專利名稱：基于傳感器陣列統計特征的火源定位方法
基于傳感器陣列統計特征的火源定位方法技術領域
本發明屬于火災定位技術領域，涉及基于傳感器陣列的統計特征火源定位方法。
技術背景
隨著現代城市建筑的樓層不斷加高，建筑密度越來越大，使得發生火災越來越頻繁且所導致的危害越來越嚴重。火源點定位技術的研究能為火災發生時及時高效的滅火救援工作提供有利幫助。目前，火源點的定位方法主要有基于圖像處理技術、基于光纖測溫技術和基于溫度場的火災源點定位。其中圖像型火災源點定位系統多用于開放性的大空間， 且易受遮蔽的影響；基于光纖測溫的方式，多適用于隧道等場景，且成本高；基于溫度場的火災定位方法多用于礦井等環境，要求火源釋放的熱量較多，傳感器感受到溫度變化時，燃燒實際上已經持續了一段時間，因而難以實現低釋熱出氣火災的源點定位。
現有的主要火災定位發明中，主要以圖像型火災定位系統為主，其最大缺陷是易受遮擋，在室內空間中，當煙霧濃密時很難檢測到真實火災發生點；當室內有較多遮擋時圖像也很難之直觀檢測到；而傳感器陣列的方法，是煙霧熱氣流上升到天花板上擴散的模型， 通過擴散差來定位，能有效避免圖像型在室內遮擋的問題。
基于傳感器陣列進行火災定位的方法自Thomas Kaiser在2000年公開發表以后已經展開許多研究，成為火災源點早期定位的主要方法之一。但是在實際的應用中，這些方法從火源定位的不同角度提出了可應用于室內受限空間的火源定位方法與技術，但主要問題是上述方法大都只致力于時刻點估計精度的改進，且結果都是直接逐點輸出，即每次得到一個估計點輸出一個估計點，前后沒有聯系。這樣的結果在圖顯示上表現散亂，且不確定性范圍大，難以直接應用指導消防。進一步分析可知，不管點定位估計方法如何改進，總是會有一些估計點離真實火源點偏離較遠，因此如何有效地從所有點定位估計結果中進一步挖掘并縮小火源點定位估計范圍成為火源定位一個新問題。發明內容
本發明的目的在于針對現有基于傳感器陣列定位技術的不足，提供一種基于傳感器陣列測量數據統計數字特征的火災源點定位方法。
本發明方法采用溫度傳感器陣列的方式采集火災初期溫度擴散信號，根據靜風受限空間內煙氣擴散模型，計算溫度信號之間的灰色關聯度和相關性得到傳播時延；根據一個陣列內不同傳感器之間的時延差和幾何關系的出火源點與陣列之間的方位角；將每組角估計的數據取得均值和方差，繼續累積他們的均值和方差，以均值為基礎得到角度范圍估計，兩組整列相交得到角度區域估計，并可取區域中心作為火災的源點估計，具體包括以下步驟步驟(1).構建溫度傳感器陣列，布置陣列組使用4個負溫度系數溫度傳感器構成陣列一個溫度傳感器陣列，陣列為dXd(d—般取IOcm)的正方形，四個傳感器放置在頂點處； 將兩個傳感器陣列A和B布置在房間天花板任意一側靠邊的位置，相距為L。
步驟(2).數據信號采集處理火災發生時，陣列A內的四個溫度傳感器同時采集溫度信號 (n=l, 2，3，4)；采樣
量化(采樣頻率為X1—般取500Hz)后得到離散溫度信號序列為7；(幻。步驟(3).利用陣列內各個溫度信號序列之間灰色關聯度求解一個陣列內傳感器信號之間時延，具體算法步驟如下
(3. 1)每次從采樣序列？；(幻中截取長度為—般取1000)的序列，作為準備序列
權利要求
1.基于傳感器陣列統計特征的火源定位方法，其特征在于該方法包括以下步驟 步驟(1).構建溫度傳感器陣列，布置陣列組使用四個負溫度系數溫度傳感器構成陣列一個溫度傳感器陣列，陣列為dx d的正方形；將傳感器陣列A和傳感器陣列B分別布置在房間天花板任意一側靠邊的位置，相距為L ；步驟O).數據信號采集處理火災發生時，傳感器陣列A內的四個溫度傳感器同時采集溫度信號f (0;采樣量化后得到離散溫度信號序列為100 ；步驟(3).利用傳感器陣列A內各個溫度信號序列之間灰色關聯度求解該陣列內傳感器信號之間時延，具體算法步驟如下3-1每次從采樣序列Tn(k)中截取長度為m的序列，作為準備序列■=雖，職-、T摘 T2(k)= (T2Q),Τ2(2)^-·,Τ2(φ3-2求關聯系數設輯為參考數列，比較的序列為▽⑷，比較序列τ;"⑷是由T2(k)到Tn(k)延時j 點生產，其中j = [_kmax，kmax] ；i = 2,3,4, kmax表示最大時延；則參考序列T1GO與第i個傳感器時延為j的序列在k點的關聯系數siik)為min min | T1 (k) - Ti3 {k) | + ρ max max | T1 (k) - Ti3 (k) | ε] (k、= -J-_i_I_k-_1I T1 ⑷—T13 (k) I +P max max | T1 (k) — T/ (k) |j k式中|7；(幻-7；"㈨I= Δ丨㈧是第i個傳感器延時為j的序列與參考序列T1GO的在第k點時的絕對差；,!^嚴舊⑷-廠㈨丨為兩級最小差，其中ηγη|7；⑷-Τ；"⑷I為第一級最小差，表示在第i個傳感器時延為j的序列上，找出與參考序列T1GO最小差的點； my my I T1 (Ar)㈨I為兩級最大差；ρ為分辨系數，在
取值； 3-3求比較序列與參考序列的灰關聯度冷ι mr/=H(Ic)η k=i3-4對每一個傳感器不同時延序列和參考序列的灰關聯度分別排序，取最大相關的序列，對應的j就是序列滯后的時延估計，則序列時延kln = j，物理意義時延tln = j/fA 步驟將時延估計轉化為方位角α估計Jia - arctan(—)^13步驟(5).累積計算角度估計的統計特征，將方位角估計擴展到角度范圍，具體步驟如下傳感器陣列A定位可得到角估計為 ，則均值漢二 Ε{ ),貓則陣列A的角度估計范圍為 = ，其中均值和方差由如下遞推方式求得- -QCk+ cck+l a — ka2k + a2k+l 2uk+\ _ ； ，。k+\ _ ； uk+\ k + \ k + l同理陣列B的角度估計范圍為β^=β-±σΒ，其中均值和方差由如下遞推方式求得
全文摘要
本發明涉及基于傳感器陣列統計特征的火源定位方法。現有方法的定位結果都是直接逐點輸出，在圖顯示上表現散亂，且不確定性范圍大，難以直接應用指導消防。本發明方法是將傳感器陣列內采集的溫度信號進行灰色關聯度分析來得到煙氣傳播時延；然后，根據傳播模型和幾何關系得到方位角估計；再者，基于統計建模方法將方位角估計視為一個用均值和方差來刻畫的隨機變量，從而將火源點估計轉化為火源的區域范圍估計；最后采用兩組陣列交叉方式構建火源定位估計的區域范圍，并將該區域中心作為火源位置的點估計。這種基于統計建模思想的擴展估計，可使用全局歷史數據，并且隨著數據量增多而使得估計結果具有較好的穩定性，隨機誤差也將得到有效減少。
文檔編號G01J5/00GK102519598SQ20111017503
公開日2012年6月27日 申請日期2011年6月27日 優先權日2011年6月27日
發明者文成林, 段勝安, 程凱韜, 葛泉波 申請人:杭州電子科技大學