基于多传感器数据融合的模拟技术在火灾预测中的应用系统

简介：
本研究提出了一种创新性的火灾预测系统，通过整合多种传感器的数据来提升预测准确性。该系统利用先进的模拟技术，有效增强了对潜在火情的早期预警能力，在保障公共安全方面具有重要意义。 火灾早期探测的主要挑战在于选择合适的监测对象、单一的探测方法以及较低的确切预警概率。为了解决这些问题，本系统在深入研究了火灾的发生过程及其产物后，采用适当的传感器对具有明显火灾特征的关键参数进行监控，并运用D-S证据理论融合所有收集到的数据以获得更精确的结果。 1. 火灾监测对象的选择 在实施火灾探测时，可以利用多种信息： （1）固态高温残留物：这些通常来源于可燃材料中的杂质和高温条件下材料热分解产生的物质； （2）燃烧音：由于火焰加热周围空气导致其膨胀而生成的低频压力波，即为所谓的燃烧音； （3）火焰光谱：主要由炽热微粒辐射出的光线以及燃烧气体发出的颜色组成。