JPH0720503B2 - Fire determination device - Google Patents

Fire determination device

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JPH0720503B2
JPH0720503B2 JP7822587A JP7822587A JPH0720503B2 JP H0720503 B2 JPH0720503 B2 JP H0720503B2 JP 7822587 A JP7822587 A JP 7822587A JP 7822587 A JP7822587 A JP 7822587A JP H0720503 B2 JPH0720503 B2 JP H0720503B2
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Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、火災に特有な異なる物理的変化量を検出する
複数のセンサの検出信号に基づく位置ベクトルの時間変
化から火災を判断するようにした火災判断装置に関す
る。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Industrial field of application) The present invention determines a fire from the time change of a position vector based on the detection signals of a plurality of sensors that detect different physical changes specific to the fire. It relates to a fire determination device.

(従来技術) 従来、火災に特有な2以上のn種類の物理的変化量に基
づくn次空間のベクトル軌跡に基づいて火災を判断する
装置として本願出願人は特開昭61−49279号のものを提
案している。
(Prior Art) Conventionally, the applicant of the present application discloses a device for determining a fire based on a vector locus of an nth-order space based on two or more types of physical change amounts peculiar to a fire. Is proposed.

この装置にあっては、例えばセンサで温度と煙濃度を検
出し、この2つの検出値又はその予測値で与えられる2
次元空間のベクトルを演算し、2次空間に予め設定した
危険レベルを与える閉曲線をベクトルが付き破ったとき
に火災と判断するようにしている。
In this device, for example, the temperature and smoke density are detected by a sensor, and the two detected values or their predicted values are given as 2
A vector in the dimensional space is calculated, and a fire is determined when the vector breaks through a closed curve that gives a preset danger level in the secondary space.

(発明が解決しようとする問題点) しかしながら、このようなn種類の検出値又は予測値に
基づくn次元空間のベクトルから火災を判断する装置に
あっては、センサからの検出値をそのまま用いた場合に
は、検出値にはセンサ固有の時間的な揺ぎがノイズ分と
して含まれており、誤った火災判断を行なってしまう。
(Problems to be Solved by the Invention) However, in a device for judging a fire from a vector of an n-dimensional space based on such n kinds of detected values or predicted values, the detected value from the sensor is used as it is. In this case, the detected value includes a time fluctuation peculiar to the sensor as a noise component, and an erroneous fire determination is made.

そこで従来装置にあっては、例えばサンプリングされた
データの移動平均を求めてノイズ分を低減する所謂デジ
タルフィルタ処理を施すようにしているが、このような
デジタルフィルタ処理を行なってもn次元空間における
ベクトル軌跡の揺ぎを充分に抑えることができず、誤っ
た火災判断が出される恐れがあった。
Therefore, in the conventional device, for example, so-called digital filter processing is performed to obtain a moving average of sampled data to reduce the noise component. The fluctuation of the vector locus could not be suppressed sufficiently, and there was a risk that an incorrect fire judgment would be issued.

(問題点を解決するための手段) 本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたも
ので、センサの検出値にノイズ成分が含まれていてもn
次元空間におけるベクトル軌跡の時間的な揺ぎを無くし
てより正確な火災判断ができるようにした火災判断装置
を提供することを目的とする。
(Means for Solving Problems) The present invention has been made in view of such problems in the related art. Even if the detected value of the sensor includes a noise component, n
An object of the present invention is to provide a fire judging device capable of making more accurate fire judgment by eliminating temporal fluctuation of a vector locus in a dimensional space.

この目的を達成するため本発明にあっては、火災に特有
な2以上となるn種類の異なる物理的変化量を検出する
複数のセンサと;該センサで検出したn種類の検出値又
は該検出値に基づいて予測演算された予測値により定ま
るn次元空間のベクトルを一定時間毎に演算するベクト
ル演算手段と;該ベクトル演算手段で演算された複数の
位置ベクトルからn次元空間における重心位置を演算す
る重心演算手段と;該重心演算手段の重心位置で与えら
れるベクトルがn次元空間に予め設定した危険レベルを
与える閉曲面の内側にあるか外側にあるかで火災を判断
する火災判断手段と;を設けるようにしたものである。
In order to achieve this object, in the present invention, a plurality of sensors for detecting two or more n kinds of different physical change amounts peculiar to a fire; and n kinds of detection values detected by the sensors or the detection values Vector calculation means for calculating a vector of an n-dimensional space determined by a predicted value calculated based on the value at regular time intervals; and a barycentric position in the n-dimensional space calculated from a plurality of position vectors calculated by the vector calculation means. A center of gravity calculating means for controlling the center of gravity; and a fire determining means for determining a fire whether the vector given by the center of gravity of the center of gravity calculating means is inside or outside a closed curved surface giving a preset danger level in the n-dimensional space; Is provided.

(作用) このような構成を備えた本発明の火災判断装置にあって
は、複数のセンサからの検出値に個々にフィルタをかけ
るのではなく、一定時間毎に検出値から求めたn次元空
間における複数の位置ベクトルの重心位置を演算する1
又は複数回の重心処理を行ない、この重心処理によって
ノイズ分によるベクトル軌跡の時間的な揺ぎを抑えるこ
とができ、火災の進展に伴なうn次元空間でのベクトル
軌跡の時間的な変化を適切に捕えてより正確な火災判断
を行なうことができる。
(Operation) In the fire determination device of the present invention having such a configuration, the detected values from the plurality of sensors are not individually filtered, but the n-dimensional space obtained from the detected values at regular time intervals. Calculate centroid position of multiple position vectors in 1
Alternatively, the centroid processing is performed multiple times, and the temporal fluctuation of the vector locus due to noise can be suppressed by this centroid processing, and the temporal change of the vector locus in the n-dimensional space due to the progress of the fire can be suppressed. It can catch properly and make a more accurate fire judgment.

(実施例) 第1図は本発明の一実施例を示したブロック図である。(Embodiment) FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention.

まず構成を説明すると、1a,1b,・・・1nはセンサであ
り、センサ1a〜1nは温度、煙濃度、COガス濃度等の火災
に特有なn種類の異なった物理的変化量を検出し、検出
量に応じたアナログ信号を出力する。2a,2b,・・・2nは
センサ1a〜1n毎に設けた伝送装置であり、伝送装置2a〜
2nはセンサ1a〜1nからのアナログ検出信号をデジタル信
号に変換し、受信側にデジタル伝送する機能を有する。
勿論、受信側でA/D変換しても良い。
First, the configuration will be described. 1a, 1b, ... 1n are sensors, and the sensors 1a to 1n detect n kinds of different physical changes such as temperature, smoke concentration, and CO gas concentration, which are peculiar to a fire. , Outputs an analog signal according to the detected amount. 2a, 2b, ... 2n are transmission devices provided for each of the sensors 1a to 1n, and the transmission devices 2a to 2n
2n has a function of converting an analog detection signal from the sensors 1a to 1n into a digital signal and digitally transmitting it to the receiving side.
Of course, A / D conversion may be performed on the receiving side.

尚、異なったn種類の物理的変化量を検出するセンサ1a
〜1nは同じ警戒区域に設置されており、また同一条件の
もとに火災検出を行なうことができるようにするため、
近接された状態で設置されている。
It should be noted that the sensor 1a that detects different n types of physical change amounts
~ 1n are installed in the same warning area, and to enable fire detection under the same conditions,
It is installed in close proximity.

3は受信制御部であり、データサンプリング部4を備
え、データサンプリング部4にはセンサ1a〜1n側の伝送
装置2a〜2nからの出力ラインが接続されている。ここで
伝送装置2a〜2nとデータサンプリング部4との間のデジ
タル伝送としては、データサンプリング部4から順次伝
送装置2a〜2nを呼出してデジタルデータを伝送させるポ
ーリング方式、伝送装置2a〜2n側でアドレスコードと共
にデジタルデータを順次伝送させる方式、更には伝送装
置2a〜2nを独立の信号線を介してデータサンプリング部
4に接続する方式等、適宜のデジタル伝送方式を用いる
ことができる。
A reception control unit 3 includes a data sampling unit 4, and the data sampling unit 4 is connected to output lines from the transmission devices 2a to 2n on the sensor 1a to 1n side. Here, as the digital transmission between the transmission devices 2a to 2n and the data sampling unit 4, a polling method in which the data sampling unit 4 sequentially calls the transmission devices 2a to 2n to transmit the digital data, the transmission devices 2a to 2n side Appropriate digital transmission methods such as a method of sequentially transmitting digital data together with an address code and a method of connecting the transmission devices 2a to 2n to the data sampling unit 4 via independent signal lines can be used.

このようなデジタル伝送方式によりセンサ1a〜1nからの
データを受信したデータサンプリング部4のサンプリン
グデータは重心演算部5に与えられる。
The sampling data of the data sampling unit 4, which has received the data from the sensors 1a to 1n by such a digital transmission method, is given to the centroid computing unit 5.

重心演算部5はデータサンプリング部4より所定のサン
プリング周期で出力されるn種類のセンサデータを記憶
するバッファメモリを有し、バッファメモリに所定サン
プリング回数分のセンサデータが格納されるとn種類の
物理時変化量に応じたn次元空間におけるベクトル演算
及び演算された複数の位置ベクトルに基づいて重心位置
を演算する重心処理を行なう、 この重心演算部5における重心演算処理を説明すると次
のようになる。
The center-of-gravity calculation unit 5 has a buffer memory that stores n types of sensor data output from the data sampling unit 4 in a predetermined sampling cycle. The center-of-gravity calculation process in the center-of-gravity calculation unit 5 is performed as follows. Become.

今、データサンプリング部4より時刻tiで3種類のセン
サデータXi,Yi,Ziが与えられたとすると、これにより3
次元空間における位置ベクトルを演算し、例えばm個
(但し、m≧3)の位置ベクトルが得られたときに、 に基づいて重心位置Gn(Xi,Yi,Zi)を求める。
Now, if three kinds of sensor data Xi, Yi, and Zi are given from the data sampling unit 4 at time ti, it is possible to obtain 3
When a position vector in a three-dimensional space is calculated and, for example, m (where m ≧ 3) position vectors are obtained, The center of gravity position Gn (Xi, Yi, Zi) is calculated based on

尚、第(1)式においてnは重心処理の回数を示す。In the equation (1), n indicates the number of times of the center of gravity processing.

第2図は前記第(1)式においてn=4としたときの重
心処理の演算過程を示した説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a calculation process of the center of gravity processing when n = 4 in the equation (1).

まず第2図(a)はn=1となる1回目の重心処理を3
次元空間について示したもので、3つの位置ベクトルB
1,B2,B3の座標位置(ベクトル先端位置)をD1,D2,D3と
すると、この3つの座標位置D1〜D3を結ぶ3次元空間の
三角形の重心G1を演算する。
First, in FIG. 2 (a), the first center-of-gravity processing for n = 1 is
It shows the three-dimensional space, and three position vectors B
If the coordinate positions of 1, B2, B3 (vector tip positions) are D1, D2, D3, the center of gravity G1 of the triangle in the three-dimensional space connecting these three coordinate positions D1 to D3 is calculated.

第2図(b)は第2図(a)に加えて新たな位置ベクト
ルで示される座標位置D4が得られたときに座標位置D2,D
3,D4を結ぶ3次元空間の三角形の1回目重心G2を求め
る。
FIG. 2B shows coordinate positions D2, D when coordinate position D4 indicated by a new position vector is obtained in addition to FIG. 2A.
Find the first center of gravity G2 of the triangle in the three-dimensional space connecting 3 and D4.

更に、第2図(c)は第2図(b)に加えて新たな座標
位置D5が得られると、3つの座標位置D3,D4,D5を結んだ
3次元空間の三角形の1回目重心G3を求め、更に受信位
置G1,G2,G3を結んだ三角形からn=2となる重心処理で
ある2回目重心G4を求める。
Further, in FIG. 2 (c), when a new coordinate position D5 is obtained in addition to FIG. 2 (b), the first center of gravity G3 of the triangle in the three-dimensional space connecting the three coordinate positions D3, D4, D5 Then, the second center of gravity G4, which is the center of gravity processing for n = 2, is further calculated from the triangle connecting the reception positions G1, G2, G3.

以下図示していないが、このようにして、n=3は座標
位置D6が得られると、座標位置D4,D5,D6から1回目重心
G4を求める。1回目重心G2,G3,G4から2回目重心G22を
求める。更に座標位置D7が得られると、座標位置D5,D6,
D7から1回目の重心G5を求める。1回目重心G3,G4,G5か
ら2回目重心G23を求める。
Although not shown below, when the coordinate position D6 is obtained in this way for n = 3, the first center of gravity is calculated from the coordinate positions D4, D5, D6.
Ask for G4. Find the second center of gravity G22 from the first center of gravity G2, G3, G4. Further, when the coordinate position D7 is obtained, the coordinate positions D5, D6,
Determine the first center of gravity G5 from D7. Find the second center of gravity G23 from the first center of gravity G3, G4, G5.

n=4は座標位置D8が得られると、座標位置D6,D7,D8か
ら1回目重心G6を求める。1回目重心G4,G5,G6から2回
目重心G24を求める。2回目重心G22,G23,G24から3回目
重心G32を求める。座標位置D9が得られると、座標位置D
7,D8,D9から1回目重心G7を求める。1回目重心G5,G6,G
7から2回目重心G25を求める。2回目重心G23,G24,G25
から3回目重心G33を求める。3回目重心G31,G32,G33か
ら4回目重心G41を求める。
When the coordinate position D8 is obtained for n = 4, the first gravity center G6 is obtained from the coordinate positions D6, D7, D8. Obtain the second center of gravity G24 from the first center of gravity G4, G5, G6. Determine the third center of gravity G32 from the second center of gravity G22, G23, G24. When the coordinate position D9 is obtained, the coordinate position D
First, find the center of gravity G7 from 7, D8, D9. 1st center of gravity G5, G6, G
From the 7th time, find the center of gravity G25 for the second time. Second center of gravity G23, G24, G25
From the third time, find the center of gravity G33. Obtain the fourth center of gravity G41 from the third center of gravity G31, G32, G33.

勿論、重心演算部5による重心処理は第2図に示した3
次元空間に限らず、センサデータが2種類の場合は2次
元空間、4種類の場合は4次元空間というように、適宜
のn次元空間において得られる位置ベクトルによる座標
を用いて適宜な回数の重心処理を行なうようになる。
Of course, the center-of-gravity processing by the center-of-gravity calculation unit 5 is the same as that shown in FIG.
Not limited to a dimensional space, a two-dimensional space when there are two types of sensor data and a four-dimensional space when there are four types of sensor data, such as a four-dimensional space. It will start processing.

再び第1図を参照するに、重心演算部5の重心処理で求
められたn次空間における重心位置で与えられるベクト
ルは比較部6に入力され、閉曲面設定部7により予め設
定された危険レベルを与える閉曲面の内側にあるか外側
にあるかが判断される。
Referring again to FIG. 1, the vector given by the barycentric position in the nth-order space obtained by the barycentric processing of the barycentric computing unit 5 is input to the comparing unit 6 and the risk level preset by the closed surface setting unit 7 is set. It is determined whether it is inside or outside the closed curved surface that gives

第3図はセンサデータとして温度とCOガス濃度を検出す
る2次元空間を例にとって閉曲面設定部7で設定される
危険レベルを与える閉曲面を示したもので、1点鎖線で
示す矩形の絶対危険レベルの内側に火災判断のための危
険レベルを与える閉曲線f(x)が設定されており、
比較部6は重心演算部5の重心処理で求められた重心位
置を持つ時刻t0での位置ベクトル が閉曲線f(x)の内側にあるときは比較出力は出さ
ず、その後の時刻t1で求められた重心処理によるベクト
が図示のように閉曲線f(x)の外側となったときに
比較出力を生ずる。
FIG. 3 shows a closed curved surface that gives a danger level set by the closed curved surface setting unit 7 by taking a two-dimensional space for detecting temperature and CO gas concentration as sensor data as an example. A closed curve f (x) 0 that gives a danger level for fire judgment is set inside the danger level,
The comparison unit 6 has a position vector at time t 0 having the position of the center of gravity obtained by the center of gravity processing of the unit of calculation of the center of gravity 5. Is inside the closed curve f (x) 0, the comparison output is not output, and the vector by the processing of the center of gravity obtained at the subsequent time t1 Occurs outside the closed curve f (x) 0 as shown in the figure, a comparison output is generated.

再び第1図を参照するに、比較部6の出力は制御部8に
与えられており、比較部6より第3図の位置ベクトル に示すように閉曲面f(x)を越えたときの比較出力
を受けて火災警報信号を出すようになる。
Referring again to FIG. 1, the output of the comparison unit 6 is given to the control unit 8, and the comparison unit 6 outputs the position vector of FIG. As shown in, the fire alarm signal is output in response to the comparison output when the closed curved surface f (x) 0 is exceeded.

次に、第1図の実施例の動作を第4図のフローチャート
を参照して説明する。
Next, the operation of the embodiment of FIG. 1 will be described with reference to the flowchart of FIG.

第4図のフローチャートにおいて、まずブロック40に示
すように、受信制御部3に設けたデータサンプリング部
4が所定のサンプリング周期毎に伝送装置2a〜2nによっ
て伝送されたセンサ1a〜1nからの検出データをサンプリ
ングし、次のブロック42でn種類のセンサデータに基づ
きn次元空間の位置ベクトルを演算する。
In the flowchart of FIG. 4, first, as shown in block 40, the data sampling unit 4 provided in the reception control unit 3 transmits the detection data from the sensors 1a to 1n transmitted by the transmission devices 2a to 2n at predetermined sampling intervals. Is sampled, and in the next block 42, the position vector in the n-dimensional space is calculated based on the n types of sensor data.

続いてブロック44の重心演算に進み、この場合、前記第
(1)式におけるn=4を設定していることから、ブロ
ック40,42のデータサンプリング及びベクトル演算によ
り第2図(a)に示したように、例えば3次元空間にお
けるn=1となる1回目の重心処理にあっては3つのベ
クトルデータである座標位置D1,D2,D3が得られた段階で
第1回目の重心演算を行ない、最終的にn=4となる4
回目の重心演算は9つのベクトルデータである座標位置
D1〜D9が得られた段階で行なわれ、それ以後は次の新た
なベクトルデータが得られる毎に新たに得られたデータ
を使用して重心演算を実行するようになる。
Subsequently, the process proceeds to the calculation of the center of gravity of the block 44. In this case, since n = 4 in the equation (1) is set, the data sampling and the vector calculation of the blocks 40 and 42 are shown in FIG. 2 (a). As described above, for example, in the first center-of-gravity processing in which n = 1 in the three-dimensional space, the first center-of-gravity calculation is performed when the coordinate positions D1, D2, D3, which are three vector data, are obtained. , And finally n = 4 4
The center of gravity calculation of the 9th time is the coordinate position of 9 vector data.
The process is performed when D1 to D9 are obtained, and thereafter, each time new vector data is obtained, the centroid calculation is performed using the newly obtained data.

次に、判別ブロック46に進んで重心演算で得られた時刻
tにおける位置ベクトル と、予め定めた危険レベルを与える閉曲面f(x)
を比較し、重心演算に基づく位置ベクトル が閉曲面f(x)の内側にあれば再びブロック40のデ
ータサンプリングに戻り、一方、重心演算による位置ベ
クトル が閉曲面f(x)を突き破って外側にあれば、ブロッ
ク48に進んで警報信号を出力してから再びベロック40の
データサンプリングに戻る。
Next, the process proceeds to decision block 46 and the position vector at time t obtained by the gravity center calculation And a closed surface f (x) 0 that gives a predetermined risk level are compared, and a position vector based on the centroid calculation is compared. Is inside the closed surface f (x) 0 , the process again returns to the data sampling in block 40, while the position vector calculated by the center of gravity calculation Is beyond the closed curved surface f (x) 0 , the process goes to block 48 to output an alarm signal and then returns to the data sampling of the belloc 40 again.

第5図はセンサ検出値として温度とCOガス濃度を例にと
って火災燃焼実験で得られた第1図の実施例における重
心処理による2次元空間でのベクトル軌跡をセンサデー
タによるベクトル軌跡と共に示したグラフ図である。
FIG. 5 is a graph showing the vector locus in the two-dimensional space by the center of gravity processing in the embodiment of FIG. 1 obtained in the fire combustion experiment using the temperature and CO gas concentration as the sensor detection values together with the vector locus by the sensor data. It is a figure.

即ち、第5図は横軸に温度を、縦軸にCOガス濃度を示し
ており、火災実験として液体燃料のノーマルヘプタンを
燃焼させ、温度とCOガス濃度を検出したもので、検出温
度と検出COガス濃度によるベクトル軌跡は曲線Bに示す
ように大きく変動した軌跡を描く。
That is, FIG. 5 shows the temperature on the horizontal axis and the CO gas concentration on the vertical axis. As a fire experiment, normal heptane of liquid fuel was burned to detect the temperature and the CO gas concentration. As shown by the curve B, the vector locus by the CO gas concentration draws a greatly changed locus.

これに対しn=4とした重心処理に基づくベクトル軌跡
は曲線Aに示すようになり、重心処理によるベクトル軌
跡Aは検出値のベクトル軌跡Bの変動の中心を進んでお
り、この結果、n=4となる重心処理によって充分なフ
ィルタ効果が得られることが確認されている。
On the other hand, the vector locus based on the center-of-gravity processing with n = 4 is as shown by the curve A, and the vector locus A based on the center-of-gravity processing advances to the center of the variation of the vector locus B of the detected value. As a result, n = It has been confirmed that a sufficient filter effect can be obtained by the gravity center processing of 4.

第6図は本発明の他の実施例を示したブロック図であ
り、この実施例は受信制御部3においてデータサンプリ
ング部4によりサンプリングされたセンサデータを移動
平均演算部9において各センサデータについて異なる周
波数帯域をもって移動平均を求めた後、移動平均データ
から重心演算部5において重心処理を行なうようにした
ことを特徴とし、他の構成は第1図の実施例と同じにな
る。
FIG. 6 is a block diagram showing another embodiment of the present invention. In this embodiment, the sensor data sampled by the data sampling unit 4 in the reception control unit 3 is different for each sensor data in the moving average calculation unit 9. After the moving average is obtained with the frequency band, the center of gravity calculation unit 5 performs the center of gravity processing from the moving average data, and the other configuration is the same as that of the embodiment of FIG.

この第6図の実施例においては、サンプリングデータか
ら移動平均演算部9において各センサデータについて異
なる周波数帯域をもつ移動平均データを求めていること
から、重心演算部5における重心処理回数n=1とする
ことで充分なフィルタ効果を得ることができる。
In the embodiment of FIG. 6, since the moving average calculator 9 obtains moving average data having different frequency bands for each sensor data from the sampling data, the number of centroid processing n in the centroid calculator 5 is n = 1. By doing so, a sufficient filter effect can be obtained.

第7図は第6図の実施例の動作を示したフローチャート
であり、ブロック40のデータサンプリングに続いてサン
プリングデータの移動平均演算をブロック50で行なう点
以外は第4図のフローチャートと同じになる。
FIG. 7 is a flow chart showing the operation of the embodiment of FIG. 6, and is the same as the flow chart of FIG. 4 except that the moving average calculation of the sampling data is performed in block 50 following the data sampling in block 40. .

第8図は第6図の実施例におけるサンプリングデータの
移動平均から重心処理を行なった場合の温度とCOガス濃
度の2次元空間でのベクトル軌跡を示したもので、検出
温度と検出COガス濃度によるベクトル軌跡はBとなり、
このセンサ検出値の移動平均によるベクトル軌跡は破線
で示すCのようになるが、移動平均のみにあってはベク
トル軌跡に変動が見られる。そこで移動平均として得ら
れたセンサデータをn=1となる重心処理を施すことに
よりベクトル軌跡Aが得られ、この重心処理によるベク
トル軌跡Aは第5図に示したn=4となる重心処理の場
合と略同様、センサ検出値のベクトル軌跡Bの変動の中
心を進んでおり、充分なフィルタ効果が得られている。
FIG. 8 shows a vector locus of the temperature and the CO gas concentration in the two-dimensional space when the center of gravity processing is performed from the moving average of the sampling data in the embodiment of FIG. 6, the detected temperature and the detected CO gas concentration. The vector locus by is B,
The vector locus based on the moving average of the sensor detection values is as shown by C indicated by a broken line, but the fluctuation of the vector locus can be seen only with the moving average. Therefore, the vector locus A is obtained by subjecting the sensor data obtained as the moving average to the centroid processing with n = 1. The vector locus A obtained by this centroid processing is that of the centroid processing with n = 4 shown in FIG. Almost the same as in the case, the vector locus B of the sensor detection value advances along the center of variation, and a sufficient filter effect is obtained.

また、第6図の実施例にあっては、センサデータの移動
平均に基づいて重心処理を行なうことで重心処理の回数
が1回で済むことから、演算処理自体を簡単にすること
ができる。
Further, in the embodiment of FIG. 6, by performing the center of gravity processing based on the moving average of the sensor data, the number of times of the center of gravity processing is only one, so the arithmetic processing itself can be simplified.

尚、上記の実施例はセンサ検出データそのものからn次
元空間における重心処理された位置ベクトルを求めるよ
うにしているが、センサデータに基づいて将来得られる
であろうセンサデータを予測して予測ベクトルに基づく
重心処理をもって火災を判断するようにしても良い。
In the above embodiment, the position vector subjected to the center of gravity processing in the n-dimensional space is obtained from the sensor detection data itself. However, the sensor data which will be obtained in the future is predicted based on the sensor data and is used as a prediction vector. The fire may be determined based on the processing of the center of gravity based on it.

即ち、現在時刻t0でセンサデータから得られた位置ベク
トルを とすると、t時間後の位置ベクトルを、 により一次近似で求めるか、あるいは、 とする二次近似で求め、このようにして近似された予測
ベクトルの重心処理をもって火災判断を行なうようにし
ても良い。
That is, the position vector obtained from the sensor data at the current time t 0 is Then, the position vector after t time is By first order approximation, or It is also possible to determine the fire by performing a quadratic approximation, and perform the gravity center processing of the prediction vector approximated in this way.

このような所定時間後の予測ベクトルから火災を判断す
る予測演算については、特開昭61−49279号に詳細に記
載される。
The predictive calculation for determining a fire from the predictive vector after such a predetermined time is described in detail in JP-A-61-49279.

更に、上記の実施例はセンサデータをそのまま使う場合
にはn=4となる重心処理、センサデータの移動平均を
求めた場合にはn=1となる重心処理を例にとるもので
あったが、重心処理の回数nは充分なフィルタ効果が得
られるように適宜の回数とすることができる。
Further, in the above embodiment, when the sensor data is used as it is, the barycentric process becomes n = 4, and when the moving average of the sensor data is obtained, the barycenter process becomes n = 1. The number of times n of the center of gravity processing can be set appropriately so that a sufficient filter effect can be obtained.

(発明の効果) 以上説明してきたように本発明によれば、一定時間毎に
サンプリングされたセンサの検出値から求めたn次空間
における複数のベクトルの重心位置を求める重心処理を
行ない、この重心処理によって得られたベクトルに基づ
いて火災を判断するようにしたため、センサデータに含
まれる時間的な揺ぎとなるノイズ分は充分に抑圧されて
火災の進展に伴うn次空間でのベクトル軌跡の時間的な
変化を適切に作り出して正確な火災判断を行なうことが
できる。
(Effect of the Invention) As described above, according to the present invention, the center-of-gravity processing is performed to find the center-of-gravity position of a plurality of vectors in the n-dimensional space obtained from the detection values of the sensor sampled at regular intervals Since the fire is judged based on the vector obtained by the processing, the noise component that is a temporal fluctuation included in the sensor data is sufficiently suppressed, and the vector locus of the vector locus in the n-dimensional space accompanying the progress of the fire is suppressed. Accurate fire decisions can be made by appropriately creating temporal changes.

また、実施例特有の効果として、センサデータの移動平
均を求めた後に重心処理を行なうことで、重心処理の演
算回数を低減することができる。
Further, as an effect peculiar to the embodiment, by performing the center of gravity processing after obtaining the moving average of the sensor data, it is possible to reduce the number of calculations of the center of gravity processing.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は本発明の一実施例を示したブロック図、第2図
は第1図の実施例におけるn=4となる重心演算の演算
過程を3次元空間で示した説明図、第3図は温度とCOガ
ス濃度の2次元空間を例にとって危険レベルを与える閉
曲面の設定を示したグラフ図、第4図は第1図の実施例
の動作を示したフローチャート、第5図は第1図の実施
例による重心演算で得られたベクトル軌跡及びセンサデ
ータによるベクトル軌跡を温度とCOガス濃度の2次元空
間で示したグラフ図、第6図は本発明の他の実施例を示
したブロック図、第7図は第6図の実施例の動作を示し
たフローチャート、第8図は第6図の実施例による重心
演算で得られたベクトル軌跡、センサデータのベクトル
軌跡及び移動平均データのベクトル軌跡を温度とCOガス
濃度の2次元空間で示したベクトル説明図である。 1a〜1n:センサ 2a〜2n:伝送装置 3:受信制御部 4:データサンプリング部 5:重心演算部 6:比較部 7:閉曲面設定部 8:制御部 9:移動平均演算部
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an explanatory view showing the calculation process of the center of gravity calculation with n = 4 in the embodiment of FIG. 1 in a three-dimensional space. Is a graph showing the setting of a closed curved surface that gives a danger level by taking a two-dimensional space of temperature and CO gas concentration as an example, FIG. 4 is a flow chart showing the operation of the embodiment of FIG. 1, and FIG. FIG. 6 is a graph showing a vector locus obtained by the center of gravity calculation and a vector locus obtained by sensor data in a two-dimensional space of temperature and CO gas concentration according to the embodiment of the figure, and FIG. 6 is a block showing another embodiment of the present invention. FIG. 7 is a flow chart showing the operation of the embodiment of FIG. 6, and FIG. 8 is a vector locus obtained by the centroid calculation according to the embodiment of FIG. 6, a vector locus of sensor data and a vector of moving average data. Trajectory in two-dimensional space of temperature and CO gas concentration It is the vector illustration. 1a to 1n: Sensors 2a to 2n: Transmission device 3: Reception control unit 4: Data sampling unit 5: Center of gravity calculation unit 6: Comparison unit 7: Closed curved surface setting unit 8: Control unit 9: Moving average calculation unit

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】火災に特有な2以上となるn種類の異なる
物理的変化量を検出する複数のセンサと; 該センサで検出されたn種類の検出値又は該検出値に基
づいて予測演算された予測値により定まるn次元空間の
ベクトルを一定時間毎に演算するベクトル演算手段と; 該ベクトル演算手段で演算された複数のベクトルからn
次元空間における重心位置を演算する重心演算手段と; 該重心演算手段の重心位置で与えられるベクトルが前記
n次元空間に予め設定した危険レベルを与える閉曲面の
内側にあるか外側にあるかで火災状況を判断する火災判
断手段と; を備えたことを特徴とする火災判断装置。
1. A plurality of sensors for detecting two or more different types of physical changes that are peculiar to a fire; and n types of detection values detected by the sensors, or a prediction calculation based on the detection values. Vector calculation means for calculating a vector of an n-dimensional space determined by the predicted value at regular time intervals; n from a plurality of vectors calculated by the vector calculation means
A barycenter calculating means for calculating the barycentric position in the dimensional space; a fire depending on whether the vector given by the barycentric position of the barycentric calculating means is inside or outside the closed curved surface giving a preset danger level to the n-dimensional space A fire judging device comprising: a fire judging means for judging the situation;
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