人工智人-家居设计-基于ARM9和Linux的智能火灾报警系统的软件设计.pdf

近年来，将不同的物联网设备用于家庭自动化变得非常流行。 火灾探测和火灾事故的避免是使用物联网的家庭自动化的必要和重要应用之一。 传统的火灾报警系统需要巨大的安装成本和劳动力。 所提出的基于物联网的火灾报警系统基本上是在早期阶段检测到火灾，生成自动警报并将火灾爆发通知远程用户或消防站。 这也试图+灭火。 建议使用Arduino在火灾和气体传感器的帮助下感知周围发生的火灾。 家庭火灾报警系统的开发是基于Arduino开发板搭建的。 在早期阶段检测到火灾，系统生成警报，并通过 GSM 模块向存储在 Arduino 程序中的手机号码发送短信或呼叫警报。 同时开启喷水器生产装置控制火势。 该原型系统可以帮助用户通过预防事故来提高他们的安全标准，并立即做出React。 这将最终使灾难中的生命和财产得以幸免。 详细介绍了各个模块的功能及其实现。

2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖-武汉理工（数据代码在附录），博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统进行研究，建立熵权 TOPSIS 模型、Fisher 判别分析模 型、模糊综合评价模型，对火灾报警器的选择及管理维护具有指导性意义。 针对问题一，本文运用熵权法，建立 TOPSIS 模型。根据机号、回路等条件筛选出 存在误报情况的样本，结合地址以及误报次数得到 6 月 1 日至 18 日真实火灾起数。采 用误报警率、MTBF（平均故障间隔时间）作为可靠性、故障率的衡量标准，并对其客 观赋权。通过计算各部件与最优、最劣的距离，对部件打分，并将得分归一化。

2022年五一赛C火灾报警系统问题一等奖--东南大学（代码在附录），博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统问题，建立熵权-TOPSIS、Logistic 回归等模型，旨在平 衡探测器的灵敏度和可靠性 针对问题一，建立了熵权-TOPSIS 模型。首先根据地址、机号和回路，确定真 实火灾数为 392 起。然后从可靠性和故障率角度，选取误报警率和故障率这 2 个指 标，运用熵权法确定各指标的权重，最后利用 TOPSIS 法构建各类型部件评价模型， 对 16 种部件的可靠性进行评价

2022年五一赛C火灾报警问题一等奖--山东大学，博主版权所有，请勿二次上传。 本文针对火灾报警系统的问题进行研究，建立 TOPSIS、灰色关联度等模型，旨 在解决火灾探测器的选取等问题，对火灾的探测与防护具有重要意义。 针对问题一，本文筛选出同时存在于附件 1 和附件 2 的火灾探测器，剔除误报 警的次数和属于同一火灾的报警次数，得出该城市 6 月 1 日至 6 月 18 日的真实火灾 起数为 432。 本文根据可靠性和故障率共选取 5 个评价指标，建立灰色关联度分析模型对各 火灾探测器进行评价，最终得出点型感烟探测器的归一化评价得分最高，为 0.4627， 其他类型火灾探测器评分见图 5-2。

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基于单片机的消防火灾报警系统论文.doc

随着经济建设和城市的迅速发展，工业与民用建筑日趋增多，为了保护人民财产和生命的安全，消防监控已经成为现代楼宇设计中不可缺少的组成部分。 任何燃烧或火灾，在其初始发展阶段，都将伴随烟雾、热量和火焰的产生，烟、热、光是物质燃烧的三大特征。火灾早期预报的重要手段，就是通过安装在现场的各类火灾探测器对火灾产生的烟、热、光等参量做出有效的响应，即应用相应的敏感元件，将表征火灾参数的物理量转化为电信号，通过电子线路将其放大、变换、传输、处理，发出报警信号，并以特定的音箱和闪光报警信号引起人们的警觉，呼唤工作人员采取必要的灭火措施，有效地制止火灾的发生。目前使用的火灾报警探测器多数采取单传感器对火灾的某一特性进行监测(如气体温度、烟雾浓度等),系统灵敏度完全依赖传感器的灵敏度。实际应用中经常会因为受到环境的干扰而采集到错误信息,这就导致了漏检、误报情况的出现。 基于模糊神经网络的火灾报警系统充分利用模糊系统推理能力强和神经网络学习适应能力强的优点,提高传感器的灵敏度和整个系统的韧性,大大降低火灾的漏报率和误报率,提高了火灾报警系统的可信度和可靠度。火灾监控系统一般由火灾探测器、区域报警器和集中报警器组成。也可以根据工程的要求与各种灭火设施和通信装置联动，形成中心控制系统，由火灾自动报警、自动灭火、安全疏散诱导、系统过程显示、消防档案管理等组成一个完整的消防控制系统。