JP3730494B2

JP3730494B2 - Fire detector and fire detection method

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Publication number: JP3730494B2
Application number: JP2000248190A
Authority: JP
Inventors: 秀成松熊; 圭一川口; 雅彦根本; 真人相澤
Original assignee: Hochiki Corp
Current assignee: Hochiki Corp
Priority date: 2000-08-18
Filing date: 2000-08-18
Publication date: 2006-01-05
Anticipated expiration: 2020-08-18
Also published as: JP2002063666A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、監視区域の光エネルギーを受光して電気信号に変換することにより検知センサから出力される受光検知信号をプロセッサに入力して高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知器及び火災検知方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、所定の監視対象物、例えばトンネル内の壁面や天井にはトンネル内の火災を検出する火災検知器が設置され、トンネル長手方向の両側区域の火災を検出している。このような火災検知器としては、炎からの光や放射熱を受ける検知センサを用いて火災を検知し、防災受信盤へ火災信号を送出する。
【０００３】
火災の炎とそれ以外の非火災源、例えば回転灯を識別する方法として本願発明者等は、光エネルギーを電気信号に変換する検知センサからの受光検知信号をＭＰＵ（マイクロプロセッサ）に入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する方法を提案している（特願平１１−１５３９１７号）。
【０００４】
この火災検知方法は次の手順をとる。
（１）受光検知信号から炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域である０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚの信号を高速フーリエ変換法にて抽出する。
（２）受光検知信号から炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域である０．５〜８．０Ｈｚの信号を含まず、且つ第１周波数帯域よりも高周波側の周波数である第２周波数帯域である８．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚの信号を高速フーリエ変換法にて抽出する。
（３）第１周波数帯域の抽出信号が第１所定値以上のレベルをもち、第２周波数帯域の抽出信号が第２所定値以上のレベルを持たない場合、又は両者の比率が所定値以上の場合、火災が発生したと判定する。
【０００５】
これは出願人の種々の実験の結果、実質的な炎のゆらぎ周波数は、８．０Ｈｚまでの範囲にあるのに対し、非火災源である回転灯の周波数は８．０Ｈｚを越える範囲まであることが判明したためである。尚、一般的な火災モデルにあっては、炎のゆらぎ中心周波数ｆｃは、４Ｈｚ以下で例えば約２．５Ｈｚや約１．８Ｈｚにあることが知られている。
【０００６】
このような高速フーリエ変換法を用いた火災判定方法は、周波数フィルタによって検知センサで第２周波数帯域の上限周波数である１６．０Ｈｚまでの帯域に対応した信号を取得し、その上限周波数１６．０Ｈｚの２倍のサンプリング周波数３２Ｈｚで受光検知信号を例えば２秒間サンプリングして６４点の離散値を取込み、例えば周波数ピッチを０．５Ｈｚとした高速フーリエ変換を行って０．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚに含まれるパワースペクトル成分を演算している。
【０００７】
ここでプロセッサによる高速フーリエ変換のアルゴリズムにあっては、離散的なフーリエ変換によってスペクトル成分の実数部と虚数部をもつ複素成分が算出され、次に実数部と虚数部の絶対値計算によってパワースペクトル成分が算出される。
【０００８】
このような高速フーリエ変換法による火災の判定によれば、緊急自動車の回転灯のように炎のゆらぎ周波数を含むスペクトル成分をもつ周期的な光エネルギーの受光検知信号を誤って火災と判定することがなくなり、非火災源による誤報を確実に除去することができる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の高速フーリエ変換法を用いた火災の判定には、時間がかかりすぎる問題があった。
【００１０】
まず、この種の火災検知器は、システム端末として防災受信盤から引き出された伝送路に多数接続されており、同時に、防災機器としての性質上、動作電源のバックアップが義務付けられている。この電源バックアップのための装置の大型化と高コスト化を避けるためには、火災検知器単体の消費電力を最大限低く抑えなければならない。
【００１１】
このため火災検知器に実装するＭＰＵとしては、例えば１ＭＨｚといった非常に低速の基本クロックで動作する低消費電力のものを使用しており、従って高速フーリエ変換法の演算に要する時間が長くなり、火災判定に時間がかかる問題がある。
【００１２】
またフーリエ変換の解析精度を高めるためには、ピッチ周波数をそれまでの０．５Ｈｚから例えば０．２５Ｈｚというように小さくする必要があるが、ピッチ周波数が１／２になれば必要サンプリング期間は２倍となり、更に演算時間も増大するため、低消費電力化と解析精度の向上を両立させることが難かしかった。
【００１３】
本発明は、フーリエ変換の演算に要する時間を極力短くしてＭＰＵの消費電力の低減と火災判定の精度を向上するようにした火災検知器及び火災検知方法を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するため本発明は次のように構成する。まず本発明は、光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力された受光検知信号をプロセッサに入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知器を対象とする。
【００１５】
このような火災検知器につき本発明は、炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域と炎のゆらぎ中心周波数を含まず且つ第１周波数帯域よりも高周波側の周波数を含む第２周波数帯域の信号成分を含んだ受光検知信号を、所定のサンプリング周波数でサンプリングした後にフーリエ変換を行って実数部と虚数部をもつ複素スペクトル成分を求める演算を行う複素成分演算部と、複素成分演算部により複素スペクトル成分を算出した後に、第１周波数帯域の複素スペクトル成分の絶対値演算を行い第１周波数帯域のパワースペクトル成分を演算する第１絶対値演算部と、第１周波数帯域のパワースペクトル成分の中からピーク値を検出してそのピーク周波数を炎のゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数閾値と比較する比較部と、ピーク周波数が周波数閾値を越えた場合に、火災が発生していないと判定して処理を終了する処理終了部と、ピーク周波数が前記周波数閾値以下の場合に、第２周波数帯域の複素スペクトル成分の絶対値演算を行い第２周波数帯域のパワースペクトル成分を演算する第２絶対値演算部と第１周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値と前記第２周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値に基づいて火災の判定を行う火災判定部とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
このような本発明の火災検知器によれば、本願発明者は高速フーリエ変換の絶対値演算に時間がかかる点に着目し、まず炎のゆらぎ中心周波数を含む実質的な炎のゆらぎ周波数帯域である第１周波数帯域（例えば０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚ）について、フーリエ変換で得られた複素スペクトル成分の実数部と虚数部の各々を２乗して加算した後に平方根を開いてパワースペクトル成分を求める絶対値演算を行い、この中に炎のゆらぎ中心周波数の成分に対応するピーク値、例えば４．０Ｈｚ以下のピーク周波数をもつピーク値がなければ、第２周波数帯域（例えば８．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚ）のフーリエ変換における絶対値計算を行わないことで、通常監視状態での演算時間を概ね半分程度に短縮する。
【００１７】
また本発明は、光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力された受光検知信号をプロセッサに入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知方法を提供する。
【００１８】
この火災検知方法は、
炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域と炎のゆらぎ中心周波数を含まず且つ第１周波数帯域よりも高周波側の周波数を含む第２周波数帯域の信号成分を含んだ受光検知信号を、所定のサンプリング周波数でサンプリングした後にフーリエ変換を行って実数部と虚数部をもつ複素スペクトル成分を求める演算を行う複素成分演算ステップと；
複素スペクトル成分を算出した後に、第１周波数帯域の複素スペクトル成分の絶対値演算を行い第１周波数帯域のパワースペクトル成分を演算する第１絶対値演算ステップと；
第１周波数帯域のパワースペクトル成分の中からピーク値を検出してそのピーク周波数を炎のゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数閾値と比較する比較ステップと；
ピーク周波数が周波数閾値を越えた場合に、火災が発生していないと判定して処理を終了する処理終了ステップと；
ピーク周波数が周波数閾値以下の場合に、第２周波数帯域の複素スペクトル成分の絶対値演算を行い第２周波数帯域のパワースペクトル成分を演算する第２絶対値演算ステップと；
第１周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値と第２周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値に基づいて火災の判定を行う火災判定ステップと、
を備えたことを特徴とする。
【００１９】
【発明の実施の形態】
図１は本発明による火災検知器の構成を示したブロック図である。図１において、火災検知器１は、光学波長バンドパスフィルタ３を備えた検知センサ２、前置フィルタ５、増幅部６、ＡＤ変換器７及びＭＰＵ８で構成される。
【００２０】
光学波長バンドパスフィルタ３は、炎に固有のＣＯ₂ 共鳴放射により高いピークを持つ概ね波長４．４μｍを中心とする波長帯域を選択的に通過させる特性を持っており、所定の監視区域から入射する光エネルギー４について、波長４．４μｍを中心とする波長帯域の成分を通して検知センサ２に入射させる。この光学波長バンドパスフィルタ３は必要に応じて設けられる。
【００２１】
検知センサ２は、光学波長バンドパスフィルタ３を通して入射した光エネルギー４を受光して電気信号に変換し、受光検知信号を出力する。この検知センサ２としては、例えば焦電型のセンサを用いることができる。前置フィルタ５は本発明の高速フーリエ変換による火災判定で対象とする受光検知信号における第１周波数帯域と第２周波数帯域の両方を含む信号成分を通すもので、具体的には第２波長帯域の上限周波数を超える周波数成分をカットするローパスフィルタが使用される。
【００２２】
即ち本発明にあっては、検知センサ２からの受光検知信号における炎のゆらぎ中心周波数を含む実質的な炎のゆらぎ周波数帯域である例えば０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚの第１周波数帯域の信号成分と、この第１周波数帯域に隣接する高周波側の例えば８．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚの第２周波数帯域の信号成分を含む受光検知信号を高速フーリエ変換により周波数解析した信号、即ち第１周波数帯域のパワースペクトル成分と第２周波数帯域のパワースペクトル成分とに基づいて火災を判定することから、前置フィルタ５は、この第１周波数帯域及び第２周波数帯域を含むように、第２周波数帯域の上限である１６．０Ｈｚ以上の周波数成分をカットするローパスフィルタを使用する。
【００２３】
増幅部６は、前置フィルタ５で抽出した０〜１６Ｈｚの周波数成分を持つ受光検知信号を増幅する。ＡＤ変換器７は、増幅部６からの受光検知信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングしてデジタル受光検知信号に変換することでＭＰＵ８に取り込む。なお、ＡＤ変換器７は、ＭＰＵ８の内部回路として通常、設けられている。
【００２４】
ここでＡＤ変換器７によるサンプリング周波数は、ＭＰＵ８の高速フーリエ変換で周波数解析する上限周波数１６Ｈｚの２倍となる３２Ｈｚに設定されるものであるが、この実施形態にあっては周波数解析の精度を高めるためにサンプリング周波数を２倍の６４Ｈｚに設定している。このためＭＰＵ８における高速フーリエ変換にあっては、３２Ｈｚまでのパワースペクトル成分を解析できるが、本発明の実施形態にあっては、その内１６Ｈｚまでを有効な解析結果として扱うようにしている。
【００２５】
ＭＰＵ８は、０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚの第１周波数帯域及び８．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚの第２周波数帯域の各周波数成分を含む受光検知信号をＡＤ変換器７によるサンプリングにより入力し、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いた周波数解析により火災を判定する。
【００２６】
この高速フーリエ変換を用いた周波数解析による火災判定においては、パワースペクトルを求める絶対値演算に要する時間の解析時間全体に占める比重が大きい。本発明にあっては高速フーリエ変換におけるパワースペクトル成分を算出するための絶対値演算を、まず第１周波数帯域についてのみ行い、第１周波数帯域のパワースペクトル成分から炎のゆらぎ中心周波数に対応したピーク値の有無をチェックし、炎のゆらぎ中心周波数に対応したピーク値がなければ第２周波数帯域における高速フーリエ変換の絶対値演算は行わないようにし、これによって定常監視状態で火災がないときの演算時間を大幅に短縮している。
【００２７】
図２は図１のＭＰＵ８のプログラム制御により実現される本発明の火災検知処理の機能ブロック図である。図２において本発明の火災検知処理は、複素成分演算部９、第１絶対値演算部１０、比較部１１、終了処理部１２、第２絶対値演算部１３及び火災判定部１４で構成される。
【００２８】
複素成分演算部９は、図１のＡＤ変換器７によりサンプリング周波数６４Ｈｚで例えばサンプリング期間２秒間に亘りサンプリング数Ｎ＝１２８点として取り込んだサンプリングデータを対象に、高速フーリエ変換のアルゴリズムに従って実数部Ｘと虚数部Ｙからなる複素スペクトル成分を、第１周波数帯域及び第２周波数帯域を含む０〜１６Ｈｚの周波数帯域について演算する。
【００２９】
第１絶対値演算部１０は、複素成分演算部９で算出された０Ｈｚ〜１６Ｈｚの周波数帯域の複素スペクトル成分の中から実質的な炎のゆらぎ周波数帯域である０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚの第１周波数帯域に含まれる複素スペクトル成分を抽出し、それぞれの実数部と虚数部の二乗を加算して平方根を開く絶対値演算を行ってパワースペクトルを演算する。
【００３０】
図３は本発明の高速フーリエ変換で算出された炎から得られた受光検知信号の０〜１６Ｈｚの周波数帯域におけるパワースペクトル成分の演算結果である。この高速フーリエ変換による演算結果としてのパワースペクトルは、ｆ１＝０．５Ｈｚからｆ２＝８．０Ｈｚの第１周波数帯域１５について、０．５Ｈｚの周波数ピッチでパワースペクトルＰ１〜Ｐ１６の１６点が算出されている。
【００３１】
またｆ３＝８．５Ｈｚからｆ４＝１６Ｈｚの第２周波数帯域１６については、パワースペクトルＰ１７〜Ｐ３２の１６点が算出されている。なお、周波数が０Ｈｚとなる直流成分Ｐ０については、その強度レベルが相対的に大きいことから、上に延びる直線の方向で省略している。
【００３２】
図２の第１絶対値演算部１０は、複素成分演算部９で算出された第１周波数帯域１５に含まれる複素スペクトル成分の実数部と虚数部を対象に、
√｛（実数部）² ＋（虚数部）² ｝
の絶対値演算を行って図３の第１周波数帯域１５に含まれるパワースペクトルＰ１〜Ｐ１６を算出する。
【００３３】
ここで高速フーリエ変換の演算にあっては、複素成分演算部９による複素スペクトル成分の計算に対し、複素スペクトル成分の実数部と虚数部による絶対値演算に大幅な時間が掛かり、全体を１００％とすると絶対値の演算には約４分の３の７５％程度の演算時間が掛かる。
【００３４】
第１絶対値演算部１０による第１周波数帯域１５のパワースペクトルの絶対値演算が終了すると比較部１１が動作し、図３の第１周波数帯域１５のように算出された１６点のパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６の中からピーク値ＦＬｍａｘ及びピーク周波数Ｆ０を検出する。
【００３５】
図３の場合、パワースペクトル成分Ｐ５がピーク値ＦＬｍａｘとなり、そのピーク周波数Ｆ０はＦ０＝２．５Ｈｚとして検出される。このようにして第１周波数帯域１５の周波数スペクトル成分の中からピーク値ＦＬｍａｘ及びピーク周波数Ｆ０が検出できたならば、ピーク周波数Ｆ０と予め定めた炎のゆらぎ中心周波数の上限周波数に対応した所定周波数閾値である例えば４．０Ｈｚと比較し、もしピーク周波数Ｆ０が４．０Ｈｚを超えていた場合には火災でないものと判定し、終了処理部１２を起動して一連の高速フーリエ変換による火災判定処理を終了させるリセット処理を行う。
【００３６】
これに対し比較部１１で第１周波数帯域１５で検出したピーク周波数Ｆ０が炎のゆらぎ中心周波数の上限周波数に対応した周波数閾値４．０Ｈｚ以下であった場合には、火災の炎による受光検知信号である可能性が高いことから、第２絶対値演算部１３を起動し、非火災かどうか判断するために第２周波数帯域１６についての処理を行う。
【００３７】
即ち第２絶対値演算部１３は複素成分演算部９で既に算出されている第２周波数帯域１６の複素スペクトル成分を抽出し、各複素スペクトル成分の実数部と虚数部の絶対値演算により、例えば図３の第２周波数帯域１６に示す１６点のパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を演算する。
【００３８】
火災判定部１４は、第２絶対値演算部１３の演算が終了した時点で、既に得られている第１絶対値演算部１０からの第１周波数帯域１５のパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６と第２絶対値演算部１３で演算された第２周波数帯域１６のパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を取り込み、それぞれについてパワースペクトルの積算を行って積算値ＷＬ，ＷＨを求める。
【００３９】
即ち第１周波数帯域１５については絶対値として算出されたパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６を加算して積算値ＷＬを算出する。また第２周波数帯域１６についてはパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を加算して積算値ＷＨを算出する。そして第１周波数帯域１５の積算値ＷＬを第２周波数帯域１６の積算値ＷＨで割った比率ＡとしてＡ＝（ＷＬ／ＷＨ）を算出する。
【００４０】
このようにして算出した比率Ａが予め定めた所定の閾値ＴＨ１以上であれば火災と判定し、外部に火災信号を出力する。この比率Ａを判定する閾値ＴＨ１としては、本願発明者らの実験では、ある条件下で炎の場合はＡ＞４．０となり、非火災などの原因となる水銀灯や回転灯の場合はＡ≦３．０となることが確認されていることから、火災判定の閾値ＴＨとして例えばＴＨ１＝４．０を設定することで炎を検出することができる。
【００４１】
ここで図２の複素成分演算部９による演算時間をＴＦ、第１絶対値演算部１０による演算時間をＴ１、第２絶対値演算部１３による演算時間をＴ２とすると、第１絶対値演算部１０の演算結果から比較部１１で火災でないと判定された場合の演算所要時間Ｔａは
Ｔａ＝ＴＦ＋Ｔ１
となる。
【００４２】
一方、比較部１１で火災らしいと判断されて第２絶対値演算部１３及び火災判定部１４による演算が行われた場合の演算所要時間Ｔａは
Ｔａ＝ＴＦ＋Ｔ１＋Ｔ２
となる。
【００４３】
このため通常の監視状態にあっては、防災受信盤から引き出された信号線に接続されている本発明の火災検知器のほとんど全てで火災の炎以外の光エネルギーを受光した状態にあり、この結果、各火災検知器における高速フーリエ変換による火災判定の処理は図２における複素成分演算部９及び第１絶対値演算部１０側の処理となり、その場合の演算所要時間はＴａ＝ＴＦ＋Ｔ１となり、大幅にＭＰＵ８による高速フーリエ変換の演算時間を短縮することが可能となっている。
【００４４】
これにより非火災時の判定処理時間を短縮し、次の監視動作への復帰を早くすることができ、すなわち真火災の早期検出を実現している。
【００４５】
図４は図１のＭＰＵ８による高速フーリエ変換を用いた本発明の火災判定処理のフローチャートである。この火災判定処理にあっては、ＡＤ変換器７によるサンプリング周波数を６４Ｈｚ、サンプリング期間を２秒間とすることで、１２８点のサンプル点を得ている。
【００４６】
図４において、まずステップＳ１でサンプリング周波数６４Ｈｚでサンプリング期間２秒間に亘ってサンプリングした１２８点の受光検知信号を対象に高速フーリエ変換の演算を実行し、図３の第１周波数帯域１５及び第２周波数帯域１６の各複素スペクトル成分を演算結果として取得する。
【００４７】
この場合、サンプリング周波数を６４Ｈｚとしていることから、演算上は複素スペクトル成分が３２Ｈｚまで得られるが、本発明で使用する有効な結果は１６Ｈｚまでの複素スペクトル成分とする。
【００４８】
続いてステップＳ２で第１周波数帯域１５を対象とした０．５〜８．０Ｈｚの複素スペクトル成分の実数部と虚数部の絶対値演算を行ってパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６を算出する。この場合、算出するパワースペクトル成分は直流成分Ｐ０を除いた１６点について行うので、絶対値演算は１６回行うことになる。
【００４９】
このステップＳ２の第１周波数帯域１５側の絶対値演算の演算時間Ｔ１としては、１回の絶対値演算の時間をΔｔとすると
Ｔ１＝Δｔ×１６
となる。例えば絶対値の１回の演算時間Δｔ＝１２ｍｓｅｃとすると、第１周波数帯域１５側の絶対値の演算時間Ｔ１はＴ１＝１９２ｍｓｅｃとなる。
【００５０】
続いてステップＳ３で、直流パワースペクトル成分Ｐ０を除く０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚの間の第１周波数帯域１５のパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６を対象にピーク値ＦＬｍａｘ及びピーク周波数Ｆ０を検出する。
【００５１】
続いてステップＳ４で、第１周波数帯域１５から検出したピーク周波数Ｆ０が予め定めた炎のゆらぎ中心周波数の上限周波数に対応した周波数閾値４．０Ｈｚと比較し、もし周波数閾値４．０Ｈｚより大きければ炎のゆらぎ中心周波数に依存したピーク値は存在しないものと判断し、この場合は火災でないことから次のステップＳ５〜Ｓ１０の処理をスキップして処理を終了する。
【００５２】
これに対しステップＳ４でピーク周波数Ｆ０が炎のゆらぎ中心周波数の上限に対応した周波数閾値４．０Ｈｚ以下であった場合には火災の可能性が高いことから、ステップＳ５からの処理に移行する。
【００５３】
ステップＳ５にあっては８．５Ｈｚ〜１６Ｈｚの第２周波数帯域１６について既にステップＳ１で算出している複素スペクトル成分を取り出し、それぞれの実数部と虚数部の絶対値演算によりパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を算出する。この場合の絶対値演算の回数は１６回行うことになる。
【００５４】
ここで第２周波数帯域１６についての絶対値演算の演算時間Ｔ２は、１回の絶対値演算時間をΔｔとすると
Ｔ２＝Δｔ×１６
となる。例えば１回の絶対値演算時間Δｔ＝１２ｍｓｅｃとすれば、第２周波数帯域１６における１６回の絶対値演算時間Ｔ２はＴ２＝１９２ｍｓｅｃとなる。
【００５５】
次にステップＳ６で、第１周波数帯域１５についてステップＳ２で既に算出している絶対値としてのパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６を取り込んで積算し、積算値ＷＬを算出する。また次のステップＳ７で、第２周波数帯域１６についてステップＳ５で既に算出している絶対値としてのパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を積算し、積算値ＷＨを求める。
【００５６】
次にステップＳ８で第１周波数帯域１５の積算値ＷＬと第２周波数帯域１６の積算値ＷＨとの比率ＡをＡ＝（ＷＬ／ＷＨ）として算出する。続いてステップＳ９で、比率Ａが予め定めた所定の閾値ＴＨ１例えばＴＨ１＝４．０と比較し、ＴＨ１以上であれば火災と判定し、ステップＳ１０に進んで火災信号を外部に出力する。
【００５７】
またステップＳ９で比率Ａが閾値ＴＨ１より小さければ、火災の炎以外の非火災報原因例えば緊急車両の回転灯などの光を受光して第１周波数帯域１５に４Ｈｚ以下のピーク周波数Ｆ０が検出されたものと判断し、この場合には非火災であることからステップＳ１０をスキップし、一連の処理を終了する。
【００５８】
このため図４のフローチャートの処理にあっては、火災でない場合には演算時間ＴａはＴａ＝ＴＦ＋Ｔ１＝ＴＦ＋１９２ｍｓとなり、一方、火災の場合には演算所要時間Ｔａ＝ＴＦ＋Ｔ１＋Ｔ２＝ＴＦ＋３８４ｍｓとなり、この実施形態では火災でなかった場合にＭＰＵ８における１回の火災検知のための演算時間を約２００ｍｓ短縮することができる。
【００５９】
このようにＭＰＵ８による高速フーリエ変換を用いた周波数解析による火災判定の演算に要する時間が短縮できれば、その分、ＭＰＵ８の消費電力を低減し、電源バックアップのための装置を更に小型化して低コスト化することができる。
【００６０】
また非火災時の１回の火災判定の演算時間を変えない場合には、短縮処理により得られる空き時間を利用して高速フーリエ変換による周波数解析の精度を高めることができる。
【００６１】
具体的にはサンプリング周波数を６４Ｈｚのままサンプリング期間を２倍の４秒間に増やして２５６点のサンプリングデータを対象とした高速フーリエ変換を行って周波数分解能を０．２５Ｈｚピッチに高めても良いし、サンプリング周波数を１２８Ｈｚでサンプリング期間を２秒間のままとし、周波数解析の精度を高めても良い。
【００６２】
なお、上記の実施形態にあっては、火災の判定を第１周波数帯域１５と第２周波数帯域１６の絶対値として算出された各パワースペクトル成分の積算値の比率に基づいて判定しているが、第１周波数帯域１５の積算値ＷＬが所定レベル以上で且つ第２周波数帯域１６の積算値ＷＨが所定レベル以下の場合に、火災と判定するようにしても良い。
【００６３】
また、上記実施形態にあっては、第１周波数帯域１５と第２周波数帯域１６を不連続にしているが、連続させても、あるいは一部をオーバラップさせても良い。また、第２周波数帯域１６は、一つの周波数帯域に限らず、複数の周波数帯域であっても良い。
【００６４】
重要なことは、第１周波数帯域１５に炎のゆらぎ中心周波数が含まれていて、且つ、第２周波数帯域１６に炎のゆらぎ中心周波数が含まれておらず、第１周波数帯域よりも高い周波数を含むことである。これ以外の事項は検出性能などの要求に合わせて適宜に調整すれば良い。
【００６５】
また本発明は上記の実施形態に示した数値による限定は受けず、その目的と利点を損なわない適宜の変形を含む。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明してきたように本発明によれば、炎のゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域について高速フーリエ変換の絶対値演算によるパワースペクトル成分を求め、このパワースペクトル成分の中に炎のゆらぎ中心周波数に対応するピーク値がなければ、第１周波数帯域の高周波側の第２周波数帯域についての高速フーリエ変換における絶対値演算を行わないようにしたことで、火災がない通常の監視状態での火災検知器におけるＭＰＵの演算時間を大幅に短縮し、火災検知器に消費電力を低減するための低速のＭＰＵを使用していても、高速フーリエ変換の演算に要する時間が短縮できることで、その分、火災判定の処理能力を向上し、または演算時間の短縮で更に消費電力の低減を図ることができる。
【００６７】
また演算時間が同じであれば、高速フーリエ変換における周波数解析の分解能や精度が向上し、火災判定が正確にでき、非火災報を確実に防止できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による火災検知器のブロック図
【図２】図１のＭＰＵの機能構成のブロック図
【図３】本発明の高速フーリエ変換で得られたスペクトル成分の説明図
【図４】本発明の高速フーリエ変換法を用いた火災検知処理のフローチャート
【符号の説明】
１：火災検知器
２：検知センサ
３：光学波長バンドパスフィルタ（４．４μｍ狭帯域バンドパスフィルタ）
４：光エネルギー
５：前置フィルタ
６：増幅部
７：ＡＤ変換器
８：ＭＰＵ（マイクロプロセッサ）
９：複素成分演算部
１０：第１絶対値演算部
１１：比較部
１２：終了処理部
１３：第２絶対値演算部
１４：火災判定部
１５：第１周波数帯域
１６：第２周波数帯域[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a fire for judging a fire by frequency analysis using a fast Fourier transform method by receiving a light reception detection signal output from a detection sensor by receiving light energy in a monitoring area and converting it into an electrical signal. The present invention relates to a detector and a fire detection method.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, a fire detector that detects a fire in a tunnel is installed on a predetermined monitoring object, for example, a wall surface or a ceiling in the tunnel, and detects a fire in both sides of the tunnel in the longitudinal direction. As such a fire detector, a fire is detected using a detection sensor that receives light and radiant heat from a flame, and a fire signal is sent to a disaster prevention receiving board.
[0003]
As a method for discriminating fire flames and other non-fire sources such as rotating lamps, the inventors of the present application input a received light detection signal from a detection sensor that converts light energy into an electrical signal to an MPU (microprocessor), A method for determining a fire by frequency analysis using a fast Fourier transform method has been proposed (Japanese Patent Application No. 11-153717).
[0004]
This fire detection method takes the following steps.
(1) A signal of 0.5 Hz to 8.0 Hz that is the first frequency band including the fluctuation center frequency of the light energy of the flame is extracted from the received light detection signal by the fast Fourier transform method.
(2) The light receiving detection signal does not include a signal of 0.5 to 8.0 Hz that is the first frequency band including the fluctuation center frequency of the light energy of the flame, and is a frequency that is higher in frequency than the first frequency band. A signal of 8.5 Hz to 16.0 Hz which is two frequency bands is extracted by a fast Fourier transform method.
(3) When the extracted signal of the first frequency band has a level equal to or higher than the first predetermined value and the extracted signal of the second frequency band does not have the level equal to or higher than the second predetermined value, or the ratio of both is equal to or higher than the predetermined value If it is, determine that a fire has occurred.
[0005]
As a result of applicant's various experiments, the substantial flame fluctuation frequency is in the range up to 8.0 Hz, while the frequency of the non-fire source rotating lamp is in the range exceeding 8.0 Hz. It is because it became clear. In a general fire model, it is known that the flame fluctuation center frequency fc is 4 Hz or less, for example, about 2.5 Hz or about 1.8 Hz.
[0006]
In such a fire determination method using the fast Fourier transform method, a signal corresponding to a band up to 16.0 Hz which is the upper limit frequency of the second frequency band is acquired by a detection sensor by a frequency filter, and the upper limit frequency of 16.0 Hz is obtained. The received light detection signal is sampled for 2 seconds, for example, at a sampling frequency 32 Hz that is twice as high as that of 64 points, and 64 discrete values are taken. The power spectrum component to be calculated is calculated.
[0007]
Here, in a fast Fourier transform algorithm by a processor, a complex component having a real part and an imaginary part of a spectrum component is calculated by a discrete Fourier transform, and then a power spectrum is calculated by calculating an absolute value of the real part and the imaginary part. The component is calculated.
[0008]
According to such a fire determination by the fast Fourier transform method, a periodic detection signal of light energy having a spectral component including a fluctuation frequency of a flame, such as an emergency car revolving light, is erroneously determined as a fire. This eliminates false alarms caused by non-fire sources.
[0009]
[Problems to be solved by the invention]
However, there has been a problem that it takes too much time to determine a fire using such a conventional fast Fourier transform method.
[0010]
First, many fire detectors of this type are connected to a transmission line drawn out from a disaster prevention reception board as a system terminal, and at the same time, due to the nature as a disaster prevention device, a backup of the operating power source is obligatory. In order to avoid an increase in the size and cost of the power backup device, the power consumption of the fire detector itself must be minimized.
[0011]
For this reason, the MPU mounted on the fire detector uses a low power consumption that operates with a very low speed basic clock such as 1 MHz. Therefore, the time required for the calculation of the fast Fourier transform method becomes longer, and the fire is reduced. There is a problem that it takes time to judge.
[0012]
Further, in order to improve the analysis accuracy of Fourier transform, it is necessary to reduce the pitch frequency from 0.5 Hz so far to, for example, 0.25 Hz. However, if the pitch frequency is halved, the necessary sampling period is 2 Since the calculation time is also increased, it is difficult to achieve both low power consumption and improved analysis accuracy.
[0013]
An object of the present invention is to provide a fire detector and a fire detection method in which the time required for the computation of Fourier transform is shortened as much as possible to reduce the power consumption of the MPU and improve the accuracy of fire determination.
[0014]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve this object, the present invention is configured as follows. First, the present invention is directed to a fire detector that inputs a received light detection signal output from a detection sensor that receives light energy and converts it into an electrical signal, and determines a fire by frequency analysis using a fast Fourier transform method. And
[0015]
With respect to such a fire detector, the present invention provides a first frequency band that includes the fluctuation center frequency of the light energy of the flame and a second frequency that does not include the fluctuation center frequency of the flame and includes a frequency higher than the first frequency band. A complex component calculation unit that performs a Fourier transform after sampling a received light detection signal including a band signal component at a predetermined sampling frequency to obtain a complex spectrum component having a real part and an imaginary part, and a complex component calculation unit After calculating the complex spectrum component by the above, a first absolute value calculation unit that calculates the absolute value of the complex spectrum component of the first frequency band and calculates the power spectrum component of the first frequency band, and the power spectrum component of the first frequency band The peak value is detected from the noise and the peak frequency is compared with a predetermined frequency threshold corresponding to the upper limit of the flame fluctuation center frequency. A comparison unit, a processing end unit for determining that no fire has occurred when the peak frequency exceeds the frequency threshold and ending the processing, and a second frequency band in which the peak frequency is equal to or less than the frequency threshold. A second absolute value calculation unit for calculating an absolute value of the complex spectral component and calculating a power spectrum component of the second frequency band; an integrated value of the power spectrum component of the first frequency band; and an integration of the power spectrum component of the second frequency band And a fire determination unit that determines a fire based on the value.
[0016]
According to such a fire detector of the present invention, the inventor of the present application pays attention to the point that it takes time to calculate the absolute value of the fast Fourier transform, and first, in the substantial flame fluctuation frequency band including the flame fluctuation center frequency. For a certain first frequency band (e.g., 0.5 Hz to 8.0 Hz), each of the real part and imaginary part of the complex spectral component obtained by Fourier transform is squared and added, and then the square root is opened to obtain the power spectral component. If the calculated absolute value is calculated and there is no peak value corresponding to the component of the fluctuation center frequency of the flame, for example, a peak value having a peak frequency of 4.0 Hz or less, the second frequency band (for example, 8.5 Hz to 16). .0 Hz), the calculation time in the normal monitoring state is reduced to about half by not performing the absolute value calculation in the Fourier transform.
[0017]
The present invention also provides a fire detection method in which a light reception detection signal output from a detection sensor that receives light energy and converts it into an electrical signal is input to a processor, and a fire is determined by frequency analysis using a fast Fourier transform method. To do.
[0018]
This fire detection method
A received light detection signal including a signal component of a first frequency band including the fluctuation center frequency of the light energy of the flame and a second frequency band not including the fluctuation center frequency of the flame and including a frequency higher than the first frequency band. A complex component calculation step of performing a Fourier transform after sampling at a predetermined sampling frequency to calculate a complex spectral component having a real part and an imaginary part;
A first absolute value calculating step of calculating an absolute value of the complex spectral component of the first frequency band and calculating a power spectral component of the first frequency band after calculating the complex spectral component;
A comparison step of detecting a peak value from the power spectrum component of the first frequency band and comparing the peak frequency with a predetermined frequency threshold corresponding to the upper limit of the flame fluctuation center frequency;
A process end step for determining that no fire has occurred and ending the process when the peak frequency exceeds the frequency threshold;
A second absolute value calculation step of calculating an absolute value of a complex spectrum component of the second frequency band and calculating a power spectrum component of the second frequency band when the peak frequency is equal to or lower than the frequency threshold;
A fire determination step for determining a fire based on the integrated value of the power spectrum component of the first frequency band and the integrated value of the power spectrum component of the second frequency band;
It is provided with.
[0019]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a fire detector according to the present invention. In FIG. 1, the fire detector 1 includes a detection sensor 2 having an optical wavelength bandpass filter 3, a pre-filter 5, an amplification unit 6, an AD converter 7, and an MPU 8.
[0020]
The optical wavelength bandpass filter 3 has a CO2 characteristic of flame. ₂ It has a characteristic of selectively passing through a wavelength band centered on a wavelength of about 4.4 μm having a high peak due to resonance radiation, and light energy 4 incident from a predetermined monitoring area is centered on a wavelength of about 4.4 μm. The light is incident on the detection sensor 2 through a component in the wavelength band. The optical wavelength bandpass filter 3 is provided as necessary.
[0021]
The detection sensor 2 receives the light energy 4 incident through the optical wavelength bandpass filter 3, converts it into an electrical signal, and outputs a light reception detection signal. For example, a pyroelectric sensor can be used as the detection sensor 2. The pre-filter 5 passes a signal component including both the first frequency band and the second frequency band in the received light detection signal targeted by the fire determination by the fast Fourier transform of the present invention, specifically, the second wavelength band. A low-pass filter that cuts frequency components exceeding the upper limit frequency is used.
[0022]
That is, in the present invention, the signal component in the first frequency band of, for example, 0.5 Hz to 8.0 Hz, which is a substantial flame fluctuation frequency band including the flame fluctuation center frequency in the received light detection signal from the detection sensor 2. And a signal obtained by frequency analysis of the received light detection signal including the signal component of the second frequency band of, for example, 8.5 Hz to 16.0 Hz on the high frequency side adjacent to the first frequency band, that is, the first frequency band Since the fire is determined based on the power spectrum component and the power spectrum component of the second frequency band, the prefilter 5 has an upper limit of the second frequency band so as to include the first frequency band and the second frequency band. A low-pass filter that cuts off frequency components of 16.0 Hz or higher is used.
[0023]
The amplifying unit 6 amplifies the received light detection signal having a frequency component of 0 to 16 Hz extracted by the pre-filter 5. The AD converter 7 samples the received light detection signal from the amplification unit 6 at a predetermined sampling frequency and converts it into a digital received light detection signal, and takes it into the MPU 8. The AD converter 7 is usually provided as an internal circuit of the MPU 8.
[0024]
Here, the sampling frequency by the AD converter 7 is set to 32 Hz which is twice the upper limit frequency 16 Hz for frequency analysis by the fast Fourier transform of the MPU 8, but in this embodiment, the accuracy of frequency analysis is increased. In order to increase the sampling frequency, the sampling frequency is doubled to 64 Hz. For this reason, power spectrum components up to 32 Hz can be analyzed in the fast Fourier transform in the MPU 8, but in the embodiment of the present invention, up to 16 Hz is treated as an effective analysis result.
[0025]
The MPU 8 inputs the received light detection signal including each frequency component of the first frequency band of 0.5 Hz to 8.0 Hz and the second frequency band of 8.5 Hz to 16.0 Hz by sampling by the AD converter 7, and performs fast Fourier transform. Fire is determined by frequency analysis using transformation (FFT).
[0026]
In the fire determination by the frequency analysis using the fast Fourier transform, the specific gravity in the entire analysis time is large in the time required for calculating the absolute value of the power spectrum. In the present invention, the absolute value calculation for calculating the power spectrum component in the fast Fourier transform is first performed only for the first frequency band, and the peak corresponding to the fluctuation center frequency of the flame from the power spectrum component of the first frequency band. If there is no peak value corresponding to the fluctuation center frequency of the flame, the absolute value calculation of the fast Fourier transform in the second frequency band is not performed, thereby calculating when there is no fire in the steady monitoring state Time has been greatly reduced.
[0027]
FIG. 2 is a functional block diagram of the fire detection process of the present invention realized by the program control of the MPU 8 of FIG. In FIG. 2, the fire detection process of the present invention includes a complex component calculation unit 9, a first absolute value calculation unit 10, a comparison unit 11, an end processing unit 12, a second absolute value calculation unit 13, and a fire determination unit 14. .
[0028]
The complex component calculation unit 9 uses the real number part X in accordance with the fast Fourier transform algorithm for the sampling data captured by the AD converter 7 of FIG. And a complex spectral component composed of the imaginary part Y is calculated for a frequency band of 0 to 16 Hz including the first frequency band and the second frequency band.
[0029]
The first absolute value calculation unit 10 includes a complex flame component frequency band of 0 Hz to 16 Hz calculated by the complex component calculation unit 9 and a first frequency of 0.5 Hz to 8.0 Hz that is a substantial flame fluctuation frequency band. A complex spectrum component included in one frequency band is extracted, and the power spectrum is calculated by performing an absolute value calculation that opens the square root by adding the squares of the real part and the imaginary part.
[0030]
FIG. 3 is a calculation result of the power spectrum component in the frequency band of 0 to 16 Hz of the received light detection signal obtained from the flame calculated by the fast Fourier transform of the present invention. The power spectrum as a calculation result by this fast Fourier transform is calculated for 16 points of the power spectra P1 to P16 at a frequency pitch of 0.5 Hz for the first frequency band 15 from f1 = 0.5 Hz to f2 = 8.0 Hz. ing.
[0031]
For the second frequency band 16 from f3 = 8.5 Hz to f4 = 16 Hz, 16 points of the power spectra P17 to P32 are calculated. Note that the DC component P0 having a frequency of 0 Hz is omitted in the direction of the straight line extending upward because the intensity level is relatively large.
[0032]
The first absolute value calculator 10 in FIG. 2 targets the real part and the imaginary part of the complex spectral component included in the first frequency band 15 calculated by the complex component calculator 9.
√ {(real part) ² + (Imaginary part) ² }
To calculate power spectra P1 to P16 included in the first frequency band 15 of FIG.
[0033]
Here, in the calculation of the fast Fourier transform, compared to the calculation of the complex spectrum component by the complex component calculation unit 9, the absolute value calculation by the real part and the imaginary part of the complex spectrum component takes much time, and the whole is 100%. Then, the calculation of the absolute value takes about 75% of the calculation time of about three-quarters.
[0034]
When the absolute value calculation of the power spectrum of the first frequency band 15 by the first absolute value calculation unit 10 is completed, the comparison unit 11 operates, and 16 power spectrum components calculated as in the first frequency band 15 of FIG. A peak value FLmax and a peak frequency F0 are detected from P1 to P16.
[0035]
In the case of FIG. 3, the power spectrum component P5 has a peak value FLmax, and the peak frequency F0 is detected as F0 = 2.5 Hz. If the peak value FLmax and the peak frequency F0 can be detected from the frequency spectrum components of the first frequency band 15 in this way, the predetermined frequency corresponding to the peak frequency F0 and the predetermined upper limit frequency of the flame fluctuation center frequency. Compared to a threshold value of 4.0 Hz, for example, if the peak frequency F0 exceeds 4.0 Hz, it is determined that there is no fire, and the termination processing unit 12 is activated to perform fire determination processing by a series of fast Fourier transforms. Performs reset processing to end.
[0036]
On the other hand, when the peak frequency F0 detected in the first frequency band 15 by the comparison unit 11 is a frequency threshold value of 4.0 Hz or less corresponding to the upper limit frequency of the flame fluctuation center frequency, the light reception detection signal due to the flame of the fire Therefore, the second absolute value calculation unit 13 is activated, and the process for the second frequency band 16 is performed in order to determine whether it is a non-fire.
[0037]
That is, the second absolute value calculation unit 13 extracts the complex spectrum component of the second frequency band 16 already calculated by the complex component calculation unit 9, and calculates the absolute value of the real part and the imaginary part of each complex spectrum component, for example, Sixteen power spectrum components P17 to P32 shown in the second frequency band 16 of FIG. 3 are calculated.
[0038]
The fire determination unit 14 has the power spectrum components P1 to P16 and the second power spectrum components P1 to P16 of the first frequency band 15 obtained from the first absolute value calculation unit 10 already obtained when the calculation of the second absolute value calculation unit 13 is completed. The power spectrum components P17 to P32 of the second frequency band 16 calculated by the absolute value calculation unit 13 are taken in, and the power spectrum is integrated for each to determine the integrated values WL and WH.
[0039]
That is, for the first frequency band 15, the power spectrum components P1 to P16 calculated as absolute values are added to calculate the integrated value WL. For the second frequency band 16, the power spectrum components P17 to P32 are added to calculate the integrated value WH. Then, A = (WL / WH) is calculated as a ratio A obtained by dividing the integrated value WL of the first frequency band 15 by the integrated value WH of the second frequency band 16.
[0040]
If the ratio A calculated in this way is equal to or greater than a predetermined threshold TH1, a fire is determined and a fire signal is output to the outside. As the threshold TH1 for determining the ratio A, in the experiments of the present inventors, A> 4.0 in the case of a flame under a certain condition, and A ≦ in the case of a mercury lamp or a rotating lamp that causes a non-fire. Since it is confirmed that 3.0, it is possible to detect a flame by setting, for example, TH1 = 4.0 as the threshold value TH for fire determination.
[0041]
Here, when the calculation time by the complex component calculation unit 9 in FIG. 2 is TF, the calculation time by the first absolute value calculation unit 10 is T1, and the calculation time by the second absolute value calculation unit 13 is T2, the first absolute value calculation unit. The calculation required time Ta when the comparison unit 11 determines from the calculation result of 10 that there is no fire is
Ta = TF + T1
It becomes.
[0042]
On the other hand, the calculation required time Ta when the comparison unit 11 determines that a fire is likely and the calculation by the second absolute value calculation unit 13 and the fire determination unit 14 is performed is
Ta = TF + T1 + T2
It becomes.
[0043]
For this reason, in the normal monitoring state, almost all of the fire detectors of the present invention connected to the signal line drawn out from the disaster prevention receiving panel are in a state of receiving light energy other than the flame of the fire. As a result, the fire determination process by fast Fourier transform in each fire detector is the process on the complex component calculation unit 9 and the first absolute value calculation unit 10 side in FIG. 2, and the calculation required time in that case is Ta = TF + T1, In addition, it is possible to shorten the calculation time of the fast Fourier transform by the MPU 8.
[0044]
As a result, the determination processing time at the time of non-fire can be shortened, and the return to the next monitoring operation can be accelerated, that is, early detection of true fire is realized.
[0045]
FIG. 4 is a flowchart of the fire determination process of the present invention using the fast Fourier transform by the MPU 8 of FIG. In this fire determination process, 128 sampling points are obtained by setting the sampling frequency by the AD converter 7 to 64 Hz and the sampling period to 2 seconds.
[0046]
In FIG. 4, first, fast Fourier transform is performed on 128 received light detection signals sampled over a sampling period of 2 seconds at a sampling frequency of 64 Hz in step S1, and the first frequency band 15 and second frequency in FIG. Each complex spectrum component of the frequency band 16 is acquired as a calculation result.
[0047]
In this case, since the sampling frequency is set to 64 Hz, a complex spectral component can be obtained up to 32 Hz in calculation, but an effective result used in the present invention is a complex spectral component up to 16 Hz.
[0048]
Subsequently, in step S2, the absolute value calculation of the real part and the imaginary part of the complex spectral component of 0.5 to 8.0 Hz for the first frequency band 15 is performed to obtain the power spectral component P. 1 -P16 is calculated. In this case, since the calculated power spectrum component is performed for 16 points excluding the DC component P0, the absolute value calculation is performed 16 times.
[0049]
As the calculation time T1 of the absolute value calculation on the first frequency band 15 side in step S2, if the time of one absolute value calculation is Δt,
T1 = Δt × 16
It becomes. For example, if an absolute value calculation time Δt = 12 msec, the absolute value calculation time T1 on the first frequency band 15 side is T1 = 192 msec.
[0050]
Subsequently, in step S3, the peak value FLmax and the peak frequency F0 are detected for the power spectrum components P1 to P16 in the first frequency band 15 between 0.5 Hz and 8.0 Hz excluding the DC power spectrum component P0.
[0051]
Subsequently, in step S4, the peak frequency F0 detected from the first frequency band 15 is compared with a frequency threshold value 4.0 Hz corresponding to the predetermined upper limit frequency of the flame fluctuation center frequency, and if greater than the frequency threshold value 4.0 Hz. It is determined that there is no peak value depending on the fluctuation center frequency of the flame. In this case, since it is not a fire, the processing of the next steps S5 to S10 is skipped and the processing is terminated.
[0052]
On the other hand, if the peak frequency F0 is equal to or lower than the frequency threshold value 4.0 Hz corresponding to the upper limit of the flame fluctuation center frequency in step S4, the possibility of fire is high, and the process proceeds to step S5.
[0053]
In step S5, the complex spectral components already calculated in step S1 for the second frequency band 16 of 8.5 Hz to 16 Hz are extracted, and power spectral components P17 to P32 are obtained by calculating the absolute values of the real and imaginary parts. Is calculated. In this case, the absolute value calculation is performed 16 times.
[0054]
Here, the calculation time T2 of the absolute value calculation for the second frequency band 16 is assumed to be Δt for one absolute value calculation time.
T2 = Δt × 16
It becomes. For example, if one absolute value calculation time Δt = 12 msec, 16 absolute value calculation times T2 in the second frequency band 16 are T2 = 192 msec.
[0055]
Next, in step S6, the power spectrum components P1 to P16 as absolute values already calculated in step S2 for the first frequency band 15 are acquired and integrated to calculate an integrated value WL. In the next step S7, the power spectrum components P17 to P32 as absolute values already calculated in step S5 for the second frequency band 16 are integrated to obtain an integrated value WH.
[0056]
Next, in step S8, the ratio A between the integrated value WL of the first frequency band 15 and the integrated value WH of the second frequency band 16 is calculated as A = (WL / WH). Subsequently, in step S9, the ratio A is compared with a predetermined threshold TH1, for example, TH1 = 4.0. If it is equal to or greater than TH1, it is determined that there is a fire, and the process proceeds to step S10 to output a fire signal to the outside.
[0057]
If the ratio A is smaller than the threshold TH1 in step S9, light such as a non-fire alarm cause other than a fire flame, such as a rotating light of an emergency vehicle, is received and a peak frequency F0 of 4 Hz or less is detected in the first frequency band 15. In this case, since it is a non-fire, step S10 is skipped, and the series of processes is terminated.
[0058]
Therefore, in the process of the flowchart of FIG. 4, the calculation time Ta is Ta = TF + T1 = TF + 192 ms in the case of no fire, whereas the calculation required time Ta = TF + T1 + T2 = TF + 384 ms in the case of a fire. When it is not a fire, the calculation time for one fire detection in the MPU 8 can be reduced by about 200 ms.
[0059]
If the time required for the fire determination calculation by frequency analysis using the fast Fourier transform by the MPU 8 can be shortened in this way, the power consumption of the MPU 8 can be reduced and the power backup device can be further downsized and reduced in cost. can do.
[0060]
In addition, when the calculation time of one fire determination at the time of non-fire is not changed, the accuracy of frequency analysis by fast Fourier transform can be improved by using the free time obtained by the shortening process.
[0061]
Specifically, the sampling period may be doubled to 4 seconds with the sampling frequency kept at 64 Hz, and the frequency resolution may be increased to a 0.25 Hz pitch by performing fast Fourier transform on 256 points of sampling data. The accuracy of frequency analysis may be improved by leaving the sampling frequency at 128 Hz and the sampling period for 2 seconds.
[0062]
In the above embodiment, the fire is determined based on the ratio of the integrated values of the respective power spectrum components calculated as absolute values of the first frequency band 15 and the second frequency band 16. A fire may be determined when the integrated value WL of the first frequency band 15 is equal to or higher than a predetermined level and the integrated value WH of the second frequency band 16 is equal to or lower than a predetermined level.
[0063]
Moreover, in the said embodiment, although the 1st frequency band 15 and the 2nd frequency band 16 are made discontinuous, you may make it continue or may overlap a part. Further, the second frequency band 16 is not limited to one frequency band, and may be a plurality of frequency bands.
[0064]
What is important is that the first frequency band 15 includes the flame fluctuation center frequency, and the second frequency band 16 does not include the flame fluctuation center frequency, and is higher than the first frequency band. It is to include. Other matters may be appropriately adjusted according to the requirements such as detection performance.
[0065]
The present invention is not limited by the numerical values shown in the above embodiments, and includes appropriate modifications that do not impair the object and advantages thereof.
[0066]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the power spectrum component obtained by the absolute value calculation of the fast Fourier transform is obtained for the first frequency band including the flame fluctuation center frequency, and the flame fluctuation center frequency is included in the power spectrum component. If there is no peak value corresponding to, the absolute value calculation in the fast Fourier transform for the second frequency band on the high frequency side of the first frequency band is not performed, so that fire detection in a normal monitoring state without fire MPU calculation time in the detector is greatly shortened, and even if a low-speed MPU is used to reduce power consumption in the fire detector, the time required for fast Fourier transform calculation can be shortened. It is possible to further reduce the power consumption by improving the determination processing capability or shortening the calculation time.
[0067]
Moreover, if the calculation time is the same, the resolution and accuracy of frequency analysis in the fast Fourier transform can be improved, fire determination can be made accurately, and non-fire reports can be reliably prevented.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of a fire detector according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram of the functional configuration of the MPU of FIG.
FIG. 3 is an explanatory diagram of spectral components obtained by the fast Fourier transform of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart of fire detection processing using the fast Fourier transform method of the present invention.
[Explanation of symbols]
1: Fire detector
2: Detection sensor
3: Optical wavelength bandpass filter (4.4 μm narrowband bandpass filter)
4: Light energy
5: Prefilter
6: Amplifier
7: AD converter
8: MPU (microprocessor)
9: Complex component calculation unit
10: First absolute value calculation unit
11: Comparison part
12: End processing unit
13: Second absolute value calculation unit
14: Fire judgment section
15: First frequency band
16: Second frequency band

Claims

In a fire detector that receives a light detection signal output from a detection sensor that receives light energy and converts it into an electrical signal, inputs the signal to a processor, and determines a fire by frequency analysis using a fast Fourier transform method.
A light receiving detection signal including a signal component in a first frequency band including the fluctuation center frequency of the light energy of the flame and a second frequency band not including the fluctuation center frequency of the flame and including a frequency higher than the first frequency band. Is sampled at a predetermined sampling frequency, and then subjected to Fourier transform to calculate a complex spectral component having a real part and an imaginary part,
A first absolute value calculator that calculates an absolute value of the complex spectrum component of the first frequency band and calculates a power spectrum component of the first frequency band after calculating the complex spectrum component by the complex component calculator;
A comparison unit that detects a peak value from the power spectrum components of the first frequency band and compares the peak frequency with a predetermined frequency threshold corresponding to the upper limit of the fluctuation center frequency of the flame;
When the peak frequency exceeds the frequency threshold, it is determined that no fire has occurred, and a process end unit that ends the process;
A second absolute value calculator that calculates an absolute value of a complex spectrum component of the second frequency band and calculates a power spectrum component of the second frequency band when the peak frequency is equal to or lower than the frequency threshold;
A fire determination unit that determines a fire based on an integrated value of the power spectrum component of the first frequency band and an integrated value of the power spectrum component of the second frequency band;
A fire detector characterized by comprising:

In the fire detection method, a light reception detection signal output from a detection sensor that receives light energy and converts it into an electrical signal is input to a processor, and a fire is determined by frequency analysis using a fast Fourier transform method.
A light receiving detection signal including a signal component in a first frequency band including the fluctuation center frequency of the light energy of the flame and a second frequency band not including the fluctuation center frequency of the flame and including a frequency higher than the first frequency band. A complex component calculation step for performing calculation to obtain a complex spectral component having a real part and an imaginary part by performing Fourier transform after sampling at a predetermined sampling frequency,
A first absolute value calculating step of calculating an absolute value of the complex spectrum component of the first frequency band and calculating a power spectrum component of the first frequency band after calculating the complex spectrum component;
A comparison step of detecting a peak value from the power spectrum components of the first frequency band and comparing the peak frequency with a predetermined frequency threshold corresponding to the upper limit of the fluctuation center frequency of the flame;
When the peak frequency exceeds the frequency threshold, it is determined that no fire has occurred, and a process ending step for ending the process;
A second absolute value calculating step of calculating an absolute value of a complex spectrum component of the second frequency band and calculating a power spectrum component of the second frequency band when the peak frequency is equal to or lower than the frequency threshold;
A fire determination step of determining a fire based on an integrated value of the power spectrum component of the first frequency band and an integrated value of the power spectrum component of the second frequency band;
A fire detection method characterized by comprising: