基于Zig Bee和模糊C均值聚类方法在火警中的应用.pdf

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1、2012年第3l卷第l0期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)143基于ZigBee和模糊C均值聚类方法在火警中的应用李文杰，廖晓纬，束仁义，沈晓波(1．安徽大学电子信息工程学院。安徽合肥230601；2．淮南师范学院电气信息工程学院：安徽淮南232038)摘要：针对传统的火灾报警精确度不高，线路容易受火灾影响并且前期预测能力不足的弱点，通过对比各种信息传输方式，提出了采用FCM算法将多传感器数据进行模糊聚类融合后分级，通过ZigBee为载体进行数据的无线收发，实现对可能产生火灾的区域进行实

2、时监控的目的，实验验证表明：该设计能够准确地对不同燃烧阶段下的报警，有效地降低了误报率。关键词：火灾；模糊C均值聚类；报警中图分类号：TN915；TP206文献标识码：A文章编号：1000-9787(2012)10-0143-03ApplicationofmethodbasedonZigBeeandFCMclusteringi‘nfitirqealarmLIWen-jie，LIAOXiao—wei，SHURen．yi，SHENXiao．bo。(1．SchoolofElectronicInformationandEngineering，Anhui

3、University，Hefei230601，China；2．SchoolofElectricalInformationEngineering，HuainanNormalUniversity，Huainan232038，China)Abstract：Aimingatlowaccuracyofthetraditionalfirealarm，andthelineiseasytobeaffectedbythefireandsho~ageofinsuficientcapabilityofearlyprediction．Bycomparingwithdi

4、fferenttransmissionmode，usingFCMalgorithm，multi—sensordataisfuzzyclusteredandfusedfordifferenthierarchiesandZigBeeisusedasacarrierfordatawirelesstransmittingandreceiving．Thegoalofmonitoringthefireplacereal—timeisrealized．Experimentshowsthatthedesigncanaccuratelyalarmfireindi

5、fferentcombustionphasesanditcanreducefalsealarmeffectively．Keywords：fire；FCMclustering；alarm0引言保证了信息在不受环境影响下降低了芯片对数据的吞吐在许多大型工矿企业的日常生产中，时常伴有有害易量。爆气体的释放，这些气体在遇到明火后会产生爆炸并燃烧，1对火情进行模糊C均值聚类分析如果不及时扑救，会给企业造成巨大财产损失并对人身安对于m只传感器在n个不同时问段对火情进行数据全造成伤害。目前，市场上的火警设计大都基于有线方式，采集，会得到n×m的数据矩阵。为了

6、使不同量纲的传感这不仅稳定性差而且浪费资源，并且由于没有明确的火警器能够进行相互比较，对原数据矩阵进行平移一标准差变预测等级设置，很难预先判断火情的态势并可能会造成不换，并通过变换将原始数据压缩到[0，1]之间，公式如下同程度的误报。信息融合是一种多层次的、多方面的处理=(X—k)／Sk，(1)过程，这个过程是对多数据源进行检测、结合、相关、估计和1nXk寺Xik，(2)组合，以达到精确的状态估计和身份估计，以及完整及时的态势评估和威胁估计。多传感器数据融合将多种传感器的=√窆i=lc—(3)检测值通过某种数学方法进行处理组合，形成对外部环境某

7、一特征的表达式。本文基于模糊C均值聚类分析对将数据压缩到[0，1]内，X为每种传感器在不同时段多传感器进行数据融合，基于CC2430作为无线传输模块，的z分数，为其均值，为标准差收稿日期：2012-03-31基金项目：安徽省淮南市科技计划资助项目(2010A03028)144传感器与微系统第31卷m／,2(l—mintxⅢ})／(axIxl}一mintx沁})·其中，m为在i类下的样本数。1靠1出2系统设计(4)2．1硬件电路设计其中，i=1，2，．．．，n，k=1，2，⋯，m，得至00≤≤l，采集模块是检测电路的重要部分，由多传感器组成：温。

8、为新的数据矩阵。这样就消除了量纲的影响。令U表湿度传感器为常见AM2301，它是一种含有已校准数字信号示第k个样本属于第i类的隶属度，对于形成n个m维