基于改进BP神经网络的电气火灾预警系统设计

针对电气火灾类型多样、火势大小不一及预警阈值差异大的问题,设计一个新系统以提高电气火灾预警的准确性和效率。采用分散式控制系统(DCS)作为硬件基础,部署MQ-135烟雾传感器、IR Flame Sensor火焰传感器和LM35温度传感器,并通过DCS系统进行数据采集。利用温度时序模型改进的BP神经网络,通过参数归一化和温度时序模型构建电气火灾阈值模型,实现电气火灾的准确判断和预警。实验结果表明,该系统能够对插座火灾、线路火灾和电气设备火灾三种类型进行准确的温度和烟雾检测,并且在检测时间上更为迅速。所设计的系统通过集成先进的传感器和优化数据处理算法,有效提升了电气火灾预警的准确性和响应速度。