基于信息融合技术的无线火灾探测报警系统

为解决传统火灾报警系统出现误报和漏报的问题,将多传感器复合探测技术和无线通信技术应用到火灾探测报警系统中,设计了一种基于STM32为主控制芯片的智能分布式无线火灾探测报警系统。该系统能同时采集CO浓度、烟雾浓度和温度3个火灾参数,利用无线通信技术进行数据传输,采用智能算法对火灾信息进行处理和判断。经调试,该系统能及时、准确地预警火情。     

D-S证据理论在火灾探测中的应用

介绍基于D-S证据理论的多传感器多测量周期的信息融合（时空信息融合）的方法，评将该方法应用于火灾探测领域。模拟实验结果表明，与单个传感器相比，基于D-S证据理论的多传感器时空信息融合的结果具有较高的准确度和可信度。     

基于信息融合技术的火灾监控系统

目前生产的火灾探测器大多针对不同火灾类型,可靠性和通用性较差。将信息融合技术应用在火灾监控系统中,利用ART—2(自适应共振理论模型)和三层前馈网络对多传感器信息进行两级融合,综合多种火灾参数来进行监测、报警,提高了系统的可靠性和通用性,减少了误报警的发生。着重介绍了神经网络的选择、设计及训练过程。实验证明系统准确且可靠。     

基于多通道自适应加权融合算法的火灾特征识别

根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期预报的需求,将多通道传感器数据融合技术应用于火灾特征识别中,选择多个传感器对火灾过程的特征参数进行监测识别,特别对火灾发生初期产生的异常信息进行全面监测,弥补了采用单一传感器的不足,扩展了时间上和空间上的监测范围.数据融合方法采用经典的自适应加权融合估计算法,配合智能判别技术,增强了火灾特征识别的可靠性.     

数据融合在物联网火灾监测系统中的应用研究

利用数据融合技术,可以弥补单一传感器数据所造成的结果不完整以及片面的缺陷。为了保证火灾判断的准确性,提出神经网络和模糊理论相结合的火灾监测算法,并将算法应用在火灾监测系统中。通过利用神经网络工具箱以及模糊推理工具箱,对两种算法分别进行了MATLAB仿真和分析,得出将两种算法结合适用于火灾监测的结论。最后在火灾监测开发平台上利用VS2010实现对火灾数据的处理,得出火灾发生概率,而后判断火灾发生的可能性,实现了火灾监测算法功能,保证了判断的准确性。     

漏电火灾探测报警系统安装的问题

低压配电线路的漏电可能引起火灾,在漏电火灾报警系统的安装过程中要注意阻性电流、容性电流和谐波等问题。     

基于信息融合技术的漏电保护系统的构造

传统的各种单一故障选线方法,通常利用接地故障产生的某一部分的信息进行处理,选线的精度不高,难以满足现场运行的要求。通过对各种故障信息进行综合分析,融合处理,综合各种故障选线方法,利用显示模拟程序(DSP),提出故障线路模糊识别技术,从而减少干扰信号的影响,消除单一保护方法的固有缺陷,提高故障检测的精度和鲁棒性。     

关于古建筑火灾探测的一些思考

以某全国重点文物保护单位的修缮工程为研究对象,对古建筑中不同场所的自身结构、周围环境以及火灾探测所面临的问题进行分析,并以此为基础根据不同场所的具体特点和火灾探测需求选择适宜的火灾探测产品或组合,设计合理的解决方案.     

变电站和漏电火灾报警远程监视系统的设计与实现

设计了基于光纤环形以太网的变电站和漏电火灾报警的远程监视系统,给出了系统的网络结构.通过工业控制机平台,采用MODBUS TCP/IP和MODBUS RTU等通讯协议,实现对变电站和漏电火灾报警的远程实时监控.     

火力发电厂火灾探测报警系统的设计

为贯彻执行《火力发电厂与变电所设计防火规范》并针对目前火力发电厂工程在火灾探测报警系统设计与运行过程中存在的问题，依据不同的机组容量，提出了正确选择火灾探测报警系统，优化选用报警设备，确定可靠的布线线制的建议，并阐述了经济与安全的关系。     

基于数据融合电晕放电紫外计数值的数据处理

电晕不是一个稳定的放电现象,往往受到测量条件等因素的影响,使得紫外测量得到的数据一般是波动的,仅凭某一紫外计数值或有限次测量结果的简单算术平均值是很难判断电晕放电的强弱。因此,为了提高电晕放电紫外计数值的测量准确性和可靠性,基于数据融合技术,采用算术平均值和分批估计相结合的数据融合方法,对电晕放电紫外计数值进行了处理,在一定程度上消除了电晕放电紫外测量过程中外界因素的干扰,使得结果更能有效反映电晕放电的强弱,从而为后续故障诊断提供依据。文中介绍了该方法的基本原理以及详细的计算步骤,最后以实例将该方法与简单的算术平均值方法进行了比较,验证了该方法的有效性。     

基于数据融合的图像边缘检测算法研究

提出了一种基于数据融合的图像边缘检测算法。该算法对原始图像分别采用Canny算子和小波变换两种方法进行边缘提取,再将两种方法结果通过数据融合的手段获得一幅新的边缘图像。实验证明,融合后的图像边缘包含了原始图像丰富的细节信息和较完整的轮廓,该算法优于单独采用Canny算子所获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘检测方法。     

基于数据融合技术的数据采集系统

本文以运行列车为控制对象，介绍了基于数据融合技术的数据采集系统的设计、构成及其应用。     

多传感器数据融合分散估计算法

本文基于最优估计理论，提出了一种多传感器分散估计融合算法，以解决测量噪声干扰下参数估计问题。该方法不要求知识测量数据的先验知识，在减少测量误差方面比传统的集中估计方法有明显的改善，计算机仿真表明此方法的有效性。     

基于图像处理的火灾监测系统软件设计

针对火灾视频图像中一般亮点区域较小、背景区域图像较大的特点,采用区域分割算法提取各亮点区域并进行处理,提高了算法的抗干扰性,使相同算法的处理时间平均减少到经典算法的1/4,使复杂算法达到实时性要求。同时,在区域分割算法的基础上,成功提取了疑似区域的边界链码,计算了各区域的圆形度。通过神经网络进行数据融合,进一步降低火灾探测系统的误报率。     

基于CFSFDP算法的边缘电力数据异常检测

随着智能电网的不断发展,电力设备产生的数据量逐渐增多,如何利用电力数据成为电网发展的关键.为了保障电力数据的准确性,在边缘端快速检测并处理异常数据,提出了一种基于CFSFDP算法的电力数据异常检测的方法.该方法基于CFSFDP的假设,将局部密度较低且距高密度点较远的样本点定义为异常值,并创新使用了一种根据前后k值自动选...     

基于信息融合技术的锅炉“四管”泄漏检测

锅炉“四管”泄漏多采用声学检测定位,而声学定位的关键步骤是时延估计.为了得到更准确的时延估计值,先采用2种时延估计方法对2路信号的时延时间进行估计,然后采用最小二乘法确定2种时延估计方法的最优权值.通过Matlab对某电厂3次泄漏的相关数据进行处理分析,实例表明采用信息融合将2种时延估计方法的结果进行融合可以得到更准确的时延估计值,从而提高定位精度.     

基于大数据理念的地市供电公司智能电网规划数据融合研究

智能电网的建设与运行将产生海量数据,通过大数据理念和技术能促进智能电网“三流”合一和“三化”融合,利用数据融合及分析技术为智能电网规划提供数据支撑,可充分发挥坚强智能电网的功能和作用,阐述了地市供电公司智能电网规划与大数据融合及分析研究工作的成果.