[发明专利]一种融合神经网络和模糊控制的电气火灾智能报警方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种火灾智能报警方法，特别涉及一种融合神经网络和模糊控制的电气火灾智能报警方法。

背景技术

随着社会经济和技术发展，电力电子设备和用电负荷大幅增加，由电气引发的火灾事故随之剧增，造成巨大的财产损失，同时也为人身安全带来威胁。为了用电安全，人们先后发明制造了拉线开关、保险丝、漏电开关、断路器、空气开关等装置，目前终端用户用电保护以漏电保护开关为主，但使用漏电开关来实现用电安全存在如下弊病：

1)普通漏电开关保护参数由生产厂家在出厂时设定，保护动作时给出一路脱扣信号切断电源，由于现场实际漏电数据不准确，容易导致误动、拒动等正常动作，不能真正起到保护的作用；

2)普通漏电开关的功能简单，只是监测超过固定的漏电数值(该数值仅是一个大致范围)，当开关动作时，已经发生了火灾事故，因此普通漏电开关只能防止火灾事故扩大，而不能预防火灾发生；

3)漏电开关是单个的开关，数量多，即使在正常供电期间监测有漏电，也无法准确地判断出发生漏电的地址、部位，往往一个故障要巡视所有的配电箱才能找到，也增加了维护成本；

4)普通漏电开关能防止由线(相)间短路故障和长时间过载发热(即“短路”和“过电流”)引发的电气火灾，基本上属于被动预防。

总体来说，传统的用电安全保护措施只能是在电气火灾发生的初级阶段抑制其扩大，而无法实现对电气火灾的主动预防。本着“预防胜于救灾”的先进理念，预防电气火灾监控系统应运而生。电气火灾监控系统将电气、电子、计算机、网络及软件技术相结合，对配电回路和用电设备的漏电、过载、短路、过电压、欠电压、温升等运行状态进行实时监控和网络化管理，当线路中发生异常时，发出报警信号并准确报出故障点，并通知电气专业人员及时排查电气火灾隐患，不让线路带故障及异常运行，把看不见摸不着的用电情况变成可视的数字化监控，从而把电气火灾消灭在萌芽状态。

电气火灾报警系统一般由电气火灾探测器和控制器组成。其中，电气火灾探测器是识别电气火灾是否发生的专门仪器，根据建筑物或实地场所的要求，安装不同类型的电气火灾探测器。在电气火灾报警系统中，电气火灾信号的选取更为重要。使用火灾报警产品的目的就是及早报告电气火灾的发生，从而迅速有效的控制电气火灾，把损失降到最低。

现有的电气火灾报警系统存在的主要问题是报警系统中的误报、漏报现象，这主要是因为：

1)模拟量探头(传感器)本身的精度存在个体差异，不能实现理想的输出信号值与火灾参量值之间的一一对应关系；

2)模拟量探头(传感器)受环境因素影响，包括安装位置、环境温度以及现场电磁环境等，其中现场电磁环境中的工频磁场值对模拟量探头的输出影响较大，因此采用数据曲线对比等匹配法难以达到理想效果；

3)一般在系统中使用多个不同类型的传感器采集现场数据，诸如漏电电流、电流电压、弧光、温度、工频磁场值等信号，而这些参量之间部分或全部存在非线性依赖关系，无法用显式的数学模型描述，单纯通过这些数值的判决进行报警是不科学的。

目前，国家已经颁布了对传感器精度限制严格的国家标准，以提高电气火灾报警的准确性，这虽然能够解决部分问题，但带来的是设备更换、传感器制造成本增加，因此，在现有设备指标条件下，通过深层次的数据处理技术提高系统性能，一方面能有效降低传感器生产成本，另一方面也可以减小因设备更换、安装等带来的成本增加。

针对以上这些问题，能够在不增加成本的前提下对由电气原因引发的火情做出快速、精确探测和有效控制是目前急需解决的问题。本发明的主要目的就是解决上述问题，实现更为准确、及时的电气火灾预报和报警。

发明内容

为了解决现有的电气火灾报警系统存在的上述技术问题，本发明提供一种融合神经网络和模糊控制的电气火灾智能报警方法，本发明能在不增加系统成本和更换电气火灾探测设备的前提下通过基于融合神经网络和模糊推理的数据分析处理技术，快速、准确地给出火灾预报信号，有效降低因电气火灾所带来的生命和财产损失。

本发明解决上述技术问题的技术方案包括以下步骤：

1)利用传感器从现场采集到漏电流、电流电压、弧光、温度、工频磁场信号，对传感器采集的信号采用速率检测算法进行预处理；

2)将经过预处理后的数据送到三层前馈误差反向传播的神经网络进行处理；

3)将神经网络的输出电气线路无损概率、电气线路有损概率、电气线路有火概率送到模糊推理模块进行模糊推理，得到电气火灾发生的预测结果。