建筑火灾模拟试验智能测控系统开发和研究

论文摘要

火灾，特别是建筑火灾对人类生命财产的损害是有目共睹的。为了研究建筑火灾发生、发展以及产生破坏的机理，有必要建立一套建筑火灾模拟试验系统对各种建筑构件在明火的作用下力学性能变化进行模拟测试。而测试的模拟升温过程必须严格符合ISO834国际标准。本论文围绕“建筑火灾模拟试验智能测控系统开发和研究”开展了深入的理论和试验研究工作。主要研究内容包括：(1)开发设计了一套包括立式炉、卧式炉、液化气供气系统、点火装置和建筑构件加压装置的火灾模拟试验系统。其创新性特点一是采用液化气加热方式，最大限度地模拟了实际建筑火灾明火升温的特性；二是研制的智能测控系统，满足了建筑火灾模拟试验对多种类建筑构件测试的机动性、综合性和可靠性要求。(2)提出了一个适合火灾模拟试验系统炉温估计的基于主元分析和径向基函数神经网络的软测量模型，解决了火灾模拟试验中炉温在线估计的难题。对于总共采集的119组18路数据，将80组用于主元分析和RBF神经网络初试化训练，确定较为理想的中心距离、权值和隐层数，经MATLAB程序对余下的39组数据用训练好的软测量模型进行测试，构建了在线的炉温估计模型。给出该软测量模型与加权平均方法的估计结果对比，表明了论文设计的软测量模型在炉温估计精度和稳定性方面比常规的加权平均方法有着明显优越性。(3)提出了一种新颖的基于模糊专家PID控制的复合智能控制器结构。深入研究了PID控制器3个参数K_P、K_I、K_D与控制器特性动态和稳态特性的关系，提出了智能在线整定K_P、K_I、K_D参数的方法。进行了专家模糊PID控制器同常规PID控制器控制效果对比试验，从给出的5个时段的对比曲线可以看出，设计出的智能专家PID控制比常规PID控制在静态误差和稳定性等方面有着明显的优势。给出了炉温升温实测结果同标准值的对比曲线。证明炉温控制效果完全符合国际标准ISO834要求，控制精度和稳态误差等性能指标优于设计要求。(4)提出了一种融合热电偶、热电阻和DS18B20数字温度传感器等不同等级温度参数的虚拟仪器数据采集系统结构。研制开发了兼具串行通信和增强型EPP并行通信模式带多台单片机和工控机硬件结构的54路温度采集处理系统。(5)开发了应用Visual Basic 6.0、单片机汇编语言、FRANKLIN C语言和MATLAB语言等多开发平台工具的独特的软件系统。整个软件系统包括炉温数据采集软件、通信接口软件、软测量软件、神经网络的MATLAB训练软件、智能模糊专家PID控制器软件以及试验流程管理软件等子系统。(6)提出了一种预埋温度传感器进行温度实测并同温度场计算方法进行对比的新颖的试验研究方法。从理论和试验角度分析了建筑构件在火灾模拟试验炉中的温度场分布，并同测试温度数据进行比较，给出了各测点的对比曲线结果。证实了所开发的建筑火灾模拟试验系统进行建筑构件火灾性能测试的有效性、实用性和先进性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 问题的提出及研究的目的意义
• 1.2 国内外建筑火灾研究现状及发展趋势
• 1.2.1 建筑火灾研究现状
• 1.2.2 建筑火灾研究发展趋势
• 1.3 火灾模拟试验系统及智能测控技术的研究
• 1.3.1 国内外火灾模拟试验系统的研究及应用现状
• 1.3.2 智能检测及传感器技术的研究
• 1.3.3 炉温智能控制的研究
• 1.4 研究思路和主要研究内容
• 1.4.1 研究思路
• 1.4.2 主要研究内容
• 第二章 火灾模拟试验智能测控技术理论研究
• 2.1 软测量技术的建模方法
• 2.1.1 软测量技术的原理
• 2.1.2 软测量建模的基本方法
• 2.1.3 火灾模拟试验系统软测量建模方法
• 2.2 智能模糊专家PID控制器
• 2.2.1 常用PID控制形式
• 2.2.2 模糊控制理论
• 2.2.3 专家控制系统
• 2.2.4 智能模糊专家PID控制系统
• 2.3 主元分析基本原理及应用
• 2.4 RBF神经网络的原理及应用
• 2.4.1 RBF神经网络的结构
• 2.4.2 RBF神经网络网络参数选取与训练
• 2.4.3 RBF神经网络在火灾模拟试验系统炉温软测量的应用
• 2.5 本章小结
• 第三章 火灾模拟试验炉温软测量建模的研究
• 3.1 基于PCA和RBF神经网络的炉温软测量模型
• 3.2 软测量模型的学习和训练
• 3.2.1 温度数据标准归一化处理
• 3.2.2 主元分析及应用
• 3.2.3 RBF神经网络的建模与训练
• 3.3 软测量建模与加权平均法的炉温估计结果对比
• 3.4 本章小结
• 第四章 火灾模拟试验系统的智能控制方法研究
• 4.1 PID控制器整定方法
• 4.1.1 PID控制原理
• 4.1.2 常规PID控制器参数整定方法
• 4.1.3 智能自整定PID控制器
• 4.2 基于模糊专家PID控制的火灾炉温控制系统设计
• 4.2.1 模糊控制器的设计
• 4.2.2 专家系统PID控制器设计
• 4.3 智能专家PID控制与常规PID控制效果对比
• 4.4 智能测控系统的炉温测试结果分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 火灾模拟试验测控系统硬件开发
• 5.1 火灾模拟试验系统概况
• 5.2 火灾模拟试验温度数据采集系统研制
• 5.2.1 温度传感器选型
• 5.2.2 温度采集系统硬件组成
• 5.2.3 温度采集板设计
• 5.3 多种类温度传感器接口设计
• 5.3.1 热电阻模拟量输入通道
• 5.3.2 热电偶模拟量输入通道
• 5.3.3 DS18B20数字温度传感器接口设计
• 5.4 智能通信接口
• 5.4.1 串行通信
• 5.4.2 并行通信
• 5.4.3 增强型并行通信接口设计及应用
• 5.5 本章小结
• 第六章 火灾模拟试验系统软件开发
• 6.1 软件系统概述
• 6.2 数据采集系统的软件开发
• 6.3 软测量及控制系统的软件
• 6.3.1 软测量软件设计
• 6.3.2 炉温控制系统软件实现
• 6.4 试验流程管理软件及显示界面
• 6.5 本章小结
• 第七章 建筑构件模拟火灾温度试验测试和计算对比分析
• 7.1 建筑构件火灾模拟试验设计
• 7.1.1 试验概况
• 7.1.2 试验用钢筋混凝土梁制作
• 7.1.3 测试温度传感器布置
• 7.2 温度测试
• 7.2.1 炉内温度测试
• 7.2.2 背火面温度测试
• 7.2.3 钢筋混凝土梁最高温度测试
• 7.3 钢筋混凝土构件结构温度场计算
• 7.3.1 混凝土构件温度场计算的一般方法和基本假定
• 7.3.2 温度场计算
• 7.3.3 温度场有限元计算的差分格式
• 7.4 钢筋混凝土梁的温度测试及计算结果对比
• 7.5 本章小结
• 第八章 结论与展望
• 8.1 论文的主要研究成果及创新性
• 8.1.1 主要研究成果
• 8.1.2 论文的创新性
• 8.2 进一步开展的研究工作及展望
• 8.2.1 进一步开展的研究工作
• 8.2.2 火灾模拟试验研究的展望
• 参考文献
• 致谢
• 著作及论文发表情况
• 科研及获奖情况