朱江 徐夢瑤 李達(dá) 宋大成 高福海

摘要：為了提高對火災(zāi)的監(jiān)控，提高火災(zāi)警報系統(tǒng)的靈敏性與可靠性，本文將溫度傳感器、煙霧傳感器、一氧化碳傳感器、二氧化碳傳感器和氧氣傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理轉(zhuǎn)換，作為SVM算法的輸入，利用SVM算法的分類泛化能力對火災(zāi)進(jìn)行精準(zhǔn)的識別，最后求得最佳性能的探測器類型的組合。在國內(nèi)尚未對各類常用傳感器的組合進(jìn)行評估的情況下，本文全面而精準(zhǔn)地測算了上述五類傳感器各種組合在實驗中的優(yōu)劣，并且得出在精確度足夠高的情況下，成本最低最具性價比的傳感器組合為：溫度傳感器、煙霧傳感器和一氧化碳傳感器。

關(guān)鍵詞： 火災(zāi); 探測器; 組合; SVM

【Abstract】 In order to improve the monitoring of fire disaster and improve the sensitivity and reliability of fire alarm system， the data of temperature sensor， smoke sensor， carbon monoxide sensor， carbon dioxide sensor and oxygen sensor are processed and converted， which is used as input data of SVM algorithm. The classification generalization ability of the SVM algorithm accurately identifies the fire disaster， and obtains the combination of the detector types with the best performance based on the experimental results. This paper accurately measures the advantages and disadvantages of the various combinations of the above five types of sensors in the experiment， and finds that in the case of high accuracy， the lowest and most cost-effective sensor combination is： temperature sensor， smoke sensor and carbon monoxide sensor.

【Key words】 ?fire disaster; ?detector; ?combination; SVM

0 引 言

火災(zāi)是人類生活中造成財產(chǎn)損失的嚴(yán)重事故之一，如何有效地監(jiān)控火災(zāi)并且及時地遏制火災(zāi)的蔓延擴(kuò)大是亟需人們正視并著重解決的根本性問題。目前，常見的火災(zāi)警報系統(tǒng)存在以下的問題。一方面，現(xiàn)如今常見的單種火災(zāi)探測傳感器只能感應(yīng)和描述火災(zāi)發(fā)展過程中的某一方面特定的信息，如氣體式火災(zāi)報警器、溫感式火災(zāi)報警器，因此會導(dǎo)致漏報、誤報率高等問題[1];另一方面，個別采用多傳感器的火災(zāi)警報系統(tǒng)直接采用大量的原始數(shù)據(jù)沒有對火災(zāi)進(jìn)行總體評估，并且會產(chǎn)生大量的冗余信息造成信息過載。因此，在現(xiàn)有的多傳感器火災(zāi)探測技術(shù)的基礎(chǔ)上，本文對于多傳感器的數(shù)量與種類的組合進(jìn)行了重點的研究。

迄今為止，已有眾多學(xué)者對此進(jìn)行了大量研究。王學(xué)貴[2]測試了3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在多傳感器融合下火災(zāi)探測的錯誤率、靈敏度等性能，結(jié)果表明PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著較高的分類性能。楊娜娟等人[3]提出了一種基于支持向量機(jī)的圖像型火災(zāi)探測算法， 結(jié)果表明支持向量機(jī)克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易過學(xué)習(xí)、容易陷入局部極小點等不足， 支持向量機(jī)的圖像型火災(zāi)探測算法識別準(zhǔn)確率高，對于小樣本、高維數(shù)、非線性的分類問題效果顯著。張建化等人[4]將溫度傳感器、煙霧傳感器、二氧化碳傳感器和一氧化碳傳感器探測到的數(shù)據(jù)作為多分類SVM的輸入，結(jié)果表明SVM有很強(qiáng)的抗干擾能力，能夠精確地識別火災(zāi)。孫福志等人[5]提出了一種基于粗糙集—支持向量機(jī)的識別算法，將各類傳感器數(shù)據(jù)精簡，除去冗余信息，利用SVM泛化和非線性逼近能力準(zhǔn)確識別火災(zāi)情況。結(jié)果表明該算法對火災(zāi)識別精度高、速度快、抗擾性好、非線性能力強(qiáng)，且適用范圍廣。

以上文獻(xiàn)均證明了SVM算法在火災(zāi)識別領(lǐng)域具有很高的實用價值，在該領(lǐng)域有著識別速度快、抗干擾性好的優(yōu)點，針對火災(zāi)識別這類小樣本、非線性問題效果顯著。

綜上可知，這些文獻(xiàn)均是以識別的精準(zhǔn)性為目的，但在實際應(yīng)用中各類傳感器組合的成本也是必須納入考量的，因此，本文的重點則旨在探究常用的幾類傳感器各種組合的優(yōu)劣，并且在精確率足夠高的情況下按照成本將各類傳感器組合進(jìn)行排序，在理論上完善這一領(lǐng)域的研究，最終在實際中準(zhǔn)確測量出在精準(zhǔn)率足夠高的情況下，其成本最低的傳感器組合。

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）由于在解決小樣本、非線性、高維數(shù)及局部極小點等實際問題中表現(xiàn)出很多特有的優(yōu)勢，因此本文采用SVM來處理多傳感器采集的信號[6]，通過選擇核函數(shù)，將各傳感器輸出的信息作為輸入，通過SVM進(jìn)行火災(zāi)信號處理識別，報警裝置根據(jù)SVM識別的結(jié)果來判斷是否啟動火災(zāi)警報器和滅火裝置。

1 多傳感器火災(zāi)警報系統(tǒng)設(shè)計

1.1 火災(zāi)探測的信息分類及選擇

在火災(zāi)過程中，燃燒物在燃燒過程中會產(chǎn)生眾多的燃燒物質(zhì)，并且會伴隨著火、光以及溫度的升高。因此在火災(zāi)探測中可以利用的火災(zāi)信息很多，通常根據(jù)場所環(huán)境、結(jié)構(gòu)以及預(yù)期火災(zāi)的類型的不同選取合適的探測器[7]。對此擬做闡釋分述如下。

（1）氣態(tài)燃燒物。在火災(zāi)時，物質(zhì)的燃燒會大量地產(chǎn)生CO和CO2這兩種氣體，使得這兩種氣體的含量比在正常環(huán)境下高出許多。因此，可以利用這兩種氣體作為檢驗火災(zāi)發(fā)生的參考，但在較為封閉的空間內(nèi)，人類的呼吸也會導(dǎo)致CO2含量的升高。

（2）煙霧。火災(zāi)過程中會產(chǎn)生許多固態(tài)高溫物體、也就是煙霧。其中，主要有未燃燒的雜質(zhì)以及可燃物裂解而成的微粒物質(zhì)。一般在火災(zāi)的早期會產(chǎn)生大量煙霧，因此通常情況下，煙霧也可作為火災(zāi)探測的重要參考。

（3）溫度?；馂?zāi)過程中，可燃物的燃燒會釋放大量的熱量，使得周圍環(huán)境溫度升高。特別在明火環(huán)境中，溫度會出現(xiàn)非常明顯的升高現(xiàn)象。

（4）熱輻射?；馂?zāi)中，可燃物的燃燒會產(chǎn)生火焰，火焰是反應(yīng)的氣體及固體的混合物，會釋放可見光、紅外線、甚至是紫外線，其發(fā)射光譜依燃燒物質(zhì)的化學(xué)成分及中間產(chǎn)物而定。

多傳感器火災(zāi)探測的主要方面是火災(zāi)探測的特征數(shù)量和特征類型的組合。目前，溫度、煙霧、氣體和圖像探測是最常用的火災(zāi)探測探測特征。其中，圖像火災(zāi)特征的探測受建筑結(jié)構(gòu)的影響很大，例如房間結(jié)構(gòu)和柱子的遮擋會給圖像探測造成困難;并且，成本和體積也是制約圖像探測的重要因素，因此，在復(fù)雜結(jié)構(gòu)的建筑中，圖像探測的應(yīng)用非常受限。

在探測器數(shù)量方面，隨著火災(zāi)探測器種類的增加，探測系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益會極大地降低，當(dāng)探測器種類超過6個，在實際情況中便會由于成本問題而不具備實用價值;然而如果探測器種類為2個，在實際生活中往往會出現(xiàn)一個探測器損壞或是發(fā)生零點漂移的問題，即2個探測器得出的結(jié)果出現(xiàn)矛盾，不能夠確定真實的現(xiàn)場情況[8];因此，本文將考慮傳感器由3～5種的組合狀況。

1.2 火災(zāi)警報系統(tǒng)設(shè)計

火災(zāi)探測器探測特征量的選擇關(guān)系到火災(zāi)探測的靈敏性與抗干擾性，因此探測特征量的選擇至關(guān)重要。綜合考慮火災(zāi)探測的靈敏度與實驗數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選擇了火災(zāi)發(fā)生的溫度、煙霧質(zhì)量、CO濃度、CO2濃度及O2濃度作為火災(zāi)警報系統(tǒng)同時測量的參數(shù)[9]。

基于SVM的多傳感器融合的火災(zāi)警報系統(tǒng)模型如圖1所示。首先，多傳感器對環(huán)境實時監(jiān)控，對環(huán)境中各個特征信息進(jìn)行收集;然后，將收集的數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理與轉(zhuǎn)換，再進(jìn)行歸一化，成為SVM能夠識別并直接處理的數(shù)據(jù);最后，通過SVM的處理與判別對火災(zāi)的是否發(fā)生得出預(yù)估的結(jié)果，終端的警報器再根據(jù)結(jié)果判斷是否發(fā)出警報。

2 SVM在火災(zāi)警報中的應(yīng)用

2.1 SVM的原理

SVM是一種在高維或無限維空間中構(gòu)造超平面或超平面集合，以實現(xiàn)分類、回歸或其他問題的監(jiān)督式學(xué)習(xí)模型。該模型可將高維空間的決策問題映射成低維空間的線性分類問題，并通過求解一個凸二次規(guī)劃問題實現(xiàn)類別間隔最大化，有泛化能力強(qiáng)和適用于小樣本分析的特點，是目前最常用且效果最好的分類器之一。

從試驗結(jié)果分析，溫度、煙霧、CO濃度、CO2濃度的組合與溫度、煙霧、CO濃度的組合正確率最高，測試組所有的樣本全部成功預(yù)測，獲得所有組合中的最佳性能。溫度、煙霧、CO濃度、CO2濃度及O2濃度的組合正確率為96%，可能因為3種氣體濃度的測量造成了數(shù)據(jù)上的冗余，在無火情狀態(tài)與陰燃狀態(tài)之間的分類情況稍有誤差。表2～表3中各類別組合中O2濃度的效果也表現(xiàn)得較為良好，可能是源于實驗的地點位于室內(nèi)，最后煙霧、CO濃度、CO2濃度的組合正確率最低。

從總體結(jié)果看溫度、煙霧、CO濃度、CO2濃度的組合以及溫度、煙霧、CO濃度的組合所預(yù)測的正確率很高，因此若要達(dá)到較高的精準(zhǔn)率，所選組合至少包含溫度、煙霧、CO濃度，同時從結(jié)果上也驗證了SVM算法的優(yōu)異性，證明其具有較高的靈敏性，并且進(jìn)一步證實了運用SVM進(jìn)行火災(zāi)監(jiān)控的可行性。

本文以多傳感器融合作為基礎(chǔ)，以SVM算法為核心，探究五類傳感器的各種組合的優(yōu)劣，并且在精準(zhǔn)性為前提的情況下，測得以溫度傳感器、煙霧傳感器以及CO傳感器的組合具有最高的性價比，進(jìn)一步完善了這一領(lǐng)域的研究。為各類傳感器的組合提供了性能以及性價比的參考，既保證了相當(dāng)可靠的精確性與靈敏性，也考慮了實際使用中的成本問題。并且從側(cè)面也測算出各類傳感器的性能優(yōu)劣，在較為封閉的場所中，氧氣傳感器具有相當(dāng)好的性能。

4 結(jié)束語

火災(zāi)探測是一種非結(jié)構(gòu)問題，實際問題非常復(fù)雜，很難用數(shù)學(xué)模型去精確描述。本文通過對多種探測器的類型及數(shù)量的調(diào)整，發(fā)現(xiàn)溫度、煙霧、CO濃度、CO2濃度和溫度、煙霧、CO濃度組合具有比較優(yōu)異的探測性能?；谶@兩種組合的SVM算法具有很高的準(zhǔn)確率，較其他的單一傳感器火災(zāi)警報系統(tǒng)或是其他多傳感器火災(zāi)警報系統(tǒng)有著更高的效率，能夠更為精準(zhǔn)地判斷識別火情，提高火災(zāi)系統(tǒng)的監(jiān)控能力。分析后若從實際情況來看，在正確率得到保證的情況下，使用溫度、煙霧、CO濃度組合具有最高性價比。

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