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 基于神經網絡的智能電氣火災預警系統設計(田樹人)

來源于:河北省高校水利自動化與信息化應用技術研發中心

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 隨著社會經濟的發展和人口的增加,高層民用建筑已成為城市居住和辦公的主流,因而電力電子設備和用電負荷也大大增加,由電氣故障引發的火災事故也隨之劇增。根據公安部消防局的統計,2013 年全國共發生電氣火災11,3 萬起,造成703 人死亡、515 人受傷,直接財產損失達18. 5 億元。08 50045一1995(2005 年版)e高層民用建筑設計防火規范分9. 5. 1條文中明確規定:“高層建筑內火災危險性大.人員密集等場所宜設置漏電火災報警系統”. 目前,火災探測器中大多采用閾值比較法,也是傳統的處理方式,具有簡單明了、易亍實現等特點,但環境適應性和抗干擾能力較差。人們對火災預警系統的最大期望是能夠早期發現火災,消除誤報,所以有必要將電氣火災的幾個因素綜合考慮,從而得到比較精確的預警信息,有效降低由于誤報帶來的損失。

 1 電氣火災原因

    引起電氣火災的原因很多,如線路短路、過電流、接地故障、絕緣老化、電熱設備引燃可燃物等,但最終的原因是線路短路,而短路火災中90光是由于漸變故障引起的短路。這類電氣火災一般是由非正常的漏電流所引發的隱蔽性故障,所以須有專門的剩余電流檢測裝置進行檢測,另外還需監控過電流、電氣線路的電流電壓。電氣線路的溫度等參數,以便隨時掌握電氣線路或電氣設備的火災危險和異常狀態,及時發現并消除電氣線路的火災隱患,防患于未然,保護國家和人民生命財產安全。

2 電氣火災預警系統結構

    電氣火災預警系統主要是根據檢測輸電線路及用電設備的漏電流、工作電流,電氣線路的電流電壓,巳升等參數的實時數據,由現場監控器利用神經網絡對這些數據進行處理、分析。判定結果發現異常情況時,及時發出預警信號,以預防電氣火災的發生。系統的硬件系統j結構由上位機,集中控制器,現場數據監控器,傳感器等構成。上位機采用帶觸摸屏的嵌入式工控機,人機界面使用KINGVIEW 6. 53 組態軟件,上位機和集中控制器(CAN 智能節點)之間采用CAN 總線技術互聯,承擔著數據轉發任務。即收集各CAN 節點的數據發送給上位機,同時把上位機的命令和數據傳輸到各個節點。一臺集中控制器可以同時監控128 臺現場數據監控器,現場數據監控器采用了STC系列的單片饑12C5410AD fg.52 .它能獨立工作.

 集中控制器的主要功能是可以進行鍵盤輸入、現場數據的處理、與上位機之間的數據交換、實時顯示被檢測線路的各種運行狀態及參數、記錄被檢測線路運行狀態的變化、故障特征、故障地址.時間等。漏電流互感器、電流互感器、電壓傳感器、溫度傳感器分別檢測輸電線路回路的漏電流、三相工作電流、電氣線路的電壓和溫度,并將檢測信號傳送給現場數據監測器. 現場數據監測器主要功能是對輸電線路的漏電流,三相工作電流。電壓、溫度等數據進行有效監控、分析和處理,并將實時數據上傳至集中控制器.

3 智能電氣火災預警模型
    產火災預警系統中,由于同一傳感器本身的精度存在個體差異。而且又受安裝位置、環境溫度以及電磁干擾等環境的影響,而不同傳感器之間針對同-情況往往也會輸出不同的結果,因而會引起電氣火災的謀報、漏報現象。因此,將神經網絡的BP算法引人到火災預警的判定上,以有效提高預警信息的準確性。當受監控的某一線路的漏電流,工作電流。電壓或線路溫度等參數經過咖神經網絡智能綜合判定后,輸出火災概率達到或超過設定值時,發出聲光預警火災信號,并在規定的時間內切斷受監控回路的供電電源。
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