JPS61237198A - 火災警報装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、火災による煙濃度の変化をアナログ的に検出
する煙感知器からのアナログ検出情報をフィルタを介し
て処理し、処理データに基づいて火災を判断する火災警
報装置に関する。

（従来の技術） 近・年、火災による温度上昇の変化をアナログ的に検出
する煙感知器からのアナログ検出情報を受信機で受信し
、アナログ検出情報に基づいて火災判断する所謂、アナ
ログ型の火災警報装置の研究、開発が推し進められてい
る。

従来の、このようなアナログ型の火災警報装置では、受
信機から引き出された信号線に煙検出部を内蔵した煙感
知器を複数接続し、ポーリング方式により各煙感知器を
所定のサンプリング周期毎に順次呼び出し、各煙感知器
からのアナログ検出情報を収集していた。即ち、１台の
受信機に対して複数の煙感知器が時間をずらしてアナロ
グ検出情報を順次返送している。具体的に説明すると、
時分割で返送される各煙感知器からのアナログ検出　　
　□情報を単位時間内により多く収集できるようにする
ため、各煙感知器に対するサンプリング周期を可能な限
り短くして各煙感知器毎のアナログ検出情報を収集して
いた。このサンプリングにより得られるアナログ検出情
報を更に移動平均、単純平均等の平均化処理を施した処
理データに基づいて火災を判断していた。

（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、このように可能な限り短いサンプリング
周期に設定した火災警報装置では、個々の煙感知器より
のアナログ検出情報を単位時間内により多く収集できる
反面、煙感知器の煙検出に伴って混在するノイズ成分を
も煙濃度変化の信号成分と共にデータとして収集してし
まう。このようなノイズ成分の混入したデータに基づき
受信処理にすることにより火災判断処理に時間がかかっ
たり、誤った火災判断を生ずる恐れがあった。

（問題点を解決するための手段） 本発明では、上記問題点に鑑みてなされたものでアナロ
グ検出情報に介在するノイズ成分を可能な限り除去し、
ノイズ成分を除去した真の信号成分に基づいて火災の監
視状況を正確に判別することのできる火災警報装置を提
供するため、火災による煙濃度の変化をアナログ的に検
出する煙検出部からのアナログ検出情報をフィルタを介
して受信処理し、火災を判断する火災警報装置において
、該フィルタの遮断周波数を０．０２ヘルツ以下になる
ように設定してアナログ検出情報に含まれるノイズ成分
の除去を施したものである。

（実施例） 第４図は火災の初期状態における温度検出データの時間
的変化の周波数成分のうちの主成分の最大周波数の出現
度数を示したグラフであり、縦軸に度数、横軸の周波数
（ミリヘルツ）をとり、５ミリヘルツ毎の間隔の度数を
示している。

種々の火災実験を行ない火災の初期状態における火災に
よる温度のアナログ検出データを解析した結果、ノイズ
成分を含んだ周波数成分のうち最大周波数が３５ミリヘ
ルツであり、そのうち、主成分の最大周波数は第４図に
示すように１０ミリヘルツであった。但し、火災実験の
室内の大きさ等の環境や実火災の場合を考慮すると主成
分の最大周波数は１０ミリヘルツより大きくなるので、
２０ミリヘルツまでが主成分の最大周波数となる。

即ち、２０ミリヘルツのフィルタを設けることによりノ
イズ分を除去することができる。

第１図は本発明の全体の構成を示したブロック図である
。

まず構成を説明すると、１は受信機であり、受信機１か
らは信号線２が引き出され、信号線２には火災による煙
濃度の変化をアナログ的に検出する煙検出部を有する煙
感知器３が複数個接続されている。複数の煙感知器３の
それぞれには固有のアドレスが設定されており、受信機
１からの呼び出しに応じて煙検出データのアナログ検出
情報を受信機１に送る。

次に受信機１の内部構成を説明する。４はディジタルフ
ィルタであり、所定周期、例えば２０秒毎にポーリング
方式により複数の煙感知器３を順次呼び出して、各煙感
知器からの煙検出データのアナログ検出情報を収集する
サンプリング部５と、サンプリング部５からの収集デー
タをＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部６と、Ａ／Ｄ変換部６
からの情報を入力して各煙感知器のアドレス毎に記憶す
る記憶部７と、記憶部７より得られる所定数の記憶デー
タ、例えば煙感知器の各アドレス毎に５個の時系列記憶
データを取り出してそれぞれの移動平均を演算する演算
部８とで構成されている。９は火災判断部であり、ディ
ジタルフィルタ４がらの処理データに基づいて火災を判
断する。１ｏは警報部であり、火災判断部９からの指令
に基づいて火災を警報する。

次に、サンプリング部５にお（プるサンプリング周期Ｔ
と、演算部８における移動平均の演算に供する記憶デー
タのＮ個の時系列データ、′即ち平滑化点数Ｎとの相互
関係を説明する。

第２図は１／（Ｔ−Ｎ）の値が煙検出の主成分の最大周
波数である０、０２ヘルツ、即ち１／（Ｔ−Ｎ）の値を
０．０１ヘルツに設定した場合の移動平均の演算に供す
る平滑化点数Ｎに対するサンプリング周期Ｔの関係を示
したグラフである。

第２図に示したように１／（Ｔ−Ｎ＞の値を０゜０１ヘ
ルツに設定した場合には、サンプリング部５におけるサ
ンプリング周期Ｔと、演算部８における平滑化点数Ｎの
関係は、例えば平滑化点数Ｎを１０に設定した場合はサ
ンプリング周期Ｔを１０秒とする等、適宜の値が設定さ
れる。更にまた、１／（Ｔ−Ｎ）の値が０．０１ヘルツ
に限らす１／（Ｔ−Ｎ）の値が０．０２ヘルツ以下の値
となるように平滑化点数Ｎに対するサンプリング周期Ｔ
の値を適宜に設定することができる。

次に１／（Ｔ−Ｎ）を０．０１ヘルツとして、動作を説
明する。サンプリング部５はサンプリング周期２０秒毎
にポーリング方式により各煙感知器３からのアナログ検
出情報を収集してＡ／Ｄ変換部６に出力する。記憶部７
ではＡ／Ｄ変換されたサンプリングデータを煙感知器の
アドレス別に記憶する。演算部８は記憶部７からの記憶
データに基づいて演・篩処理を行なう。即ち、煙感知器
のアドレス毎に５個の時系列の記憶データが得られると
順次、移動平均を演算して、演算した処理データを火災
判断部９に出力する。火災判断部９では演算部８より得
られる処理データに基づいて、差分法もしくは多項式近
似法により火災を予測判断して警報部１０を駆動し、火
災を警報する。

次にディジタルフィルタ４の作用を説明する。

第３図はサンプリング周期Ｔの逆数、即ちサンプリング
周波数ｆｓにおいて平滑化点数Ｎを５に設定した場合の
アナログ検出情報の周波数成分に対するディジタルフィ
ルタのシステム係数を示したグラフである。

第３図に示したように、サンプリング周波数ｆｓに対し
てナイキスト周波数ｆｎは１／２ｆＳとして設定され、
また１／（Ｔ−Ｎ）は遮断周波数ｆｃとして設定される
。また、この遮断周波数ｆｃは煙検出データの時間的変
化の周波数成分のうちの主成分の最大周波数が２０ミリ
ヘルツ以内であることから決められる。従って、ディジ
タルフィルタはサンプリング周波数ｆｓ、ナイキスト周
波数ｆｎ、遮断周波数ｆｃ、ノイズ成分を含んだ煙検出
データの時間的変化の周波数成分の最大周波数ｆｍの間
に、以下に示すような相互の関係が成り立つように設定
する。即ち、 ｆｍ−ｆｎ≦ｆｎ　−ｆｃ ｆｍ＞　ｆｃ この式が成り立つことにより、ノイズ成分を除去できる
。煙検出データの周波数成分の周波数を０．０１ヘルツ
に設定すると、第３図のグラフからも明らかなように、
サンプリング周期Ｔを２０秒、即ちサンプリング周波数
ｆｓを５０ミリヘルツに設定し、且つ移動平均の演算に
供する平滑化点数Ｎを５に設定した場合には、煙感知器
３で捕えられる煙検出データの周波数成分のうちノイズ
成分となるディジタルフィルタの遮断周波数ｆｃ以上の
周波数成分のデータが完全にカットされると同時に煙検
出データの主成分の周波数帯域となる遮断周波数ｆｃ以
下のデータが自動的にサンプリング処理されることとな
る。即ち、第４図に示したよ　　　□うに種々の実験の
結果、煙検出データに含まれる主成分の周波数帯域とし
ては、７　Ｘ　１０−３ヘルツ以内の範囲内であること
がわかっており、この主成分の周波数帯域が遮断周波数
ｆｃ以内とすることから、主成分の周波数帯域、即ち煙
検出データの主成分の周波数帯域のデータのみを自動的
にサンプリング処理し、且つ遮断周波数ｆｃ以上のノイ
ズ成分の混在する煙検出データを自動的にカットする。

尚、上記の実施例では演算部８として記憶部７からの記
憶データに基づいて、煙感知器のアドレス毎に５個の時
系列記憶データが得られると、順次移動平均を演算する
ように構成したが、煙感知器のアドレス別にそれぞれ５
個以上の記憶データを記憶部７に記憶しておき、記憶部
７の記憶データを各煙感知器毎に取り出してそれぞれ５
個づつの移動平均を集中的に演算するように構成すると
、演算部８の移動平均化処理を効率的に行なうことがで
きる。

尚、ディジタルフィルタを煙感知器内に設けても良い。

また、サンプリング周期と同期して煙検出部を駆動させ
、効率良く検出を行なってもよく、この場合にもディジ
タルフィルタを煙感知器内に設けても良い。

更にまた、ディジタルフィルタの内のサンプリング処理
を感知器側にて行ない、移動平均の演算処理は受信機側
で行なうようにディジタルフィルタを分割構成しても良
い。

また、フィルタとして単純移動平均法のディジタルフィ
ルタを使用して実施例を説明したが、他のディジタルフ
ィルタにより構成することができる。

更にフィルタの遮断周波数を０．０２ヘルツ以下とした
が、周波数帯域としては、主成分の最大周波数の度数が
低下する周波数の最小値と最大値（例えば０．００５か
ら０．０２０ヘルツ）によって設定すれば良くなる。

（発明の効果） 次に効果を説明する。以上説明してきたように本発明に
よれば、火災による煙濃度の変化をアナログ的に検出す
る煙検出部からのアナログ検出情報をフィルタを介して
受信処理して、処理データに基づいて火災を判断する火
災警報装置において、このフィルタの遮断周波数を０．
０２ヘルツ以下になるように設定したことで、コストを
増大させφことなく簡単な方法により煙検出データに含
まれるノイズ成分を完全に除去し、ノイズ成分を除去し
た煙検出データ、即ち煙濃度の変化の主成分のみのデー
タに基づいて火災を正確に判断することができ、火災警
報装置の信頼性を大幅に向上させることができるという
効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の全体構成を示したブロック図、第２図
は第１図のディジタルフィルタの遮断周波数を１０ミリ
ヘルツに設定した場合の移動平均の演算に供する平滑化
点数Ｎに対するサンプリング周期Ｔを示したグラフ、第
３図はアナログ検出情報の周波数成分に対するシステム
係数を示したグラフ、第４図は火災の初期状態における
煙検出データの時間的変化の周波数成分の内の主成分の
最大周波数の度数分布を示したグラである。 １：受信機 ２：信号線 ３：煙感知器 ４：ディジタルフィルタ ５：サンプリング部 ６：Ａ／Ｄ変換部 ７：記憶部 ８：演算部 ９：火災判断部 １０：警報部

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 火災による煙濃度の変化をアナログ的に検出する煙感知
   器からのアナログ検出情報をフィルタを介して受信処理
   して火災を判断する火災警報装置において、 該フィルタの遮断周波数を０．０２ヘルツ以下となるよ
   うに設定したことを特徴とする火災警報装置。