基于WSN的多传感器数据融合的火灾监控系统设计

钱 蕾

（江苏联合职业技术学院南京分院，江苏 南京 210019）

一、引言

火灾事故是日常生活和生产中最常见的事故类型。传统的单传感器火灾监测系统仅采集一种火灾特征参数，受环境的干扰影响较大，不能保证报警的正确率。传统的火灾监测系统只能预先设计监测点，不能改变，施工复杂，硬件故障率高。输电线路不防火，难以安排在古建筑和危险品检查等特殊场合。本文提出了一种基于无线网络技术和多传感器数据融合的火灾监测系统[1][2]。

二、系统总体方案

发生火灾时，常常伴随着大量的烟雾和火焰，温度会随着明火迅速升高。对于火灾监测系统来说，有必要选择火灾期间参数变化较大的传感器类型。因此，该系统使用烟雾传感器，温度传感器，火焰传感器和CO传感器的组合。这些传感器集成到采用Zigbee技术设计的无线传感器节点中，以监控火灾信息。其结构图如图1所示[3]。

图1 无线传感器节点结构图

三、系统硬件设计

（一）烟雾传感器设计

火灾发生时会伴随着大量的烟雾，本系统选用的是一款常用的烟雾传感器MQ-2，MQ-2传感器的电路设计如图2所示。回路电压和加热电压均为5 V，MQ-2传感器的1，2和5引脚连接至+5 V。6管脚连接一个电阻接地，3和4管脚连接 CC2530的P0.1管脚。

（二）火焰传感器设计

火灾发生时常常伴随明火，本系统选用了一款火焰传感器来采集明火产生时辐射的红外波，电路图如图3所示。

图2 烟雾传感器电路设计图

图3 火焰传感器电路设计图

此火焰传感器输出端连接电压比较芯片LM393的3号管脚，此电路的输出端被设计成模拟信号、数字信号双输出的形式，当检测区域没有火焰时，传感器的电阻非常大，模拟信号端和数字信号端都输出低电平；当检测区域检测到存在火焰时，电路电流逐渐增加，并且模拟输出端的电压逐渐变高。数字输出端输出高电平，LED指示灯D10亮起表示检测到火焰[4]。

（三）气体传感器设计

火灾发生时，燃烧初期会产生大量的CO气体，本系统选用的是 MQ-7气体传感器，CO气体传感器MQ-7在工作时需要在5 V和1.5 V之间交替；利用继电器给MQ-7供电，电路图如图4所示。

图4 气体传感器电路设计图

（四）温度传感器设计

DS18B20温度传感器是一种单总线数字式温度传感器，只需一个接口即可实现与CC2530进行通信，电路简单易实现，体积小。在实际应用中，不需要再接多余的外部元件来实现温度测量。数字温度计的分辨率可以从9到12位中选择。电路图如图5所示。

（五）CC2530主芯片电路模块

CC2530是德州仪器（TI）公司开发的面向2.4GHz无线频段 IEEE802.15.4、Zigbee和 RF4CE应用的片上系统（SoC）解决方案，基于ZigBee协议，TI开发了业界领先的ZigBee协议栈Z-Stack。ZStack为CC2530提供了一个强大而完整的ZigBee解决方案，图6为CC2530最小系统原理图，在电路设计中可以参考[5]。

图5 温度传感器电路设计图

图6 CC2530最小系统电路图

四、系统软件设计

（一）无线网络节点设计

系统的ZigBee无线网络通信协议是基于ZigBee协议，具体来说是使用的Z-Stack协议栈。ZStack协议栈的运行流程图如图7所示。

图7 Z-Stack系统运行流程

系统得电，各层初始化，初始化完成以后。如果多个事件在同一时刻发生，则首先根据事件的优先级执行具有高优先级的事件。当所有事件都已完成执行时，系统开始进入低功耗模式，等待下一个事件发生。

（二）协调器节点设计

ZigBee协调器模块主要功能是负责网络的组建与维护。初始化完成后，建立网络，并将网络地址分配给终端节点使其加入网络并维护网络拓扑。进入OSAL系统轮询以检测是否存在无线收发器事件和串行端口收发器事件。协调器在进入OSAL系统后的工作流程如图8所示。

图8 协调器工作流程图

（三）终端节点设计

无线终端模块工作流程如图9所示，终端节点上有各种传感器，传感器收集数据后，会周期性的通过无线网络将数据发送到ZigBee协调器模块。然后解析数据包并执行相应的操作指令。

烟雾，气体，火焰和温度传感器集成在无线传感器终端节点上，终端节点接收协调节点发送的命令。终端模块上电后，各种传感器初始化并正常工作，并且通过取样处理将传感器数据按照一定的数据帧发送到协调节点。传感器节点主程序流程图如图10所示。

图9 ZigBee终端节点工作流程

图10 传感器节点主程序流程图

（四）传感器节点设计

1.烟雾传感器软件设计

MQ-2的输出是模拟信号，需进行A/D转换，本系统利用CC2530内部集成的A/D转换。监测区域的烟雾浓度不同，MQ-2自身的电阻值会发生改变，烟雾传感器的电阻记录为R并且烟雾浓度记录为C时，则存在以下关系：

根据制造商提供的灵敏度曲线，我们可以随机选择两组电阻和浓度数据，然后计算m和n的两个常数。根据负载电压与传感器的体电阻之间的关系，可以获得输出电压与传感器浓度之间的关系。图11是制造商给出的传感器灵敏度特性图。

图11 传感器灵敏度特性图

2.火焰传感器软件设计

根据图3可知，监测火焰传感器应用电路输出电平的高低，来表示是否存在火焰的，高电平则表示发生火灾，在进行软件设计时可以通过处理器采样进行处理。

3.气体传感器软件设计

该系统使用MQ-7气体传感器，CO气体传感器MQ-7需要在5 V和1.5 V之间交替得电。高电压持续时间为60s，低电压持续时间为90s，通过处理器的一个IO口定时控制继电器，实现了MQ-7电源电压的选择，其他软件设计与MQ-2类似。

4.温度传感器软件设计

该系统使用数字温度传感器DS18B20，它连接到CC2530的P1.7端口，DS18B20的工作流程如图12所示。

图12 DS18B20的工作流程图

5.多传感器数据融合

多传感器数据融合综合利用终端节点采集的气体，火焰，温度和烟雾，判断火灾及其状态是否已经发生，有利于提高火灾探测性能。系统采用并行分布式数据融合结构，其结构如图13所示。

图13 火灾监控系统的信息融合结构

该系统使用温度、CO、火焰和烟雾多传感器进行环境监测，传感器采集到的数据通过ZigBee无线网络进行传输，得到的数据先进入信息层，由局部决策器送入特征层，得到一个相应的火灾经验特征概率P1；同时进入具有趋势反馈的神经网络特征器，得到信号的数据拟合特征概率P2。将P1和P2发送到决策层以进一步整合，最后获得火灾概率，然后确定火灾是否发生[6]。

五、实验结果分析

系统测试在实验室环境中进行，两个检测终端设备连接到同一系统，以监测两个区域的温度，烟雾浓度，气体浓度和火焰的变化。当设备连接到系统时，设备开始正常工作，数据每2秒左右更新一次。当我们人为地改变检测终端中的环境因素时，例如：通过升高温度或烟雾浓度或气体浓度或模拟火焰，主机在很短的时间内开始报警并提示相应的探头异常。

六、结语

本文研究了一种基于WSN的多传感器数据融合火灾监测系统，通过各种传感器的数据融合，结合ZigBee技术，可以准确可靠地监控和报警火灾。克服了传统监控系统布线不方便，单传感器监控精度不高，稳定性差的问题，具有广阔的应用前景。