对火灾报警器设计的相关探讨

　　摘要:下文详细介绍了火灾报警器的硬件构成,提出了判断火灾发生的多传感器概率综合的数学模型,并介绍了其软件实现方法。本设计针对传统火灾报警器的阈值判断、条件参数固化等缺点,创新性地作了如下改进:多传感器有机结合、概率综合、参数可调、消防设备协同、火源切断、CAN总线管理控制等。
　　关键词:火灾报警器；硬件设计；软件设计；概率综合探讨
　　
　　一、报警器的硬件设计
　　报警器的硬件构架如图1所示。该报警器控制核心采用C8051F040,通过片上12位分辨率的ADC对光强信号、烟雾信号进行采样;通过IO端口对DS18B20进行程控,实现温度信号的采样;可根据所采信息判断火灾等级,并给出警报信号,当火灾等级较高时,可通过控制继电器关断电源;可将信息通过CAN总线传送至PC机平台。
　　
　　图1报警器的硬件构架图
　　本报警器针对光强信号、烟雾信号及温度信号分别设计了相应的采样电路及信号调理电路。设计中采用光敏电阻与39K电阻对5V电源分压实现光信号到电压信号的转换,并利用仪表运放与RC低通滤波器对信号进行调理。工作时光敏电阻呈现出负光强度特性,且近似为线性变化关系。
　　烟雾信号采用烟雾传感器MQ-2转换为电信号,并同样利用仪表运放与RC低通滤波器进行调理,MQ-2的灵敏度特性为负线性。
　　温度信号通过单片机程控温度传感器DS18B20进行采集。DS18B20主要特性如下:可实现对-55℃~+125℃范围内的温度测量,并且测量温度的误差在±0.5℃,实际报警器的分辨率可单独设定,并且保存在EEPROM中,即使断电也能够保存;现场温度的测量值通过串行通信的方式传输,即“单线总线”的数字方式传输。
　　信号调理电路如图2所示。仪表放大电路采用的运算放大器为OP07,该运算放大器具有极低的输入失调电压,极低的失调电压温漂,非常低的输入噪声电压幅度及长期稳定等特点,可广泛应用于稳定积分、精密绝对值电路、比较器及微弱信号的精确放大。RC低通滤波器的-3dB带宽由fw=决定,由于所采信号均为低频信号,因此设计中R=10K,C=0.1μF。
　　
　　图2信号调理电路
　　二、连续概率综合模型的建立
　　火灾发生时,伴随很多特征参数的变化,传统火灾报警器只针对单一因素进行阈值判断,没能将多传感器有机结合,误判概率极大。本报警器采用多传感器概率综合判断,综合考虑分析光强、烟雾离子、温度三类监测特征值,确定火灾发生概率,结合实际情况确定灵敏度,驱动系统动作。
　　
　　图3多传感器的概率综合模型
　　多传感器的概率综合模型如图3所示,输入为各传感器监测值,依据各传感器的概率模型,通过概率加权和运算得到执行输出,其输出如下:
　　(1)依据模型获得火灾发生概率值P;
　　(2)依据火灾概率值得到危险系数,并结合相应的规则作出概率判决,具体的判决规则包括:危险系数小于火灾预警下限时,继续监视,但不响应;处于预警阶段时,报警设备(蜂鸣器、警示灯)按正比于危险系数的频率动作;当大于火灾预警上限值时,如果超过火灾确认值,则控制继电器切断电源,开启消防设备,否则预警设备按最高频率动作。
　　概率判决规则及其推理详细模型如下:
　　光强因素对火灾发生概率的影响是光强的标准差和均值共同作用的结果。调整报警器参数,设定统计分析的时间单元T0,以某一设定频率fs采集光强信息,计算出这一时间单元内光强的标准差s与均值E,分别与火灾发生概率P存在函数关系Ps=f1(s)与PE=f2(E)。
　　Ps=f1(s)可简化线性模型:
　　(1)
　　式中,sF为光强标准差阈值;sM为光强标准差饱和值;σ为标准差系数σ=1/(sM-sF)。
　　标准差s很小时,光强度基本没有改变,不存在火灾危险,随着s增大,光强变化越来越剧烈,到达阈值sF后开始考虑火灾发生的可能性P,且P随s增大而线性增长,到达饱和值sM后,光强信号已确定火灾已发生。
　　PE=f2(E)可简化为:
　　(2)
　　式中,Pel为均值影响概率下限;EF为均值响应下限值;EM为均值影响饱和值;η为均值影响系数η=(1-Pel)/(EM-EF)。
　　综合考虑标准差与均值,得到对火灾发生概率P的二维总影响函数:
　　P1=f1(s)f2(E)(3)
　　对于烟雾离子与温度这两类影响因素,模型可简化为:
　　(4)
　　式中,Pi(i=2,3)为烟雾离子或温度单独反映火灾发生的概率值;a1为对应信号的阈值;a2为对应信号的饱和值;为对应信号的影响系数=1/(a2-a1)。
　　记P2=f2(β)(β为烟雾离子浓度),P3=f3(γ)(γ为温度)。综合分析三类因素,分别得到每类因素对总结果的影响系数,即权重。则火灾发生概率的最终结果由各独自概率加权和得到:
　　(5)
　　式中,Pi为单独考虑该类因素影响时所得火灾发生概率,λi(i=1,2,3)表示相应的权重。
　　危险系数与火灾发生概率P间的关系可简化为线性模型:
　　(6)
　　式中,φ(P)为火灾等级;Pτ为火灾预警概率阈值;Pm为火灾报警概率饱和值;km为火灾划分的最高等级;t为火灾等级折算系数t=km/(Pm-Pt)。
　　存在概率阈值Pτ,当火灾发生概率未达到此值时,认为环境是安全的,不报警;超过该值即认为存在火灾危险,且危险系数(P)随概率P增长而线性增加,开始预警,且(P)越大,报警笛响音越急促,报警灯闪烁越快速;当超过饱和值Pm之后,认为发生火灾概率很大,已超过容忍度,基本确定火灾已发生,需要采取必要措施,关闭电源,开启消防系统。
　　综上述,需要合理确定Pτ及Pm,通过查阅相关资料及实验模拟结果,得到建议参考值Pτ=20%,Pm=60%。当然,为使系统更加人性化,用户可根据不同需求自行设定调整Pτ及Pm。
　　参数的准确度直接决定了智能火灾报警器的质量,不同环境下所需的参数差异较大,这就需要根据不同情况做大量调研及实验,根据结果分析参数的最佳选择。比如,建筑材料为木质的房屋中,火灾发生时烟雾起主导影响,这时就要加大烟雾权重。
　　三、报警器的软件设计
　　软件设计包括数据采集,装载,控制算法处理,CAN通信,状态显示,外围动作单元响应等。以下简要展示主函数以及定时器中断服务函数。如图4、图5所示。
　　
　　图4主函数流程图图5定时器中断服务函数流程图
　　为了满足上述模型的要求,增强报警器的灵活性与适应性,程序设计采取了开放式的设计思想,即程序仅仅嵌入了上述概率模型的基本函数表达式,而函数中的全部代数参量都是开放的,用户可以通过设计者自定义的总线命令进行现场设置。
　　程序设计了两个全局状态参数结构体。一个定义了报警器的动作命令以及通用命令,包括设置操控/监控状态(操控优先级高于监控,即程序进入操控状态则报警器只对环境做监测,但对监测结果不响应,而只响应操控命令,要回到监控状态必须先退出操控状态),报警灯开/关状态,报警灯闪烁频率,报警笛开/关状态,报警笛鸣叫频率,消防器设备起/停状态,室内电源通/断状态,各路传感器采样频率;程序运行过程中,通过扫描这两个全局状态参数结构体,而做出相应动作,给相应模型计算传递相应参数。
　　以上控制命令及参数设置命令全部包含在设计者自定义的CAN总线控制集中,此外,该控制集还包含一个报警器参数初始化命令。这些控制命令是利用标准CAN数据帧中的11位标识符以及8个数据字节组成的。
　　报警器对环境的监控结果也是通过CAN总线实时向上位机发送的。监控结果中包括三路传感器检测到的相应环境变量,总的火灾概率值以及报警灯、报警笛、消防设备、室内电源的当前状态。
　　该报警器软件设计适应性强,对所监控的环境没有依赖性,对所使用的传感器依赖较小,也就是说只要监控的环境变量是上述三者,则程序基本无需改写,只需要通过CAN总线命令根据现场环境、相应传感器型号,设置合适的参数值即可。报警器对火灾监控的准确程度,在某种程度上主要取决于这些参数的设置,所以得到可靠的模型参数对报警器的监控是至关重要的。
　　四、结语
　　以上报警器利用C8051F040单片机采集来自温度、烟雾和光强传感器的信号,并运用连续概率模型进行综合分析处理,提高了火灾报警的准确性和及时性;模拟测试中将报警器火灾预警概率设置15%,报警概率设置50%,实验结果表明:报警器能够准确、快速地反应整个火灾概率过程,并给出预警、报警信号以及动作相关消防设备。
　　
　　参考文献:
　　[1]李国忠,张晓鹏.火灾报警系统设计方案的研究[J].太原科技
　　[2]孙树文,杨建武,张慧慧,等.基于CANopen协议的分布式控制系统I/O从站设计[J].计算机测量与控制,2007
　　[3]赵浪涛,赵永花.DS18B20芯片在温度测量系统中的应用[J].兰州工业高等专科学校学报,2009