JPH0512580A - 火災検出装置 - Google Patents
火災検出装置Info
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- JPH0512580A JPH0512580A JP16599091A JP16599091A JPH0512580A JP H0512580 A JPH0512580 A JP H0512580A JP 16599091 A JP16599091 A JP 16599091A JP 16599091 A JP16599091 A JP 16599091A JP H0512580 A JPH0512580 A JP H0512580A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は、ニオイ・センサに応答し易い日常良
く使われる有機溶剤のニオイ等の環境中のニオイと焦げ
臭との識別を精度良く行って、極初期の燻焼火災の検出
を、誤報等の無い精度の高いものにすることを目的とす
る。 【構成】複数種類のニオイ・センサからの信号を基に、
ニューラルネット等のパターン識別を得意とする手段を
用いて焦げ臭の確度を正確に得、該焦げ臭の確度及び／
または他の環境中のニオイの確度に基づいて火災検出を
行うようにしている。上記複数種類のニオイ・センサ
を、それぞれ膜厚の異なる同一材質の金属酸化物（例え
ば酸化第二錫）の膜を有するセルから成るものとした場
合に優れた効果が期待できる。
く使われる有機溶剤のニオイ等の環境中のニオイと焦げ
臭との識別を精度良く行って、極初期の燻焼火災の検出
を、誤報等の無い精度の高いものにすることを目的とす
る。 【構成】複数種類のニオイ・センサからの信号を基に、
ニューラルネット等のパターン識別を得意とする手段を
用いて焦げ臭の確度を正確に得、該焦げ臭の確度及び／
または他の環境中のニオイの確度に基づいて火災検出を
行うようにしている。上記複数種類のニオイ・センサ
を、それぞれ膜厚の異なる同一材質の金属酸化物（例え
ば酸化第二錫）の膜を有するセルから成るものとした場
合に優れた効果が期待できる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は火災検出装置に関し、特
に、環境中のニオイから火災を検出する型の火災検出装
置に関するものである。
に、環境中のニオイから火災を検出する型の火災検出装
置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】最近火災検出において、オフィスや工場
で各種の換気方式が取り入れられ換気流下で従来の煙セ
ンサを用いて火災を検出することが難しくなってきた。
また、近年コンピュータ、電子機器内での火災が報告さ
れ、室内に煙が拡散する前の状態、すなわち装置内の電
子回路基板等が燻焼している状態で異常を発見し拡大す
るのを抑制したいとの要望が強くなっている。すなわ
ち、火災になる前の環境の異常を素早く見付ける効果的
な方法が存在すれば、火災が起きる可能性は大幅に減少
する。材料を徐々に加熱すると、煙の発生に先立ち臭い
が発生するので、この焦げ臭いニオイを選択的に検出で
きれば非常に早い時点で火災を感知することが可能であ
る。
で各種の換気方式が取り入れられ換気流下で従来の煙セ
ンサを用いて火災を検出することが難しくなってきた。
また、近年コンピュータ、電子機器内での火災が報告さ
れ、室内に煙が拡散する前の状態、すなわち装置内の電
子回路基板等が燻焼している状態で異常を発見し拡大す
るのを抑制したいとの要望が強くなっている。すなわ
ち、火災になる前の環境の異常を素早く見付ける効果的
な方法が存在すれば、火災が起きる可能性は大幅に減少
する。材料を徐々に加熱すると、煙の発生に先立ち臭い
が発生するので、この焦げ臭いニオイを選択的に検出で
きれば非常に早い時点で火災を感知することが可能であ
る。
【０００３】ニオイ・センサを用いてニオイの種類を識
別する研究が盛んに行われているが、ニオイの識別は、
簡単な器材では不可能で、ガスクロマトグラフィやマス
スペクトルメータ等の高価で複雑な器材を使用して分子
量として検出しているのが現状である。また、普通に用
いられる、酸化第二錫ＳｎＯ2を用いたガスセンサで
は、ニオイに対する選択性がほとんどみられず、このセ
ンサにより焦げ臭を識別して火災検出を行うことは行わ
れていない。
別する研究が盛んに行われているが、ニオイの識別は、
簡単な器材では不可能で、ガスクロマトグラフィやマス
スペクトルメータ等の高価で複雑な器材を使用して分子
量として検出しているのが現状である。また、普通に用
いられる、酸化第二錫ＳｎＯ2を用いたガスセンサで
は、ニオイに対する選択性がほとんどみられず、このセ
ンサにより焦げ臭を識別して火災検出を行うことは行わ
れていない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、ニオイ・セ
ンサに応答し易い日常良く使われる有機溶剤のニオイ等
の環境中のニオイと焦げ臭との識別を精度良く行って、
焦げ臭による火災検出を、誤報等の無い精度の高いもの
にすることを目的とする。
ンサに応答し易い日常良く使われる有機溶剤のニオイ等
の環境中のニオイと焦げ臭との識別を精度良く行って、
焦げ臭による火災検出を、誤報等の無い精度の高いもの
にすることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】そのため、本発明によれ
ば、複数種類の薄膜ニオイ・センサと、ニューラルネッ
トのバックプロパゲーションのようなパターン識別を得
意とする手段とを使用して各種のニオイを精度良く検出
して火災検出を行うようにしている。
ば、複数種類の薄膜ニオイ・センサと、ニューラルネッ
トのバックプロパゲーションのようなパターン識別を得
意とする手段とを使用して各種のニオイを精度良く検出
して火災検出を行うようにしている。
【０００６】具体的には、本発明によれば、種類の異な
る複数のニオイ・センサと、該複数のニオイ・センサか
らのセンサ信号を入力し、環境中のニオイにおける焦げ
臭の確度を判別して該焦げ臭の確度を表す信号を出力す
る、例えばニューラルネットであって良い手段と、該出
力された焦げ臭の確度を表す信号に基づいて火災判断を
行う火災判別手段とを備えたことを特徴とする火災検出
装置が提供される。
る複数のニオイ・センサと、該複数のニオイ・センサか
らのセンサ信号を入力し、環境中のニオイにおける焦げ
臭の確度を判別して該焦げ臭の確度を表す信号を出力す
る、例えばニューラルネットであって良い手段と、該出
力された焦げ臭の確度を表す信号に基づいて火災判断を
行う火災判別手段とを備えたことを特徴とする火災検出
装置が提供される。
【０００７】また、本発明によれば、種類の異なる複数
のニオイ・センサと、該複数のニオイ・センサからのセ
ンサ信号を入力し、環境中のニオイにおける焦げ臭の確
度及び焦げ臭以外の環境中のニオイの確度を判別して、
該焦げ臭の確度を表す信号及び焦げ臭以外の環境中のニ
オイの確度を表す信号を出力する、例えばニューラルネ
ットであって良い手段と、該出力された焦げ臭の確度を
表す信号及び焦げ臭以外の環境中のニオイの確度を表す
信号に基づいて火災判断を行う火災判別手段とを備えた
ことを特徴とする火災検出装置が提供される。
のニオイ・センサと、該複数のニオイ・センサからのセ
ンサ信号を入力し、環境中のニオイにおける焦げ臭の確
度及び焦げ臭以外の環境中のニオイの確度を判別して、
該焦げ臭の確度を表す信号及び焦げ臭以外の環境中のニ
オイの確度を表す信号を出力する、例えばニューラルネ
ットであって良い手段と、該出力された焦げ臭の確度を
表す信号及び焦げ臭以外の環境中のニオイの確度を表す
信号に基づいて火災判断を行う火災判別手段とを備えた
ことを特徴とする火災検出装置が提供される。
【０００８】なお、前記焦げ臭以外の環境中のニオイの
確度は、有機溶剤のニオイの確度とすることができる。
また、前記複数のニオイ・センサは、膜厚の異なる同一
材質の金属酸化物の膜を有するセルから成るものとする
ことができ、また、該同一材質の金属酸化物は酸化第二
錫（ＳｎＯ2）とすることができる。
確度は、有機溶剤のニオイの確度とすることができる。
また、前記複数のニオイ・センサは、膜厚の異なる同一
材質の金属酸化物の膜を有するセルから成るものとする
ことができ、また、該同一材質の金属酸化物は酸化第二
錫（ＳｎＯ2）とすることができる。
【０００９】
【作用】複数種類のニオイ・センサからの信号を基に、
ニューラルネット等のパターン識別を得意とする手段を
用いて焦げ臭の確度を正確に得、該焦げ臭の確度及び／
または他の環境中のニオイの確度に基づいて火災検出を
行うようにしたので、火災検出を迅速かつ正確に行うこ
とができる。
ニューラルネット等のパターン識別を得意とする手段を
用いて焦げ臭の確度を正確に得、該焦げ臭の確度及び／
または他の環境中のニオイの確度に基づいて火災検出を
行うようにしたので、火災検出を迅速かつ正確に行うこ
とができる。
【００１０】また、複数種類のニオイ・センサを、膜厚
の異なる同一材質の金属酸化物の膜を有するセルから成
り、かつ該同一材質の金属酸化物を酸化第二錫とした場
合には、そのような２種類のニオイ・センサを作成して
実験を行った結果、それら２種類のニオイ・センサから
のセンサ信号に基づいて、燻焼時の焦げ臭とアルコール
等の有機溶剤のニオイとを明確に識別できることが分か
った。
の異なる同一材質の金属酸化物の膜を有するセルから成
り、かつ該同一材質の金属酸化物を酸化第二錫とした場
合には、そのような２種類のニオイ・センサを作成して
実験を行った結果、それら２種類のニオイ・センサから
のセンサ信号に基づいて、燻焼時の焦げ臭とアルコール
等の有機溶剤のニオイとを明確に識別できることが分か
った。
【００１１】このことから火災の極初期から発生する焦
げ臭と、普通の環境下で存在するニオイとを２個以上の
薄膜センサを使って識別するシステムをニューラルネッ
ト等の判別手段を用いて作成することにより、極初期の
燻焼火災を確実に検出することが可能である。
げ臭と、普通の環境下で存在するニオイとを２個以上の
薄膜センサを使って識別するシステムをニューラルネッ
ト等の判別手段を用いて作成することにより、極初期の
燻焼火災を確実に検出することが可能である。
【００１２】
【実施例】以下、それぞれ膜厚が異なる同一材質の膜を
有する２つのセンサ部からのセンサ信号に基づきニオイ
を判別するものを例にとって、本発明の実施例について
説明する。
有する２つのセンサ部からのセンサ信号に基づきニオイ
を判別するものを例にとって、本発明の実施例について
説明する。
【００１３】本実施例では図１に示すニオイ・センサを
用いる。図１に示されたニオイ・センサにおいて、アル
ミナ基板１０上にはＰｔ（プラチナ）が電極１２、１４
及び１６としてスパッタリングされており、また、アル
ミナ基板１０の反対側の面上には、ヒータ１８として用
いるために同じくＰｔがスパッタリングされている。セ
ンサのＰｔ電極１２、１４及び１６にはそれぞれリード
線２４、２６及び２８が結合されている。
用いる。図１に示されたニオイ・センサにおいて、アル
ミナ基板１０上にはＰｔ（プラチナ）が電極１２、１４
及び１６としてスパッタリングされており、また、アル
ミナ基板１０の反対側の面上には、ヒータ１８として用
いるために同じくＰｔがスパッタリングされている。セ
ンサのＰｔ電極１２、１４及び１６にはそれぞれリード
線２４、２６及び２８が結合されている。
【００１４】アルミナ基板１０上にはさらに、スパッタ
リングにより、ＳｎＯ2（酸化第二錫)膜の膜厚の異なる
２つのセルが形成されており、第１のセル２０は、Ｓｎ
Ｏ2の２５００Åの膜厚を有し、第２のセル２２は、Ｓ
ｎＯ2の１０００Åの膜厚を有する。第１のセル２０
は、厚膜の第１のセンサ部Ｓ１として用いられ、第２の
セル２２は、薄膜の第２のセンサ部Ｓ２として用いられ
る。ニオイ・センサの電気的回路構成が図２に示されて
いる。
リングにより、ＳｎＯ2（酸化第二錫)膜の膜厚の異なる
２つのセルが形成されており、第１のセル２０は、Ｓｎ
Ｏ2の２５００Åの膜厚を有し、第２のセル２２は、Ｓ
ｎＯ2の１０００Åの膜厚を有する。第１のセル２０
は、厚膜の第１のセンサ部Ｓ１として用いられ、第２の
セル２２は、薄膜の第２のセンサ部Ｓ２として用いられ
る。ニオイ・センサの電気的回路構成が図２に示されて
いる。
【００１５】次に、このような構成のニオイ・センサを
用いた本発明の作用について説明する。
用いた本発明の作用について説明する。
【００１６】ニオイ・センサのヒータ１８に電圧をか
け、ＳｎＯ2がスパッタリングされている側の面上が３
００℃になるようにして各種のニオイに対する、厚膜セ
ンサ部Ｓ１及び薄膜センサ部Ｓ２の応答、すなわち出力
ＯＵＴ１及びＯＵＴ２における電圧値の読みを調べる
と、図３のようになった。図３において、縦軸は、厚い
膜厚のセンサ部出力ＯＵＴ１を表し、横軸は、薄い膜厚
のセンサ部出力ＯＵＴ２を表す。
け、ＳｎＯ2がスパッタリングされている側の面上が３
００℃になるようにして各種のニオイに対する、厚膜セ
ンサ部Ｓ１及び薄膜センサ部Ｓ２の応答、すなわち出力
ＯＵＴ１及びＯＵＴ２における電圧値の読みを調べる
と、図３のようになった。図３において、縦軸は、厚い
膜厚のセンサ部出力ＯＵＴ１を表し、横軸は、薄い膜厚
のセンサ部出力ＯＵＴ２を表す。
【００１７】図３において、番号〜10は、これら材料
を燻焼させた場合に発するニオイに対するセンサ出力の
軌跡であり、番号11〜(25)は燻焼させず自然の状態で発
するニオイに対するセンサ出力の軌跡である。特に番号
13〜(25)の材料は有機溶剤が発するニオイに対するもの
である。図３から分かるように、番号〜10の材料を燻
焼させた場合のセンサ出力は、薄膜センサ部Ｓ２による
出力よりも厚膜センサ部Ｓ１による出力が感度が良く、
従って、時間の経過と共に図３のほぼ縦軸に沿って立ち
上がっている。
を燻焼させた場合に発するニオイに対するセンサ出力の
軌跡であり、番号11〜(25)は燻焼させず自然の状態で発
するニオイに対するセンサ出力の軌跡である。特に番号
13〜(25)の材料は有機溶剤が発するニオイに対するもの
である。図３から分かるように、番号〜10の材料を燻
焼させた場合のセンサ出力は、薄膜センサ部Ｓ２による
出力よりも厚膜センサ部Ｓ１による出力が感度が良く、
従って、時間の経過と共に図３のほぼ縦軸に沿って立ち
上がっている。
【００１８】また、番号13〜(25)の有機溶剤により発せ
られるニオイは、逆に、薄膜センサ部Ｓ２の方が感度が
良く、厚膜センサ部Ｓ１の出力は時間の経過と共に後か
ら僅かに立ち上がってくる様子が示されている。このよ
うに番号13〜(25)の材料が発するニオイは、図３におい
て、横軸に沿った曲線となっている。また、番号11のタ
バコの吸いさし及び12のコーヒーパウダは、立ち上がり
の様子が、有機溶剤の材料に対するものよりも、材料
〜10の燻焼させたものの方に接近しているが、これは、
これら材料が一旦燃焼もしくは燻焼させたものであるか
らであると考えられる。
られるニオイは、逆に、薄膜センサ部Ｓ２の方が感度が
良く、厚膜センサ部Ｓ１の出力は時間の経過と共に後か
ら僅かに立ち上がってくる様子が示されている。このよ
うに番号13〜(25)の材料が発するニオイは、図３におい
て、横軸に沿った曲線となっている。また、番号11のタ
バコの吸いさし及び12のコーヒーパウダは、立ち上がり
の様子が、有機溶剤の材料に対するものよりも、材料
〜10の燻焼させたものの方に接近しているが、これは、
これら材料が一旦燃焼もしくは燻焼させたものであるか
らであると考えられる。
【００１９】このように図１に示すような膜厚の異なる
センサ部を用いれば、ニオイの質もしくは種類に応じて
センサ部の出力値パターンが或る規則性をもって異なる
ので、これら出力値のパターンを識別することにより、
ニオイの種類、特に図３の実施例では、材料の燻焼時に
発生する焦げ臭と有機溶剤のニオイとを区別することが
可能である。
センサ部を用いれば、ニオイの質もしくは種類に応じて
センサ部の出力値パターンが或る規則性をもって異なる
ので、これら出力値のパターンを識別することにより、
ニオイの種類、特に図３の実施例では、材料の燻焼時に
発生する焦げ臭と有機溶剤のニオイとを区別することが
可能である。
【００２０】従って、例えば、第２の薄膜センサ部Ｓ２
の出力値に比して第１の厚膜センサ部Ｓ１の出力値が高
くなる程、焦げ臭の確度が高く有機溶剤のニオイの確度
が低くなるよう、また、第１の厚膜センサ部Ｓ１の出力
値に比して第２の薄膜センサ部Ｓ２の出力値が高くなる
程、焦げ臭の確度が低く有機溶剤のニオイの確度が高く
なるように、第１の厚膜センサＳ１及び第２の薄膜セン
サＳ２の出力値の組合わせに対する確度を定義した定義
テーブルを作成し、このように定義された定義テーブル
の内容を例えばニューラルネットに学習させて覚え込ま
せれば、該ニューラルネットは、環境中の第１及び第２
のセンサＳ１及びＳ２の出力値を読み込み、それら読み
込んだ値のパターン判別から、環境中に存在する任意の
ニオイを判別することが可能となる。
の出力値に比して第１の厚膜センサ部Ｓ１の出力値が高
くなる程、焦げ臭の確度が高く有機溶剤のニオイの確度
が低くなるよう、また、第１の厚膜センサ部Ｓ１の出力
値に比して第２の薄膜センサ部Ｓ２の出力値が高くなる
程、焦げ臭の確度が低く有機溶剤のニオイの確度が高く
なるように、第１の厚膜センサＳ１及び第２の薄膜セン
サＳ２の出力値の組合わせに対する確度を定義した定義
テーブルを作成し、このように定義された定義テーブル
の内容を例えばニューラルネットに学習させて覚え込ま
せれば、該ニューラルネットは、環境中の第１及び第２
のセンサＳ１及びＳ２の出力値を読み込み、それら読み
込んだ値のパターン判別から、環境中に存在する任意の
ニオイを判別することが可能となる。
【００２１】そのような定義テーブルの例が図４に示さ
れている。この定義テーブルは、原則として、図３の原
点からの距離が等しい円弧線上にある点に対しては、原
点からその点まで引いた線と縦軸とが為す角度が小さい
程焦げ臭の確度が大きくなるように、また、原点からそ
の点まで引いた線と横軸とが為す角度が小さい程有機溶
剤の確度が大きくなるように、そして原点から引いた線
と縦軸とが為す角度が一定である点に対しては、原点か
らその点までの距離が大きい程焦げ臭並びに有機溶剤の
ニオイのいずれの確度も大きくなるように設定されてい
るが、このような原則に加えてさらに人間の経験的なも
のをも加味して作られている。
れている。この定義テーブルは、原則として、図３の原
点からの距離が等しい円弧線上にある点に対しては、原
点からその点まで引いた線と縦軸とが為す角度が小さい
程焦げ臭の確度が大きくなるように、また、原点からそ
の点まで引いた線と横軸とが為す角度が小さい程有機溶
剤の確度が大きくなるように、そして原点から引いた線
と縦軸とが為す角度が一定である点に対しては、原点か
らその点までの距離が大きい程焦げ臭並びに有機溶剤の
ニオイのいずれの確度も大きくなるように設定されてい
るが、このような原則に加えてさらに人間の経験的なも
のをも加味して作られている。
【００２２】図４の定義テーブルにおいて、「入力」の
欄には、ＳｎＯ2１０００Åの膜厚の第２のセンサ部
（薄膜センサ部）Ｓ２及びＳｎＯ2２５００Åの膜厚の
第１のセンサ部（厚膜センサ部）Ｓ１からのアナログの
センサ・レベルがそれぞれ０〜１の値に変換されて示さ
れており（センサ出力の０〜１０００ｍＶが０〜１に対
応）、右側の４つの欄の２欄には、２つのセンサからの
センサ・レベルの２６通りの組合わせパターンに応じた
焦げ臭の確度の定義値Ｄ１並びに有機溶剤のニオイの確
度の定義値Ｄ２が０〜１の値に変換されてそれぞれ示さ
れている。なお、図４の４つの欄の他の２欄には、学習
が終了して定義テーブルの内容を充分に覚え込んだニュ
ーラルネットに計算を行わせた場合の計算値、すなわち
２つのセンサからのセンサ・レベルの２６通りのパター
ンが入力された場合に学習済みのニューラルネットで計
算されて出力された焦げ臭の確度の計算値Ｃ１並びに有
機溶剤のニオイの確度の計算値Ｃ２も一緒に示されてい
る。
欄には、ＳｎＯ2１０００Åの膜厚の第２のセンサ部
（薄膜センサ部）Ｓ２及びＳｎＯ2２５００Åの膜厚の
第１のセンサ部（厚膜センサ部）Ｓ１からのアナログの
センサ・レベルがそれぞれ０〜１の値に変換されて示さ
れており（センサ出力の０〜１０００ｍＶが０〜１に対
応）、右側の４つの欄の２欄には、２つのセンサからの
センサ・レベルの２６通りの組合わせパターンに応じた
焦げ臭の確度の定義値Ｄ１並びに有機溶剤のニオイの確
度の定義値Ｄ２が０〜１の値に変換されてそれぞれ示さ
れている。なお、図４の４つの欄の他の２欄には、学習
が終了して定義テーブルの内容を充分に覚え込んだニュ
ーラルネットに計算を行わせた場合の計算値、すなわち
２つのセンサからのセンサ・レベルの２６通りのパター
ンが入力された場合に学習済みのニューラルネットで計
算されて出力された焦げ臭の確度の計算値Ｃ１並びに有
機溶剤のニオイの確度の計算値Ｃ２も一緒に示されてい
る。
【００２３】また、ニューラルネットが概念的に図５に
示されている。図５は、コンピュータ等の内部で行われ
るニューラルネットの作用を説明するためのものであ
り、このような構造のものが実際に存在するわけではな
い。バックプロパゲーション方式のいわゆるニューラル
ネットについては、本件出願人による例えば特開平２−
１０５２９９号公報に詳細に説明されているが、ここで
用いられるニューラルネットも同様の作用を有するもの
である。
示されている。図５は、コンピュータ等の内部で行われ
るニューラルネットの作用を説明するためのものであ
り、このような構造のものが実際に存在するわけではな
い。バックプロパゲーション方式のいわゆるニューラル
ネットについては、本件出願人による例えば特開平２−
１０５２９９号公報に詳細に説明されているが、ここで
用いられるニューラルネットも同様の作用を有するもの
である。
【００２４】本実施例におけるニューラルネットは、図
５に概念的に示されているように、２つのセンサ部Ｓ１
及びＳ２からのアナログデータをそれぞれ受ける２つの
入力層ＩＮｉ（ｉ＝１，２）と、５つの中間層ＩＭｊ
（ｊ＝１〜５）と、焦げ臭及び有機溶剤のニオイの計算
値をそれぞれ出力する２つの出力層ＯＴｋ（ｋ＝１，
２）とを有しており、各入力層と各中間層とをつなぐ１
０本の線並びに各中間層と各出力層とをつなぐ１０本の
線には、出力層ＯＴ1及びＯＴ2での出力値に寄与する程
度に応じてそれぞれ１０個の重付け値ωij及びνjkが付
与されている。
５に概念的に示されているように、２つのセンサ部Ｓ１
及びＳ２からのアナログデータをそれぞれ受ける２つの
入力層ＩＮｉ（ｉ＝１，２）と、５つの中間層ＩＭｊ
（ｊ＝１〜５）と、焦げ臭及び有機溶剤のニオイの計算
値をそれぞれ出力する２つの出力層ＯＴｋ（ｋ＝１，
２）とを有しており、各入力層と各中間層とをつなぐ１
０本の線並びに各中間層と各出力層とをつなぐ１０本の
線には、出力層ＯＴ1及びＯＴ2での出力値に寄与する程
度に応じてそれぞれ１０個の重付け値ωij及びνjkが付
与されている。
【００２５】ニューラルネットに定義テーブルの内容を
学習させるということは、図４のセンサ・レベルの２６
通りの組合わせパターンをニューラルネットの入力層か
ら入力させたときに出力層から出力される値が図４の対
応の定義値に一致するように、重付け値ωij、νjkを調
整するということである。これは実際はコンピュータを
用いて行われ、コンピュータで行われるそのような動作
を示すフローチャートが図６にネット構造作成プログラ
ムとして示されている。
学習させるということは、図４のセンサ・レベルの２６
通りの組合わせパターンをニューラルネットの入力層か
ら入力させたときに出力層から出力される値が図４の対
応の定義値に一致するように、重付け値ωij、νjkを調
整するということである。これは実際はコンピュータを
用いて行われ、コンピュータで行われるそのような動作
を示すフローチャートが図６にネット構造作成プログラ
ムとして示されている。
【００２６】すなわち、図６のフローチャートに示すネ
ット構造作成プログラムにより、図４の定義テーブルの
第１及び第２のセンサ入力をそれぞれ入力層ＩＮ1、Ｉ
Ｎ2に与え、それら入力に基づいて出力層ＯＴ1及びＯＴ
2から出力される値を、図４の焦げ臭の確度の定義値Ｄ
１及び有機溶剤のニオイの確度の定義値Ｄ２とそれぞれ
比較し、各比較結果の誤差が最小となるように各接続線
に付与された重付け値ωij及びνjkを変えていき、最終
的に比較結果の誤差が最小もしくはゼロとなった重付け
値がメモリ（以後、重付け値用メモリと称す）に格納さ
れて用いられる。このようにして２６点でしか示されて
いない図４の定義テーブルの関数の全体に非常に近似し
たものを図５のネット構造に教え込ませることが可能で
ある。このようにして定義テーブルの内容がネット構造
に教え込まされると、以後はセンサＳ１及びＳ２の入力
に対し該重付け値用メモリに格納された重付け値を用い
て演算を行うことにより、焦げ臭及び有機溶剤のニオイ
の確度の計算値を正確に得ることができる。
ット構造作成プログラムにより、図４の定義テーブルの
第１及び第２のセンサ入力をそれぞれ入力層ＩＮ1、Ｉ
Ｎ2に与え、それら入力に基づいて出力層ＯＴ1及びＯＴ
2から出力される値を、図４の焦げ臭の確度の定義値Ｄ
１及び有機溶剤のニオイの確度の定義値Ｄ２とそれぞれ
比較し、各比較結果の誤差が最小となるように各接続線
に付与された重付け値ωij及びνjkを変えていき、最終
的に比較結果の誤差が最小もしくはゼロとなった重付け
値がメモリ（以後、重付け値用メモリと称す）に格納さ
れて用いられる。このようにして２６点でしか示されて
いない図４の定義テーブルの関数の全体に非常に近似し
たものを図５のネット構造に教え込ませることが可能で
ある。このようにして定義テーブルの内容がネット構造
に教え込まされると、以後はセンサＳ１及びＳ２の入力
に対し該重付け値用メモリに格納された重付け値を用い
て演算を行うことにより、焦げ臭及び有機溶剤のニオイ
の確度の計算値を正確に得ることができる。
【００２７】今、入力層ＩＮｉと中間層ＩＭｊとの間の
重付け値ωij及び中間層ＩＭｊと出力層ＯＴｋとの間の
重付け値νjk（ｉ＝１，２、ｊ＝１〜５、ｋ＝１，２）
はそれぞれ正、ゼロ、負の値をとるものとすると、入力
層ＩＮｉにおける入力値をＩＮｉで表わせば、中間層Ｉ
Ｍｊに対する入力の総和ＮＥＴ1(j)は以下の式１で表さ
れる。
重付け値ωij及び中間層ＩＭｊと出力層ＯＴｋとの間の
重付け値νjk（ｉ＝１，２、ｊ＝１〜５、ｋ＝１，２）
はそれぞれ正、ゼロ、負の値をとるものとすると、入力
層ＩＮｉにおける入力値をＩＮｉで表わせば、中間層Ｉ
Ｍｊに対する入力の総和ＮＥＴ1(j)は以下の式１で表さ
れる。
【００２８】
【数１】
【００２９】この値ＮＥＴ1(j)を、例えばシグモイド(s
igmoid)関数により０〜１の値に変換し、それをＩＭｊ
で表わすこととすると、以下の式２で表される。
igmoid)関数により０〜１の値に変換し、それをＩＭｊ
で表わすこととすると、以下の式２で表される。
【００３０】
【数２】
【００３１】同様に、出力層ＯＴｋに対する入力の総和
ＮＥＴ2(k)は、以下の式３で表される。
ＮＥＴ2(k)は、以下の式３で表される。
【００３２】
【数３】
【００３３】この値ＮＥＴ2(k)を同じくシグモイド関数
により０〜１の値に変換し、それをＯＴｋで表わすこと
とすると、以下の式４で表される。
により０〜１の値に変換し、それをＯＴｋで表わすこと
とすると、以下の式４で表される。
【００３４】
【数４】
【００３５】このように図５のネット構造における入力
値ＩＮ1、ＩＮ2と、出力値ＯＴ1、ＯＴ2との関係は、重
付け値を用いて式１〜式４のように表わされる。ここ
に、γ1及びγ2はシグモイド曲線の調整係数であり、本
実施例ではγ1＝１.０、γ＝１.２に適当に選択されて
いる。
値ＩＮ1、ＩＮ2と、出力値ＯＴ1、ＯＴ2との関係は、重
付け値を用いて式１〜式４のように表わされる。ここ
に、γ1及びγ2はシグモイド曲線の調整係数であり、本
実施例ではγ1＝１.０、γ＝１.２に適当に選択されて
いる。
【００３６】ネット構造作成プログラムにおいては、ま
ず、図４の定義テーブルの２６通りのセンサ入力のパタ
ーン組合わせのうちの１つが入力層に与えられたとき、
上述の式１〜式４で計算されて出力層から出力される実
際の出力ＯＴ1、ＯＴ2が、図４の焦げ臭の定義値Ｄ１及
び有機溶剤のニオイの定義値Ｄ２とそれぞれ比較され、
そのときの各出力層におけるそれぞれの誤差の和 Ｅm
(m＝１〜２６)を下記の式５で表わす。
ず、図４の定義テーブルの２６通りのセンサ入力のパタ
ーン組合わせのうちの１つが入力層に与えられたとき、
上述の式１〜式４で計算されて出力層から出力される実
際の出力ＯＴ1、ＯＴ2が、図４の焦げ臭の定義値Ｄ１及
び有機溶剤のニオイの定義値Ｄ２とそれぞれ比較され、
そのときの各出力層におけるそれぞれの誤差の和 Ｅm
(m＝１〜２６)を下記の式５で表わす。
【００３７】
【数５】
【００３８】ここに、ＯＴｋは前述の式４で求められた
値である。誤差の和Ｅmを図４の定義テーブルの２６通
りの組合わせすべてについて合計した値Ｅは、下記の式
６となる。
値である。誤差の和Ｅmを図４の定義テーブルの２６通
りの組合わせすべてについて合計した値Ｅは、下記の式
６となる。
【００３９】
【数６】
【００４０】最後に、図６に示すネット構造作成プログ
ラムを何回か繰り返すことにより、式６における値Ｅが
ゼロもしくは最小となるように、重付け値用メモリに格
納されている重付け値を調整変更していき、最終的に、
重付け値用メモリには、値Ｅがゼロもしくは最小となっ
た重付け値が記憶される。この重付け値用メモリを用い
ることにより、または、この重付け値用メモリの内容を
他のＲＡＭもしくはＲＯＭにコピーして用いることによ
り、ニオイ判別もしくは火災検出を行う際に用いられ得
る。
ラムを何回か繰り返すことにより、式６における値Ｅが
ゼロもしくは最小となるように、重付け値用メモリに格
納されている重付け値を調整変更していき、最終的に、
重付け値用メモリには、値Ｅがゼロもしくは最小となっ
た重付け値が記憶される。この重付け値用メモリを用い
ることにより、または、この重付け値用メモリの内容を
他のＲＡＭもしくはＲＯＭにコピーして用いることによ
り、ニオイ判別もしくは火災検出を行う際に用いられ得
る。
【００４１】図７及び図８は、図４の定義テーブルの内
容の教育を終了したニューラルネットを用いて、センサ
入力の各種組合わせパターンを与えたときに出力される
確度を表すもので、Ｙ軸に薄膜センサＳ２の出力ＯＵＴ
２を０〜１に変換した値を、Ｘ軸に厚膜センサＳ１の出
力ＯＵＴ１を０〜１に変換した値をそれぞれ示し、そし
てＺ軸には、図７の場合は焦げ臭の確度の０〜１の値
を、図８の場合は有機溶剤のニオイの確度の０〜１の値
をそれぞれ示している。図７及び図８におけるメッシュ
が、任意のセンサ入力に対しニューラルネットにより計
算された確度の大きさを表し、メッシュ上の線もしくは
点線は、特定の物質による焦げ臭もしくは特定の有機溶
剤のニオイを表す。図９には、各物質ごとのニオイに対
する最大の確度値、すなわちＺ軸における最大値が％表
示で示されている。番号１〜１１のものは、１０℃／分
の速度で加熱燻焼させてニオイを発生させた場合であ
る。
容の教育を終了したニューラルネットを用いて、センサ
入力の各種組合わせパターンを与えたときに出力される
確度を表すもので、Ｙ軸に薄膜センサＳ２の出力ＯＵＴ
２を０〜１に変換した値を、Ｘ軸に厚膜センサＳ１の出
力ＯＵＴ１を０〜１に変換した値をそれぞれ示し、そし
てＺ軸には、図７の場合は焦げ臭の確度の０〜１の値
を、図８の場合は有機溶剤のニオイの確度の０〜１の値
をそれぞれ示している。図７及び図８におけるメッシュ
が、任意のセンサ入力に対しニューラルネットにより計
算された確度の大きさを表し、メッシュ上の線もしくは
点線は、特定の物質による焦げ臭もしくは特定の有機溶
剤のニオイを表す。図９には、各物質ごとのニオイに対
する最大の確度値、すなわちＺ軸における最大値が％表
示で示されている。番号１〜１１のものは、１０℃／分
の速度で加熱燻焼させてニオイを発生させた場合であ
る。
【００４２】図５に概念的に示したネット構造に対する
図４の定義テーブルの教育が終了すると、すなわち１本
１本の重付け値の調整が終了すると、実際のニオイ判別
もしくは火災検出の際には、後述するネット構造計算プ
ログラムにより、各センサ部からの入力値をネット構造
に与え、上述の式１〜式４を用いて各出力層から得られ
る値を計算により求めることにより、焦げ臭の計算値及
び有機溶剤のニオイの確度の計算値がそれぞれ求められ
る。例えば、火災検出を行う際には、このようにして求
められた焦げ臭の計算値を或る基準値と比較し、該基準
値以上であれば火災発生と判断するようにすることがで
きる。
図４の定義テーブルの教育が終了すると、すなわち１本
１本の重付け値の調整が終了すると、実際のニオイ判別
もしくは火災検出の際には、後述するネット構造計算プ
ログラムにより、各センサ部からの入力値をネット構造
に与え、上述の式１〜式４を用いて各出力層から得られ
る値を計算により求めることにより、焦げ臭の計算値及
び有機溶剤のニオイの確度の計算値がそれぞれ求められ
る。例えば、火災検出を行う際には、このようにして求
められた焦げ臭の計算値を或る基準値と比較し、該基準
値以上であれば火災発生と判断するようにすることがで
きる。
【００４３】図４の定義テーブルの内容を図５に概念的
に示すニューラルネットに学習させ、その学習結果に基
づいて環境中のニオイを判別することから火災監視を行
う火災検出装置の例を図１０に示す。図１０の実施例に
おける火災検出装置は、火災受信機ＲＥには信号兼電源
線Ｌを介して複数個の火災感知器ＤＥ1〜ＤＥNが接続さ
れており、各火災感知器は火災受信機ＲＥからのポーリ
ング信号に応答して火災信号等の状態信号を火災受信機
に返送するシステムであり、図５に示すようなニューラ
ルネット構造に基づき計算を行って環境中のニオイを判
別する機能は各火災感知器側に設けられていて、その判
別結果を火災受信機ＲＥに送出するようにしたものを示
している。勿論、各火災感知器がセンサ・データをその
まま火災受信機ＲＥに送出し、ニオイもしくは火災判別
は火災受信機ＲＥ側で行うようにすることもできる。な
お、火災感知器ＤＥ1〜ＤＥN は同じ構成であり、火災
感知器ＤＥ1についてのみ内部構成を詳細に示してい
る。
に示すニューラルネットに学習させ、その学習結果に基
づいて環境中のニオイを判別することから火災監視を行
う火災検出装置の例を図１０に示す。図１０の実施例に
おける火災検出装置は、火災受信機ＲＥには信号兼電源
線Ｌを介して複数個の火災感知器ＤＥ1〜ＤＥNが接続さ
れており、各火災感知器は火災受信機ＲＥからのポーリ
ング信号に応答して火災信号等の状態信号を火災受信機
に返送するシステムであり、図５に示すようなニューラ
ルネット構造に基づき計算を行って環境中のニオイを判
別する機能は各火災感知器側に設けられていて、その判
別結果を火災受信機ＲＥに送出するようにしたものを示
している。勿論、各火災感知器がセンサ・データをその
まま火災受信機ＲＥに送出し、ニオイもしくは火災判別
は火災受信機ＲＥ側で行うようにすることもできる。な
お、火災感知器ＤＥ1〜ＤＥN は同じ構成であり、火災
感知器ＤＥ1についてのみ内部構成を詳細に示してい
る。
【００４４】図１０の火災感知器ＤＥ1において、ＭＰ
Ｕ１はマイクロプロセッサであり、該マイクロプロセッ
サＭＰＵ１には、作業用メモリＲＡＭ１、プログラム格
納用メモリＲＯＭ１１、各種定数格納用メモリＲＯＭ１
２、図５で説明した重付け値用メモリからコピーされた
重付け値を格納している重付け値用メモリＲＯＭ１３、
自己アドレス用メモリＲＯＭ１４、火災受信機ＲＥとの
送受信を行う送受信部ＴＲＸ１、等が接続されて示され
ており、また、図１及び２で説明した第１及び第２のニ
オイ・センサ部Ｓ１及びＳ２が火災センサＦＳとして接
続されて示されている。点線で示した自己アドレス設定
用のスイッチＤＩＰは必要に応じて接続され得る。な
お、ＩＦ１１〜ＩＦ１５はインターフェースである。
Ｕ１はマイクロプロセッサであり、該マイクロプロセッ
サＭＰＵ１には、作業用メモリＲＡＭ１、プログラム格
納用メモリＲＯＭ１１、各種定数格納用メモリＲＯＭ１
２、図５で説明した重付け値用メモリからコピーされた
重付け値を格納している重付け値用メモリＲＯＭ１３、
自己アドレス用メモリＲＯＭ１４、火災受信機ＲＥとの
送受信を行う送受信部ＴＲＸ１、等が接続されて示され
ており、また、図１及び２で説明した第１及び第２のニ
オイ・センサ部Ｓ１及びＳ２が火災センサＦＳとして接
続されて示されている。点線で示した自己アドレス設定
用のスイッチＤＩＰは必要に応じて接続され得る。な
お、ＩＦ１１〜ＩＦ１５はインターフェースである。
【００４５】図１０に示した火災検出装置の動作を図１
１に示すフローチャートをも用いて説明する。ｎ 番火
災感知器ＤＥｎに対する火災監視動作について説明する
と、データの読込時刻になったら（ステップ７０６の
Ｙ）、火災センサＦＳ、すなわち第１のセンサ部Ｓ１及
び第２のセンサ部Ｓ２からデータを読込み、それら読込
まれたセンサ・レベルは作業用領域ＲＡＭ１に一時格納
されて０〜１の値ＩＮi（i＝１、２）に変換され（ステ
ップ７０８〜７１４）、次に、図１２に示すネット構造
計算プログラム８００が行われる。
１に示すフローチャートをも用いて説明する。ｎ 番火
災感知器ＤＥｎに対する火災監視動作について説明する
と、データの読込時刻になったら（ステップ７０６の
Ｙ）、火災センサＦＳ、すなわち第１のセンサ部Ｓ１及
び第２のセンサ部Ｓ２からデータを読込み、それら読込
まれたセンサ・レベルは作業用領域ＲＡＭ１に一時格納
されて０〜１の値ＩＮi（i＝１、２）に変換され（ステ
ップ７０８〜７１４）、次に、図１２に示すネット構造
計算プログラム８００が行われる。
【００４６】ネット構造計算プログラム８００において
は、前述の式１に従ってＮＥＴ1(j)を計算して（ステッ
プ８０３)、それを式２に従ってＩＭj の値に変換する
（ステップ８０４)。ＩＭ1〜ＩＭ5 までのすべてのＩＭ
j の値が決定されると（ステップ８０５のＹ)、次にそ
れらＩＭj の値を用い前述の式３に従ってＮＥＴ2(k)を
計算し（ステップ８０８)、それを式４に従ってＯＴk
の値に変換する（ステップ８０９)。ＯＴ1及びＯＴ2 の
すべてのＯＴk の値が決定されると（ステップ８１０の
Ｙ)、図１１のフローチャートに戻る。これらＯＴ1及び
ＯＴ2 の値はそれぞれ焦げ臭の確度及び有機溶剤のニオ
イの確度の実測値を表すこととなる。
は、前述の式１に従ってＮＥＴ1(j)を計算して（ステッ
プ８０３)、それを式２に従ってＩＭj の値に変換する
（ステップ８０４)。ＩＭ1〜ＩＭ5 までのすべてのＩＭ
j の値が決定されると（ステップ８０５のＹ)、次にそ
れらＩＭj の値を用い前述の式３に従ってＮＥＴ2(k)を
計算し（ステップ８０８)、それを式４に従ってＯＴk
の値に変換する（ステップ８０９)。ＯＴ1及びＯＴ2 の
すべてのＯＴk の値が決定されると（ステップ８１０の
Ｙ)、図１１のフローチャートに戻る。これらＯＴ1及び
ＯＴ2 の値はそれぞれ焦げ臭の確度及び有機溶剤のニオ
イの確度の実測値を表すこととなる。
【００４７】従って、図１１の各ステップではまず、Ｏ
Ｔ1が、各種定数テーブル記憶領域ＲＯＭ１２から読出
された火災確率の基準値Ａ（例えばＡ＝０.４とするこ
とができる）と比較され、ＯＴ1≧Ａであれば（ステッ
プ７１６のＹ）、火災信号がセットされると共に（ステ
ップ７１８)、ＯＴ2 が、同じく記憶領域ＲＯＭ１２か
ら読出された有機溶剤のニオイの基準値Ｂと比較され、
ＯＴ2≧Ｂであれば（ステップ７２０のＹ）、不快信号
がセットされる（ステップ７２２)。そしてこれらセッ
トされた信号は、次に火災受信機ＲＥからの呼出しが有
ったときに（ステップ７０２のＹ）、送受信部ＴＲＸ１
並びに伝送線路Ｌを介して火災受信機に送出される（ス
テップ７０４）。
Ｔ1が、各種定数テーブル記憶領域ＲＯＭ１２から読出
された火災確率の基準値Ａ（例えばＡ＝０.４とするこ
とができる）と比較され、ＯＴ1≧Ａであれば（ステッ
プ７１６のＹ）、火災信号がセットされると共に（ステ
ップ７１８)、ＯＴ2 が、同じく記憶領域ＲＯＭ１２か
ら読出された有機溶剤のニオイの基準値Ｂと比較され、
ＯＴ2≧Ｂであれば（ステップ７２０のＹ）、不快信号
がセットされる（ステップ７２２)。そしてこれらセッ
トされた信号は、次に火災受信機ＲＥからの呼出しが有
ったときに（ステップ７０２のＹ）、送受信部ＴＲＸ１
並びに伝送線路Ｌを介して火災受信機に送出される（ス
テップ７０４）。
【００４８】図１１の実施例では焦げ臭にのみ着目し、
焦げ臭の確度が例えば０.４以上となったときに、火災
発生と判別するようにしたものを示したが、火災判別方
法は他に次のようなものが考えられる。 １．焦げ臭の確度出力に変化が現れてから一定時間内に
確度レベルが０.４を越えたら火災と判断する。このよ
うにすれば、焦げ臭と有機溶剤のニオイとを判別して火
災を判別できる。 ２．焦げ臭の確度と有機溶剤のニオイの確度の各確度レ
ベルを利用して火災判別する方法（その１）： 例え
ば、焦げ臭確度レベルが０.１５以上で、かつ有機溶剤
のニオイの確度レベルが０.０１以下を火災判別レベル
とし、焦げ臭の確度出力に変化が現れてから一定時間内
に焦げ臭確度レベルが０.１５を越え、しかも有機溶剤
のニオイの確度レベルが０.０１以内であれば火災と判
断する。このようにすれば、火災判断をより正確に行え
ると共に、例えば、図１１の実施例のように単に焦げ臭
の確度を基準値と比較するだけでは、図９の番号１３の
タバコの吸いさしの場合は火災と判断してしまうが、こ
のような誤報も避けることができる。 ３．焦げ臭の確度と有機溶剤のニオイの確度の各確度レ
ベルを利用して火災判別する方法（その２）： 一定時
間内に得られた、焦げ臭の確度と有機溶剤のニオイの確
度とを計算し、その合計値が一定レベル、例えば０（こ
の場合は焦げ臭の確度の出力があることが条件）、ある
いは例えば０.１０を越えていたら火災と判断する。す
なわち、焦げ臭の確度と有機溶剤のニオイの確度とを各
別に加算処理し、焦げ臭の確度の加算値から有機溶剤の
ニオイの確度の加算値を減算し、その合計値が火災判断
レベルに達しているか否かを判断する。この場合、焦げ
臭の確度の加算値から有機溶剤のニオイの確度の加算値
を減算するときに、有機溶剤のニオイの確度の加算値に
係数を掛けても良い。
焦げ臭の確度が例えば０.４以上となったときに、火災
発生と判別するようにしたものを示したが、火災判別方
法は他に次のようなものが考えられる。 １．焦げ臭の確度出力に変化が現れてから一定時間内に
確度レベルが０.４を越えたら火災と判断する。このよ
うにすれば、焦げ臭と有機溶剤のニオイとを判別して火
災を判別できる。 ２．焦げ臭の確度と有機溶剤のニオイの確度の各確度レ
ベルを利用して火災判別する方法（その１）： 例え
ば、焦げ臭確度レベルが０.１５以上で、かつ有機溶剤
のニオイの確度レベルが０.０１以下を火災判別レベル
とし、焦げ臭の確度出力に変化が現れてから一定時間内
に焦げ臭確度レベルが０.１５を越え、しかも有機溶剤
のニオイの確度レベルが０.０１以内であれば火災と判
断する。このようにすれば、火災判断をより正確に行え
ると共に、例えば、図１１の実施例のように単に焦げ臭
の確度を基準値と比較するだけでは、図９の番号１３の
タバコの吸いさしの場合は火災と判断してしまうが、こ
のような誤報も避けることができる。 ３．焦げ臭の確度と有機溶剤のニオイの確度の各確度レ
ベルを利用して火災判別する方法（その２）： 一定時
間内に得られた、焦げ臭の確度と有機溶剤のニオイの確
度とを計算し、その合計値が一定レベル、例えば０（こ
の場合は焦げ臭の確度の出力があることが条件）、ある
いは例えば０.１０を越えていたら火災と判断する。す
なわち、焦げ臭の確度と有機溶剤のニオイの確度とを各
別に加算処理し、焦げ臭の確度の加算値から有機溶剤の
ニオイの確度の加算値を減算し、その合計値が火災判断
レベルに達しているか否かを判断する。この場合、焦げ
臭の確度の加算値から有機溶剤のニオイの確度の加算値
を減算するときに、有機溶剤のニオイの確度の加算値に
係数を掛けても良い。
【００４９】また、上記実施例では、ニオイ・センサと
してＳｎＯ2の２種類の膜厚を有したセルから成るもの
について説明したが、ニオイ・センサの膜厚の材質とし
てはＳｎＯ2に限るものではなく、他の種々の材質のも
のが用いられ得、また、異なった種類の材質から成るニ
オイ・センサを混合して用いるようにすることもでき
る。
してＳｎＯ2の２種類の膜厚を有したセルから成るもの
について説明したが、ニオイ・センサの膜厚の材質とし
てはＳｎＯ2に限るものではなく、他の種々の材質のも
のが用いられ得、また、異なった種類の材質から成るニ
オイ・センサを混合して用いるようにすることもでき
る。
【００５０】また、複数種類のニオイ・センサからのセ
ンサ信号に基づいてニオイの種類を判別するために、ニ
ューラルネットのバックプロパゲーション方式を用いた
ものを示したが、複数種類のニオイ・センサからのニオ
イ信号に基づいてパターン識別を行うことができる他の
手段、例えばテーブル等を用いるようにすることもでき
る。また、ファジー推論によって処理するようにしても
良い。
ンサ信号に基づいてニオイの種類を判別するために、ニ
ューラルネットのバックプロパゲーション方式を用いた
ものを示したが、複数種類のニオイ・センサからのニオ
イ信号に基づいてパターン識別を行うことができる他の
手段、例えばテーブル等を用いるようにすることもでき
る。また、ファジー推論によって処理するようにしても
良い。
【００５１】
【発明の効果】以上、本発明によれば、複数種類の薄膜
ニオイ・センサからの信号に基づき、ニューラルネット
のバックプロパゲーションのようなパターン識別を得意
とする手段を用いて各種のニオイを精度良く検出して火
災検出を行うようにしたので、かかる火災検出を迅速か
つ精度良く行うことができるという効果がある。また、
複数種類の薄膜ニオイ・センサとして、膜厚の異なる同
一材質の金属酸化物の膜を有するセルから成るものとし
た場合には、かかるニオイ・センサを簡単かつ小型に製
作することができるという効果もある。
ニオイ・センサからの信号に基づき、ニューラルネット
のバックプロパゲーションのようなパターン識別を得意
とする手段を用いて各種のニオイを精度良く検出して火
災検出を行うようにしたので、かかる火災検出を迅速か
つ精度良く行うことができるという効果がある。また、
複数種類の薄膜ニオイ・センサとして、膜厚の異なる同
一材質の金属酸化物の膜を有するセルから成るものとし
た場合には、かかるニオイ・センサを簡単かつ小型に製
作することができるという効果もある。
【図１】本発明の実施例に用いられるニオイ・センサを
示す概略構成図である。
示す概略構成図である。
【図２】図１に示したニオイ・センサの電気回路図であ
る。
る。
【図３】図１に示したニオイ・センサの特性を説明する
ためのグラフ図である。
ためのグラフ図である。
【図４】図３の特性を表すグラフ図から焦げ臭及び有機
溶剤のニオイの確度を定義して表す定義テーブルを示す
図である。
溶剤のニオイの確度を定義して表す定義テーブルを示す
図である。
【図５】本発明の実施例に用いられるニューラルネット
を概念的に説明するための図である。
を概念的に説明するための図である。
【図６】図５に示したニューラルネットに、図４に示し
た定義テーブルを覚え込ませるためのネット構造作成プ
ログラムを説明するためのフローチャートである。
た定義テーブルを覚え込ませるためのネット構造作成プ
ログラムを説明するためのフローチャートである。
【図７】図６に示したプログラムにより作成されたニュ
ーラルネットに各種のセンサ値を与えたときに、該ニュ
ーラルネットから出力される焦げ臭の確度を示す図であ
る。
ーラルネットに各種のセンサ値を与えたときに、該ニュ
ーラルネットから出力される焦げ臭の確度を示す図であ
る。
【図８】図６に示したプログラムにより作成されたニュ
ーラルネットに各種のセンサ値を与えたときに、該ニュ
ーラルネットから出力される有機溶剤のニオイの確度を
示す図である。
ーラルネットに各種のセンサ値を与えたときに、該ニュ
ーラルネットから出力される有機溶剤のニオイの確度を
示す図である。
【図９】図８及び図９における各種物質のニオイの確度
の最大値を示す図である。
の最大値を示す図である。
【図１０】本発明の一実施例による火災検出装置を示す
ブロック回路図である。
ブロック回路図である。
【図１１】図１０の動作を説明するためのフローチャー
トである。
トである。
【図１２】図１１の動作中に行われるネット構造計算プ
ログラムを説明するためのフローチャートである。
ログラムを説明するためのフローチャートである。
Ｓ１ 厚膜の第１のセンサ部
Ｓ２ 薄膜の第２のセンサ部
ＲＥ 火災受信機
ＤＥ1〜ＤＥN 複数個の火災感知器
ＭＰＵ１ マイクロプロセッサ
ＲＯＭ１１ プログラム格納用メモリ
ＲＯＭ１２ 各種定数テーブル記憶領域
ＲＯＭ１３ 重付け値用メモリ
Claims (5)
- 【請求項１】 種類の異なる複数のニオイ・センサと、 該複数のニオイ・センサからのセンサ信号を入力し、環
境中のニオイにおける焦げ臭の確度を判別して該焦げ臭
の確度を表す信号を出力する手段と、 該出力された焦げ臭の確度を表す信号に基づいて火災判
断を行う火災判別手段と、 を備えたことを特徴とする火災検出装置。 - 【請求項２】 種類の異なる複数のニオイ・センサと、 該複数のニオイ・センサからのセンサ信号を入力し、環
境中のニオイにおける焦げ臭の確度及び焦げ臭以外の環
境中のニオイの確度を判別して、該焦げ臭の確度を表す
信号及び焦げ臭以外の環境中のニオイの確度を表す信号
を出力する手段と、 該出力された焦げ臭の確度を表す信号及び焦げ臭以外の
環境中のニオイの確度を表す信号に基づいて火災判断を
行う火災判別手段と、 を備えたことを特徴とする火災検出装置。 - 【請求項３】 前記焦げ臭以外の環境中のニオイの確度
は、有機溶剤のニオイの確度である請求項２の火災検出
装置。 - 【請求項４】 前記複数のニオイ・センサは、膜厚の異
なる同一材質の金属酸化物の膜を有するセルから成る請
求項１ないし３いずれかの火災検出装置。 - 【請求項５】 前記同一材質の金属酸化物は、酸化第二
錫（ＳｎＯ2）である請求項４の火災検出装置。
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| JP3165990A JP2994088B2 (ja) | 1991-07-05 | 1991-07-05 | 火災検出装置 |
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|---|---|
| JPH0512580A true JPH0512580A (ja) | 1993-01-22 |
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ID=15822823
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| JP3165990A Expired - Fee Related JP2994088B2 (ja) | 1991-07-05 | 1991-07-05 | 火災検出装置 |
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| JP (1) | JP2994088B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0675468A1 (en) * | 1994-03-30 | 1995-10-04 | Nohmi Bosai Ltd. | Early stage fire detecting apparatus |
| US5757412A (en) * | 1995-07-13 | 1998-05-26 | Sony Corporation | Apparatus for producing optical disc and method of production thereof |
| US5801297A (en) * | 1993-09-17 | 1998-09-01 | Alpha M.O.S. | Methods and devices for the detection of odorous substances and applications |
| WO2021153566A1 (ja) * | 2020-01-30 | 2021-08-05 | 太陽誘電株式会社 | 匂い判定装置、匂い判定方法、および匂い判定システム |
-
1991
- 1991-07-05 JP JP3165990A patent/JP2994088B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5801297A (en) * | 1993-09-17 | 1998-09-01 | Alpha M.O.S. | Methods and devices for the detection of odorous substances and applications |
| US5918257A (en) * | 1993-09-17 | 1999-06-29 | Alpha M.O.S. | Methods and devices for the detection of odorous substances and applications |
| EP0675468A1 (en) * | 1994-03-30 | 1995-10-04 | Nohmi Bosai Ltd. | Early stage fire detecting apparatus |
| US5757412A (en) * | 1995-07-13 | 1998-05-26 | Sony Corporation | Apparatus for producing optical disc and method of production thereof |
| WO2021153566A1 (ja) * | 2020-01-30 | 2021-08-05 | 太陽誘電株式会社 | 匂い判定装置、匂い判定方法、および匂い判定システム |
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|---|---|
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