高可靠火焰探测器软件算法设计与测试

王冠鹰 郑占旗 宋文刚 张立军

摘要：针对基于紫红外光敏管报警的三波段火焰探测器，提出一种高可靠的软件算法。该算法在以往简单判定阈值方法的基础上，通过对紫红外信号进行分类，利用频域分析、时域分析、信号特征分析等多种方法进行处理，进一步优化了报警信号的触发逻辑，提升了探测器灵敏性。同时具备高可靠防误报能力，能够有效排除多种非火焰因素的干扰。经过试验测试表晴，火焰探测器各项指标满足预期要求。

关键词：火焰探测器;软件算法;火灾报警;算法优化;现场测试;软件实现

中图分类号：TN362-34：X932

文献标识码：A

文章编号：1004-373X（ 2019） 24-0030-04

0 引言

紫红外火焰探测器是根据火焰的光辐射特征，采用双红外波段（2.7-4.35 μm）和单紫外波段（185-260 nm）共三个波段作为敏感区间，对火焰信号进行监测并进行报警输出的装置[1]。其可以用于火焰燃烧监控、火灾自报警和特殊场合灭火抑爆[2-3]。相较于其他报警装置，火焰探测器能够在ms量级对火焰准确识别，具有无可比拟的优势，广泛应用于矿井、油田、石化企业、易燃易爆储存等场所，以满足灭火抑爆需要[4]。

在现有的简单判断触发阈值的报警逻辑中，一直存在误报率过高问题。实际使用面临的干扰因素较多，太阳光、雷电、电磁脉冲、各种人工光源等是最常见的干扰源。产生的信号变化与真实火警重叠，有可能引起误报警逻辑触发。未具备较高的综合防误报能力，未能满足高可靠的性能要求。

针对基于紫红外光敏管理报警的三波段水焰探测器，本文提出一种较为可靠的判断算法。通过对紫红外信号进行处理，设计紫红外常态触发逻辑和单紫外强触发逻辑两种逻辑，最后对触发信号特征再次排除。该算法经过现场测试，各性能达到预期要求，在保持高灵敏、高精度的同时，具有高可靠防误报能力。

1 报警原理

物质在燃烧的过程中，会不同程度向外放出各种波长的辐射，标准火焰的辐射光谱在整个波段范围内的强度分布如图1所示，火焰的发射光谱跨越紫外、可见光、和红外三个频谱带[5]。火焰探测器主要是通过对燃烧过程中所产生的光的变化进行判断来实现火灾报警的目的[2]。可以用作火警特征的信号波段分为紫外波段，以及多个红外波段[6]。

紫外波段辐射来源于金属原子发射谱和微弱的NO带状谱，一般将290 nm以下作为检测区域，这是因为，日光是重要的干扰源[7]，它具有十分复杂的分布。由于大气层吸收，最终到达地球表面的紫外线波长大于290 nm。采用紫外波段（185-260 nm）检测避开了自然光源的复杂背景，具有较高的可靠性[8]。

红外辐射大多为H20，C02，C0，02和N2等分子在受激状态下放出的电磁辐射[9]，有多个波段可用于火焰识别，最重要是4.35 μm附近的C02原子团的光谱[10]，为火焰所特有，且具有绝对大强度，是最常用红外波段。同时，2.7μm附近波段范围也被用于红外检测，以提高火焰探测器系统的可靠性。

火焰探测器由多个光学传感器组成，具体框图如图2所示。紫外光敏管是一个封闭玻璃管，具有对火焰反应速度快、高灵敏度、高输出、可靠性好等特点。红外光敏管是一种光敏电阻，红外1表示4.35 μm的光敏管，红外2表示2.7 μm的光敏管。根据设计要求，火焰探测器可以准确快速识别真实的火焰信号无漏报，并且具备综合防误报能力，因此需要科学有效的软件算法设计。

2 算法实现

火焰报警程序算法主要包括系统初始化模块、火焰判断模块和报警输出模块等部分。初始化模块主要完成系统功能的初始化及探头状态自检，并对基准电压进行初始设定。火焰判断模块主要对状态参量实时处理跟踪，当满足一定的报警逻辑设定之后，判断为火警信号。报警输出模块是程序的输出口，进行火警输出，并产生相应动作进行灭火抑爆。其中火焰判断模块是算法的核心模块，包括单紫外强逻辑触发和紫红外常态触发两种类型。整个程序算法的流程图如图3所示，A，a，b均为设定量。

2.1 单紫外强逻辑触发

单紫外触发的设计思想是面向近距离内、短时间的、较大强度的火焰类型。此时火焰已足够强大，产生的计数已足够多，已超过非火焰因素所对应的计数极限，可以依靠紫外逻辑产生火警触发，而无需再等待红外信号的叠加。采用这种方式，可以实现对短时、近距、高强的火警快速判断、迅速处置的目的。

一般来说，单紫外触发的阈值较大。为了提升可靠性，在此基础上设置较强的逻辑门槛，同时对脉冲的时间特征进行判断，只有满足两重条件，才真正判定为火警信号，以防止产生误报警。整个过程如下：

Stepl：阈值分析。以某一间隔为计时周期.每个计时周期内计数达到阈值A，则进行时间特征判断。

Step2：时间分析。对满足阈值的触发信号，分析每个时间内的计数，如果符合以下之一，则判为满足：

1） Aver_UL[1]>Aoo;

2） （Aver_UL[I]>Aii）&&（Aver_UL[2]>A12）

3） （Aver_UL[1]>A21）&&（ Aver_UL[3]>A22）;

4）（ Aver_UL[2]>A3.）&&（Aver_UL[3]>A32）.

其中Aver_UL[i]（i=1，2，3）代表了每個最小时间内的计数，Aij（ i=0，1，2，3;j=0，1，2）代表了相应的阈值。

Step3：预报警输出。

2.2 紫红外常态触发

紫红外触发是算法内基本常设判断设定，是一种常态触发逻辑。采用紫外和红外作为判断信号，具有比较高的可靠性，适宜于大部分火焰类型检测。

在正常状态下，紫外不应有输出，红外1和红外2会维持一个较高电压。火焰发生时，紫外产生脉冲计数，红外1和红外2会出现不同程度的下降。实际使用中，任意一个达到设定阈值，即产生红外触发。

具体流程如下：

Stepl：紫外判断。某一间隔为计时周期，每个周期内紫外计数达到阈值a（a《A），则进行红外判断。

Step2：红外判断。以红外1及红外2的前一时刻幅值为信号的判断基准，如果下一时刻的幅值超过了b_t%，则满足条件。其中b_t（i=1，2）代表红外1或红外2的下降幅度，可以根据实际进行设定。

Step3：预报警输出。

2.3 误报警触发排除

在取得预报警信号之后，算法并不即刻进行输出。为了实现高可靠的火焰探测，还要再次进行误报警排除，才能最终输出报警信息。误报警触发排除主要是进行触发信号比对，会将所触发报警的信号特征与已存储的非火焰信号特征进行比对，如果完全符合则排除报警，否则解除等待直接输出报警信息。

3 试验结果

3.1 响应时间试验

火焰探测器的响应时间测试采用电子快门测试台系统[11]，测试火源为标准火，符合GJB1734A规范，距离探测器为40 cm。火源与探测器之间有电子快门计时系统，计时起点与快门开启时刻同步，计时终点为探测器信号端输出报警信号，最终两个信号的時间差由计时系统自动读取。

试验结果如图4所示。横轴表示火焰探测器编号，ij表示了第i批次的第j个，进行10次试验，计算平均值、标准差。由图可以看出，所有火焰探测器的响应时间全部满足≤2 ms，且分布比较稳定。在所有的测试结果中，最小值为0.31 ms（12号），最大值为1.81 ms（ 21号）。

3.2 探测距离试验

距离测试采用标准导轨气动快门方式，火源不变，开门方式改由气动触发。随机选取两个火焰探测器分别放置在距离火源1.2 m，3.0 m的地方进行测试。测试10次，取平均值、标准差，结果如表1所示。

可以看到，在1.2 m时，响应时间区间为0.95 -2.28 ms;对于3.0 m，响应时间区间为1.26-116.82 ms。火焰探测器对于不同距离的近、中、远程火全部都能够响应，产生报警输出。

3.3 防误报试验

针对火焰探测器实际使用中可能面临的干扰因素，设计了7种类型防误报测试，内容如表2所示。先置于暗室环境中，依次用各干扰项进行测试，观察是否会输出报警信号。测试结果表明，火焰探测器具备良好的防误报能力，能够有效排除日光、各类人工光源、环境、热辐射、电磁辐射等非火焰因素引发的误报警。

4 结语

火焰识别算法是探测器能够实现快速响应、稳定可靠的关键，为此，设计了紫红外常态触发，以及单紫外强逻辑触发的两种报警逻辑。经过现场测试，火焰探测器的响应时间、探测距离、防误报等各项性能指标均达到预期要求，解决了火焰探测器一直存在的误报率过高的问题。下一步，将继续优化算法，进一步提升火焰探测器的综合性能。

参考文献

[1]周永杰，余震虹，殷宇.红外火焰探测信号的特征提取研究[J].传感器与微系统，2017.36（2）：8-10.

ZHOU Yongjie， YU Zhenhong， YIN Yu. Study of feature ex-traction of infrared flame detection signal [J]. Transducer andmicrosystem technologies， 2017， 36（2）： 8-10.

[2]张红兰，李扬.基于多传感器的智能火灾报警器的设计[J].仪器仪表用户，2009 ，16（4）：48-50.

ZHANG Honglan， LI Yang. Design of intellitive fire alarmbased on multi-sensor [J]. Electronic instrumentation customer，2009. 16（4）：48-50.

[3]祝钊，李伟，陈骋，等.瓦斯输送管道自动抑爆技术[J]煤矿安全，2012.43（2）：40-42.

ZHU Zhao. LI Wei. CHEN Cheng， et al.Automatic explosionsuppression technology of gas transmission pipeline[J]. Safetyin coal mines， 2012. 43（2）： 40-42.

[4]李海峰，王莹，汪晶.三红外火焰探测器软件算法设计与实现[J]，现代电子技术，2014.37（6）：95-97.

LI Haifeng，WANG Ying，WANG Jing.Design and implemen—tation of software algorithm for three—band IRflame detector[J].Modern electronics technique，2014，37（6）：95—97.

[5]王启峰.火焰光谱数据特征提取、分析系统[D].西安：西安电子科技大学，2009.

WANG Qifeng. Feature extraction and analysis system forflame radiation data[D].Xi'an：Xidian University，2009.

[6]冯宏伟，谢林柏.四波段红外火焰探测器的识别算法设计与实现[J].红外技术，2018，40（5）：496—500.

FENG Hongwei，XIE Linbo.Design and implementation of rec—ognition algorithm based on fou卜band infrared flame detector[J].Infrared technology，2018，40（5）：496—500.

[7]小普卓玛.太阳辐射光及其对人类的影响[J]西藏大学学报（汉文版），2007，22（3）：121—124.

XIAOPU Droma.Discussion on the s01ar radiation and its ef—fects on human beings[J]Joumal of Tibet University（Chineseedition），2007，22（3）：121—124.

[8]王洋洋，高國强，张进明.基于C8051F120的紫外型火焰探测器设计[J].传感器与微系统，2013，32（9）：89—92.

WANG Yangyang，GAO Guoqiang，ZHANG Jinming.Designof ultraviolet name detector based on C8051F120[J].Transduc—er and microsystem technologies，2013，32（9）：89—92.

[9]TSAI C F，YOUNG M S.Measurement system using ultravioletand multiband infrared technology for identifying fire behavior[J].Review of scientmc instruments，2006，77（1）：173—185.

[10]蔡鑫，赵敏，李然，等，基于热释电红外传感器的火灾探测系统设计[J]红外技术，2007，29（12）：697—700.

CAI Xin，ZHAO Min，LI Ran，et al.Design of a fire detec—tion system based on pyroelectric infrared sensor[J].Infraredtechnology，2007，29（12）：697—700.

[11]董政，黄大贵，黄逸平，等.紫外火焰探测器响应时间测试系统的研究[J]电子科技大学学报，2006，35（4）：682—685.

DONG Zheng，HUANG Dagui，HUANG Yiping，et al.Re—search on response time test system for ultraviolet fire detec—tor[J].Journal of Univers“y of Electronic Science and Tech—nology of China，2006，35（4）：682—685.

作者简介：王冠鹰（1991-），男，山东德州人，博士，博士后研究人员，研究方向为微电子学与固体电子学。

郑占旗（1982-），男，河南郑州人，博士，助理研究员，研究方向为微电子学与固体电子学。

宋文刚（1996-），男，四川宜宾人，博士研究生，研究方向为微电子学与固体电子学。