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目前较先进的火灾报警控制器均对火灾探测器从现场采集回来的数据进行计算分析,从而判定是否有火灾发生。实践证明,通过优化火灾自动报警控制器的计算方法能有效地减少干扰的影响。
变化阈值法主要是针对感烟探测器所使用的,其方法是:将感烟探测器传送到自动报警控制器的数值进行存储、计算,并得出实时值、平均值(最近一小时实时值的平均值)、报警阈值(报警阈值=设定阈值+平均值)。将实时值与报警阈值进行比较,当实时值大于等于报警阈值时系统产生火灾报警如图6(注:纵坐标表示:探测器的探测值经 A/D 变换后的数字量,横坐标表示:探测时间(秒)=坐标值×探测周期(S))
该方法的优点是使感烟探测器报警阈值由固定值变为跟随着探测器平均值变化而改变的变值。由于探测器在长期使用后,难以避免有粉尘积聚在探测器的探测室内,而粉尘会散射光源的光线,造成探测器的探测实时值逐渐升高。如果探测器的报警阈值是一个定值的话,那么探测器允许的波动就会越来越小。当实时值接近报警阈值时,只要小小的波动,都能使探测器产生报警,但实际上并没有发生火灾。因此,我们以探测器的平均值作为基准,再加上设定阈值作为报警阈值。由于探测器的平均值是近期一小时内的实时值的平均值,因此它消除了探测器实时值的波动,是探测器近一段时期状态的反映,它与实时值一样随着探测器的使用而逐渐升高。报警阈值以它作为基准,就像水涨船高一样,解决了由于粉尘积聚使探测器报警阈值逐渐变小的情况,也消除了由于粉尘积聚而使探测器误报的情况。
虽然探测器的平均值能消除粉尘积聚的影响,但也不能无限地增大。平均值也有一个极限,当超过这个极限时,火灾自动报警控制器就会产生故障报警,显示探测器太脏了,需要进行清洗。
延时法是采用延时的方法消除火灾探测器因瞬时受到干扰而产生的误报警,同时也保证了火灾探测器真实报警的实时性。该方法适用于解决瞬时的各种干扰的影响。探测器的具体工作流程图见图7。 我们曾用这方法解决了一例由于高速气流而造成感烟探测器误报的实例。具体情况是:在广州地铁一号线,由于轨行区与站台候车区之间没有挡隔装置,因此当列车驶入或驶出站台时,都会产生高速的气流,造成了安装在站台靠近隧道口的感烟探测器经常误报警,使值班人员非常困扰。采用了延时法后,有效地减少了大部分的误报警。具体方法是:当火灾探测器实时值大于等于报警阈值时,自动报警控制器先不产生火警报警,而是把探测器当前状态进行存储记录,然后对探测器进行复位、延时,在下一个巡检周期(一般是4s~6s)后,再读取探测器的状态。如此重复5次~10次,如果探测器的实时值仍大于等于报警阈值,这说明发生火灾的 可能性较高,自动报警控制器产生火警报警。反之,探测器的实时值恢复正常状态,说明是误报警,该探测器的核实分数加1。如果核实分数大于10就会产生一个故障报警,说明该探测器经常误报警,需引起注意。
类比分析法是把一个时间段内接收到的探测器实时值与火灾自
动报警控制器的数据库内的物质燃烧数据模型进行比较,以确定是否发生了火灾。由于不同的物质燃烧时,会产生不同的烟雾或热量曲线,把烟雾或热量曲线进行分析、处理后,就可建立该物质燃烧时的烟雾或热量数据模型,( 注:纵坐标表示:探测器的探测值经 A/D 变换后的数字量,横坐标表示:探测时间( s )=坐标值×探测周期( s ) )。
具体方法是:
第一步,调查保护区域内可燃物料的种类,并在实验室对这些物料做燃烧实验,得出这些物料在燃烧过程中的烟雾或温度变化曲线。通过把这些曲线分解为以时间为函数的幅度变化曲线、斜率变化曲线、允许的波动范围,并建立这些物质燃烧过程的数据模型。利用同样的方法,我们可建立包括粉尘干扰、潮气干扰、高速气流干扰在内的各种干扰的数据模型。
第二步,把这些燃烧数据模型、干扰数据模型输入火灾自动报警控制器作为样本。
第三步,把探测器传送过来的一个时间段内的实时值与控制器内的数据模型进行比较、分析,以确定是否发生火灾。
这种方法的优点是:能较准确地识别真实火灾情况,有效地减少环境因素干扰,使探测器更可靠。
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