大空间仓库环境下的火灾定位算法研究

发布时间：2020-11-12 22:37

　　 随着国家现代化程度不断提高,各省市各地区大空间建筑和仓库数量越来越多,并且其建筑构造也开始向高层、大尺度、综合性方向发展。随之而来的诸多问题如消防安全等也被提到了前所未有的高度。由于大空间仓库建筑结构与功能的特殊性,这些建筑一旦发生火灾,如果扑救不及时则很容易造成大规模的人员伤亡和财产损失,因此国家对大空间仓库的建设做出了严格的要求,并提出要特别注重大空间仓库的火灾防范。如果能够在火灾发生的早期或者火灾还未开始蔓延扩大时,对火灾源点进行及时准确的定位,将对火灾消防作业和受困人员的安全逃生具有重要的意义,并且将会大大的减少火灾造成的损失。为此,本文以大空间仓库建筑下的传感器检测系统为基础,针对现有火灾定位系统研究和实际应用中存在的问题,以烟气扩散模型、聚类分析、神经网络与深度学习等理论为手段,以有风和无风两种环境下的大空间仓库火灾定位方法为目的开展研究。因此,本论文的研究具有一定的意义与应用前景,其研究成果将有助于满足现代化的大空间仓库对于火灾源点精确定位的需求。具体研究内容如下:(1)当仓库内为无风环境时,根据湍流理论下的静态烟羽模型,模拟室内火灾烟气的扩散方程;依据传感器测量的烟气浓度信息,采用加权最小二乘法对火灾源点进行定位;最后使用基于K-means聚类法对定位结果密集区域进行实时动态的选取并得到火灾源点的最终位置估计。(2)当仓库内为有风环境时,综合考虑风速与风向的影响,以原有扩散模型为基础,给出有风环境下的烟气扩散方程。然而该模型非线性较强且噪声统计特性未知。针对该情况,采用粒子滤波方法对火灾源点位置进行估计,并将得到的定位结果与最小二乘法的定位结果进行对比,验证该方法的准确性与有效性。(3)当仓库环境复杂,现有模型难以有效描述火灾场景时,因此需要传感器测量得到的数据进行建模再定位。基于此,本章提出一种基于深度学习的未知传播模型灾定位算法,采用深度自编码算法对传感器收集到的数据进行降维处理,并提取数据特征,然后采用极限学习机来预测火灾温度场模型,求出火灾源点位置。
【学位单位】：河南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TU998.1
【部分图文】：

仓库火灾特点燃物在一定的条件下发生燃烧并导致生命财产受到损害的灾害的条件如下：（1）存在可燃物；（2）有空气的流通或存在助物质燃烧的着火点[27]。为了了解火灾的原理，就必须对火灾建值模拟来收集实验数据，这也是对火灾进行定位的前提条件。般比较大，一旦发生火灾造成的危害也大并且难以控制火势，物品数量大，价值高，火灾荷载及起火原因较复杂，一旦发生也特别巨大，危险情况下的灭火救援工作也相当困难。灾的发展的发展可分为三个阶段(如图 2 所示)：火灾阴燃阶段、火灾全其中轰燃现象是在初期和全盛阶段之间发生的，并且标志着火

图 3 极限学习机网络结构图 任 意 不 同 的 样 本1 1( , ), [ , , , ]T mi i i i i imx t x x x x R作 为 输 入 数 s R为输出数据，m 为输入维数，s为输出维数；有L个隐藏节下：1 1( ) ( ) , 1, ,L Li i j i i i j i ji i g x g w x a o j n 1 1[ , , , ]Ti i im w w w为链接输入节点与第i 个隐节点的权重向量。 (ig 数。1 2[ , , , ]Ti i i is 是连接输出节点和第i 个隐节点的权重向阀值。i jw x为iw 和jx 的内积。节点，激活函数为 g ( x )的n个样本，即：10Lj jjo t 训练出的模型实际输出，jt 为理论输出值；即求参数 , ,i i w a满

提出一种基于加权最小二乘算法和 K-means 聚类法的最近邻选取算法来对无风环境下的大空间仓库火灾进行定位。首先根据湍流理论下的静拟出火灾烟气的扩散方程，并与 FDS 模拟出的实验数据进行对比，选据，然后采用加权最小二乘算法对数据进行定位，最后使用基于 K-mea邻选取算法对定位结果进行实时动态聚类框选得到最终位置估计。通过的有效性。湍流扩散理论的静态烟羽模型空间仓库环境中发生火灾，假设没有排风情况对烟气流产生影响。在火物还未能完全燃烧，这使得仓库环境内的温度较低但是浓烟滚滚，此灾烟气扩散呈现一定的规律性，并且符合湍流扩散理论条件，当火灾发时，火灾烟气到达顶端并以火源为中心逐渐向四周蔓延，使得在房间顶置的气体浓度探测器感受到的烟雾浓度在位置上有所不同。
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本文编号：2881323