基于模糊神经网络的舰船火灾早期探测报警系统设计

• 作者: 郑珊珊 李田烽 蔡欣欣
• 来源期刊: 舰船科学技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 舰船火灾早期探测 空气采样感烟探测器 CO探测器 模糊神经网络 遗传算法 抗误报警
• 年，卷（期）: 2021,（23）
• 所属期刊栏目: 水声电子
• 页码范围: 161-165
• 页数: 5页
• 分类号: U664.88
• 语种: 中文
• DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2021.12.029

摘要

结合当前舰船火灾探测报警系统的现状和对于火灾早期探测的需求,提出一种将主动吸气式空气采样感烟探测器和阴燃类电气火灾燃烧产物特征量CO及传统温度信号通过模糊神经网络和遗传算法进行融合判定的系统设计方法,详细描述系统的构成,通过数据采集、模糊推理、火灾判定的软件实现过程.同时通过仿真计算表明该系统对于提高火灾探测报警的关键性能指标"响应时间"和"误报率"的有效性.该系统设计方法为电气类阴燃火的早期探测提供有效的技术解决途径,同时提高了系统抗误报警能力.