基于物联网技术的森林火灾探测器研究

随着物联网技术的发展,网络化的火灾探测系统相比较传统的有线探测系统有着低成本、安装方便、高稳定性等突出的优势,因此,本文以CC2530芯片为整个无线网络的核心处理器,利用ZigBee短距离无线传输技术将传感器中的物理信息做数字化处理,再由无线网络通过路由节点向协调器发送,最终数据传送给相应的上位机,以便进行相应数据运算...     

经济型火灾探测器性能评估实验平台设计

火灾探测器性能评估实验平台是对火灾探测器综合性能进行评价的重要设备。经济型火灾探测器性能评估实验平台由实验管道、下位机和上位机组成。实验管道是环形通风管道,采用开闭结合的方法设计,分为模拟段和测试段两部分。下位机主要控制轴流风机、加热器、加湿器和加尘器的大小,并采集温湿度传感器、风速传感器的值。上位机对整个实验平台进行监控,并实现数据存储,提供人机界面。该实验平台不但可以模拟火灾和非火灾时的环境,完成火灾探测器综合性能评估,而且价格便宜,成本缩小到数十分之一,使普通用户对火灾探测器性能评估成为可能。     

光电火灾探测器综述

我国当前的火灾形势十分严峻，火灾早期探测对于火灾扑救及火场人员逃生都十分重要。随着经济的迅速发展，当前建筑空间结构及布局呈现多样化，文章介绍了各种光电火灾探测技术的探测原理，并对不同类型光电火灾探测技术在不同建筑空间形势下的适用性进行了综合讨论和分析。     

基于BP神经网络数学算法的智能照明控制应用

传统控制系统通常具有固定的控制模式,而无法根据实际环境进行灵活调整。基于BP神经网络算法,以英飞凌XC836芯片为平台,设计了能够自动根据环境信息调整光照亮度的照明控制系统。相比传统照明控制系统,该设计具有更高的灵活性与可调性,同时还通过BP神经网络的线性参数实现了光照强度的线性调节控制。     

电气火灾监控探测器集中监控系统设计

介绍了一种基于Modbus RTU通信协议的电气火灾监控探测器集中监控系统设计方案.系统利用Modbus RTU通信协议实现电气火灾监控探测器与组态王的串口通信,可对多个节点的电气火灾监控探测器工作状态进行远程集中监控.阐述了电气火灾监控探测器集中监控系统具体功能的设计与实现.实际运行与使用表明:该系统运行良好,数据传输的可靠性、实时性强,具有一定应用价值.     

实验室专用智能定时控制火灾报警器

针对实验室的工作环境,设计制作了专用于实验室的智能定时控制火灾报警器。使用一年来,可靠性好,检测灵敏度高,无误报。     

智能建筑中火灾监控系统的设计方法

论述了智能建筑中火灾监控系统的功能、结构及工作原理,并结合具体实例,介绍了该系统在工程中的应用方法。     

火灾自动报警系统的火灾早期预警

火灾自动报警系统是由触发器件、火灾报警装置、火灾警报装置以及具有其他辅助功能的装置组成的火灾报警系统,是人们为了早期发现通报火灾并及时采取有效措施,控制和扑灭火灾而设置在建筑中或其他场所的一种自动消防设施,是人们同火灾作斗争的有力工具。     

基于BP神经网络的智能电网短期电力负荷预测

当前现有预测方法对智能电网短期时间内的电力负荷预测存在预测精度低、预测精度受气象条件变化影响等问题,现引入BP神经网络研究智能电网短期电力负荷预测方法：获取智能电网历史运行数据,对数据进行预处理,对样本进行归一化处理;利用BP神经网络构建电力负荷预测模型;建立模型训练网络拓扑结构,训练模型预测性能;完成电网短期电力负荷预测,并在考虑气象因素的情况下对预测进行补偿,得到预测结果。实验证明：新的预测方法在实际应用中预测精度更高,且预测精度不会受到气象条件的影响。     

论总线火灾报警系统的设计误区

在消防报警工程验收中经常会发生火灾报警控制器死机和意外复位现象。例如,一个技术交流中心安装的600点通用火灾报警系统采用A公司的光电感烟火灾探测器。完工时,按照GB50166《火灾自动报警系统施工及验收规范》第4.2.3条第八款要求,即“火灾探测器应做模拟火灾响应试验和故障试验,实际安装数量超过100只,按实际安装数量的10%的比例进行试验,被抽验探测器的试验应正常”,抽验60点进行验收。然而,在对该工程做报警吹烟试验时,在43个感烟火灾探测器连续做了报警并联动了十几个控制模块后,出现自动复位现象;又如,某学院安装的火灾报警系统采…     

浅谈分布智能火灾报警系统

随着国内高层建筑和工业厂房的增加,对消防技术的可靠性要求越来越高,分布智能火灾报警系统以其优异的性能在消防电子产品市场竞争中发挥着重要作用.本文通过分析分布式智能火灾报警系统的研发背景及意义,针对系统特点及关键技术进行探讨.     

基于BP算法的函数逼近

神经网络逼近任意非线性函数的能力在基于神经网络的系统辨识和控制之中发挥着重要作用。重点研究常用的BP(Back Propagation)人工神经网络的工作原理和学习算法,同时利用Matlab进行仿真。仿真结果表明,基于BP网络的控制算法具有良好的应用性。     

基于智能排课算法的设计与实现

本文根据回溯、递归等算法思想,解决了排课过程中死锁的问题。通过具体分析,实现了该算法,为排课系统智能化打下了基础。     

基于模糊神经网络的RTT智能预测算法

在网络拥塞控制的重要参数中,RTT(Roundtriptime)尤为突出,因为它能对网络所发生的拥塞作出较早的反映。所以对RTT的精确预测程度,无论是对网络拥塞控制还是流量、带宽估计都很有意义。分析了RTT的特性,发现其有很强的高频噪声,因而采用低通滤波和MBP网络相结合的RTT预测策略。实验表明,即使在网络状况较忙的情况下,也能获得很好的预测结果。     

基于复合特征 BP 神经网络算法的车牌识别技术研究

传统的模板匹配算法对车牌图像的伸缩、倾斜及背景干扰比较敏感,识别效果不理想.提出将对字符进行归一化处理后所提取的点特征与重心特征进行复合,作为 BP 神经网络算法的输入特征,大大提高了识别率与识别速度.     

基于普通学生宿舍的智能火灾逃生预警系统设计

文章设计了一个以普通学生宿舍为参考模型的智能火灾逃生指挥系统的预警系统,针对学生宿舍这一特殊的群居环境,提出一种有效的火灾预警模式,在学生宿舍发生火灾的时候能够有效地进行阶段性预警,减少损失,避免因预警范围过大产生的恐惧心理造成的意外事故.     

全局人工鱼群优化BP神经网络在火灾探测中的应用

针对传统的火灾探测器存在火灾报警准确性低、有延迟等问题,提出了利用全局人工鱼群算法优化BP神经网络的预测算法。该算法以温度、烟雾浓度和CO浓度为BP神经网络的输入,火灾的3个等级作为输出,融合了鱼群算法全局搜索能力强和鲁棒性强的特点。对BP神经网络的初始化权值和阈值进行优化,得到最优人工鱼后,用最优的权值和阈值进行神经网络训练,选取40组数据作为训练组,10组数据作为测试组。从仿真结果看,BP神经网络的训练和预测的误差分别为0.091 4和0.458 4,优化后的分别为0.045 2和0.088 2,且收敛速度变快,迭代次数减小,应用在火灾探测中有更多的优势。     

基于BP神经网络算法对手写数字识别系统的设计

构建手写数字识别系统,并对系统中BP网络反传学习速率进行改进,提高了识别率并缩短了学习时间;在特征提取上针对数字综合采用二值化并统一规格化的方法,优化了系统的识别精度并提高了识别速度。采用BP算法增强了数字识别的容错性、鲁棒性。     

基于BP神经网络PID算法的水箱液位控制系统设计

针对水箱液位这样一个多干扰、大惯性、高度非线性系统控制性能优化较困难,传统的控制策略在控制精度、灵敏度以及系统稳定性均存在缺陷,充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力,构造神经网络PID自整定控制器,在解决高度非线性和严重不确定系统方面具有较好控制能力.解决了传统PID控制算法难以保证系统在任何工况条件下始终具有最佳控制性能的难题.仿真结果表明,该控制能使系统达到较好的控制效果.     

面向智能建筑的火灾探测与自动化系统

本文分析了智能建筑的火灾探测方法，给出了其选用原则，阐述了防火自动化系统的构成，软件模块和控制功能。