远程的灾害报警系统的设计摘要：火灾自发报警系统在如今的智能建筑中有着非常非常重要的人命保护效果。伴随着传感器技术、无线通信技术、集成电路和微电子技术向前发展的越来越好，火灾自发报警系统拥抱着很好的发展机会、千载难逢的机会。本论文目的是弱化火灾自发报警系统的错误通报率和遗漏通报率，强化系统的智能化技能。第一地方介绍了火灾的优点、火灾探测原理和建筑火灾模型的架起方法。就有线网络的不好的地方，设计了无线通信节点，组成了无线通信网络，起初就火警系统的需要，设计了火灾报警可控装置和火灾自动检测节点，这个节点是由两层架构做的。设计了一种架起在嵌入式系统的火灾报警控制系统之上，做成了火灾智能判断算法和查验节点的全方位的管控治理。以单片机为内核芯片，设计了复合检测节点电路，采取收集烟气量、温度和CO量数值信息，分析了智能建筑中的火灾特征数值信息值，和用了模糊神经网络对火灾着手初控制，检出查验乱序、非线的物理实体架构，着手初了处置，取得了非常好的结果。可全方位用行业人才经验的模糊控制、推理技能和神经网络学习技能、自适应技能等好的方面。就专家早就获得的知识和火灾实验查测出的数值信息，给训练和测试样本集，完美化模糊神经网络模块，最后的东西很好，网络模型有非常好的泛化技能。用了附加动量项的东西和自适应学习速率，极大强化了网络的收敛速度；第三，利用了以NRF905的通用无线通信节点为根本，弄了无线网络，和利用于智能建筑的自动火灾报警系统，完成了火灾报警系统里面的无线信息互换。可控装置和检测节点的传送，完成了火灾报警系统的集成，改好了有线通信网络的不足，本论文弄好了火灾报警系统的全方位设计和一些关键技术的研发。最好的结果阐述了，模糊神经网络会强化火灾探测精度，弱化火警系统的错误通报率，强化了系统的智能化档次，填好了国内智能火灾探测算法里面的空白。无线网络的利用强化了系统的设计和集成的灵活技能，无线网络所以有广阔无垠的发展地方，有了极好的研发内涵。最后说了一下智能建筑火灾报警系统的前景方向，给出了几个需要进一步研发和探讨的东西。关键词:火灾自发报警系统，嵌入式系统，模糊神经网络，无线通信网络DesignofRemoteDisasterAlarmSystemAbstract：Theautomaticfirealarmsystem(FAS)isvitaltothemodernintelligentbuildings(IB)forfiresafety.Astechnologyofthesensor,thewirelesscommunication,theintegrationcircuitandthemicro-electronicsgraduallyprogresses,theFASmeetsanexcellentopportunity.Thepurposeofthisstudywastoreducethedistortionalarmrateandfailurealarmrate,andimprovethesystemintelligencelevelofFAS.Thecharacteristicsofthefireprocess,thefiremodelingdesignapproachandtheprincipleoffiredetectionarepresented.Thefuzzyneuralnetwork(FNN)algorithmisintroducedtocomplexityfiredetection.Furthermore,thewirelesscommunicationnodeisdesigned,andawirelesscommunicationsnetwork(WCN)issetuptofillupthedeficiencyofwirenetwork.AccordingtotherequirementofFAS,atwo-levelarchitecturesystemcomposedofaFAS一氧化碳ntrolleranddetectionnodeisdesigned.TheFAScontrollerisdesignedbasedonembeddedsystemforachievingthefiredetectionalgorithmandmanagingthedetectionnodesdesignedbasedonMCUforcollectingandtransformingthesmokeconcentrationsignal,temperaturesignalandcoconcentrationsignal.AnalysisofthefiresignalcharacteristicofIBisdescribed.TheFNNintelligentalgorithmisappliedtofiredetectionwhichisacomplexnon-linearstructuresystem.Theexpertise,reasoningabilityoffuzzysystemandlearning,self-adaptabilityabilityofneuralnetworksareutilizedtodealwithfiredetection.TheFNNtrainingandtestingareaccomplishedbasedonthesamplesetsuppliedbyexpertknowledgeandfiretests.TheresultindicatestheFNNmodelhasasatisfactorygeneralizationabilityFurthermore,theaccessionalmomentumandtheadaptivelearningratemet...
