基于次声波的火灾探测器

余 浩，程 科，张自强

（江苏科技大学计算机学院，江苏镇江 212100）

火灾指的是在人为不可控制的情况下，发生的一种自由蔓延、产生一定危害的行为。根据文献[1-3]对我国城镇火灾风险评估的研究，说明了火灾风险防控的必要性，以及通过火灾探测器技术降低火灾风险的可行性。

现有的火灾探测器原理[4-9]主要有烟雾检测、辐射监测、温度检测、气体检测、图像分析和声音检测。其中基于声音检测的火灾探测器因为技术不成熟一直未被市场应用。该文根据火灾燃烧发出的声音（燃烧音）特征设计一种火灾探测器，结合燃烧试体实验分析，该探测器具有响应速度快、灵敏度高、误报率低等特点，相较于其他类型的火灾探测器，具有更强的实用性价值，也为今后这方面的研究提供有用的参考价值。

1 燃烧产生的声音特征

在燃烧时，燃烧介质内部分子受热碰撞产生的声压激发周围的空气媒质产生各种频率的震动，即声音。该设计根据这些声音特征判断分析火灾是否发生，因此需要有效区分这些声音与其他声音，以便分离它们，让探测器不误报警。因此需要把握这些声音的特征，具体做法是将燃烧产生的声音频带作为对象进行研究和考虑。在研究之前，通过对这些声音的频谱分析，发现频率范围较为丰富，大致分为三部分：

1）可听域，人耳可以听到的声音频带，通常频率范围为20～20 000 Hz，日常生活环境中的各种杂音在这个频带，如果在这个频带要将燃烧的声音与这些杂音分离出来非常困难，因此不考虑这个频带的声音。

2）超声波域，频率大于20 000 Hz 的声音频带，是一种人耳不能听到的声波频带。在这个频带中，日常杂音非常少，但是由于波形频率高、波长短导致传播距离短、抗干扰能力弱等缺点，且有的物质燃烧不产生在该频带的声音，所以这个频带的声音也不适用于火灾探测分析。

3）次声波域，频率小于20 Hz 的声音频率，同超声波一样也是一种人耳不能听到的声波频带，日常杂音也很少。由于波形长、频率低的特点，波形具有传播距离远、能绕过障碍物等优点。另外，次声波还具有极强的穿透性，能够穿透钢筋水泥构成的建筑。在不同物质燃烧时，都会产生这个频带的声音。因此，结合这些优点，设计基于次声波检测的火灾探测器是一种最有效的方法。

2 系统整体设计

系统硬件总体可以看成由信号采集、信号处理、报警输出、电源管理四个部分组成。信号采集部分使用高精度麦克风作为探头，由A/D 转换芯片将采集的模拟声音信号转换成数字信号。信号处理部分以STM32 单片机作为处理单元，分析由A/D 转换芯片输出的数字信号，判断火灾是否发生。报警输出部分由蜂鸣器模块和RS485 总线构成，蜂鸣器以声音形式报警，RS485 总线输出波形及其他数据。除了硬件部分，该系统还包含基于Qt[10-11]开发的上位机部分，用于波形显示和数据查看。系统组成框图如图1 所示。

图1 系统组成框图

3 硬件的设计与实现

硬件电路设计主要包括各模块电路设计和整体电源电路设计。

3.1 主控电路

系统核心处理单元采用高性能ARM Cortex-M3内核的STM32F103C8T6 微控制器，工作频率可达72 MHz，内置64 kB ROM 和20 kB RAM，具有丰富的外设，且还有功耗低、成本低等特点。在设计主控电路时，不仅满足最小系统要求，还增加串口、SWD 等调试下载接口。主控电路图如图2 所示。

图2 主控电路图

3.2 信号采集电路

麦克风探头型号采用GRAS 的47AC，该探头专为次声波设计，在1 dB 情况下，频率检测范围为1 Hz～10 kHz，在3 dB情况下，频率检测范围为0.09 Hz～20 kHz，前置放大器用于自动传感器的TEDS 识别和读取校准数据。另外还需要数模转换电路，用来将麦克风采集的模拟信号转换成单片机可识别的数字信号。该电路采用德州仪器（TI）公司的一款用于小信号传感器的低功耗、低噪声的24 位ADC 芯片，型号为ADS1220。该芯片有两个差分输入或四个单端输入，内部具有2.048 V基准电压，其漂移为5 ppm/℃。可通过标准SPI 接口更改芯片内部的增益、采集模式、采样周期等，其可与单片机进行数据传输。对应的信号采集电路如图3 所示。

图3 信号采集电路图

3.3 报警及输出电路

报警部分由蜂鸣器组成，蜂鸣器由PNP 三极管（型号S8550）和NPN 三极管（型号S8050）组成的放大电路来驱动，驱动信号由单片机IO 口进行输出。除了声音报警，还添加了RS485 接口用于数据输出，采用了MAX13487 芯片，该芯片具有自动收发功能，相较于其他芯片，可以不用单片机IO 控制收发器状态。RS485 通信接口是嵌入式领域中最流行的异步串行通信接口之一，只需AB 两根线。

3.4 电源电路

电源给整个电路供给能量，电源电路设计的好坏会影响整个系统，稳定平滑的直流电源可使整个系统稳定运行。该设计中，需要对麦克风、数模转换芯片、单片机等供电，每个部分供电需求不相同，因此电源可分为五个部分设计，分别为：电源输入滤波电路，起到EMC 滤波、抑制浪涌、防止反接的作用；主电源变换电路，实现将输入的6～16 V 直流电转换成稳定的5 V 电源，供给各部分电路使用；数模转换电源电路，作用是将5 V 直流电转换成稳定的正负2.5 V 电源，给AD 芯片供电；单片机电源电路，作用是将5 V 直流电转换成单片机可用的3.3 V 稳定直流电；麦克风电源电路，由于麦克风的供电是30 V，需要升压电路将5 V 直流电压升压到30 V，同时满足2 mA 的输出能力，并将信号隔离直流后提供给AD 芯片。其中麦克风电源及信号取出电路设计如图4 所示。

图4 麦克风电源及信号取出电路

4 软件设计

单片机使用Keil MDK-ARM 开发环境编写程序，Keil MDK-ARM 是美国Keil 软件公司出品的支持ARM 微控制器的一款IDE（集成开发环境），包含了工业标准的Keil C 编译器、宏编译器、调试器、实时内核等组件。单片机开发语言使用C 语言，C 语言是一种面向过程的语言，多用于应用底层开发，所以在单片机领域应用广泛。系统运行FreeRTOS 实时操作系统，实现多任务运行，充分使用单片机资源，让程序高效运行。另外该实时操作系统具有占用内存小、开源免费等优点，应用范围越来越大。

整个系统的运行包括信号采集、信号处理、报警输出三个部分。信号采集部分是单片机控制A/D 芯片连续采集1 024 个数据，采样频率为10 Hz。信号处理部分对这些数据进行分析判断。报警输出部分对分析结果做出相应的预警提示。具体的软件流程图如图5 所示。

图5 软件流程图

系统需要对采集的信号进行分析，包括时域分析和频域分析。时域分析，即对采集的声波信号的幅值和时间之间的关系进行分析，主要分析的内容有幅值、平均值、均方差、最大可能值等。由于燃烧声音信号是一个随机信号，因此不具备实际研究意义。从文献[12-14]了解到，对信号频域分析更具有意义，这需要对采集的声波信号进行傅里叶变换[15]，傅里叶变换的原理：任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加，如式（1）所示：

通过对燃烧产生的次声波信号进行快速傅里叶变换，得到线性频谱，通过分析频谱特性，最终达到火灾探测的目的。在分析次声波频谱的过程中，环境中也存在其他次声波的干扰，称为背景噪音，背景噪音能量变化一般不大，而在燃烧过程中，随着火势越来越剧烈，产生的次声波能量越来越大，随着时间的推移，燃烧时和不燃烧时，在强度上会产生越来越大的差异。可以比较对能量谱进行积分后的变化曲线，来排除环境噪音的影响。

5 上位机设计

Qt 作为一种跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架，支持的平台包括Windows、Linux、Mac 等桌面操作系统，还支持移动开发平台，如安卓、IOS等，这对嵌入式行业的开发者来说，能够做到在不同平台编译开发只需一套代码。

该设计需要对采集的次声波波形进行分析调试，离不开波形数据的输出显示，所以基于Qt 开发一种GUI界面，用于探测器波形数据显示是必不可少的。

Qt 是面向对象开发[16]，面向对象方法是将相关的数据和方法封装成一个整体，通常称为对象。当需要实现某个功能时，只需调用对应功能对象方法即可。在该设计中，探测器输出使用RS485 接口，使用的是串口(UART)通信协议，UART 是一种串行异步通信收发协议，应用十分广泛，其工作原理是将数据的二进制位一位一位进行传输，UART 传输过程中，接收双方需要约定好传输速率和一些数据位。在Qt 开发中，不需要考虑这些参数，因为Qt 自带QSerialPort 类(Qt5 封装的串口类)[17]，通过配置这个类的名称、波特率、数据位、校验位、停止位等参数，就能实现串口通信，不需要考虑通信的具体方式。

要实现探测器与Qt 通信，不仅在协议上要约定一致，还需要在电气特性标准达成一致。探测器使用RS485 接口，这需要借助RS485 收发器作为计算机接口，实现计算机与探测器的数据传输。RS485 收发器是一种USB 转RS485 的硬件设备，通常只需将USB 端与计算机连接，安装好相应的驱动就能使用。

6 实验测试

6.1 实验准备

准备两个房间，分别作为燃烧室和检测室，将探测器安装在检测室，探测器与电脑上位机通过RS485 连接，电脑上位机用于波形显示。实验中所用到的燃烧物品如下：

1）报纸：6 cm 厚叠放在燃烧室中间台架上。

2）棉条：一捆，放在燃烧室中间油盘内。

3）木条：16 根15 cm×5 cm×5 cm 交错叠放在燃烧室中间台架上，共四层。

6.2 实验方法

实验开始时，门窗全部打开。

实验过程中，在各个试体燃烧20 s 和40 s 时记录波形，并保存分析。

6.3 实验结果

实验中，由于背景噪音不具备能量累加特性，所以只采集一次用来作比较。在不同试体燃烧时，分别在20 s 和40 s 两个时刻进行一段波形采集，通过对比两次数据，不仅能够看出背景噪音频谱的不同，也能分析物体燃烧在能量上的变化。背景噪音采集波形如图6（a）所示。

图6 采集结果

接下来进行燃烧实验，分别燃烧报纸、棉条和木条，在燃烧后的20 s和40 s两个时刻进行一段波形采集，观察两个波形在能量分布上的变化情况。采集后的波形分别如图6（b）（c）（d）所示。可以看出，报纸燃烧频率主要集中在4 Hz和7 Hz，棉条燃烧频率主要集中在在7 Hz 和11 Hz，而木条燃烧频率主要集中在7 Hz。它们有一个共性，都在7 Hz 有一定的频率分布，且随着时间推移，能量也随着增长，符合初期的猜想。系统通过对能量积分变换，正确做出了报警。

7 结论

该次研究结果说明了基于燃烧产生的次声波声音特征来判断火灾是一种可行且效果不错的探测方式，得出了火焰燃烧产生的次声波变化规律，能够明显缩短火灾预警时间，为消防员赢得更多救援时间。相对于其他方式的火灾探测器，基于次声波的火灾探测器具有探测距离远、响应速度快、可穿透墙体等优点，利于探测器在更复杂的楼层应用，且探测范围更广。