一种极早期火灾隐患在线预警方法、系统及装置与流程

本发明涉及火灾预警与预防，特别涉及一种极早期火灾隐患在线预警方法、系统及装置。

背景技术：

1、电气火灾发生机率最大的场所通常在工厂、大型库房、配电站房、开闭所、电缆隧道、电缆夹层、电缆竖井、蓄电池室、继电保护室、数据机房及娱乐场所等或者狭窄的箱变、环网柜和配电柜中，如果人们能在火灾初期就能及时发现并且将其迅速扑灭，那么就能够使火灾的损失降到最低，然而由于线路复杂或空间狭小容易被巡检忽视的原因，从而造成这些地区的火灾隐患无法早期被侦测到，加大了火灾危害的程度。

2、此外，现有技术的一类常用的预警模型是建立在以概率统计为原理的风险评估基础上，概率风险评估需要超过30个样本，但是由于对工程认知有限，容易造成分析结果不稳定、失真，与实际情况差别大，导致预警信号漏报、虚报或误报，从而失去进行风险预警的意义。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种极早期火灾隐患在线预警方法、系统及装置，极早期火灾隐患在线预警装置是一种非独立式的智能型探测器。探测器作为电气火灾监控系统信号处理的中继部分，能通过内置电路及基于极早期火灾隐患在线预警方法编制的软件(用于实现多传感器信息融合)对下级终端探头传递过来的信号进行智能分析处理，由此可判断出下级终端每一只探头的状态(即故障状态、火灾报警状态或正常工作状态)，并通过4g通讯网络将本机下级终端每一只探头的故障、报警等信息发送给主动式环境安全监测系统主站，完成监控、报警的综合处理。设备采用物质过热产生的固态微粒子和气态产物作为火灾初期的特征参数，基于纳米微粒子探测技术、气体传感技术、数据融合技术和物联网技术实现对火灾的超前预警和实时监控，设备具有探头故障诊断、报警精度高、可靠性强(能有效防止误报、漏报)、小型化、多功能、简单实用、安装方便等特点。适用在电气火灾发生机率最大的工厂、大型库房、配电站房、开闭所、电缆隧道、电缆夹层、电缆竖井、蓄电池室、继电保护室、数据机房及娱乐场所等线路复杂的场所中。小型版适用于箱变、环网柜、配电柜。

2、火灾探测器探测到的基本数据开始时要在信息层中做适当的预处理，提取这些不同类型的特征参量；其次特征层要把这些有用的特征信息置入特征融合器进行融合从而获得该层的融合结果；最后决策层把这些结果结合辅助信息进行一定的融合并通过模糊逻辑推理得到正确的决策输出结果。基于多探测器信息融合技术的火灾探测系统的基本思路就是将这些原始信息由信息低层向信息高层进行逐层融合得到最终的结果。

3、本发明的第一方面在于提供一种极早期火灾隐患在线预警方法，包括：

4、s1，对多个探测器组成的探测器组探测到的多种初始特征数据进行采集和预处理；所述多个探测器包括co探测器、温度探测器和烟雾探测器，所述多种初始特征数据包括气态产物特征数据、温度特征数据和固态微粒子特征数据；

5、s2，将预处理后的所述多种初始特征数据输入bp神经网络融合系统和线性模糊变换融合系统进行初始特征数据融合后形成提取特征；其中，所述提取特征与火灾类型和火灾概率的识别对应，所述火灾类型包括非火灾源、阴燃火以及明火；

6、s3，基于对提取特征的判断与分析获得不同火灾情况的概率分析，将概率分析、区域辅助信息系统提供的辅助信息和/或火灾隐患专家经验输入模糊逻辑推理融合系统进行信息融合后形成决策结果并输出；其中所述模糊逻辑推理融合系统基于信息扩散方法进行信息融合后形成决策结果。

7、优选的，所述预处理包括将所述多种初始特征数据分别进行局部处理。

8、优选的，所述s2包括：

9、s21，对预处理后的所述多种初始特征数据进行编码，分别采用x1,x2和x3表示经过局部处理后的co气体、温度大小和烟雾浓度；

10、s22，将经过局部处理后的co气体、温度大小和烟雾浓度在同一时间段分别输入bp神经网络融合系统中的bp神经网络特征融合器以及线性模糊变换融合系统中的模糊变换特征融合器进行初始特征数据融合后形成提取特征；其中所述bp神经网络融合系统进行bp运算，所述线性模糊变换融合系统进行线性和模糊变化算法的融合计算；

11、s23，基于所述bp运算的计算结果和所述线性和模糊变化算法的融合计算的计算结果得到三种不同的融合结果明火概率y1、阴燃火概率y2、非火灾源概率y3和火灾概率z。

12、优选的，所述s22的所述bp运算是通过现场中已经发生过的火灾数据来进行网络的学习并且训练，在训练过程中该网络改变其权值，直到权值矩阵符合该网络的要求才算真正完成系统要求的任务，然后才可以把这个网络进行泛化；包括：

13、(1)开始bp运算后，连接权值并进行阈值初始化；

14、(2)将学习模式对提供给网络；

15、(3)基于学习模式对和权值分别计算bp神经网络特征融合器的中间层各单元的输入、输出；输出层各单元的输入、输出；输出层各单元的校正误差以及中间层各单元的校正误差；

16、(4)调整中间层至输出层之间的连接权值及输出层各单元的输出阈值；调整输入层至中间层之间的连接权值及输出层各单元的输出阈值；

17、(5)基于第(4)步的调整更新学习输入模式并判断全部模式训练是否结束；

18、(6)如果全部模式训练已经结束，则更新学习次数，并判断误差是否<ε或学习次数是否>n；如果全部模式训练没有结束，则返回步骤(2)；

19、(7)如果误差<ε或学习次数>n，则结束bp运算，否则返回步骤(2)。

20、优选的，所述信息扩散方法采用模糊数学的处理方法，通过对样本进行集值化，将单值风险样本的资料信息扩散到风险指标的整体论域中，使单值样本转化为集值样本，从而获得比较好的风险分析结果。

21、优选的，所述基于信息扩散方法进行信息融合后形成决策结果包括：

22、(1)首先假设火灾预警地的当前火灾风险为5级警度，警度集合如式(1)所示：

23、t＝{t1,t2,t3,t4,t5} (1)；

24、式中，t1、t2、t3、t4、t5分别代表安全按、比较安全、危险、中度危险和高度危险状态；

25、设火灾预警地的风险预警指标论域为：

26、{u1,u2，…,um} (2)；

27、火灾预警地风险指标将取为论域u中的一个元素ui。

28、根据信息扩散理论，将各个风险指标的单值样本作为火灾灾风险预警模型输入，根据风险指标超越概率，计算火灾预警地的火灾风险概率分布，最终计算结果作为当前取样环境下的火灾预警地火灾风险预警警度，预警过程包括以下3个步骤：

29、a.单值样本风险概率估计值

30、选用正态分布模型，单值样本携带的信息被传递到论域u的全部取值点，如式(3)所示。

31、

32、式中，h为扩散系数，通常由所有样本的最大值b、最小值a以及样本个数l确定h的取值，如式(4)所示：

33、

34、模糊子集的隶属函数如式(5)所示；

35、

36、i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；s＝1，2，…，k；

37、式中，为单值样本归一化后的信息分布。

38、样本集合经信息扩散后，如果风险预测值只能取论域{u1，u2，…，um}中的一个，则在将看作是代表样本时，预测值为ui的样本个数为qs(ui)，如式(6)所示；

39、

40、i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；s＝1，2，…，k；

41、样本落在ui处的频率值ps(ui)如式(7)所示；

42、

43、i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n；s＝1，2，…，k。

44、ps(ui)为概率的估计值；

45、b.风险指标超越概率分

46、火灾预警地的风险指标超越ui的概率值如式(8)所示；

47、

48、s＝1,2，…,k；t＝1,2，…,|t|；

49、式中，是所要求的风险估计值，其发生区间为

50、c.火灾预警地风险预警精度计算。

51、由于样本y1，y2，…，yk相互独立，根据式(9)计算站场火灾风险警度t；

52、

53、对于火灾预警地预警指标的单值样本数据{x1，x2，…，xn}，经信息扩散并采用式(7)计算，获得站场火灾风险不同警度的出现概率，最大概率值对应的警度即为当前条件下站场火灾风险值：

54、

55、式中，警度t*∈t发生可能性最大，从而发出相应风险预警信号t*，作为火灾预警地火灾风险值。

56、本发明的第二方面提供了一种极早期火灾隐患在线预警系统，包括：

57、信息层，用于对多个探测器组成的探测器组探测到的多种初始特征数据进行采集和预处理；所述多个探测器包括co探测器、温度探测器和烟雾探测器，所述多种初始特征数据包括气态产物特征数据、温度特征数据和固态微粒子特征数据；

58、特征层，用于将预处理后的所述多种初始特征数据输入bp神经网络融合系统和线性模糊变换融合系统进行初始特征数据融合后形成提取特征；其中，所述提取特征与火灾类型和火灾概率的识别对应，所述火灾类型包括非火灾源、阴燃火以及明火；

59、决策层，用于基于对提取特征的判断与分析获得不同火灾情况的概率分析，将概率分析、区域辅助信息系统提供的辅助信息和/或火灾隐患专家经验输入模糊逻辑推理融合系统进行信息融合后形成决策结果并输出

60、本发明的第三方面提供一种极早期火灾隐患在线预警装置，包括：

61、探测主机(1)，采样管网(2)以及采样孔(3)，所述采样孔(3)为多个，分布在所述采样管网(2)表面；所述探测主机(1)用于主动对空气采样，进行分析和告警，并实现主机与主机，主机与后台之间的通信；所述采样管网(2)用于作为空气样本传输的主要通道，一端设置末端帽(31)，另一端连接探测主机(1)；所述采样孔(3)用于收集空气样本；

62、所述探测主机(1)上设置进气口(11)，出气口(12)，触摸屏(13)、故障指示灯(14)和电源/火警指示灯(15)；所述进气口(11)具有四个，其中两个进气口(11)设置在所述探测主机(1)的顶端，另外两个进气口(11)设置在所述探测主机(1)的底端；所述触摸屏(13)设置在所述探测主机(1)表面的一侧，所述故障指示灯(14)和电源/火警指示灯(15)设置在所述触摸屏(13)的下方。

63、本发明的第四方面提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器用于读取所述指令并执行如第一方面所述的方法。

64、本发明的第五方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述多条指令可被处理器读取并执行如第一方面所述的方法。

65、本发明的方法、系统、装置、电子设备以及可读存储介质的有益效果：

66、(1)决策层提供直接性判据和间接性判据；在决策层中，根据特征层提供的信息进行判断分析，当特征层提供的信息可以判定火灾情况，则直接输出，反之，则利用融合技术和推理判断技术把像信息层的数据再次进行融合得到决策结果；

67、(2)应用信息扩散理论，建立火灾风险预警模型，根据有限观察数据，将实测的指标信息扩散到所有可能发生的风险点上，从而输出火灾预警信号向量，得到较为符合实际的预警结果，为站场防火抗灾提供了依据。