一种汽车火灾报警系统及方法与流程

本发明属于汽车安全监控与处理，具体为一种汽车火灾报警系统及方法。

背景技术：

1、随着我国经济的不断发展，汽车作为一种现代的交通工具在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。而新能源汽车作为汽车的一种新的门类，搭载锂离子动力电池的新能源车辆是未来汽车的重要发展方向，但是近年来，新能源汽车的动力电池引发的火灾事件频发，给人们的生命财产安全造成了重大损失。

2、当前的锂电池技术水平，无法保证汽车在行驶过程中电池的安全性，经常会发生一些电动车辆着火等事故。由于大部分车辆没有锂电池火灾报警系统，基本是在驾驶人员发现问题后才去处理车辆和逃离车辆，留给驾驶人员的逃生时间有限，存在极大的安全隐患，非常危险。

3、在现有技术中，汽车的火灾报警系统主要包括火源探测传感器、数据处理器以及信号提醒装置。此系统以采集信号、处理信号以及发送信号为流程，在检测到汽车发生火灾时，发送报警信号。这种报警系统功能单一，无法判断汽车火灾发生的可能性，都是火灾明确发生后才能响应，留给驾驶人员的时间依然很少，依然存在安全隐患；并且火灾发生是多个方面不同情况的，比如电流、电压以及温度等，而现有的单一的火源探测传感器，其准确性不高、响应速度慢，导致汽车火灾风险高。

技术实现思路

1、本发明提供一种汽车火灾报警系统及方法，用于解决上述背景技术中提出的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

3、一种汽车火灾报警系统，包括：

4、分析处理模块，用于接收和分析来自信号采集模块的数据；

5、信号采集模块，信号采集模块包括电流电压检测装置和温度检测系统；电流电压检测装置用于监测电池组的电流电压数据，并传输给分析处理模块；温度检测系统包括多个温度传感器，所述温度传感器分布于车辆的电池箱部位，用于监测温度；

6、存储模块，用于存储火灾发生前、中、后的数据；

7、报警模块，包括视觉和声音警报器；

8、通信模块，用于在火灾发生时向外部紧急服务发送报警信号；

9、其中，分析处理模块根据从信号采集模块接收的数据，通过预设的算法判断火灾的可能性，并在判定火灾发生时激活存储模块、报警模块以及通信模块。

10、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

11、本发明通过分析处理模块、信号采集模块、存储模块、报警模块和通信模块的配合作用，使本系统能够实时监测和分析汽车电池组的电流电压和温度数据，判断火灾的可能性，让驾驶人员有足够的时间做出相应的决策，并在火灾发生时激活相应的报警和通信机制；通过预设算法分析传感器数据，当检测到的参数超过阈值时，系统将触发报警并通知紧急服务，提高了火灾检测的准确性和响应速度，降低了汽车火灾带来的风险。

12、作为上述方案的进一步改进，所述预设的算法为基于支持向量机（svm）的火灾检测算法，具体包括以下步骤：

13、s1：收集电池组的电流（i），电压（v）和温度（t）数据；

14、s2：将收集到的数据（d=i,v,t）输入到训练好的svm模型中；

15、s3：svm模型输出火灾发生的概率p，并计算火灾程度指数f，当p大于预设阈值时，判定为火灾发生，并根据f的值判断火灾的程度。

16、上述改进的技术效果为：通过svm的火灾检测算法的设置，分析电池组的电流、电压和温度数据，输出火灾发生的概率，并计算火灾程度指数；能够有效区分正常状态和火灾状态，减少误报和漏报。

17、作为上述方案的进一步改进，所述svm模型中，火灾发生的概率p通过以下方式计算：

18、svm模型通过训练数据集学习得到一个决策函数，该函数表示为：

19、，

20、其中，w是超平面的法向量，b是偏置项，x是输入特征向量，函数f(x)的输出是+1或-1，表示两个类别；

21、为了得到火灾发生的概率p，利用svm的软间隔特性和核技巧，使用platt缩放来估计概率：

22、，

23、其中a和b是通过最小化负对数似然函数学习得到的参数，表示火灾发生的概率值。

24、上述改进的技术效果为：使用platt缩放将svm的决策函数输出转换为概率值，通过逻辑回归模型将svm输出的实数值映射到概率空间，从而得到火灾发生的概率，能够为用户提供更直观的火灾风险评估。

25、作为上述方案的进一步改进，所述预设阈值的取值是基于交叉验证或其他模型选择方法确定的，这个阈值是为了在保持高召回率的同时最小化误报，通过分析训练集上的接收者操作特性（roc）曲线来选择，使得真正例率（tpr）和假正例率（fpr）之间达到最佳平衡；

26、即可以通过以下方式确定：

27、对于训练集中的每个样本，计算f(x)；

28、应用platt缩放，将f(x)转换为概率(p)；

29、绘制roc曲线，找到使得tpr和fpr之间平衡的值；

30、当新的观测数据通过svm模型并得到f(x)时，可以通过上述platt缩放公式计算出火灾发生的概率p，并根据预设阈值判断是否发生火灾；即p大于或等于，则判定为火灾发生，p小于，则判定为火灾没有发生。

31、上述改进的技术效果为：基于交叉验证或其他模型选择方法确定阈值，能够在保持高召回率的同时最小化误报。

32、作为上述方案的进一步改进，所述火灾程度指数（f）可以通过以下公式计算：

33、，

34、其中和分别是训练样本的特征向量和标签，是新采集的数据特征向量，是径向基函数的参数，是每个支持向量的拉格朗日乘子；

35、通过计算得到的f值，可以判断火灾的程度；

36、当时，则认为火灾程度较高；

37、如果时，则认为火灾程度中等；

38、如果，则认为火灾程度较低；

39、所述为预设的判断阈值。

40、上述改进的技术效果为：通过数学公式计算火灾程度指数，利用径向基函数和支持向量的拉格朗日乘子计算得到的指数，能够评估火灾的程度，方便后续根据火灾的严重程度采取相应的应对措施。

41、作为上述方案的进一步改进，所述温度传感器的位置根据电池箱内部空间的均匀热分布原则进行优化布局，以表示第个温度传感器的位置，表示温度传感器的总数，表示第个传感器检测到的温度，表示所有传感器检测到的平均温度，优化模型为：

42、最小化函数：，

43、约束条件：需在电池箱内部空间范围内。

44、上述改进的技术效果为：通过优化温度传感器的布局以提高火灾检测的准确性，根据电池箱内部空间的均匀热分布原则进行传感器布局，能够更准确地监测到电池箱的温度变化，以实现均匀的温度监测。

45、作为上述方案的进一步改进，所述通信模块包括无线发射器，用于在火灾确认时，将火灾警告信息通过车载网络协议广播给周边车辆，广播函数为：

46、，

47、所述表示火灾警告信息，所述表示无线发射器的传输范围，所述表示在传输范围内的车辆集合。

48、上述改进的技术效果为：通过无线发射器将火灾警告信息通过车载网络协议广播，利用无线通信技术，将警告信息发送到传输范围内的所有车辆，能够迅速传播火灾警告，提高周边车辆的安全性。

49、作为上述方案的进一步改进，所述信号采集模块的电流电压检测装置为霍尔效应传感器。

50、上述改进的技术效果为：通过霍尔效应传感器作为电流电压检测装置的设置，利用霍尔效应传感器的无接触测量特性，监测电池组的电流和电压，能够减少对电池组的干扰，提高检测的安全性和可靠性。

51、作为上述方案的进一步改进，所述视觉警报器为若干个警报灯，声音警报器为若干个警报喇叭。

52、上述改进的技术效果为：通过设置若干个警报灯和警报喇叭作为视觉和声音警报器，利用视觉和声音信号的组合，提供强烈的警告效果，能够立即引起人员的注意，促使他们采取逃生或灭火措施。

53、一种汽车火灾报警方法，包括以下步骤：

54、s1信号采集步骤：通过电流电压检测装置和温度检测系统采集电池组的电流电压数据和温度数据；

55、s2数据传输步骤：将采集到的电流数据和温度数据传输至中央处理器；

56、s3数据分析步骤：中央处理器根据接收到的数据，通过预设的算法判断火灾的可能性以及火灾的程度；

57、s4报警激活步骤：根据中央处理器的判断，激活视觉和声音警报器进行报警；

58、s5通信步骤：根据中央处理器的判断，在火灾确认时，通过无线通信模块向外部紧急发送报警信号，并且将火灾警告信息发送给周边车辆；

59、s6存储步骤：将中央处理器中火灾发生前、中、后的关键数据存储于存储器中。

60、上述汽车火灾报警方法的技术效果为：通过信号采集、数据传输、数据分析、存储、报警激活和通信步骤方法的设置，利用各个步骤的协同工作，实现从数据采集到最终的报警和通信的一体化处理，能够从检测到报警再到通知的完整流程，提高火灾应对的效率。