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排油注氮技术在变压器防火系统中的应用

华东电力 2003年第9期31卷 55-56页

作者：袁晓明黄兵上海电力设计院有限公司上海200025 上海斯通电力设备有限公司上海200042

变压器的稳定运行是整个系统安全运行中的重要环节。国内目前变压器灭火系统主要以灭火为主体的水喷雾系统 ,耗费水资源、水污染后的净化等都是其弱点。阐述了排油注氮技术在变压器防火系统中的应用并进行了技术经济比较。

关键词：变压器防火系统排油注氮技术电力变压器油箱

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单层厂房防火系统改造问题及对策

消防科学与技术 2018年第7期37卷 921-924页

作者：武乾刘岩西安建筑科技大学土木工程学院陕西西安710055

针对单层厂房防火系统的特点及防火系统改造存在的问题,从结构空间变换、法规修订、建筑使用功能重置、政策性保护4类冲突出发,运用调查研究、数理统计、案例分析等方法研究单层厂房的防火系统改造。提出科学确定耐火等级、三维划分防... 详细信息

针对单层厂房防火系统的特点及防火系统改造存在的问题,从结构空间变换、法规修订、建筑使用功能重置、政策性保护4类冲突出发,运用调查研究、数理统计、案例分析等方法研究单层厂房的防火系统改造。提出科学确定耐火等级、三维划分防火分区、重视楼梯的功能性设计、完善市政配套设施等措施,使原有防火系统改造后既可满足新需求,又可最大程度地保证建筑物的防火性能,为单层厂房的防火改造提供参考。

关键词：单层厂房防火系统防火性能

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基于可拓神经网络的智能家居防火系统的研究

基于可拓神经网络的智能家居防火系统的研究

作者：闫浩南京航空航天大学

学位级别：硕士

防火系统是智能家居系统的重要组成部分之一,是对人身、财产安全的一个重要保障。应用于家居环境中的防火系统,需要能够对不同的家居火灾状况进行识别,并且在火灾发生的早期做出准确的预报。传统的火灾探测器是基于单一火灾参量的探测,... 详细信息

防火系统是智能家居系统的重要组成部分之一,是对人身、财产安全的一个重要保障。应用于家居环境中的防火系统,需要能够对不同的家居火灾状况进行识别,并且在火灾发生的早期做出准确的预报。传统的火灾探测器是基于单一火灾参量的探测,探测算法是简单的阈值判断、趋势分析等,存在较高的误报、漏报概率,而且适用范围有很大的局限性。本文针对家居环境的实际特点,研究了一种基于多传感器信息融合技术的防火系统,并将可拓神经网络应用到火灾信息融合之中,取得了较好的应用效果。首先,研究分析了国内外火灾探测技术的研究现状,火灾的产生机理,火灾探测相关的技术方法,确定了采用多传感器信息融合技术进行智能家居防火系统的设计;其次,对智能家居火灾系统进行了整体设计,根据家居环境的实际特点,确定了采用温度、烟雾浓度、CO气体浓度三个火灾参量作为火灾信息融合参量,并设计了火灾信息融合的算法实现方式;然后设计了火灾信息融合算法,将可拓神经网络引入到火灾信息融合中,选取国家标准实验火灾数据进行网络训练,选取实际火灾数据对训练好的网络进行验证分析,在决策层引入烟雾持续时间作为火灾的一个判定依据,提高了系统的可靠性;最后对智能家居防火系统平台进行了设计,包括中央控制器模块、数据采集模块(温度采集模块、烟雾浓度采集模块和CO气体浓度采集模块)、无线传输模块、报警模块和上位机监控程序的设计,并对系统进行了测试,验证了其有效性和可靠性。

关键词：智能家居防火系统多传感器信息融合技术可拓学神经网络

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远控风门胶带巷防火系统的研究

矿业安全与环保 1999年第1期26卷 14-16页

作者：蒋曙光成军农王月军吴吉南曹大成冯学武中国矿业大学大屯煤电公司姚桥矿

介绍了姚桥远控风门胶带巷防火系统的研制。该系统采用单片微机为主的控制板进行控制，以气压为动力驱动执行元件。它能实时采集火灾信号，自动控制风门，实现火灾烟流的有效排放。

关键词：远控风门胶带巷防火系统自动控制矿井火灾

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基于模糊神经网络的智能家居防火系统研究

基于模糊神经网络的智能家居防火系统研究

作者：龚利英华南理工大学

学位级别：硕士

随着科学技术的发展，生活水平的提高，人们越来越重视家居生活的舒适度、安全性和智能性。智能家居成了未来家居的发展趋势。而家居防火是智能家居安防系统中的重要组成部分，特别是由于近年来家居用电设备长期处于工作状态，家居火灾... 详细信息

随着科学技术的发展，生活水平的提高，人们越来越重视家居生活的舒适度、安全性和智能性。智能家居成了未来家居的发展趋势。而家居防火是智能家居安防系统中的重要组成部分，特别是由于近年来家居用电设备长期处于工作状态，家居火灾时有发生，因此研究家居防火系统就有很现实的意义。家居防火系统就是要在早期准确预报火灾，从而减少生命财产的损失。目前家居火灾探测系统大部分为单一探测方法，如对烟雾信息的探测，存在误报、漏报现象严重。本文为提高探测的及时性和可靠性，采用复合探测方法，即对火灾发生的温度、烟雾、CO气体三个物理参数进行探测，然后通过模糊神经网络算法进行融合并最终得出决策。硬件以HY-2440A开发板为主控制器，通过无线模块CC2530F256自带的微处理对传感器进行管理，将采集到异常信号发送到主控制器进行算法融合。论文主要研究内容如下：首先分析国内外防火系统的现状，智能家居防火系统的技术难点和研究意义，分析了火灾发生的各阶段的现象特征，通过研究各种探测器的适应环境和优缺点，采用复合传感器进行火灾探测。对防火系统进行了整体设计，包括探测器的选择，探测器的现场安装。结合各种信息融合算法的特点，选取神经模糊推理系统为数据融合算法，对BP算法及其改进算法进行防火系统的训练，最终选择RLS-BP算法进行样本学习。建立家居防火系统的神经模糊推理系统，通过对火灾样本数据的学习，调整推理系统隶属函数参数。对该防火系统进行了仿真测试。为了进一步提高系统的及时性和可靠性,火灾探测系统最终加入火灾烟雾时间进行模糊推理的决策层融合。对家居火灾探测系统的硬件进行了设计，系统包括主控制模块，数据采集模块、无线传输模块，电源模块和报警模块。给出局部电路和各个模块程序流程图。最后对论文进行了总结。总结了本论文的研究工作，提出了对本课题的进一步研究方向。

关键词：智能家居防火系统神经模糊推理系统 RLS-BP