基于PLC控制的電氣火災預警系統設計

孫永強

(重慶翰森建筑工程有限公司,重慶 409000)

城市建設和工業文明的不斷發展,各項生產活動對能源的高度集中利用,使起火因素逐漸變得多元化,在這一形勢下消防安全也越來越被重視,不僅對消防安全設施的完備程度、消防疏散通道、排煙系統等提出了較為明確的標準,還逐步提高火災預警系統性能,防患于未然?；馂念A警系統能夠在火災發生早期進行預報和提醒,在可控制范圍內有效保障人身及財產安全,最大程度避免損失發生。

為此文獻[1]研究了一種差分閾值法,利用平滑濾波技術完成對環境數據的檢測和預處理,以此檢測容易產生火災情況的異常信號點,綜合環境因素分析數據中火災情況,實現火災檢測和預警;文獻[2]研究了一種煙霧檢測法,通過視頻圖像捕捉煙霧的紋理特征及形狀變化,分辨火災源頭情況并發出預警信號。但這兩種方法均未能通過多重數據融合計算綜合考慮火災情況,因此具有一定的局限性,并不能完全達到理想預警效果。

通過PLC控制器在完成系統語言編程的同時,將編程語言邏輯轉換成軟件,存儲用戶系統當中,增加系統適用范圍廣泛,在此基礎上組建系統硬件,利用集成電路單片機完成火災信號的采集工作,使用溫度和煙霧探測傳感器分別從溫度、煙霧和一氧化碳濃度三方面測量環境信息,通過總線傳輸到控制器并分析數據指標,系統對三維數據以及火災發生概率的融合計算,準確完成火災預警提醒,經實驗證明系統具備預警準確、時效性好的優點。

1 基于PLC編程控制器的硬件設計

通過對現有火災報警裝置及系統的調研分析[3-5],提出一種基于PLC編程控制器的無線火災預警系統設計方案,集成電路芯片是采集火災信號的模塊控制器[6],溫度傳感器選擇DS18B20,選擇MQ-2作為煙霧探測傳感器,利用總線協議轉換通信技術,將傳感器采集到的空氣溫度、煙霧濃度等信息傳送到PLC控制器,再由控制器將數據信息與設定數值進行對比分析,判斷空氣溫度、煙霧濃度等數據是否超過正常指標,若超標的情況下,預警系統通過聲光方式發出警報,利用GPRS無線通信模塊及時向相關人員傳送預警信息,提醒相關人員進行火災預處理和及時撤離,避免發生火災和人員傷亡,保障財產安全。系統控制方案如圖1所示。

圖1 系統控制方案

各個傳感器的參數型號如表1所示。

表1 傳感器的參數型號

通過PLC控制器、GPRS、總線通信以及無線局域網構建完整的通信網絡,利用S7-200PLC作為主要控制基站[7],以集成電路芯片數據采集模塊和GPRS無線通信模塊作為從屬基站,再利用總線協議轉換將各個通信站點相互連接,利用無線局域網實現S7-200PLC和觸摸屏的連接通信,通過以上系統硬件布局,可以實現整個火災預警系統的控制和監控。系統的整體架構如圖2所示。

圖2 系統總體架構圖

2 系統軟件設計

系統軟件部分包括確定預警及數據分析流程,在PCL編程控制器的基礎上,利用C語言完成底層驅動邏輯和自定義程序的編寫[8],經過無誤編譯后,將其下載到集成芯片中完成核心轉移,預警系統的控制邏輯主要分為系統初始化、啟動狀態鎖定、信息數據收集、數據分析、信息通信及監控預警等。

由圖3可知,數據經過信息格式轉換,交由藍牙串口[9-10],最終傳送到LCD平臺及線上TFT平臺,通過屏顯完成信息可視化展現。將解析后數據與預先設定的火災預警閾值相比較[11],給預定閾值設定相應的標志位,數據信息一旦觸發閾值標志位,預警裝置將發出火災預警語音播報,預警信號燈同時燈光閃爍提醒,此時線上APP出現顏色變換預警信號,實現線上和線下預警信號聯動預警,并顯示火災目前發生概況及進程;假設掃描檢測到的是系統暫停信號,系統則進入停止運行階段。

圖3 系統軟件整體流程圖

由于所研究系統能夠適用于多種環境,為了防止誤報火災信息引起不必要的騷亂,將采集的各類環境數據信息規格縮放至0～100,利用加權求和算法完成數據信息計算,通過加權后的整體數據情況判斷信息的特征值。

其中,數據的具體處理和分析模塊,主要包含A/D轉換、數據預處理以及算法分析部分,如圖4所示,判斷數據的具體符號特征,在處理過程中不可避免地會出現不符合數據要求的負數,需要將負數進行補碼處理[12],轉換成正數信息,利用該信息計算火災具體情勢并進行最終判定。

圖4 數據處理分析流程

由于各探測傳感器所處環境復雜程度不同,所采集的信息存在不確定性的信息概率,利用貝葉斯理論推理融合不確定信息[13-14],達到信息處理的目的。

假設將A1,A2,…,An作為虛擬火災環境D的區域劃分,且它們之間互相滿足相關條件：

Ai∩Aj=φ(i≠j)

(1)

Ai∪Aj∪…∪An=D

(2)

P(Ai)>0(i=1,2,…,n)

(3)

此時針對任一事件B,P(B)>0,其出現結果Ai的概率可表示為

(4)

利用貝葉斯理論對傳感器收集數據進行信息融合時,得到的決策信息相互之間是獨立存在的,預警系統的決策信息可以看作是A1,A2,…,An[15],經過先驗知識的深度判斷,可以得到先知概率P(A1)和發生條件概率P(B|Ai),通過后驗概率計算公式,得出在已經探測到結果B的情況下,發生Ai事件的后驗概率為P(Ai|B)。

系統利用強跟蹤濾波,結合分布式信息融合方法,使不確定數據的融合更加完善,便于提取到相關有效信息,對局部狀態數據進行相互度信息估計,將傳感器探測信息中冗余部分剔除,通過貝葉斯算法,將傳感器收集到的監控區域溫度、煙霧、一氧化碳濃度等信息進行數據融合,即信息特征量的三維融合,融合后的數據信息可更加詳細表達火災現場的具體情況,方便做出相對準確客觀的決策結果,判斷是否存在火災情況,完成系統預警。

3 仿真實驗

為驗證設計的火災預警系統在實際操作時的有效性,對溫度、煙霧、一氧化碳三種主要火災數據的特征量進行融合計算。

選擇一處空曠建筑的室內作為實驗場所,室內大小為4.0 m×3.0 m×5.0 m,選擇天然氣作為燃燒氣體,為保證實驗數據可靠,各類探測器的預警閾值設置,須考慮正常情況下室內溫度的升高、煙霧及一氧化碳濃度的實際情況,將閾值設定在可靠范圍內。為了方便系統對火災信息的融合應用,將火災初期、中期的信息數據進行離散處理。設定仿真實驗為60 min,在實驗前10 min內處于無火狀態,10～15 min處于陰燃火狀態,15 min之后轉為明火狀態,分析數據的特征量變化,如圖5所示,計算得出的火災特征參數離散變化區間和發生概率如表2所示。

圖5 離散點的特征量變化曲線

表2 火災特征參數所在離散區間及火災發生概率

根據圖5和表2可以看出,所提系統經過對火情三維特征參數的融合計算,得出離散點特征變化量及概率預測與火災實際發生時參數值的曲線擬合,可更加全面直觀地判斷火災情況,可有效降低單一特征判斷所帶來的信息不全面問題,減少系統誤判,增加系統對火災預測的準確性。

為進一步評估系統對火災情況的預警能力,建立火災信息的訓練數據集合和測試數據集合,其中包含無火、陰燃火及明火三種不同的火情狀態集合數據,利用差分閾值法、煙霧檢測法及本文方法,分別對仿真實驗中60組訓練數據集合進行訓練,獲得以時間序列為基礎的火災發生概率預測結果,如圖6所示。

圖6 三種方法火災預警能力對比

從圖6中可以看出,針對同一批實驗數據而言,差分閾值法在火災發生概率為60%時開始預警,而煙霧檢測法在80%概率的時候才開始預警,在實驗場所內火災已經發生,預警實時性差,沒有為消防人員留出充足的時間來處理火災事故。而本文方法在火災概率為40%的時候發出預警,這個指標不會因為概率過小而產生誤報警情況,同時又能夠在火災發生前給相關人員發出火情預警,減少火災發生概率和損失,預警效果更好。

驗證系統的計算響應耗時,為了使實驗結果更精確,將實驗數據增加到120組,三種方法的響應耗時結果如圖7所示。

圖7 系統平均響應耗時對比

系統在特定時間內進行多次的預警檢測,且沒有進行維修和保養,所以平均耗時會逐步增加,即系統的耐久性不斷降低。從圖7中可以看出,差分閾值法和煙霧檢測法,隨著數組數量的增加,算法的平均響應耗時也在不斷增加,差分閾值法耗時上升趨勢相對更快;本文方法在初始耗時就小于其他方法,雖耗時也在上漲,但是實驗過程中整體的用時趨于平穩。綜合來看所提系統響應耗時最短,且耐久性最好,能夠給用戶提供長時間精準的火災預警服務。

4 結 論

本文設計的基于PLC控制的電氣火災預警系統,從硬件、軟件及融合算法三方面進行深度研究,經過仿真實驗證明,系統通過三維數據的融合計算,對火災發生概率的預測更為精準,預警能力更強,能夠在火災發生之前及時發出警報,相較于其他方法,提供了更多的救援處理時間,使相關人員能夠做出更完善的火災應對措施,有效性和可靠性更好,同時系統的響應耗時短,耐久性高,整體的魯棒性好,能夠很好地實現火災的預測和報警,可適應性強。