地铁站房火灾报警系统的性能优化研究

为提高地铁站房火灾报警系统的网络性能和控制性能,确保数据传输的实时可靠性。以消息传输时延和丢包率为优化目标,消息可调度条件、重要消息响应时限要求以及控制系统稳定性为约束,将综合性能的优化转化成关于传输周期的带约束多目标方程的求解。得到的解可以在满足可调度条件、响应时限要求以及控制系统稳定性的约束条件下,使丢包率和时延达到最小,可有效提高了系统综合性能,满足地铁站房火灾报警系统对消息传输实时可靠的要求。

基于无线网络的市政长隧道弱电消防报警系统设计

由于市政长隧道弱电消防报警的过程中对火源的分析速度较慢,降低了消防报警的效果。为此论文引入无线网络,介绍了一种新的长隧道弱电消防报警系统。采用C/S硬件架构,结合无线感烟探测器,探测隧道内的运行状况。并通过设计火灾数据采集单元、弱电消防联动单元与火灾自动报警单元,实现市政长隧道内弱电消防报警系统设计。经过测试证明,新的隧道弱电消防报警系统,在不同的火灾警情传输距离下,系统发出报警提示的时间较短,对于火灾警情反应的速度较快。

新型无线火灾报警系统的设计与应用

介绍无线火灾探测器的优点,然后依托具体应用需求,设计出一种基于无线传感网络的新型报警系统。从系统设计原理、软硬件平台、时间同步和数据传输等关键技术等方面对该报警系统进行介绍。通过实物测试和系统运行,证明了该系统数据通信稳定、探测精度高,具备早期预警和灾害现场提取数据的功能。

基于模糊神经网络的公路隧道火灾报警系统

综合考虑了温度值和烟雾浓度值,利用神经网络的学习方法来构造模糊系统,根据输入输出样本来自动设计和调整模糊系统的设计参数,实现了模糊系统的自学习和自适应功能。仿真结果表明,该系统在公路隧道火灾报警中提高了火灾报警的准确性,减少了对报警器的依赖程度,并使火灾报警时间有所提前。

基于模糊神经网络火灾报警系统设计

介绍了基于模糊神经网络智能火灾报警系统,在系统中应用了模糊控制理论既提高了系统的精度又最大限度地减少了系统的误报率,解决了火灾报警系统中长期存在的问题。结合具有自学习功能的神经网络算法,提高了系统的智能化程度,是现代智能控制理论在消防自动化系统中的应用。

基于Labview的BP神经网络在火灾探测中的应用

针对某建筑目标进行复合式传感器设置,通过火灾试验得到相应的火灾特征数据,利用基于Labview的BP神经网络分析处理所得数据进得出火灾判定结论,并且与数据融合技术所得结果进行对比分析,最后与实际火灾试验进行对比。研究结果表明:利用BP神经网络进行火灾信息处理可以提高火灾报警系统的准确性和智能化水平;数据融合技术进行的火灾判定更加有效准确地反映了火灾的实际情况。

基于模糊神经网络的智能火灾报警系统

针对目前建筑物发生火灾事故后果严重、损失大的问题,本文主要设计了基于模糊神经网络的智能火灾报警系统。采用模糊控制理论可以提高报警系统的灵敏度,减少误报率;结合神经网络的自学习功能可以提高整个系统的智能化程度。整个火灾报警系统采用分布智能型结构。

虚拟仪器技术在神经网络火灾识别模型中的应用研究

为降低火灾自动报警系统的误报、漏报率,基于BP神经网络算法,用LabVIEW虚拟仪器开发了一套智能火灾识别模型。在火灾探测区域内合理布置若干感温探测器,在火灾识别模型中,将探测到的温度场参数作为BP神经网络的输入,火灾发生与否作为输出,并对影响BP神经网络的各项参数和该模型的运行结果进行测试研究。仿真试验结果表明:选取42组训练样本,当网络训练到4 000次左右时,最大相对误差值达到目标值0.1,其中大部分相对误差值达到0.05以下,网络的实际输出值非常逼近样本的理想输出值;实际火灾试验表明:该火灾识别模型能够探测火灾的发生。

智能型船舶火灾报警系统设计

提出基于模糊神经网络的智能型火灾报警系统,对系统的探测器、区域控制器、集中控制器进行了分析,并进行了抗干扰设计;分析表明,采用这一设计方法可大大提高船舶火灾报警系统的可靠性,减少误报率,提高系统的智能化程度。

ZigBee无线传感器网络在消防报警系统中的应用

无线传感器网络技术的迅速发展,使分布智能式、大容量、网络化的火灾报警控制器的实现成为可能。构建了基于ZigBee的无线火警监测系统,解决了现有消防报警系统设计、施工与维护复杂,抗干扰能力低,故障率和误报率高等问题。

基于ZigBee的火灾自动报警系统的设计与实现

ZigBee无线通信技术具有低功耗、低成本、组网方便等优点,并在环境监控、工业控制、智能建筑、无线传感网络等领域取得广泛应用。本文针对现有二总线式火灾自动报警系统存在的问题,提出了一种基于IEEE802.15.4的ZigBee无线通信技术的火灾自动报警系统。

基于概率神经网络的智能火灾报警系统

针对目前火灾报警系统灵敏度低、可靠性差等不足,提出和设计了基于概率神经网络(PNN)的分布智能型火灾报警系统。概率神经网络具有训练速度快,结构简单,非线性处理和抗干扰能力强等特点,可以提高火灾报警的灵敏度和可靠性。

基于模糊神经网络的智能型火灾报警系统

本文介绍了一种基于模糊神经网络的智能型火灾报警系统。分别说明了系统的探测器、区域控制器和集中控制器的设计,还有系统的通讯方式,软件的设计思想以及系统的探测算法。该系统具有误报率低、性能稳定、传输距离远、实用性强等特点。

贝叶斯网络在火灾报警系统中的应用

在火灾报警系统中火灾概率分析存在不确定性因素问题,为此文章提出用贝叶斯网络对火灾概率进行分析。首先通过分析火灾燃烧原理,得到火灾概率与燃烧过程产生的物化特征之间的内在逻辑关系;在定义火灾燃烧特征参量作为贝叶斯网络节点变量的基础上,创建了基于Netica的火灾报警系统贝叶斯网络模型。通过概率推理和对节点的证据敏感性分析,验证了利用贝叶斯网络模型对火灾发生概率进行分析是可行的、有效的。

基于物联网技术的火灾自动报警系统研究

本文针对目前火灾自动报警系统存在的问题,通过对物联网技术及特点作简要介绍,提出了将其引入火灾自动报警系统具有可行性,并在现有物联网技术的基础上提出实现火灾自动报警系统网络的模式。通过对监控和传输方式的改善,可以提高火灾自动报警系统的稳定性和可靠性,为火灾自动报警系统的设计和发展提供参考。

基于RBF神经网络的火灾报警系统失效概率预测

报警系统失效主要包括漏报、误报,对系统进行失效概率预测,可以帮助判断设备质量优劣,评估系统效能。利用Matlab软件编程,通过神经网络预测失效概率。根据不同场所正在使用的火灾报警器的失效数据作为原始数据,归纳总结失效原因,建立事故树,结合专家打分法与模糊理论得到网络的输入值与输出值。通过网络训练,得到可以对系统失效概率进行预测的RBF神经网络,测算效率大幅提高。以70组不同品牌、用途的火灾报警系统作为算例,通过训练数据,最终达到输入底事件发生概率可直接输出顶事件发生概率的目的。结果表明,RBF神经网络相较于BP网络与事故树算得的失效概率具有更高的拟合度,RBF神经网络模型在进行系统失效概率预测时具有可靠性。

网络安全检测与监控技术的研究

计算机网络的发展及计算机应用的深入和广泛,使得网络安全问题日益突出和复杂。现代网络安全是网络专家分析和研究的热点课题。首先阐述因特网的安全检测技术即实时监控技术和安全扫描技术的概念、工作原理以及防火墙系统的优势和不足;然后介绍能够主动测试系统安全且已实现的网络安全自动检测系统和入侵监控预警系统;最后总结网络安全维护的重要性。

大学新校区火灾自动报警系统联网的探讨

为了防止和减少火灾危害,保护人身和财产安全,合理设计大学新校区火灾自动报警系统也是校园建设中一个比较重要的环节。结合工程实例,总结了大学新校区火灾自动报警系统的特点,具体阐述了系统联网设计思路和要点,为同类工程项目提供参考。

模糊神经网络在矿井带式输送机火灾探测中的应用

介绍了一种由单片机控制的模糊神经网络火灾报警系统。该系统应用于矿井带式输送机火灾检测中。实测证明,能够针对火灾检测这种非线性结构对象做出准确判断,降低误报率、提高火灾探测的准确性。

模糊神经网络在船舶火灾报警系统中的应用

提出了一种利用神经网络和模糊系统理论设计船舶火灾报警系统的方法。该系统利 用模糊系统推理能力强、神经网络学习能力强的特点，将模糊系统和神经网络结合起来，实现模糊 系统设计参数的自动调整。利用感温式和感烟式传感器对火灾发生时温度和烟雾两个主要参量进 行智能监测很好地解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾。