论文部分内容阅读
针对现火灾探测器存在的误报率高、响应速度慢的问题,提出基于多参量的模糊神经网络火灾探测算法。以温度、CO浓度、烟雾浓度为火灾特征参量,建立火灾探测模型,以汽油明火、聚氨酯泡沫明火、木材阴燃火、织物阴燃火为模拟火进行模拟火灾响应实验;以熏香烟雾、水泥粉尘、香烟火、暖风机为干扰源进行抗干扰实验。实验结果表明:设计的多参量复合火灾算法对火灾具有较高的探测精度,在50次模拟火灾实验中平均火灾响应时间为19.8s,火灾误报率为0.375%,漏报率为0。