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作者：仝瑞涛东北大学

学位级别：硕士

吸气式感烟火灾自动探测技术是近几年来快速发展起来的火灾探测技术,具有灵敏度高,响应速度快的特点,广泛地应用于厂房、体育场馆、仓库、电厂、商场等大空间和档案室、精密仪器或产品生产车间等洁净空间。其技术原理是利用火灾初期产... 详细信息

吸气式感烟火灾自动探测技术是近几年来快速发展起来的火灾探测技术,具有灵敏度高,响应速度快的特点,广泛地应用于厂房、体育场馆、仓库、电厂、商场等大空间和档案室、精密仪器或产品生产车间等洁净空间。其技术原理是利用火灾初期产生的烟雾粒子对光的散射来进行火灾早期探测的。该技术已成为当前重要的火灾探测技术,是早期或超早期火灾探测报警的主要实现手段,其应用前景非常广阔。本文首先介绍了烟雾探测技术的发展,论述了烟雾粒子的散射极化特性,研究了一些典型物质粒子的散射光强和偏振度的空间分布特性,然后在经典的Mie氏理论的基础上,给出了微小粒子对入射光进行散射的有关物理量,如散射系数、吸收系数、消光系数、散射光强和偏振度的数值计算方法。在此基础上设计了吸气式火灾探测器自动探测系统,提出了探测器光路器件保护的重要性,完成了吸气气流的检测与控制硬件设计。提出了一种利用BP神经网络进行烟雾粒子辨识的方法,详细阐述了不同烟雾粒子的特征提取过程和基于BP神经网络的粒子属性辨识方法。针对目前这种烟雾探测方法中存在的缺陷——高误报警概率,本文设计了基于粒子群散射特性的烟雾探测和辨识系统,系统使用了半导体激光器和光电二极管阵列做发射元件和接收元件并采用主动方式工作,具有灵敏度高,辨识能力强的优点。该技术可以达到早期的可靠、准确地预报火警、消除误报的目的。为下一步的这种探测技术发展提供了一套可行的设计思路。

关键词：散射感烟火灾自动探测 BP神经网络

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