智能家居系统中的防火安防研究

论文摘要

随着现代科技,尤其是信息技术和国际互联网的飞速发展,智能小区、智能家居及信息家电已成为我们生活的一部分。智能家居（Smart Home）是未来家居发展的趋势,它不仅能够给用户提供安全、舒适和便利的生活环境,而且用户还能够随时随地远程监控自己的家居。家居安防是智能家居系统的重要组成部分,防火安防又是家居安防系统的研究重点,因此研究防火监测又显得尤为重要。火灾探测追求的目标是早期准确预报火灾和减少误、漏报警。为达到这一目标,论文分析了智能家居系统的起源、发展和研究现状,设计了智能家居防火安防系统,同时研究模糊神经网络在智能家居防火安防中的应用,以提高系统稳定性和准确性。论文主要研究内容如下:首先,通过对现阶段国内外智能家居防火安防系统的发展现状进行分析研究,并针对目前防火安防系统存在的问题,分析了系统的解决方案。通过对目前火灾探测关键技术的研究,采用多传感器融合技术和模糊神经网络技术对火灾信号进行处理。接着,论文介绍智能家居系统的同时设计了智能家居防火安防系统,完成了其数据采集模块的软硬件设计,并采用VC++6.0实现了智能家居系统监控管理平台界面的设计。然后,论文重点研究了运用模糊推理、神经网络及模糊神经网络算法对防火安防系统的监测数据进行分析,并利用MATLAB软件对设计的防火安防系统网络模型进行仿真试验。结果表明,将模糊神经网络技术应用在智能家居系统中的防火安防系统是有效的、可行的,提高了防火安防系统的准确性、减少了系统误报率等问题。最后,对论文进行总结。介绍了论文所完成的主要研究工作,同时指出了本论文研究的不足,提出了下一步的研究方向,为课题的深入研究做好了基础。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 1 绪论
• 1.1 课题研究背景及其研究意义
• 1.1.1 课题研究的背景
• 1.1.2 课题研究的意义
• 1.2 智能家居防火安防研究现状
• 1.2.1 智能家居的概念
• 1.2.2 国内外防火安防研究现状
• 1.3 课题研究的主要内容
• 1.4 本章小结
• 2 火灾探测相关技术研究
• 2.1 火灾探测的基本特征
• 2.2 火灾探测的关键技术研究
• 2.3 多传感器融合技术研究
• 2.3.1 信息融合基本原理和级别分析
• 2.3.2 信息融合系统的结构模型
• 2.3.3 多传感器融合方法
• 2.4 本章小结
• 3 智能家居防火安防系统设计
• 3.1 智能家居系统简介
• 3.2 防火安防系统设计方案
• 3.2.1 防火安防系统的总体设计方案
• 3.2.2 数据采集软硬件设计
• 3.3 监控系统设计
• 3.3.1 监控界面设计
• 3.3.2 监测报警及数据存储
• 3.4 本章小结
• 4 防火安防系统中模糊神经网络算法研究
• 4.1 系统模型及数据的预处理
• 4.2 模糊推理火灾监测
• 4.2.1 模糊推理系统
• 4.2.2 模糊控制器的设计
• 4.2.3 MATLAB 仿真
• 4.3 神经网络火灾监测
• 4.3.1 神经网络
• 4.3.2 神经网络模型的选择
• 4.3.3 模型的建立
• 4.3.4 网络学习算法
• 4.3.5 仿真实验
• 4.4 模糊神经网络火灾监测
• 4.4.1 模糊神经网络
• 4.4.2 模糊神经网络建模
• 4.4.3 模糊逻辑判决
• 4.5 本章小结
• 5 系统测试及结果分析
• 5.1 火灾监测系统测试与分析
• 5.1.1 采用模糊控制器火灾监测仿真分析
• 5.1.2 采用神经网络火灾监测仿真分析
• 5.1.3 采用模糊神经网络火灾监测仿真分析
• 5.2 本章小结
• 6 结论
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录