Файл: В этой статье представлены проектирование и разработка много сенсорной системы обнаружения пожара на основе нечеткой логики и системы оповещения через Интернет.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 18.03.2024
Просмотров: 8
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Аппаратный дизайн и веб-коммуникационные модули мультисенсорной системы обнаружения и оповещения о пожаре в режиме реального времени с использованием нечеткой логики
Аннотация. В этой статье представлены проектирование и разработка много сенсорной системы обнаружения пожара на основе нечеткой логики и системы оповещения через Интернет. До недавнего времени большинство систем обнаружения пожара потребительского класса полагались исключительно на детекторы дыма. Было установлено, что обеспечиваемая ими защита ограничена типом присутствующего пожара и используемой технологией обнаружения. Проблема еще больше усугубляется отсутствием адекватных механизмов оповещения и уведомления. Типичная система полагается на физическое присутствие человека, чтобы действовать по тревоге. В развивающихся странах плохое планирование и решение проблемы негативно сказываются на времени реагирования пожарно-спасательных бригад. Для решения этой проблемы была реализована система нечеткой логики с использованием макетной платы Arduino с входными данными от датчика дыма MQ2, датчика температуры TMP102 и датчика пламени DFRobot. Выходные данные системы обнаружения отправляются через SMS (служба коротких сообщений) с использованием модуля SIM900 Global System for Mobile Communication (GSM) в веб-систему и домовладельцу или смотрителю в режиме реального времени. Имея доступ к веб-системе, пожарные и спасатели также получают уведомления в режиме реального времени с информацией о местоположении. Сравнение эффективности системы уведомления, используемой стандартными пожарными извещателями, и подхода к удаленному оповещению с использованием нескольких датчиков, принятого в этом документе, показало значительные улучшения в форме своевременного обнаружения, оповещения и реагирования.
Ключевые слова — в режиме реального времени, объединение данных, SMS, GSM, обнаружение пожара, нечеткая логика, на основе микроконтроллера, на базе Интернета.
I. ВВЕДЕНИЕ
ОГОНЬ — это явление горения, проявляющееся в свете, пламени и тепле. Для существования огня необходимы три основных элемента: кислород, тепло и топливо. Они составляют так называемый огненный треугольник. Соотношение каждого из этих элементов определяет характер огня. Поскольку огонь и некоторые его побочные продукты используются во многих полезных приложениях, таких как приготовление пищи, выработка электроэнергии и производственный процесс, среди прочего, он также может вызвать хаос. По данным Центра пожарной статистики Международного технического комитета по предупреждению и тушению пожаров (CTIF), с начала 21 века ежегодно происходит от 70 000 до 80 000 смертей от пожаров. В такой развивающейся стране, как Гана, ситуация ничем не отличается. В 2014 г. около 3,4 млн сгх (894 761 долл. США) было потеряно из-за пожаров. Связанные с пожарами потери людей и имущества продолжают расти, несмотря на активные кампании по обеспечению пожарной безопасности, проводимые государственными органами.
Несмотря на то, что важно соблюдать меры пожарной безопасности, внедрение систем раннего обнаружения значительно смягчает последствия возникновения пожаров. Это привело к большому количеству новых достижений в области обнаружения пожара.
До внедрения технологии обнаружение пожара осуществлялось в основном путем визуального осмотра и подтверждения. Однако ситуация изменилась в конце 1930-х годов, когда Вальтер Йегер случайно обнаружил датчик, способный обнаруживать дым, тем самым проложив путь для исследований современных датчиков дыма. Детекторы дыма в целом делятся на фотоэлектрические и ионизационные детекторы.
Детекторы на фотоэлектрической основе используют светорассеивающую способность частиц дыма для обнаружения присутствия дыма, тогда как детекторы на основе ионизации имеют ионизационную камеру, содержащую радиоизотоп (обычно америций-241). В отсутствие частиц дыма ионизированные молекулы воздуха внутри камеры обеспечивают прохождение небольшого электрического тока между заряженными электродами в камере. Наличие частиц дыма приводит к падению тока между электродами.
Необходимость создания более надежной системы обнаружения пожара, лишенной ложных срабатываний, привела к принятию мультисенсорных подходов. В отличие от подходов к обнаружению пожара, основанных исключительно на дыме, этот подход основан на обнаружении более чем одного признака возгорания. Из-за эффективности и действенности систем обнаружения пожара на основе нескольких датчиков текущие исследования в области обнаружения пожара в значительной степени сосредоточены на разработке более совершенных алгоритмов и методов обработки на основе данных, полученных от датчиков, что снижает количество ложных срабатываний.
Возникающим явлением в обнаружении пожара является использование нескольких параметров и датчиков в механизме обнаружения. Некоторые методы мультисенсорного обнаружения пожара, используемые в настоящее время, включают алгоритмы объединения данных, обработку изображений с помощью нейронных сетей и байесовские сети. Алгоритм серо-нечеткой логики для корабельной системы обнаружения пожара был предложен в. Система использовала адаптивную систему нечеткой классификации для автоматического создания базы правил на основе данных от двух датчиков.
Большинство существующих систем обнаружения пожара автоматически включают звуковое оповещение через сирену или стробоскоп при обнаружении возгорания. Другие, однако, требуют ручного включения пожарной сигнализации с помощью кнопки или станции разбивания стекла. Удаленное уведомление традиционно осуществлялось с использованием коммутируемой телефонной сети общего пользования (ТСОП), однако GSM был принят из-за его безопасного и надежного характера. В связи с быстрым распространением устройств «умный дом» в развитых странах некоторые производители устройств перешли на использование Интернета. Многие из этих систем также предоставляют пользовательский интерфейс для управления устройствами.
В этой статье представлены проектирование и разработка многосенсорной системы обнаружения пожара на основе нечеткой логики с системой оповещения в режиме реального времени через Интернет. Подход на основе нечеткой логики к обнаружению пожара был принят, потому что он упрощает объединение данных от нескольких датчиков, тем самым облегчая анализ часто зашумленных данных датчиков. Нечеткая логика также лучше всего аппроксимирует фактические значения различных сигнатур огня, наблюдаемых в этой статье.
II. ПРЕДЛАГАЕМЫЙ ПРОЕКТ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ
Надежность системы обнаружения пожара во многом зависит от используемых датчиков и их способности точно регистрировать отслеживаемые сигнатуры огня. Решение использовать более одного датчика обусловлено многочисленными преимуществами систем обнаружения пожара с несколькими датчиками по сравнению с традиционной системой, основанной на одной сигнатуре. Датчики были выбраны исходя из дальности обнаружения, размера и стоимости. При использовании мультисенсорного подхода возникает необходимость объединения данных. Нечеткая логика обеспечивает простой способ обработки неточных данных от нескольких датчиков путем их агрегирования для принятия решения. Например, четкое значение температуры может быть классифицировано как холодное, нормальное или горячее нечеткое множество со степенью с помощью нечеткости. Это позволяет использовать правила «ЕСЛИ ТО», определенные в базе правил, для принятия решения. Затем это нечеткое решение преобразуется в четкое выходное значение. Для каждого входного сигнала датчика (лингвистическая переменная) было создано три (3) нечетких набора с использованием функций оценки, обратной оценки и треугольных функций принадлежности. Нечеткие функции принадлежности были настроены с помощью тестовых данных от датчиков во время демонстрационного тестирования. Фактические диапазоны данных со всех датчиков, записанных для демонстрационных условий, созданных только из дыма, дыма с частичным пожаром и с реальным огнем, использовались для настройки принадлежности. Для получения выходных данных системы использовался метод дефаззификации центра области (CoA). На рис. 1 показана базовая конфигурация типичной системы нечеткой логики.
Принимая во внимание ограниченность ресурсов используемой платформы микроконтроллера, для каждого входа были выбраны три функции принадлежности. На размер базы правил системы нечеткой логики влияют ее входы и используемые наборы. Уменьшение количества нечетких множеств приводит к уменьшению базы правил и наоборот.
Рис. 1. Базовая конфигурация системы нечеткой логики
Данные датчика дыма о плотности окружающего воздуха были сгруппированы в три нечетких набора (низкий, средний и высокий). На рис. 2 показаны функции принадлежности для каждого из этих наборов. Показания датчика MQ2, представляющие собой аналоговые уровни напряжения, преобразуются в цифровые данные. Поскольку аналого-цифровой преобразователь (АЦП) на плате Arduino имеет разрешение 10 бит, возможные показания датчика находятся в диапазоне от 0 до 1023.
Рис. 2. Нечеткие множества принадлежности для плотности дыма
На рис. 3 показаны нечеткие множества для температуры окружающей среды. Показания датчиков температуры были разделены на холодные, нормальные и горячие нечеткие множества. Диапазон возможных значений температуры окружающей среды был установлен от 16°C до 90°C.
Рис. 3. Нечеткие множества принадлежности для температуры окружающей среды
Нечеткие наборы принадлежности для интенсивности пламени, которые были измерены с помощью датчика пламени DFRobot, представлены на рис. 4. Этот датчик основан на УФ-излучении, испускаемом пламенем. Большой огонь испускает больше УФ-излучения и наоборот. На выход датчика также влияет близость пламени к датчику. Данные датчика пламени также подвергаются АЦП, в результате чего получаются значения от 0 до 1023. Эти значения являются цифровым эквивалентом аналоговых значений напряжения, выдаваемых датчиком.
Рис. 4. Нечеткие множества принадлежности для интенсивности пламени
Выходная нечеткая переменная (статус), показанная на рис. 5, состоит из трех нечетких множеств. К ним относятся нечеткие наборы «Нет пожара», «Потенциальный пожар» и «Пожар».
Рис. 5. Нечеткие множества принадлежности для статуса пожара
Для определения состояния пожара (выход) четкие показания датчиков окружающей среды фаззифицируются (присваиваются нечеткому множеству с определенной степенью принадлежности), затем эти входы обрабатываются с использованием базы правил. Этот процесс показан на рис. 6.
Рис. 6. Нечеткая логическая система обнаружения пожара
Используемые нечеткие правила показаны в таблицах с 1 по 3. Поскольку входных данных три, правила были разделены на три разные таблицы для трех наборов принадлежности плотности дыма. Общее количество правил составляет двадцать семь.
Таблица 1: Правила определения Статуса пожара при Низком задымлении
| | Интенсивность пламени | |||
| Температура окружающей среды | | Далеко | Недалеко | Рядом |
| Холодный | Нет пожара | Нет пожара | Потенциальный пожар | |
| Обычный | Нет пожара | Нет пожара | Потенциальный пожар | |
| Горячий | Потенциальный пожар | Пожар | Пожар | |
Когда в систему поступают три входных сигнала датчика, входные данные затем фаззифицируются с использованием различных наборов принадлежности. Результат этого процесса дает статус пожара, при котором может быть активировано оповещение о пожаре.
Таблица 2: Правила для Статуса пожара, когда задымленность Средняя
| | Интенсивность пламени | |||
| Температура окружающей среды | | Далеко | Недалеко | Рядом |
| Холодный | Нет пожара | Потенциальный пожар | Пожар | |
| Обычный | Потенциальный пожар | Потенциальный пожар | Пожар | |
| Горячий | Потенциальный пожар | Пожар | Пожар | |
Таблица 3: Правила для Статуса пожара, когда задымленность Высокая