識源とで構
成されたファジィ・エキスパートシステムで処理判別す
る構成としており、そのために推論エンジンは、各感知
器の出力信号に応じたメンバーシップ関数に基づいて、
一定のルールに従って予測されるすべての実火災、非実
火災事象に対する確率確信度を求め、これらの確率確信
度を知識源の判断基準に照らして、実火災と非実火災を
判別するようにされており、且つ、火災発生事象とし
て、紙屑の発煙燃焼と、布のくん焼の状態の事例を用い
て、それぞれのメンバーシップ関数を定義するととも
に、非火災発生事象として、喫煙状態と、湯気発生状態
の事例を用いて、それぞれのメンバーシップ関数を定義
していることを特徴とする。
を達成するために提案される、請求項１に記載の火災性
状把握システムは、火災発生事象を異なる複数の物理的
手段により検出する複数の火災感知器からの出力信号を
ファジィ理論によって推論処理して、実火災発生事象と
非火災発生事象とを識別するようにした火災性状把握シ
ステムにおいて、火災感知器として、散乱光式煙感知
器、一酸化炭素感知器、熱感知器を採用し、これらの各
感知器からの出力信号を、ファジィ表現として採用した
メンバーシップ関数と、推論エンジンと、知識源とで構
成されたファジィ・エキスパートシステムで処理判別す
る構成としており、そのために推論エンジンは、各感知
器の出力信号に応じたメンバーシップ関数に基づいて、
一定のルールに従って予測されるすべての実火災、非実
火災事象に対する確率確信度を求め、これらの確率確信
度を知識源の判断基準に照らして、実火災と非実火災を
判別するようにされており、且つ、火災発生事象とし
て、紙屑の発煙燃焼と、布のくん焼の状態の事例を用い
て、それぞれのメンバーシップ関数を定義するととも
に、非火災発生事象として、喫煙状態と、湯気発生状態
の事例を用いて、それぞれのメンバーシップ関数を定義
していることを特徴とする。
【０００６】請求項２に記載の火災性状把握システム
は、火災発生事象を異なる複数の物理的手段により検出
する複数の火災感知器からの出力信号をファジィ理論に
よって推論処理して、実火災発生事象と非火災発生事象
とを識別するようにした火災性状把握システムにおい
て、火災感知器として、散乱光式煙感知器、一酸化炭素
感知器、熱感知器を採用し、これらの各感知器からの出
力信号を、ファジィ表現として採用したメンバーシップ
関数と、推論エンジンと、知識源とで構成されたファジ
ィ・エキスパートシステムで処理判別する構成としてお
り、そのために推論エンジンは、前記各感知器の出力信
号に応じたメンバーシップ関数に基づいて、一定のルー
ルに従って予測されるすべての実火災、非実火災事象に
対する確率確信度を求め、これらの確率確信度を知識源
の判断基準に照らして、実火災と非実火災を判別するよ
うにするとともに、焦電素子赤外線感知器からの出力信
号を更に加え、ファジィ・エキスパートシステムによっ
て、すべての実火災発生事象、非火災発生事象の確率確
信度を求めて、実火災、非実火災の判別を行うようにし
た。請求項３に記載の火災性状把握システムは、請求項
１又は請求項２に記載の火災性状把握システムの、ファ
ジィ・エキスパートシステムは、実火災事象に対して求
めた確率確信度と継続時間を判断要素として、非ファジ
ィ化判断基準に基づいて、火災の予報と、火災報との識
別を行うようにされている。請求項４に記載の火災性状
把握システムは、請求項１〜３のいずれかに記載の火災
性状把握システムの、火災感知器として、散乱光式煙感
知部と、一酸化炭素感知部と、熱感知部とで構成されて
いる複合感知器を用いたことを特徴とする。
は、火災発生事象を異なる複数の物理的手段により検出
する複数の火災感知器からの出力信号をファジィ理論に
よって推論処理して、実火災発生事象と非火災発生事象
とを識別するようにした火災性状把握システムにおい
て、火災感知器として、散乱光式煙感知器、一酸化炭素
感知器、熱感知器を採用し、これらの各感知器からの出
力信号を、ファジィ表現として採用したメンバーシップ
関数と、推論エンジンと、知識源とで構成されたファジ
ィ・エキスパートシステムで処理判別する構成としてお
り、そのために推論エンジンは、前記各感知器の出力信
号に応じたメンバーシップ関数に基づいて、一定のルー
ルに従って予測されるすべての実火災、非実火災事象に
対する確率確信度を求め、これらの確率確信度を知識源
の判断基準に照らして、実火災と非実火災を判別するよ
うにするとともに、焦電素子赤外線感知器からの出力信
号を更に加え、ファジィ・エキスパートシステムによっ
て、すべての実火災発生事象、非火災発生事象の確率確
信度を求めて、実火災、非実火災の判別を行うようにし
た。請求項３に記載の火災性状把握システムは、請求項
１又は請求項２に記載の火災性状把握システムの、ファ
ジィ・エキスパートシステムは、実火災事象に対して求
めた確率確信度と継続時間を判断要素として、非ファジ
ィ化判断基準に基づいて、火災の予報と、火災報との識
別を行うようにされている。請求項４に記載の火災性状
把握システムは、請求項１〜３のいずれかに記載の火災
性状把握システムの、火災感知器として、散乱光式煙感
知部と、一酸化炭素感知部と、熱感知部とで構成されて
いる複合感知器を用いたことを特徴とする。
【０００７】
【作用】本発明によれば、火災発生事象を異なる物理的
手段により検出した火災感知器からの各々の出力信号に
対するメンバーシップ関数の値をもとにして、一定のル
ールに従って予測されるすべての実火災事象、非実火災
事象の発生確率確信度を求め、これらの発生確率確信度
を知識源の判断基準に照らして推論判断するものである
から、感知器出力が非火災事象に相当するものなのか、
実火災事象に相当するものかを正確に判断することがで
きる。
手段により検出した火災感知器からの各々の出力信号に
対するメンバーシップ関数の値をもとにして、一定のル
ールに従って予測されるすべての実火災事象、非実火災
事象の発生確率確信度を求め、これらの発生確率確信度
を知識源の判断基準に照らして推論判断するものである
から、感知器出力が非火災事象に相当するものなのか、
実火災事象に相当するものかを正確に判断することがで
きる。
【０００８】そのため、非火災発報を低減することが出
来、結果信頼性の高い自火報システムを構築することが
出来る。
来、結果信頼性の高い自火報システムを構築することが
出来る。
【０００９】
【実施例】図１は、本発明システムにおいて使用されて
いるファジィ・エキスパートシステムの概念構成を示す
ものであり、推論エンジンは、複合感知器１からの感知
部１Ａ〜１Ｃの出力信号を受けると、ファジィ表現とし
て採用したメンバーシップ関数から、予測される一定の
ルールに従ったすべての実火災、非実火災事象に対する
確率確信度（ファジィ値）を求め、このファジィ値を知
識源の判断基準に照らして、実火災、非火災を推論判断
するようになっている。
いるファジィ・エキスパートシステムの概念構成を示す
ものであり、推論エンジンは、複合感知器１からの感知
部１Ａ〜１Ｃの出力信号を受けると、ファジィ表現とし
て採用したメンバーシップ関数から、予測される一定の
ルールに従ったすべての実火災、非実火災事象に対する
確率確信度（ファジィ値）を求め、このファジィ値を知
識源の判断基準に照らして、実火災、非火災を推論判断
するようになっている。
【００１０】図２は、システム全体の概略構成を示して
おり、この実施例では、火災感知器には、散乱光式煙感
知部１Ａと、熱感知部１Ｂと、一酸化炭素感知部１Ｃと
を複合化した複合感知器１を用いており、この複合感知
器１を、例えば図３に示したホテルの室内Ｒの天井中央
Ｘに設置している（請求項２）。このような本発明シス
テムでは、複合感知器１の出力は、例えば１秒毎にサン
プリングされ、Ａ／Ｄ変換装置２によりＡ／Ｄ変換され
た後、ファジィ理論による推論判断機能を備えた火災受
信機３に送出される。
おり、この実施例では、火災感知器には、散乱光式煙感
知部１Ａと、熱感知部１Ｂと、一酸化炭素感知部１Ｃと
を複合化した複合感知器１を用いており、この複合感知
器１を、例えば図３に示したホテルの室内Ｒの天井中央
Ｘに設置している（請求項２）。このような本発明シス
テムでは、複合感知器１の出力は、例えば１秒毎にサン
プリングされ、Ａ／Ｄ変換装置２によりＡ／Ｄ変換され
た後、ファジィ理論による推論判断機能を備えた火災受
信機３に送出される。
【００１１】すなわち、ここではファジィ・エキスパー
トシステムによって、複合感知器１の各感知部１Ａ〜１
Ｃの出力信号が実火災事象によるものなのか、非火災事
象によるものかを判断して、実火災要因によると判断し
た場合には火災発報を行うが、後述するように、求めら
れた確率確信度とその状態の継続時間を判断要素とし
て、非ファジィ化判断基準に照らして、予報すべきか、
実火災報とすべきかの識別を行わせる構成にしてもよい
（請求項５）。
トシステムによって、複合感知器１の各感知部１Ａ〜１
Ｃの出力信号が実火災事象によるものなのか、非火災事
象によるものかを判断して、実火災要因によると判断し
た場合には火災発報を行うが、後述するように、求めら
れた確率確信度とその状態の継続時間を判断要素とし
て、非ファジィ化判断基準に照らして、予報すべきか、
実火災報とすべきかの識別を行わせる構成にしてもよい
（請求項５）。
【００１２】ところで、本実施例システムでは複合感知
器１の設置場所をホテルの室内Ｒと想定しており、この
想定に基づいて予測される全ての実火災発生の事象と、
非火災発生の事象を設定し、それぞれの状態を実験的に
発生させて、上記複合感知器１（ここでは天井中央Ｘの
複合感知器１を対象とする）の各感知部１Ａ〜１Ｃの出
力信号を得、この信号出力信号により、それぞれの事象
に対するメンバーシップ関数を定義している。
器１の設置場所をホテルの室内Ｒと想定しており、この
想定に基づいて予測される全ての実火災発生の事象と、
非火災発生の事象を設定し、それぞれの状態を実験的に
発生させて、上記複合感知器１（ここでは天井中央Ｘの
複合感知器１を対象とする）の各感知部１Ａ〜１Ｃの出
力信号を得、この信号出力信号により、それぞれの事象
に対するメンバーシップ関数を定義している。
【００１３】すなわち、実火災発生の事象としては紙屑
の発炎燃焼の状態、ベッドシーツや毛布のくん焼の状態
を、また非火災発生の事象としては喫煙が行われている
状態、バスルームｒの湯気が室内Ｒに流入する状態を設
定しており、これらの事象に対するメンバーシップの関
数を定義するために、例えばＡ４大の紙を２０枚程度丸
めた紙屑を絨毯張りの室内床上のアルミ板上においてラ
イターにより着火させて燃焼させて発炎燃焼状態を作
り、室内Ｒに設置したベッドの上で木綿ベッドシーツ
（１０ｃｍ角のものを８枚重ね）及びアクリル毛布（１
０ｃｍ角のものを３枚重ね）を電熱によって加熱させ、
くん焼させることによってくん焼状態を作り、更に複合
感知器１の直下にて喫煙をして意図的に複合感知器１に
煙を吹きかけた。
の発炎燃焼の状態、ベッドシーツや毛布のくん焼の状態
を、また非火災発生の事象としては喫煙が行われている
状態、バスルームｒの湯気が室内Ｒに流入する状態を設
定しており、これらの事象に対するメンバーシップの関
数を定義するために、例えばＡ４大の紙を２０枚程度丸
めた紙屑を絨毯張りの室内床上のアルミ板上においてラ
イターにより着火させて燃焼させて発炎燃焼状態を作
り、室内Ｒに設置したベッドの上で木綿ベッドシーツ
（１０ｃｍ角のものを８枚重ね）及びアクリル毛布（１
０ｃｍ角のものを３枚重ね）を電熱によって加熱させ、
くん焼させることによってくん焼状態を作り、更に複合
感知器１の直下にて喫煙をして意図的に複合感知器１に
煙を吹きかけた。
【００１４】また、バスルームを遮蔽させた状態で４５
゜Ｃ程度の湯をシャワーヘッドから噴出させて湯気を溜
め、測定開始時点からバスルームｒのドアｄｒを開けて
室内Ｒに湯気を発生させる状態を作った。このような実
験によって得られた複合感知器１の各感知部１Ａ〜１Ｃ
からの出力信号によりエキスパートシステムのルールに
矛盾しないようにメンバーシップ関数を定義した。
゜Ｃ程度の湯をシャワーヘッドから噴出させて湯気を溜
め、測定開始時点からバスルームｒのドアｄｒを開けて
室内Ｒに湯気を発生させる状態を作った。このような実
験によって得られた複合感知器１の各感知部１Ａ〜１Ｃ
からの出力信号によりエキスパートシステムのルールに
矛盾しないようにメンバーシップ関数を定義した。
【００１５】本発明システムでは、各感知器の出力信号
に対して予測される一定のルールに従ったすべての実火
災事象、非実火災事象に関したメンバーシップ関数を準
備し、各感知器の出力信号に対する確率確信度を求め、
これらの確率確信度を知識源に記憶された判断基準に照
らして、実火災、非実火災の判別を行っている。つぎ
に、本発明システムにおいて採用される火災事象を説明
する。
に対して予測される一定のルールに従ったすべての実火
災事象、非実火災事象に関したメンバーシップ関数を準
備し、各感知器の出力信号に対する確率確信度を求め、
これらの確率確信度を知識源に記憶された判断基準に照
らして、実火災、非実火災の判別を行っている。つぎ
に、本発明システムにおいて採用される火災事象を説明
する。
【００１６】本発明システムでは、人体の存在を考慮し
ない判別方法と、人体の存在をもとにしたファジィ判別
方法が採用され、前者では、火災感知器として、散乱光
式煙感知器、一酸化炭素感知器、熱感知器が採用され、
後者では、散乱光式煙感知器、一酸化炭素感知器、熱感
知器を火災感知器として採用する他、焦電素子赤外線感
知器が付加される。
ない判別方法と、人体の存在をもとにしたファジィ判別
方法が採用され、前者では、火災感知器として、散乱光
式煙感知器、一酸化炭素感知器、熱感知器が採用され、
後者では、散乱光式煙感知器、一酸化炭素感知器、熱感
知器を火災感知器として採用する他、焦電素子赤外線感
知器が付加される。
【００１７】本発明システムにおいて採用される各事象
に対する散乱光式煙感知器、一酸化炭素感知器、熱感知
器、焦電素子赤外線感知器の出力特性を図２０〜図２３
に示す。ここに、図２０は発炎火災、図２１は木綿のく
ん焼、図２２はタバコによる喫煙、図２３は湯気のそれ
ぞれの事象に対する出力特性を示している。
に対する散乱光式煙感知器、一酸化炭素感知器、熱感知
器、焦電素子赤外線感知器の出力特性を図２０〜図２３
に示す。ここに、図２０は発炎火災、図２１は木綿のく
ん焼、図２２はタバコによる喫煙、図２３は湯気のそれ
ぞれの事象に対する出力特性を示している。
【００１８】ファジィ・エキスパートシステムの基本的
な考え方 １）人体の存在を考慮しない場合 現象の初期段階での性状を捉え判断しようとするが、安
全側に働かせることを基本とするため、疑わしい状況で
は実火災と判断し、発報させるようにしている。火災ル
ールは、非火災ルールに優先して働かせ、煙、熱、一酸
化炭素のうち、１つの要素でも異常な値をとれば、ある
いは異常値を継続すれば、実火災と判断して発報させ
る。
な考え方 １）人体の存在を考慮しない場合 現象の初期段階での性状を捉え判断しようとするが、安
全側に働かせることを基本とするため、疑わしい状況で
は実火災と判断し、発報させるようにしている。火災ル
ールは、非火災ルールに優先して働かせ、煙、熱、一酸
化炭素のうち、１つの要素でも異常な値をとれば、ある
いは異常値を継続すれば、実火災と判断して発報させ
る。
【００１９】非火災の判断は、煙、熱、一酸化炭素の３
要素の全てが正常値に戻ってから行うが、ルール上で
は、予報レベル以下に戻ってから行う。また、喫煙、湯
気等の非火災現象から火災に発展することもあるため、
非火災の可能性が高いという確信度の表示は途中経過と
して扱う。 推論の進め方 各感知器の出力信号をサンプリングする毎に火災発生事
象、非火災発生事象に対する確率確信度は変化するが、
その状況により、実火災と非実火災の判断を行う。
要素の全てが正常値に戻ってから行うが、ルール上で
は、予報レベル以下に戻ってから行う。また、喫煙、湯
気等の非火災現象から火災に発展することもあるため、
非火災の可能性が高いという確信度の表示は途中経過と
して扱う。 推論の進め方 各感知器の出力信号をサンプリングする毎に火災発生事
象、非火災発生事象に対する確率確信度は変化するが、
その状況により、実火災と非実火災の判断を行う。
【００２０】後述する火災断定ルール（火災確信度とそ
の継続時間から成るルール）が成立したときには実火災
とし判断して発報させるが、３要素の全てが予報レベル
以下に戻った後、非火災断定ルールが成立したとき、非
火災と断定して、初期状態に復帰させる。 ２）人体の存在をもとにした場合 人体の存在を検知するために、焦電素子赤外線感知器
（ＰＩＲセンサ）を用いるが、散乱光式煙感知器と、一
酸化炭素感知器、熱感知器を火災感知器として採用す
る。
の継続時間から成るルール）が成立したときには実火災
とし判断して発報させるが、３要素の全てが予報レベル
以下に戻った後、非火災断定ルールが成立したとき、非
火災と断定して、初期状態に復帰させる。 ２）人体の存在をもとにした場合 人体の存在を検知するために、焦電素子赤外線感知器
（ＰＩＲセンサ）を用いるが、散乱光式煙感知器と、一
酸化炭素感知器、熱感知器を火災感知器として採用す
る。
【００２１】焦電素子赤外線感知器では、焦電素子の検
知する値により出力値の大きさが異なることを判断要素
に加えているので、より確信度は向上する。焦電素子赤
外線感知器は、何も検知しない場合には出力値はｆ０と
なり、人体検知の場合には出力値はｆ１となり、炎検知
の場合には人の存在に拘らず出力値はｆ２となる。この
ことは、適当なしきい値を設けることにより、３種類の
出力値を得ることができることを意味する。
知する値により出力値の大きさが異なることを判断要素
に加えているので、より確信度は向上する。焦電素子赤
外線感知器は、何も検知しない場合には出力値はｆ０と
なり、人体検知の場合には出力値はｆ１となり、炎検知
の場合には人の存在に拘らず出力値はｆ２となる。この
ことは、適当なしきい値を設けることにより、３種類の
出力値を得ることができることを意味する。
【００２２】また、焦電素子赤外線感知器の出力値は、
発炎火災の場合はｆ２，タバコの場合はｆ１となるの
で、判別方法にこの違いを加える。 本発明において採用する各事象のルール １）人体の存在を考慮しない場合の各事象の判別方法 発炎火災、くん焼、喫煙、湯気の各事象には、次のよう
なルールとなる特徴があるので、ファジィ・エキスパー
トシステムは、この特徴を捉えて、各事象に対するファ
ジィ値を求めている。 ［発炎火災のルール］熱と一酸化炭素あるいは熱のみで
判別するが、ルール（１），（２）が存在する。
発炎火災の場合はｆ２，タバコの場合はｆ１となるの
で、判別方法にこの違いを加える。 本発明において採用する各事象のルール １）人体の存在を考慮しない場合の各事象の判別方法 発炎火災、くん焼、喫煙、湯気の各事象には、次のよう
なルールとなる特徴があるので、ファジィ・エキスパー
トシステムは、この特徴を捉えて、各事象に対するファ
ジィ値を求めている。 ［発炎火災のルール］熱と一酸化炭素あるいは熱のみで
判別するが、ルール（１），（２）が存在する。
【００２３】ルール（１）：温度が著しく上昇すれば、
確信度も上昇する。この事象では、温度上昇のみを使用
する。メンバーシップ関数を図４に示す。 ルール（２）：温度と一酸化炭素の濃度が異常に上昇し
た場合に確信度も上昇する。この事象では、温度上昇
と、ＣＯ濃度変化を使用する。メンバーシップ関数を図
５に示す。
確信度も上昇する。この事象では、温度上昇のみを使用
する。メンバーシップ関数を図４に示す。 ルール（２）：温度と一酸化炭素の濃度が異常に上昇し
た場合に確信度も上昇する。この事象では、温度上昇
と、ＣＯ濃度変化を使用する。メンバーシップ関数を図
５に示す。
【００２４】２つの要素から成るので、各々の要素に対
するファジィ値を求め、これらの積もって、事象の確率
確信度とする。 ［くん焼火災のルール］煙と一酸化炭素濃度の双方が反
応する場合だけでなく、煙のみ、あるいはＣＯのみ（緩
やかな上昇傾向を示すとき、あるいは異常値が継続した
とき）でも、異常と判断し発報させる。次ぎの４つのル
ールが存在する。
するファジィ値を求め、これらの積もって、事象の確率
確信度とする。 ［くん焼火災のルール］煙と一酸化炭素濃度の双方が反
応する場合だけでなく、煙のみ、あるいはＣＯのみ（緩
やかな上昇傾向を示すとき、あるいは異常値が継続した
とき）でも、異常と判断し発報させる。次ぎの４つのル
ールが存在する。
【００２５】ルール（１）：温度はあまり上昇しない
が、煙濃度とＣＯ濃度とが異常に上昇した場合に確信度
が上昇する。この事象では、煙濃度と、ＣＯ濃度、及び
温度上昇を使用する。メンバーシップ関数を図６に示
す。３つの要素から成るので、各々の要素に対するファ
ジィ値を求め、これらの積をもって、事象の確率確信度
とする。
が、煙濃度とＣＯ濃度とが異常に上昇した場合に確信度
が上昇する。この事象では、煙濃度と、ＣＯ濃度、及び
温度上昇を使用する。メンバーシップ関数を図６に示
す。３つの要素から成るので、各々の要素に対するファ
ジィ値を求め、これらの積をもって、事象の確率確信度
とする。
【００２６】ルール（２）：ＣＯ濃度が著しく上昇した
場合に確信度が上昇する。この事象では、ＣＯ濃度変化
のみを使用する。メンバーシップ関数を図７に示す。 ルール（３）：煙濃度が緩やかな上昇傾向を示した場合
に確信度も上昇する。この事象では、煙濃度変化と、煙
濃度の過去１分間における平均濃度を使用する。メンバ
ーシップ関数を図８に示す。
場合に確信度が上昇する。この事象では、ＣＯ濃度変化
のみを使用する。メンバーシップ関数を図７に示す。 ルール（３）：煙濃度が緩やかな上昇傾向を示した場合
に確信度も上昇する。この事象では、煙濃度変化と、煙
濃度の過去１分間における平均濃度を使用する。メンバ
ーシップ関数を図８に示す。
【００２７】ルール（４）：温度はあまり上昇せず、煙
濃度が異常値を継続した場合に確信度が上昇する。この
事象では、煙濃度変化と、温度上昇、煙濃度の１０％以
上の継続時間を使用する。それぞれのメンバーシップ関
数を図９に示す。 ［喫煙のルール］喫煙者が自然にタバコを吸っている状
況でセンサが反応するケースを捉えることを狙いとして
いる。この状況では、煙濃度は急激に上昇することが多
いので、ＣＯと合わせてタバコと判断するが、タバコを
故意に過度に吹き付けた場合には、必ずしも判別できる
とは限らない。
濃度が異常値を継続した場合に確信度が上昇する。この
事象では、煙濃度変化と、温度上昇、煙濃度の１０％以
上の継続時間を使用する。それぞれのメンバーシップ関
数を図９に示す。 ［喫煙のルール］喫煙者が自然にタバコを吸っている状
況でセンサが反応するケースを捉えることを狙いとして
いる。この状況では、煙濃度は急激に上昇することが多
いので、ＣＯと合わせてタバコと判断するが、タバコを
故意に過度に吹き付けた場合には、必ずしも判別できる
とは限らない。
【００２８】また、煙の異常値を継続する場合には、異
常状態とみなし、タバコの確信度は低下する。この場合
のルールは、以下のようなものである。 ルール（１）：温度はあまり上昇せず、ＣＯ濃度はある
程度上昇し、煙濃度は急激に上昇する傾向の場合に確信
度は上昇する。ただし、煙濃度が異常値を継続する場合
には、異常状態とみなし、タバコの確信度は低下する。
この事象では、煙濃度変化のファジィ値と煙濃度の過去
１分間の平均濃度変化に対するファジィ値の積の最大
値、ＣＯ濃度の最大値に対するファジィ値、温度上昇に
対するファジィ値、煙濃度の１０％以上の継続時間に対
するファジィ値の積を求める。それぞれのメンバーシッ
プ関数を図１０に示す。 ［湯気のルール］喫煙の場合と同様に、煙濃度が急激に
上昇する特徴を捉え、水蒸気と判断する。 水蒸気の場
合はＣＯが反応しないことを条件とする。
常状態とみなし、タバコの確信度は低下する。この場合
のルールは、以下のようなものである。 ルール（１）：温度はあまり上昇せず、ＣＯ濃度はある
程度上昇し、煙濃度は急激に上昇する傾向の場合に確信
度は上昇する。ただし、煙濃度が異常値を継続する場合
には、異常状態とみなし、タバコの確信度は低下する。
この事象では、煙濃度変化のファジィ値と煙濃度の過去
１分間の平均濃度変化に対するファジィ値の積の最大
値、ＣＯ濃度の最大値に対するファジィ値、温度上昇に
対するファジィ値、煙濃度の１０％以上の継続時間に対
するファジィ値の積を求める。それぞれのメンバーシッ
プ関数を図１０に示す。 ［湯気のルール］喫煙の場合と同様に、煙濃度が急激に
上昇する特徴を捉え、水蒸気と判断する。 水蒸気の場
合はＣＯが反応しないことを条件とする。
【００２９】また、煙の異常値が継続する場合には、異
常状態とみなし、水蒸気の確信度は低下する。このルー
ルは、粉塵等の他の非火災現象でも成り立つことがあ
る。 ルール（１）：温度はあまり上昇せず、ＣＯ濃度もほと
んど上昇せず、煙濃度は急激に上昇する傾向を示す場合
に確信度が上昇する。ただし、煙濃度が異常値を継続す
る場合には、異常状態とみなし、確信度は低下する。こ
の事象では、煙濃度変化のファジィ値と煙濃度の過去１
分間の平均濃度変化に対するファジィ値の積の最大値、
ＣＯ濃度の最大値に対するファジィ値、温度上昇に対す
るファジィ値、煙濃度の１０％以上の継続時間に対する
ファジィ値の積を求める。それぞれのメンバーシップ関
数を図１１に示す。 ２）人体の存在をもとにした場合の各事象の判別 ［発炎火災のルール］熱とＣＯ、あるいは熱のみで判別
するが、焦電素子赤外線感知器（ＰＩＲセンサ）の出力
が炎検知であることを条件に加える。次ぎの２つのルー
ルが存在する。
常状態とみなし、水蒸気の確信度は低下する。このルー
ルは、粉塵等の他の非火災現象でも成り立つことがあ
る。 ルール（１）：温度はあまり上昇せず、ＣＯ濃度もほと
んど上昇せず、煙濃度は急激に上昇する傾向を示す場合
に確信度が上昇する。ただし、煙濃度が異常値を継続す
る場合には、異常状態とみなし、確信度は低下する。こ
の事象では、煙濃度変化のファジィ値と煙濃度の過去１
分間の平均濃度変化に対するファジィ値の積の最大値、
ＣＯ濃度の最大値に対するファジィ値、温度上昇に対す
るファジィ値、煙濃度の１０％以上の継続時間に対する
ファジィ値の積を求める。それぞれのメンバーシップ関
数を図１１に示す。 ２）人体の存在をもとにした場合の各事象の判別 ［発炎火災のルール］熱とＣＯ、あるいは熱のみで判別
するが、焦電素子赤外線感知器（ＰＩＲセンサ）の出力
が炎検知であることを条件に加える。次ぎの２つのルー
ルが存在する。
【００３０】ルール（１）：焦電素子赤外線感知器の出
力がｆ２となり、温度が著しく上昇した場合に確信度も
上昇する。この事象では、温度上昇のみを使用する。メ
ンバーシップ関数を図１２に示す。 ルール（２）：焦電素子赤外線感知器の出力がｆ２とな
り、温度とＣＯ濃度が著しく上昇した場合に確信度も上
昇する。
力がｆ２となり、温度が著しく上昇した場合に確信度も
上昇する。この事象では、温度上昇のみを使用する。メ
ンバーシップ関数を図１２に示す。 ルール（２）：焦電素子赤外線感知器の出力がｆ２とな
り、温度とＣＯ濃度が著しく上昇した場合に確信度も上
昇する。
【００３１】この事象では、温度上昇と、ＣＯ濃度変化
を使用する。メンバーシップ関数を図１３に示す。２つ
の要素に対するファジィ値の積を求め、ＰＩＲセンサの
出力ｆ２を加えて判断する。 ［くん焼火災のルール］煙と一酸化炭素濃度の双方が反
応する場合だけでなく、煙のみ、あるいはＣＯのみ（緩
やかな上昇傾向を示すとき、あるいは異常値が継続した
とき）でも、異常と判断し発報させる。つぎの４つのル
ールが存在する。
を使用する。メンバーシップ関数を図１３に示す。２つ
の要素に対するファジィ値の積を求め、ＰＩＲセンサの
出力ｆ２を加えて判断する。 ［くん焼火災のルール］煙と一酸化炭素濃度の双方が反
応する場合だけでなく、煙のみ、あるいはＣＯのみ（緩
やかな上昇傾向を示すとき、あるいは異常値が継続した
とき）でも、異常と判断し発報させる。つぎの４つのル
ールが存在する。
【００３２】ルール（１）：温度はあまり上昇しない
が、煙濃度とＣＯ濃度とが異常に上昇した場合に確信度
が上昇する。この事象では、煙濃度と、ＣＯ濃度、及び
温度上昇を使用する。メンバーシップ関数を図１４に示
す。３つの要素から成るので、各々の要素に対するファ
ジィ値を求め、これらの積をもって、事象の確率確信度
とする。
が、煙濃度とＣＯ濃度とが異常に上昇した場合に確信度
が上昇する。この事象では、煙濃度と、ＣＯ濃度、及び
温度上昇を使用する。メンバーシップ関数を図１４に示
す。３つの要素から成るので、各々の要素に対するファ
ジィ値を求め、これらの積をもって、事象の確率確信度
とする。
【００３３】ルール（２）：ＣＯ濃度が著しく上昇した
場合に確信度が上昇する。この事象では、ＣＯ濃度のみ
を使用する。メンバーシップ関数を図１５に示す。 ルール（３）：煙濃度が緩やかな上昇傾向を示した場合
に確信度も上昇する。この事象では、煙濃度変化と、煙
濃度の過去１分間における平均濃度を使用する。メンバ
ーシップ関数を図１６に示す。
場合に確信度が上昇する。この事象では、ＣＯ濃度のみ
を使用する。メンバーシップ関数を図１５に示す。 ルール（３）：煙濃度が緩やかな上昇傾向を示した場合
に確信度も上昇する。この事象では、煙濃度変化と、煙
濃度の過去１分間における平均濃度を使用する。メンバ
ーシップ関数を図１６に示す。
【００３４】ルール（４）：温度はあまり上昇せず、煙
濃度が異常値を継続した場合に確信度が上昇する。この
事象では、煙濃度変化と、温度上昇、煙濃度の１０％以
上の継続時間を使用する。それぞれのメンバーシップ関
数を図１７に示す。 ［喫煙のルール］喫煙者が自然にタバコを吸っている状
況でセンサが反応するケースを捉えることを狙いとして
いる。この状況では、煙濃度は急激に上昇することが多
いので、ＣＯと合わせてタバコと判断する。
濃度が異常値を継続した場合に確信度が上昇する。この
事象では、煙濃度変化と、温度上昇、煙濃度の１０％以
上の継続時間を使用する。それぞれのメンバーシップ関
数を図１７に示す。 ［喫煙のルール］喫煙者が自然にタバコを吸っている状
況でセンサが反応するケースを捉えることを狙いとして
いる。この状況では、煙濃度は急激に上昇することが多
いので、ＣＯと合わせてタバコと判断する。
【００３５】タバコを故意に過度に吹き付けた場合に
は、必ずしも判別できるとは限らない。また、喫煙は必
ず行為者が存在するものとし、焦電素子赤外線感知器の
出力が人体検知である筈である。また、煙の異常値を継
続する場合には、異常状態とみなし、確信度は低下す
る。次ぎのルールが存在する。
は、必ずしも判別できるとは限らない。また、喫煙は必
ず行為者が存在するものとし、焦電素子赤外線感知器の
出力が人体検知である筈である。また、煙の異常値を継
続する場合には、異常状態とみなし、確信度は低下す
る。次ぎのルールが存在する。
【００３６】ルール（１）：焦電素子赤外線感知器の出
力はｆ１となる。温度はあまり上昇せず、ＣＯ濃度はあ
る程度上昇し、煙濃度は急激に上昇する傾向の場合に確
信度は上昇する。ただし、煙濃度が異常値を継続する場
合には、異常状態とみなし、タバコの確信度は低下す
る。この事象では、煙濃度変化のファジィ値と煙濃度の
過去１分間の平均濃度変化に対するファジィ値の積の最
大値、ＣＯ濃度の最大値に対するファジィ値、温度上昇
に対するファジィ値、煙濃度の１０％以上の継続時間に
対するファジィ値の積を求め、更にＰＩＲセンサの出力
を判断に加える。すなわち、ＰＩＲセンサの出力がｆ１
であれば、人が存在しているので、喫煙の確信度は上昇
する。それぞれのメンバーシップ関数を図１８に示す。 ［湯気のルール］喫煙の場合と同様に、煙濃度が急激に
上昇する特徴を捉え、水蒸気と判断する。 水蒸気の場
合はＣＯが反応しないことを条件とする。
力はｆ１となる。温度はあまり上昇せず、ＣＯ濃度はあ
る程度上昇し、煙濃度は急激に上昇する傾向の場合に確
信度は上昇する。ただし、煙濃度が異常値を継続する場
合には、異常状態とみなし、タバコの確信度は低下す
る。この事象では、煙濃度変化のファジィ値と煙濃度の
過去１分間の平均濃度変化に対するファジィ値の積の最
大値、ＣＯ濃度の最大値に対するファジィ値、温度上昇
に対するファジィ値、煙濃度の１０％以上の継続時間に
対するファジィ値の積を求め、更にＰＩＲセンサの出力
を判断に加える。すなわち、ＰＩＲセンサの出力がｆ１
であれば、人が存在しているので、喫煙の確信度は上昇
する。それぞれのメンバーシップ関数を図１８に示す。 ［湯気のルール］喫煙の場合と同様に、煙濃度が急激に
上昇する特徴を捉え、水蒸気と判断する。 水蒸気の場
合はＣＯが反応しないことを条件とする。
【００３７】また、煙の異常値が継続する場合には、異
常状態とみなし、水蒸気の確信度は低下する。このルー
ルは、粉塵等の他の非火災現象でも成り立つことがあ
る。 ルール（１）：温度はあまり上昇せず、ＣＯ濃度もほと
んど上昇せず、煙濃度は急激に上昇する傾向を示す場合
に確信度が上昇する。ただし、煙濃度が異常値を継続す
る場合には、異常状態とみなし、確信度は低下する。
常状態とみなし、水蒸気の確信度は低下する。このルー
ルは、粉塵等の他の非火災現象でも成り立つことがあ
る。 ルール（１）：温度はあまり上昇せず、ＣＯ濃度もほと
んど上昇せず、煙濃度は急激に上昇する傾向を示す場合
に確信度が上昇する。ただし、煙濃度が異常値を継続す
る場合には、異常状態とみなし、確信度は低下する。
【００３８】この事象では、煙濃度変化のファジィ値と
煙濃度の過去１分間の平均濃度変化に対するファジィ値
の積の最大値、ＣＯ濃度の最大値に対するファジィ値、
温度上昇に対するファジィ値、煙濃度の１０％以上の継
続時間に対するファジィ値の積を求める。それぞれのメ
ンバーシップ関数を図１９に示す。ついで、本発明シス
テムにおける火災、非火災の判別方法について説明す
る。
煙濃度の過去１分間の平均濃度変化に対するファジィ値
の積の最大値、ＣＯ濃度の最大値に対するファジィ値、
温度上昇に対するファジィ値、煙濃度の１０％以上の継
続時間に対するファジィ値の積を求める。それぞれのメ
ンバーシップ関数を図１９に示す。ついで、本発明シス
テムにおける火災、非火災の判別方法について説明す
る。
【００３９】本発明では、以上のような方法で、人の存
在をもとにした場合と、人の存在を考慮しない場合に分
けて、散乱光式煙感知器、一酸化炭素感知器、熱感知器
についての出力信号から、上記した火災、非火災の各事
象についての確率確信度を求めて、次のような基準に照
らして予報、火災報知、あるい非火災の判別を行う。こ
の場合、火災確信度については、 ［火災確信度］ ＝発炎火災ルール（１），（２）及び
くん焼火災ルール（１），（２），（３），（４）の各
確信度の最大値とする。 このようにして求めた火災確信度と、その継続時間を判
断要素として、以下に示す火災断定の非ファジィ化判断
基準に従って、予報あるいは火災報を発報する。 予報 火災確信度：４５％以上 かつ 継続時間 ：６秒 （または） 火災確信度：４０％以上 かつ 継続時間 ：９秒 （または） 火災確信度：３５％以上 かつ 継続時間 ：１２秒 火災報 火災確信度：９０％以上 かつ 継続時間 ：６秒 （または） 火災確信度：８０％以上 かつ 継続時間 ：９秒 （または） 火災確信度：７０％以上 かつ 継続時間 ：１２秒 ［非火災の断定］煙、熱、ＣＯとも予報レベル以下に戻
った後、以下に示す非火災断定の非ファジィ化判断基準
に従って非火災と断定するものとする。 喫煙の確信度の最大値 ＞ ７０％ならば、喫煙 水蒸気の確信度の最大値 ＞ ７０％ならば、水蒸気 焦電素子赤外線感知器を加えた場合の判断 人体の場合、温度差は１０℃以内であり、原出力は通常
２Ｖ程度であるが、炎の場合、温度差は５０℃以上であ
り、原出力は１０Ｖ以上となる。したがって、しきい値
を１０Ｖと設定することにより、人体と炎を識別でき
る。また、人体の存在の有無はしきい値を０．４Ｖと設
定することにより識別できる。すなわち、 原出力 ＜ ０．４Ｖ ならば、焦電素子赤外線感知器
の出力＝ｆ０となり、平常時 ０．４Ｖ ＜ 原出力 ＜ １０Ｖ ならば、焦電素子
赤外線感知器の出力＝ｆ１となり、人体検知 １０Ｖ ＜ 原出力 ならば、焦電素子赤外線感知器の
出力＝ｆ２となり、炎検知となる。
在をもとにした場合と、人の存在を考慮しない場合に分
けて、散乱光式煙感知器、一酸化炭素感知器、熱感知器
についての出力信号から、上記した火災、非火災の各事
象についての確率確信度を求めて、次のような基準に照
らして予報、火災報知、あるい非火災の判別を行う。こ
の場合、火災確信度については、 ［火災確信度］ ＝発炎火災ルール（１），（２）及び
くん焼火災ルール（１），（２），（３），（４）の各
確信度の最大値とする。 このようにして求めた火災確信度と、その継続時間を判
断要素として、以下に示す火災断定の非ファジィ化判断
基準に従って、予報あるいは火災報を発報する。 予報 火災確信度：４５％以上 かつ 継続時間 ：６秒 （または） 火災確信度：４０％以上 かつ 継続時間 ：９秒 （または） 火災確信度：３５％以上 かつ 継続時間 ：１２秒 火災報 火災確信度：９０％以上 かつ 継続時間 ：６秒 （または） 火災確信度：８０％以上 かつ 継続時間 ：９秒 （または） 火災確信度：７０％以上 かつ 継続時間 ：１２秒 ［非火災の断定］煙、熱、ＣＯとも予報レベル以下に戻
った後、以下に示す非火災断定の非ファジィ化判断基準
に従って非火災と断定するものとする。 喫煙の確信度の最大値 ＞ ７０％ならば、喫煙 水蒸気の確信度の最大値 ＞ ７０％ならば、水蒸気 焦電素子赤外線感知器を加えた場合の判断 人体の場合、温度差は１０℃以内であり、原出力は通常
２Ｖ程度であるが、炎の場合、温度差は５０℃以上であ
り、原出力は１０Ｖ以上となる。したがって、しきい値
を１０Ｖと設定することにより、人体と炎を識別でき
る。また、人体の存在の有無はしきい値を０．４Ｖと設
定することにより識別できる。すなわち、 原出力 ＜ ０．４Ｖ ならば、焦電素子赤外線感知器
の出力＝ｆ０となり、平常時 ０．４Ｖ ＜ 原出力 ＜ １０Ｖ ならば、焦電素子
赤外線感知器の出力＝ｆ１となり、人体検知 １０Ｖ ＜ 原出力 ならば、焦電素子赤外線感知器の
出力＝ｆ２となり、炎検知となる。
【００４０】
【発明の効果】請求項１に記載の発明によれば、火災発
生事象を夫々異なる物理的手段により検出する複数の火
災感知器からの出力をファジィ理論によって実火災発生
事象と非実火災発生事象を識別するものであるから、実
火災と非実火災の判別を的確に行うことができ、そのた
め非火災発報を低減することができ、信頼性の高い自火
報システムが構築できる。且つ、請求項１に記載の発明
は、火災発生事象としては、紙屑の発炎燃焼と、布のく
ん焼の状態を用い、非火災発生事象としては喫煙状態
と、湯気発生状態とを用いたので、ホテルの室内で発生
する火災発生事象である発炎燃焼と、非火災発生事象で
ある湯気の場合を１００パーセントの確率で判断するこ
とが可能となる。また、喫煙とくん焼の判断も高い確率
で行え、ホテルのような室内の監視に適した自火報シス
テムを構築することができるという効果がある。
生事象を夫々異なる物理的手段により検出する複数の火
災感知器からの出力をファジィ理論によって実火災発生
事象と非実火災発生事象を識別するものであるから、実
火災と非実火災の判別を的確に行うことができ、そのた
め非火災発報を低減することができ、信頼性の高い自火
報システムが構築できる。且つ、請求項１に記載の発明
は、火災発生事象としては、紙屑の発炎燃焼と、布のく
ん焼の状態を用い、非火災発生事象としては喫煙状態
と、湯気発生状態とを用いたので、ホテルの室内で発生
する火災発生事象である発炎燃焼と、非火災発生事象で
ある湯気の場合を１００パーセントの確率で判断するこ
とが可能となる。また、喫煙とくん焼の判断も高い確率
で行え、ホテルのような室内の監視に適した自火報シス
テムを構築することができるという効果がある。
【００４１】請求項２に記載の発明によれば、火災発生
事象を夫々異なる物理的手段により検出する複数の火災
感知器からの出力をファジィ理論によって実火災発生事
象と非実火災発生事象を識別するものであるから、実火
災と非実火災の判別を的確に行うことができ、そのため
非火災発報を低減することができ、信頼性の高い自火報
システムが構築できる。更に、請求項２に記載の発明
は、焦電素子赤外線感知器からの出力信号を判断要素に
加えて、人体の存在を識別できるので、喫煙に対する判
断をより的確に行えることになり、判断の精度が一層向
上する。加えて、請求項３に記載の発明は、ファジィ・
エキスパートシステムによって求めた火災確信度と継続
時間とを判断要素として、予報の識別も行えるので、よ
り的確な対応が可能となる。また、請求項４に記載の発
明は、散乱光式煙感知部と、一酸化炭素感知部と、熱感
知部とからなる複合感知器を用いるから、一つの感知器
の設置スペースで複数の感知器を設置することができ
る。
事象を夫々異なる物理的手段により検出する複数の火災
感知器からの出力をファジィ理論によって実火災発生事
象と非実火災発生事象を識別するものであるから、実火
災と非実火災の判別を的確に行うことができ、そのため
非火災発報を低減することができ、信頼性の高い自火報
システムが構築できる。更に、請求項２に記載の発明
は、焦電素子赤外線感知器からの出力信号を判断要素に
加えて、人体の存在を識別できるので、喫煙に対する判
断をより的確に行えることになり、判断の精度が一層向
上する。加えて、請求項３に記載の発明は、ファジィ・
エキスパートシステムによって求めた火災確信度と継続
時間とを判断要素として、予報の識別も行えるので、よ
り的確な対応が可能となる。また、請求項４に記載の発
明は、散乱光式煙感知部と、一酸化炭素感知部と、熱感
知部とからなる複合感知器を用いるから、一つの感知器
の設置スペースで複数の感知器を設置することができ
る。
【００４２】
【図１】本発明の実施例に用いるファジィ・エキスパー
トシステムの概念構成図ある。
トシステムの概念構成図ある。
【図２】本発明システムの全体構成図である。
【図３】本発明の火災感知器の設置場所の説明図であ
る。
る。
【図４】発炎火災事象におけるメンバーシップ関数（ル
ール（１））の説明図である。
ール（１））の説明図である。
【図５】発炎火災事象におけるメンバーシップ関数（ル
ール（２））の説明図である。
ール（２））の説明図である。
【図６】くん焼事象におけるメンバーシップ関数（ルー
ル（１））の説明図である。
ル（１））の説明図である。
【図７】くん焼事象におけるメンバーシップ関数（ルー
ル（２））の説明図である。
ル（２））の説明図である。
【図８】くん焼事象におけるメンバーシップ関数（ルー
ル（３））の説明図である。
ル（３））の説明図である。
【図９】くん焼事象におけるメンバーシップ関数（ルー
ル（４））の説明図である。
ル（４））の説明図である。
【図１０】喫煙事象におけるメンバーシップ関数の説明
図である。
図である。
【図１１】湯気発生事象におけるメンバーシップ関数関
数の説明図である。
数の説明図である。
【図１２】ＰＩＲセンサを用いた場合における発炎火災
事象におけるメンバーシップ関数（ルール（１））の説
明図である。
事象におけるメンバーシップ関数（ルール（１））の説
明図である。
【図１３】ＰＩＲセンサを用いた場合における発炎火災
事象におけるメンバーシップ関数（ルール（２））の説
明図である。
事象におけるメンバーシップ関数（ルール（２））の説
明図である。
【図１４】ＰＩＲセンサを用いた場合におけるくん焼事
象におけるメンバーシップ関数（ルール（１））の説明
図である。
象におけるメンバーシップ関数（ルール（１））の説明
図である。
【図１５】ＰＩＲセンサを用いた場合におけるくん焼事
象におけるメンバーシップ関数（ルール（２））の説明
図である。
象におけるメンバーシップ関数（ルール（２））の説明
図である。
【図１６】ＰＩＲセンサを用いた場合におけるくん焼事
象におけるメンバーシップ関数（ルール（３））の説明
図である。
象におけるメンバーシップ関数（ルール（３））の説明
図である。
【図１７】ＰＩＲセンサを用いた場合におけるくん焼事
象におけるメンバーシップ関数（ルール（４））の説明
図である。
象におけるメンバーシップ関数（ルール（４））の説明
図である。
【図１８】ＰＩＲセンサを用いた場合における喫煙事象
におけるメンバーシップ関数の説明図である。
におけるメンバーシップ関数の説明図である。
【図１９】ＰＩＲセンサを用いた場合における湯気発生
事象におけるメンバーシップ関数関数の説明図である。
事象におけるメンバーシップ関数関数の説明図である。
【図２０】発炎火災事象における散乱式煙感知器、一酸
化炭素感知器、熱感知器、焦電素子感知器の出力特性図
である。
化炭素感知器、熱感知器、焦電素子感知器の出力特性図
である。
【図２１】くん焼事象における散乱式煙感知器、一酸化
炭素感知器、熱感知器、焦電素子感知器の出力特性図で
ある。
炭素感知器、熱感知器、焦電素子感知器の出力特性図で
ある。
【図２２】喫煙事象における散乱式煙感知器、一酸化炭
素感知器、熱感知器、焦電素 子感知器の出力特性図で
ある。
素感知器、熱感知器、焦電素 子感知器の出力特性図で
ある。
【図２３】湯気発生事象における散乱式煙感知器、一酸
化炭素感知器、熱感知器、焦電素子感知器の出力特性図
である。
化炭素感知器、熱感知器、焦電素子感知器の出力特性図
である。
１ 複合火災感知器 １Ａ 散乱光式煙感知部 １Ｂ 一酸化炭素感知部 １Ｃ 熱感知部 ２ Ａ／Ｄ変換装置 ３ 火災受信機
フロントページの続き (72)発明者 細川 直史 東京都三鷹市中原３−14−１ 自治省消 防庁消防研究所内 (72)発明者 田村 裕之 東京都三鷹市中原３−14−１ 自治省消 防庁消防研究所内 (72)発明者 栗尾 孝 大阪府門真市大字門真1048番地 松下電 工株式会社内 (72)発明者 中西 慎治 大阪府門真市大字門真1048番地 松下電 工株式会社内 (72)発明者 草薙 繁量 大阪府門真市大字門真1048番地 松下電 工株式会社内 (72)発明者 藤岡 透 大阪府門真市大字門真1048番地 松下電 工株式会社内 (72)発明者 渡部 祥文 大阪府門真市大字門真1048番地 松下電 工株式会社内 (72)発明者 桐畑 慎司 大阪府門真市大字門真1048番地 松下電 工株式会社内 (56)参考文献 特開 平５−35980（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−316196（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−330596（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−98498（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−54271（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G08B 17/00 G08B 31/00 G06F 9/44 554
Claims (4)
- 【請求項１】火災発生事象を異なる複数の物理的手段に
より検出する複数の火災感知器からの出力信号をファジ
ィ理論によって推論処理して、実火災発生事象と非火災
発生事象とを識別するようにした火災性状把握システム
において、 前記火災感知器として、散乱光式煙感知器、一酸化炭素
感知器、熱感知器を採用し、これらの各感知器からの出
力信号を、ファジィ表現として採用したメンバーシップ
関数と、推論エンジンと、知識源とで構成されたファジ
ィ・エキスパートシステムで処理判別する構成としてお
り、そのために推論エンジンは、前記各感知器の出力信
号に応じたメンバーシップ関数に基づいて、一定のルー
ルに従って予測されるすべての実火災、非実火災事象に
対する確率確信度を求め、これらの確率確信度を知識源
の判断基準に照らして、実火災と非実火災を判別するよ
うにされており、且つ、 前記 火災発生事象として、紙屑の発煙燃焼と、布のくん
焼の状態の事例を用いて、それぞれのメンバーシップ関
数を定義するとともに、前記非火災発生事象として、喫
煙状態と、湯気発生状態の事例を用いて、それぞれのメ
ンバーシップ関数を定義していることを特徴とする、火
災性状把握システム。 - 【請求項２】火災発生事象を異なる複数の物理的手段に
より検出する複数の火災感知器からの出力信号をファジ
ィ理論によって推論処理して、実火災発生事象と非火災
発生事象とを識別するようにした火災性状把握システム
において、 前記火災感知器として、散乱光式煙感知器、一酸化炭素
感知器、熱感知器を採用し、これらの各感知器からの出
力信号を、ファジィ表現として採用したメンバーシップ
関数と、推論エンジンと、知識源とで構成されたファジ
ィ・エキスパートシステムで処理判別する構成としてお
り、そのために推論エンジンは、前記各感知器の出力信
号に応じたメンバーシップ関数に基づいて、一定のルー
ルに従って予測されるすべての実火災、非実火災事象に
対する確率確信度を求め、これらの確率確信度を知識源
の判断基準に照らして、実火災と非実火災を判別するよ
うにするとともに、 焦電素子赤外線感知器からの出力信号を更に加え、ファ
ジィ・エキスパートシステムによって、すべての実火災
発生事象、非火災発生事象の確率確信度を求めて、実火
災、非実火災の判別を行うようにした、火災性状把握シ
ステム。 - 【請求項３】前記フ ァジィ・エキスパートシステムは、
実火災事象に対して求めた確率確信度と継続時間を判断
要素として、非ファジィ化判断基準に基づいて、火災の
予報と、火災報との識別を行うようにされている、請求
項１又は請求項２に記載の火災性状把握システム。 - 【請求項４】前記 火災感知器として、散乱光式煙感知部
と、一酸化炭素感知部と、熱感知部とで構成されている
複合感知器を用いたことを特徴とする、請求項１〜３の
いずれかに記載の火災性状把握システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08656593A JP3151470B2 (ja) | 1993-04-13 | 1993-04-13 | 火災性状把握システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08656593A JP3151470B2 (ja) | 1993-04-13 | 1993-04-13 | 火災性状把握システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06301870A JPH06301870A (ja) | 1994-10-28 |
| JP3151470B2 true JP3151470B2 (ja) | 2001-04-03 |
Family
ID=13890542
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP08656593A Expired - Lifetime JP3151470B2 (ja) | 1993-04-13 | 1993-04-13 | 火災性状把握システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3151470B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009295035A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Yazaki Corp | 火災・非火災判別装置および火災警報器 |
| JP2009295033A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Yazaki Corp | 火災・非火災判別装置および火災警報器 |
| JP2009295034A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Yazaki Corp | 火災・非火災判別装置および火災警報器 |
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| JP5066005B2 (ja) * | 2008-06-06 | 2012-11-07 | 矢崎総業株式会社 | 火災・非火災判別装置および火災警報器 |
| JP7142235B2 (ja) * | 2018-03-26 | 2022-09-27 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 煙感知システム、煙感知方法、及びプログラム |
| JP6788165B2 (ja) * | 2019-02-27 | 2020-11-25 | ホーチキ株式会社 | 火災検知器及び火災検知方法 |
-
1993
- 1993-04-13 JP JP08656593A patent/JP3151470B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009295035A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Yazaki Corp | 火災・非火災判別装置および火災警報器 |
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| JP2009295034A (ja) * | 2008-06-06 | 2009-12-17 | Yazaki Corp | 火災・非火災判別装置および火災警報器 |
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|---|---|
| JPH06301870A (ja) | 1994-10-28 |
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