当前位置:网站首页技术文章 > 关于一种新型电气火灾预警系统的研究
产品中心products

关于一种新型电气火灾预警系统的研究

文章更新时间:2023-10-12 点击量:198

摘要:针对现有电气火灾预警技术监测功能不全面、智能决策不完善等问题,开发了新型电气火灾预警系统。首先,利用多种不同类型的单参量采集模块收集火灾现场数据,然后将收集到的数据收集到参数采集模块中,完成多参量采集;其次,参数采集模块通过两级数据传输网络,即ZigBee本地无线通信和NB-IoT远程联网通信,将火灾现场数据上传到云平台;*之后,云平台对数据进行了相应的运算和处理,并使用了智能识别算法。


关键字:电气火灾预警,ZigBee,NB-IoT,智能化识别算法


引言

近几年,我国电气火灾频发,造成重大人员伤亡和财产损失。据统计,2020年,违反电气安装使用规定引发的火灾有8.5万起,占总数的33.6%,重特大火灾中电气火灾占比高达55.4%。目前,一些关于电气火灾预警的研究:叶研等研究了基于CAN总线的实验楼火灾预警系统,通过CAN总线将数据发送到控制部分完成数据处理,提高了火灾预警系统的可靠性和反馈速度。张梦媛设计了一个基于物联网技术的无线火灾智能预警系统,采用ZigBee协议,利用各种传感器进行移动通信。但是目前电气火灾预警系统还存在一些不足,比如传感器采集参数不全面,影响评价结果;采集数据使用多种不同类型的传感器,但这些参数之间存在一些或全部的非线性依赖关系。仅仅通过这些数值来判断警报是不科学的,智能决策是不完善的。本文提出了一种新型的电气火灾预警系统,将收集到的现场火灾数据通过多个参数采集模块发送到参数采集模块;数据传输模块(包括ZigBee协调器)接收参数采集模块(即ZigBee终端节点)发送的相关数据,然后通过NB-IoT模块将数据上传到云平台,从而形成两级无线通信物联网架构。云平台整合分析传感器采集的多个变量参数,在火灾状态和多个变量参数之间建立非线性数学模型。基于这个模型,根据多变数据,计算出火灾发生的概率,从而达到预警的目的。


1系统整体设计

如图1所示,系统的整体结构由参数采集模块、参数采集模块、数据传输模块、云平台和客户端组成。参数采集模块负责连接传感器,感知火灾现场;参数采集模块负责采集和上传火灾现场数据;数据传输模块作为通信桥梁,负责参数采集模块与云平台之间的信息传输;云平台负责数据信息的计算和处理,计算火灾发生的概率,并向客户端发送信息。客户端可以相应地显示火灾预警信息。


2硬件构成

如图2所示,单参数采集模块和参数采集模块的硬件构成。火灾现场数据的采集由单参数采集模块和参数采集模块共同完成。


参数采集模块包括传感器、信号处理电路、MCU,并且通过工业标准接口(2322、485、I2C、SPI等。)与参数收集模块连接。根据火灾现场情况,选择烟雾、温度、火焰、电参数(包括入户母线电压、电流、有功功率、无功功率或功率因数)等传感器进行数据采集,经过信号处理电路处理后送入MCU,然后通过标准接口。根据约定的通信协议,将火灾现场数据传输给参数收集模块。参数收集模块的核心是无线MCU(ZigBee终端节点)。通过标准接口与单参数收集模块有线连接,接收单参数收集模块发送的火灾现场数据,然后通过Zi。

ZigBee协调器。ARM微处理器主要由ARM微处理器组成,如图3所示。.由ZigBee协调器和NB-IoT模块组成。


作为ZigBee终端节点,每个参数聚集模块都被添加到网络中,ZigBee协调器接收到多个参数聚集模块上传的火灾现场数据。ARM微处理器负责统筹处理数据的本地传输、远程传输和相应的分析和转换。NB-IoT模块将火灾现场数据等信息远程发送到云平台进行处理。


3软件设计

3.1数据采集

在数据采集过程中,完成了对火灾现场数据的采集,软件流程如图4所示。


初始化后,参数采集模块需要通过相应的传感器采集现场数据,处理相关数据后,将数据传输到参数采集模块。


3.2数据传输

数据传输是指将参数收集模块接收到的多组火灾现场数据上传到云平台的过程,其软件流程如图5所示。


ZigBee协调器检测周围网络状态,建立网络。作为终端节点进入网络后,参数汇集模块将数据转发给ZigBee协调器,协调器接收上传的火灾现场数据,通过串口通信将数据发送给ARM微处理器,ARM微处理器对数据进行分析和包装,然后通过NB-IoT模块上传到云平台完成数据处理,*最终实现火灾预警。


3.3数据处理

数据处理是指在云平台上运算和处理上传的火灾现场数据的过程,其软件流程如图6所示。


云平台初始化后,首先接收火灾监测现场的位置和火灾现场的数据,在上传的数据中计算和处理多个变量,然后在火灾现场状态和多变量参数之间建立非线性数学模型。基于该模型,根据采集的多变量数据,通过智能算法计算火灾发生的概率,然后向客户端发送火灾预警信息。


4安科瑞电气火灾监控系统

(1)概述

Acre1-6000电气火灾监测系统是根据中心的消防电子产品试验认证,并通过了严格的EMC电磁兼容试验,确保了该系列产品在低压配电系统中的安全正常运行,目前已在全国范围内批量生产和广泛应用。该系统通过收集和监控剩余电流、过流、过压、温度和故障电弧等信号,实现了对电气火灾的早期预防和报警。如有必要,它还可以联动切断超标的配电电路,如剩余电流、温度和故障电弧。根据用户的需求,还可以通过电源管道和电源管道进行报警或电源管道。


(2)应用场合

适用于石化、文教卫生、金融、电信等领域的智能建筑、高层公寓、酒店、酒店、商业建筑、工矿企业、国家重点消防单位。


(3)系统结构


(4)配置方案


5结语

本文利用参数采集模块采集火灾现场数据,上传到参数采集模块,通过ZigBee网络和NB-IoT模块将数据上传到云平台。云平台整合分析传感器采集的多个变量,通过求解算法获得火灾发生的概率并发送到客户端,提醒工作人员及时采取措施。基于该系统,及时警告火灾现场,提前预测。从而减少人员伤亡和财产损失。




参考文献

[1] 闫传令,李红艳.冶山矿业公司“六大系统"的建设及应用[J]. 现代矿业,2014,30(12):186-187.

[2] 张纪飞.煤矿井下自动化供水索统的设计应用[J].山东煤炭科技,2021,39(7):135-137.

[3] 马莉.煤矿供水系统优化改造的研究[J].当代化工研究,2021(5) :92-93.

[4] 刘文峰,孟祥忠.煤矿深井多水平恒压供水系统的研究与应用[J].工业仪表与自动化装置,2020(4):25-28+47.

[5] 孙派,吴志强,苏瑞.矿井供水管网在线监测自控技术研究实践[J].中小企业管理与科技(下旬刊),2013(4):240.

[6]魏立明,杨坤,陈妍希.建筑电气火炎预警系统的综述研究[J]. 吉林建筑大学学报,2017,34(3):112-115.

[7] 蓝雄,刘胜永.轴承故障稀疏编码特征提取与多分类SVM识别[J].机械设计与制造,2020(10):182-186.

[8]周文潮,周子涵,靳冲.基于SVM的变压器局部放电故障诊断研究[J].铁路通信信号工程技术,2022,19(S1):137-140.

[9] 范婕,许欣怡,周诗岽等.基于PSO-SVM的天然气水合物生成条件预测[J].天然气化工—C1化学与化工,2022,47(5):171-176.

[10]龙兴林,俞鉴锋,刘学勇,方永达.一种新型电气火灾预警系统研究 [A].传感检测与仪器仪表.2023(13)-1133

[11] 安科瑞企业微电网设计与应用手册2022.05版.