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论文研究-正态分布的贝叶斯网络火灾数据融合预警研究.pdf 评分

近年来,WSN应用趋向于网内节点数量增多、模块功能多样、应用环境复杂,由此基于WSN的火灾监测预警系统容易因节点故障出现数据融合异常的现象。为提高火灾数据融合精度,引入高斯模型,通过对不同节点间同类信息融合形成的熵值,表示融合结果的不确定性,以鉴定融合效果。由此推理出一种正态分布的贝叶斯网络算法。在仿真实验中,将三种常用火灾传感器探测信息融合,分析改进后的静态、动态贝叶斯网络特点。用FDS平台模拟火灾场景,实验得到探测信息离散区间与发生率,再以BayesiaLab计算输出节点的条件概率。最后通过Vi-sual C 离散化选取探测阈值下限的判定依据,实现全网信息融合,作出正确、快速的报警反应。
第5期 金杉,等:正态分布的贝叶斯冈络火灾数据融合预警研究 1475 两个节点数据融合情况。以熵值表示不确定性,而节点检态.所以发挥斜率作用将尽可能优化融合网络3。可将该斜 测值间的融合导致熵值变小,如式(19)所示。 率视为线性对应关系。某点的k(n,)如式(22)所示。 H(X=(I-PiX=x Z=3, 2)logI P( X=x Z=21,42)1dx(19 d(n1+1)-d(n1) k(n;) 3建立模型 b)在火灾发牛初期,应考虑探测数据变化特点,通过趋势 判定至燃烧出现并稳定存在,能用于燃烧初期迅速预警1 3.1火灾信息融合结构 同时,干扰因素持续时间较短,可以降低误报率。 木文基于预警需求,将火灾初期或阴燃阶段设定为预警时 动态贝叶斯网络是具有管理时序信息的模型6如图 间,此时触发建筑內部自动消防设施启动灭火并疏散。 所 文中所提出的方法通过在特征层进行数据融合,既能够避 免各节点模块不同质问题,又能够充分保留探测信息。火 灾信息融合结构如图1所示。 温度(O浓度气浓度 正态分布的贝叶斯网绍信息融合 特征识别特征识别特征识别 图4动态融合以叶斯网络 火灾识别输出 4融合仿真 图1火灾信息融合结构 4.1参数采集 3.2火灾数据融合模型 4.1.1传感器参数 本文使用 BayesiaLab软件导入文本及数据库进行模 为测试本文所提出的方法在火灾环境下的融合效果,先诜 [Il 取两个感烟节点模块实验。 3.2.1静态贝叶斯网络 传感器1:p(S=0)]1=0.8,01=3; 选取根节点条件为室内温度值TP、烟气浓度值V、一氧 传感器2:p(S=0门2=0.9 化碳浓度值CM,作用于子节点燃烧Fir。Fir含安全、阴燃、明 测量真值:x=20 火。静态融合关系如图2所示。 传感器1在20%的时间內提供异常数据,传感器2在 3.2.2动态贝叶斯网络 10%时间内提供异常数据。表1表示上述两个节点产生10次 若是独立的静态网络结果作为火灾判断的依据,存在一定数据融合集,按照简单贝叶斯方法和正态分布的贝叶斯方法分 的局限性,因为 别融合。若推荐的方法发现测量数据间不一致,具有较低概率 静态网络无法准确地描述火灾特征参数变化的急剧程提供异常数据的传感器检测被设定为融合值。 度。以吋间为橫轴,信号间发展的差距将得到相近融合结 表12火的火灾增长系数与典型可燃物 论。如图3中信号a、b和c变化趋势相近。c属于阶跃信 第n次 简单贝叶斯磁合 正态分布的贝叶斯融合 号,时,K。-1;而在N的时间段内按照斜率K,和K(n=120 23.6752 20.5358 升高,且K>kn。 17.5125 19.5326 15.4322 17.3538 VB 19.5861 21.3671 28.3275 15.2766 X轼M2 0.1393 14.4759 图2静态融合贝叶斯网络图3信号的不同变化斜率 8 16.8 釆用斜率的方法来说明特征参数的变化趋势。安全时,参 9 18.6763 数相对固定。采用相对差值来表示火灾特征参数,避免误报警。 6.4845 19.5326 火灾特征参数x(n)与其稳态值的相对差值函数d(n)关系为 算数平均数 22.2976 17.8850 t( n)-R 由此可知,本文贝叶斯方法所融合数据更接近直值。融 取长期火灾特征参数的平均值作为稳态值。假设n个时合值和真值的均值平方误差计算结果是:采用简单贝叶斯方法 刻的稳态值分别为x;其稳态值的佔计值为 为2.2976,采用正态分布的贝叶斯方法为17.8850。而假设只 工作在两个传感器的情况下,不可能确定在大空间火灾环境下 RW( n) (21)此方法有效。下面通过模拟火灾环境,采用正态分布的以叶 常见火灾中,選过燃烧变化牽特征能够方便地推理燃烧状斯方法融合大量不冋探测对象(感温、感烟、CO)来对比效果。 1476 计算机应用研究 第33卷 4.1.2境参数 表4快速火灾特征参数离散区间及发生率 本文通过FDS模拟火灾发生过程中的火灾特征参数变 发生率 发生率 CM 化,通过 Smokeview演示结果。如图5所示,室内仅一处与 ≤21.2 外界连通。图5中左上角火源1m2,热释放速率10°V,安装感 ≤29.8 ≤0.00004 ≤0.00002 烟、感温和一氧化碳节点模块,如表2所小,建立两类燃烧模≤51.7 ≤0.0000 ≤0.00003 式。通常L0,300s内,燃烧已经发展到充分发展阶段,房间 0.00 ≤0.00005 内温度达到很高的值,此吋为预警有利时机3,因此将模拟时 0.000117 ≤0.C0012 间设置为300。)y >97.1 lI 0.00015 15 >0.00012 表22火的火灾增长系数与典型可燃物 4.4仿真结论 速率分类 可燃物 火灾增长系数/w/s 将模型输入到 BayesiaLab20,输出表56,用于判定预警。 慢速火 木制家俱、纸张 0.00277~0.002931 表5慢速火发生概率 快速火 泡沫塑料 0.0444-0.04689 P VB CM A燃/% 明火 安全/% 木制家俱 ≤0.00002 ≤0.0000 ≤39.3 ≤0.00006 ≤0.00002 49.1 起火点 泡沫塑料 0.00008 ≤0.0000 48.8 ≤0.00007 11.8 88.2 图5火灾场景FDS模型 67.2 >0.000 >0.00007 4.2监测数据分析 根据式(20)~(22),按照动态贝叶斯网络模型,将各节点 表6快速火发生概率 在连续时间范围内所测温度、CO浓度、氧气浓度分别进行拟 TP VB CM 阴燃/% 明火/%安全/% 合,如图6~8所示。 ≤21.2 10.8≤0.00004 ≤0.00002 快速火 e-AAS A aM/MvY 慢速火 51.7≤0.00006≤0.0003 ≤0.00005 0.00005 0 200 ≤97.1 0.000117≤0.00012 86.4 >0.00015 >0.00012 图6温度变化 通过采用正态分布的贝叶斯网络方法,计算动态的决簧结 果。将表56中相邻区间进行综合,得到判定结论:将超过阴 快速火 慢速火 燃<100%,且阴燃或明火概率>50%,作为预警系统启动的阈 5 值下限条件。设温度(mP),烟气浓度(WB),CO浓度(CM),火 灾(Fir)。 慢速火火灾条件下 050100150200250300 50100150200250300 (P≥3).3℃)∩(≥0.06g/m3)∩(CM≥0.0x02kg/m3) 图7C0浓度变化 图8烟气浓度变化 4.3离散化分析 快速火火灾条件下 燃烧特征参数具有持续特点,连续取值虽然精确,但是针 TP≥298℃)∩(V≥0.004kg/m3)∩(CM≥0.0020kgym3)→ 对火灾判定须快速高效的特点,还需对图6~8曲线离散化,以 Fir= True 便丁迅速判定不同温度、气体浓度在不同燃烧阶段的量化取 木文运用正态分布的贝叶斯网络融合数据,有效地呈现出 值确定报警时点。上述由线中,尽管燃烧物类型不同,火灾特燃烧概率,迅速作出响应,高效识别状态。 征参数值在初期阶段上升慢,而发表阶段上升快。这两个阶段5结束语 是火灾报警的关键阶段,因此离散化的主要仁务是做好火灾初 期与发展阶段数据的处理。离散化结果如表34所示。 本文分析了正态分布的贝叶斯网络算法在信息融合中的 表3慢速火灾特征参数离散区间及发生率 运用原理,使用FDS软件按火灾发展速度模拟了慢速火、快速 发生率 HB发生率CM生率火火灾场景,得到火场的火灾特征参数数据。通过 BayesiaLab ≤21.9 33 31 建模将场景的温度、烟气与一氧化碳浓度作为输入变量,以 ≤26.7 ≤0.00002 ≤0.0000134 拟合曲线的斜率得到各状态的概率,判定出火灾预警系统启动 ≤0.00010002的阈值下限条件,表明了这种算法能比较好地利用贝叶斯网络 ≤52.3 ≤0.00008 ≤0.00003 的优势,呈现出燃烧形态发生慨率,迅速作出响应,高效识别状 67.2 ≤0.0001 ≤0.00007 态探索了火灾数据融合预警功能的思路和方法。 >G7.2 >0.0001 0.00007 (下转第1485页) 第5期 欧旭东,等:基于多频段能量相关排序的语音卷积混合盲源分离 1485 三个性能参数值越高,表示分离效果越好。 参考文献 SDR =10 log1o (t)‖ ‖ente(t)+eanf(t)‖ (30)l1.comonP.Independentcomponentanalysisanewconcept[j.Sig nal Processing, 1994, 36( SIR=10 log1o [2 Amari S I. Natural gradient learning for over-and under-complete ba- ICA [J. Neural Compl 11(9):1875-1883 SAR =10 log1o [3 Cardoso J F. High-order contrasts for independent component analysis 图9为分离算法对比。从图9可以看出,本文算法较幅度 [J. Neural Computation, 1999, 11(1):157-192 相关排序法,SR、 SDR SAR均有所提升,实验数据表明了木文[41Awel- Merai K, Belouehrani.4 Algorithms for joint block diagona lization[ C]//Proc of the 12th European Signal Processing Confe- 算法是一种更有效的算法。 rence.2004:209212. 把60 [5』汤辉,三狱.基于稳健联合分块对甪化的卷积盲分离[J.自动 化学报,2013,39(9):1502-1510 溫40 [6 Murata N, Ikeda $, Ziehe A. An approach to blind source separation based on temporal structure of speech signals [J]. Neurocompu SDR SIR SAR SDR SIR SAR tng,2001,41(1):1-24 (a)分离信号1的性能对比(b)分离信号2的性能对比 [7]淳祥雷,何怡刚,尹柏徴,等.基于影响因子的频域盲源分离排 图9分离算法对比 序算法[J,它子学报,2013,42(2):360-365. [8 Ikram M Z, Morgan D R. Permutation inconsistency in blind speech 4结束语 separation: investigation and solutions [J. IEEE Trans on Speech nd Audio Processing, 2005, 13(1):1 卷积盲源分离频域法的重点在于解决各频点分离输出排[9MneN, Ikeda s, Ziehe a. An approach to blind source separation 序不确定性问题。本文针对排序问题,结合幅度相关排序和 based on temporal structure of speech signals [J]. Neurocompu DOA方位估计排序的优点,解决了卷积盲源分离排序不确定 tng.2001,41(1):I-24 性问题,并且在性能上有所提升。本文方法较Ⅵ ural提出的[10]韩纪庆,铁然。语音信号处理M].北京:清华大学出版社, 方法在分离信号1的SDR、SIR、SAR分别有2.5、3.0、3.5个点 2004 的提升,在分离信号2的SDR、5R、SAR分别有2.732.5、1.8「11薄祥雷,何怡刚,尹柏强,等基于影响因于的频域盲源分离排 个点的提升。在分离时间方面,本文算法较 Murata的算法计 序算法[J].子学报,2013,42(2):360-365. 算复杂度要高一点,但是不影响整体性能。本文算法是一种有12】橘稳积,李虎雄,王息刚一种新的频域盲语音分高排序算法 效的分离算法。 J].信号处理,200,25(3):512-516 (上接第1476页 Vision Conference. London: BMVA Press 2009: 124 1-124. 11 参考文献 「I0]游峰,张荣辉,王海玮,等.基于纵向安全距离的趁夲安全预警模 [I』贾瑞玉,伍章俊,张以文,基于多日标蚁群优化的知识即服务动态 型[J].华南理工大学学报:自然科学版,2013,41(8):87 组合策略[J.华南理工大学学报:刍然科学版,2012,40(6):127 「1]翁小雄,黄德剑,黎升福.公共建筑行人交通仿真性能分析「J] 129. 华南理工大学学报:自然科学版,2012,40(2):45-49. [2]侯跃恩,李伟光,容爱琼,等,融合背景信息的分块稀疏表示跟踪12 Rapantzikos k, Ayrithis y, Kollias s. Dense saliency-based spatiotem 算法[冂].华南理工大学学报:自然科学版.2013,41(8):21-27 poral feature points for action recognition[ C]//Proc of International [3 Chen Feng, Wang Qing, Wong Song, et al. Object trackir Confe-rence on Computer Vision and Pattern Recognition. Miami rance modeling and sparse representation [ J. Image and Vision IEEE Press,2009:1454-1461 pung,2011,29(11) [13]杜广龙,张平.具预警功能机器人遥操作动态虛拟夹具的设计 「4袁徳平、史浩山,郑娟毅.用亍多目标数据关联的群智能混合算法 [J].华南理工大学学报:自然科学版,2012,40(4):43-45 [冂].华南理工大学学报:自然科学版,2012,40(9):97-99 [14 Zhang Ziming Hu Yiqun, Chan S, et al. Motion context: a new repre- [5 Tomar R S, Verma S Neural network based lane change trajectory pre- sentation for human action recognition[ C //Proc of European Confer- diction in autonomous vehicles M //Transactions on Computational ence on Computer Vision. Marseille: IEEE Press, 2008 817-829 Science X ll 2011: 125-146 I 15 Temko A, Macho D, Nadeu C Fuzzy integral based information fusi [6]李艳艳.双线式火穴报警系统[冂,消防科学与技术.2013.32 for classification of highly confusable non-speech sounds [J. Pattern (7):780-781 Recognition,2008,41(5):1814-1823 [7』马子余·基于igBe技术的分布式地铁隧道火灾监测报警系统[]吴秋霞,邓飞其,康文雄基于模糊积分融合的复杂场景下人体行 冂].城市轨道交通研究,2012,15(4):58-62 为识别「J.华南理工大学学报:自然科学版,2012,40(1):146 [8 Laptev l, Marszalek M, Schmid C, et aL. Learning realistic human ac- tions from movies[ C.//Prm of International Conferene on Computer [17 Rodolfo P, Shahram P On study of design and implementation of vir Vision and Pattern Recognition. Anchorage IEEE Press, 2008: 1-8 ual fixtures [J]. Virtual Reality, 2009, 13(2): 117-129 L9」 Wang leng, Ullah Mm, Laser A,etal. Evaluation of local spatio-[I8]高尚,韩斌,吴小俊,等.求解旅行商问题的混合粒子群优化算法 temporal features for action recognition[ c]/Proc of British Machine [J].控制与决策,2004,19(11):1286-1289

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