论文摘要
为了精确高效地检测识别火灾,克服传统火灾检测器检测信息单一、布线复杂、环境适应能力差等缺点,设计了一种基于ZigBee无线通信的多传感器信息融合的建筑火灾检测系统。该系统采用烟雾传感器、温度传感器和CO传感器作为火灾检测传感器终端,通过ZigBee无线模块将火灾数据传送至主控器STM32F407单片机进行离线检测,在MATLAB上利用模糊神经网络对传感器数据进行融合决策,最后将融合算法移植至STM32F407单片机进行离线检测。选用常见火灾材料及干扰源进行真假火源试验,结果表明,开发的系统具有较高的检测效率和检测精度,可以实现建筑火灾的检测识别。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 曾思通,童晓薇,沈培辉
关键词: 火灾检测,数据融合,神经网络
来源: 湖北理工学院学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 安全科学与灾害防治,建筑科学与工程,电信技术,自动化技术
单位: 福建船政交通职业学院机械工程系
基金: 福建省自然科学基金项目(项目编号:2015J01186),福建省教育厅科技项目(项目编号:JZ180346,JZ180373)
分类号: TU892;TP212.9;TN929.5
页码: 23-27+32
总页数: 6
文件大小: 434K
下载量: 454
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