火災的早期探測難題主要集中在探測對象難以選擇、探測方法單一及準確預警概率低。本系統(tǒng)針對這些問題，在對火災發(fā)生的過程和產(chǎn)物作了詳細了解以后，選擇適當?shù)?a target="_blank">傳感器對具有明顯火災特征的幾個參數(shù)進行監(jiān)測，再利用D-S證據(jù)理論對所有監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合處理得到更為準確的判定結(jié)果。

　　1 火災探測對象的選定

　　在火災探測過程中，可以利用的火災信息很多：

　　(1)固態(tài)高溫產(chǎn)物：來源于可燃物中的雜質(zhì)，以及高溫狀態(tài)下可燃物熱裂解所形成的物質(zhì)。

　　(2)燃燒音：燃燒過程中產(chǎn)生的高溫，加熱周圍空氣，使之膨脹，產(chǎn)生一種頻率僅在數(shù)赫茲左右的壓力聲波，即是燃燒音。

　　(3)火焰光譜：主要由熾熱微粒的光譜輻射和燃燒氣體的特征輻射所構(gòu)成。

　　(4)氣態(tài)燃燒產(chǎn)物：氣態(tài)燃燒產(chǎn)物的主要成分為H2O、CO、CO2、H2和O2，由于環(huán)境中濕度的影響，通常不把H2O作為火災探測參數(shù)。

    從表1中可以看到，絕大多數(shù)試驗火的CO含量均在20 ppm以上。根據(jù)火災特性，在火災初期陰燃時，CO含量更是達到。由圖1可知，各種不同材質(zhì)在燃燒時，CO2含量也在不斷增加，且在初始成長期間，曲線斜率的變化范圍是2．5～6．5 ppm／s。因此，將氣體作為早期報警探測對象具有明顯優(yōu)勢，針對以上2種氣體進行監(jiān)測，將會在很大程度上反映出環(huán)境中有無燃燒現(xiàn)象的產(chǎn)生。本系統(tǒng)將CO的濃度、CO2的濃度變化率、環(huán)境溫度三者作為探測火災的特征參量。

　　2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

　　本系統(tǒng)是基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的火災預警系統(tǒng)，采用C／S結(jié)構(gòu)，通過網(wǎng)絡實現(xiàn)監(jiān)控室服務器端與校園多個樓宇中的客戶端遠程實時監(jiān)控各房間火災情況，目前該系統(tǒng)已經(jīng)在我校試運行。圖2為多傳感器數(shù)據(jù)融合火災預警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，客戶端主要由傳感器模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理融合模塊、報警模塊和通信模塊組成；服務器端主要由數(shù)據(jù)處理模塊、報警模塊、參數(shù)修改模塊組成。

　　3 火災預警中的數(shù)據(jù)融合

　　3．1 D-S證據(jù)理論

　　數(shù)據(jù)融合的方法很多，其中Dempster-Shafer證據(jù)理論是應用得多的一種。它是一種處理不確定性的推理方法。證據(jù)理論可處理由不知道所引起的不確定性。它采用信任函數(shù)而不是概率作為度量，通過對一些事件的概率加以約束以建立信任函數(shù)而不必說明的難以獲得的概率。

　　定義1  設D為辨別框架，由一完備且互不相容的命題集合組成冪集2D，在其上定義基本信任指派函數(shù)：m(A)[0，1]，A代表辨別框架中任一子集，m(A)表示證據(jù)支持命題A發(fā)生的程度，m(A)滿足如下條件：

　　3．2 D-S證據(jù)理論數(shù)據(jù)融合方法在多傳感器火災早期探測上的應用

　　多傳感器數(shù)據(jù)融合的實質(zhì)是在同一鑒別框架下，利用Dempster合并規(guī)則將各個證據(jù)體合并成一個新的證據(jù)體，而產(chǎn)生的新的證據(jù)體就表示了融合所得的信息，然后根據(jù)決策規(guī)則進行決策。用D-S理論實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)融合方法見圖3。

　　本系統(tǒng)探測的3個對象，根據(jù)探測值不同，對斷定是否發(fā)生火災的可信度值也不同。表2中對各個探測對象在不同范圍內(nèi)的值，賦予了不同的信任值，這些信任值不是得到的概率值，而是由經(jīng)驗和我校實驗室火災統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到的。

　　當CO濃度超過10 ppm時，確定發(fā)生火災的概率較小；當超出20 ppm時，確定為火災的準確率可高達85％。從我校實驗室CO2監(jiān)測數(shù)據(jù)來看，即使?jié)舛雀哌_1 500 ppm以上，也有可能是房間人數(shù)突然增多導致的，所以只從CO2的含量探測數(shù)值來斷定火災，會有很大誤差。但根據(jù)圖1的結(jié)果得知，火災發(fā)生時CO2含量是一直在遞增的，且在火災初始成長期間，曲線斜率(即增長速度)的變化范圍是2．5～6．5 ppm／s，因此本系統(tǒng)將CO2的變化率作為數(shù)據(jù)融合對象。同樣，隨著溫度值變高，能斷定是火災的概率也越大。以CO含量為15～20ppm，CO2變化率是2．0～4．0 ppm／s，溫度為40～50℃這個情況為例，用D-S方法進行數(shù)據(jù)融合，從表3可以看出，不確定性的概率下降到了可以忽略的程度，即系統(tǒng)的不確定性明顯降低；并且原來的單個傳感器不能準確判定是否發(fā)生火災，融合后正確判斷的概率增大，即對來自3個不同傳感器的數(shù)據(jù)融合提高了系統(tǒng)的判別火災能力。

　　4 結(jié)語

　　傳感器在采集信息過程中受多種因素的影響，不確定性是普遍存在的。Dempster-Sharer合并規(guī)則較好地解決了這種不確定性問題，將多個傳感器獲得的信息準確地合成為對目標判定的一致性，增加了系統(tǒng)的正確決策能力。但是，這種方法的使用仍然存在一些局限性。即每一傳感器對目標判決的概率賦值，需要依靠經(jīng)驗和數(shù)據(jù)積累不斷進行更準確的設置。