基于正交基神经网络的火灾探测器及报警系统的可靠性研究

火灾探测报警系统是早期火灾检测的重要手段,其系统的不可靠会造成不同程度的人员伤亡和财产损失。传统方法是利用威布尔分布进行火灾探测报警系统的可靠性研究。但是,威布尔分布参数的分析法估计较复杂,区间估计值过长,降低了参数的估计精度。提出一种基于正交基神经网络的火灾探测报警系统的可靠性研究方法。通过正交基神经网络算法对火灾探测器和火灾探测报警系统的可靠性序列进行逼近,预测系统可靠性的变化趋势。该方法对平均故障间隔时间的计算与通过威布尔拟合的计算结果吻合,同时避免了可靠性假设与复杂的数学计算。