一种基于多传感器融合的预制装配式建筑火灾预警方法与流程

本发明涉及一种基于多传感器融合的预制装配式建筑火灾预警方法，适用于建筑领域。

背景技术：

1、预制装配式建筑是一种越来越受欢迎的建筑方式，它通过在工厂或现场预先制造构件或整体，然后进行组装和安装，以实现快速、高效、质量可控的建筑过程。然而，由于这种建筑方式中构件之间连接较多且封闭性高，一旦发生火灾，往往很难及时发现和扑灭，从而导致严重的人员伤亡和财产损失。

2、为了提高预制装配式建筑的火灾安全性，研究人员提出了一种基于多传感器融合的预制装配式建筑火灾预警方法。该方法利用多种传感器技术，如烟雾传感器、温度传感器、气体传感器等，在建筑内部环境中进行实时监测和数据采集。这些传感器可以分布在不同位置，覆盖建筑各个区域，并能够感知和测量与火灾相关的指标，如烟雾浓度、温度升高、有害气体释放等。

3、通过多传感器融合算法，将不同传感器获取到的数据进行集成和分析处理，可以提高火灾检测的准确性和可靠性。例如，当烟雾传感器探测到烟雾浓度升高时，温度传感器也能够实时检测到温度升高的情况，而气体传感器可以监测到有害气体释放的情况。通过对这些数据进行综合分析，可以更早地发现火灾隐患，并及时触发预警系统，以便人员撤离和火灾扑救。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于多传感器融合的预制装配式建筑火灾预警方法，适用于建筑工程领域，具有较高的火灾检测效率、智能化和广泛的适用性等特点。

2、本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

3、s101，传感器的选择和布置；

4、所述传感器的选择和布置，包括传感器选择温度传感器、烟雾传感器和火焰传感器，布置在预制装配式建筑的关键部位，所述关键部位包括楼梯、走廊和居住区域；

5、s102，数据采集；

6、所述数据采集，包括依据所述温度传感器按照一定的时间间隔进行温度数据采集获得温度采集数据，所述温度采集数据传输到控制中心，所述烟雾传感器采用光学式烟雾传感器，所述烟雾传感器工作状态实时传输到所述控制中心，所述火焰传感器工作状态实时传输到所述控制中心；

7、s103，数据存储；

8、所述数据存储，包括所述温度采集数据和烟雾传感器工作状态数据、火焰传感器工作状态数据被实时传输到控制中心，控制中心对所述数据进行存储；

9、s104，数据分析；

10、所述数据分析，包括控制中心对所述温度采集数据进行温度分析获得温度发展预测值，根据所述温度发展预测值是否超过设定的预警值标准，获得温度发展状态判断结果，结果为是否则为否；

11、所述数据分析，包括控制中心对所述烟雾传感器工作状态进行分析并获得所述烟雾传感器工作状态结果，所述烟雾传感器工作状态结果为当烟雾传感器检测到超过阈值的烟雾时为是否则为否；

12、所述数据分析，包括控制中心对所述火焰传感器工作状态数据进行分析并获得火焰传感器工作状态结果，所述火焰传感器工作状态结果为当所述火焰传感器检测到超过阈值的火焰是为是否则为否；

13、所述数据分析，包括所述温度分析为采用基于循环神经网络的分析模型进行预测值分析，所述基于循环神经网络的分析模型主要步骤为：

14、a)采用滑动窗口法对所述温度采集数据进行处理，

15、b)采用归一化方法对所述温度采集数据进行处理获得归一化后值，

16、c)划分训练集和测试集，按照8:2的比例进行划分，

17、d)构建循环神经网络模型，确定所述循环神经网络模型的参数，所述循环神经网络包括循环神经网络层、随机失活层和全连接层，，所述循环神经网络采用自适应矩估计优化器，

18、e)设置所述循环神经网络的超参数，所述超参数设置情况为：学习率设置为0.001，批次大小设置为32，迭代次数设置为1000，损失函数设置为平均绝对误差，

19、f)模型训练，使用所述训练集数据对所述循环神经网络模型进行训练，获得训练后模型，

20、g)模型测试，使用所述测试集对所述训练后模型进行测试，根据测试结果调整超参数最终获得调整后模型应用于所述温度分析中；

21、s105，火灾预警；

22、所述火灾预警，包括控制中心对所述温度发展状态判断结果、烟雾传感器工作状态结果和所述火焰传感器工作状态结果进行分析，如果所述温度发展状态判断结果、烟雾传感器工作状态结果和所述火焰传感器工作状态结果存在至少一个为是，则控制中心发出火灾预警。

技术特征：

1.一种基于多传感器融合的预制装配式建筑火灾预警方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：

技术总结本发明提供了一种基于多传感器融合的预制装配式建筑火灾预警方法，包括传感器的选择和布置、数据采集、数据存储、数据分析和火灾预警；本发明提供的一种基于多传感器融合的预制装配式建筑火灾预警方法，适用于建筑领域，具有较高的火灾检测效率、智能化和广泛的适用性等特点。技术研发人员：杨尚荣,高洋,段鑫朋,钟佩,谢欣受保护的技术使用者：深圳市特区建工科工集团盛腾科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/10