建筑火灾探测与排烟智能控制系统研究

2016年09月29日 23:22佛山一众传感仪器有限公司点击量：506

　　建筑火灾探测与防排烟智能控制系统中佛山一众压差控制器的研究
　　
　　佛山一众传感仪器有限公司简称“一众传感”，位于全国经济技术发展zui迅速zui成熟的地区之一——佛山，是一家专业研发、生产、销售、服务各类压力传感器、智能控制系统一体化的厂家。我厂集国内外同类产品的优点，以抗干扰，防水，防过载，短路保护等技术著称，具有*的工艺设备及完善的测试手段，严格保证产品制造质量。
　　
　　近20年来，中庭式大空间建筑的增长呈现出迅猛的势头，这也为火灾安全防治工作带来了新的挑战。在中庭式大空间建筑中，由于其特殊的结构形式，火灾特点与普通建筑存在很大差别。由于现有规范对中庭火灾探测与排烟存在许多不足之处，因此，研究中庭早期火灾探测的准确性与及时性和烟气的有效排放是一项重要任务。基于区域模型思想，分析了大空间内火灾烟气的发展过程，并推导出了烟气层高度发展的数学模型。在分析中庭火灾实验数据的基础上，总结出中庭火灾烟气流动特性：在中庭内，由于烟气上升时卷吸大量周围冷空气，导致烟气温升并不高，zui大温升只有二十多度；火灾烟气发展迅速，烟气从中庭顶棚（27m高）降到地面的时间只需要几分钟。在对火灾探测器进行分类的基础上，比较了各种火灾探测器的性能、适用场合，分析它们产生误报警的原因。讨论了对中庭火灾进行多参量复合监测并对探测结果进行智能处理的可能性。根据中庭火灾特点和结构形式等选择出适合中庭的火灾探测器──感烟探测器、气体探测器、红外光束探测器和图像探测器。简要说明了探测器的布置方法。智能控制技术目前在许多领域获得了广泛的应用。神经网络技术和模糊控制技术是有效的信息处理方法，但各有优缺点。结合二者长处，构成模糊神经网络。将不同类型的火灾探测器的输出信号模糊化后送入神经网络并行处理，其模糊系统利用指派法确定隶属度函数。神经网络采用三层前馈BP网络，用BP算法进行网络参数的训练，然后由模糊逻辑判决火灾和非火灾。仿真结果表明该模糊神经网络能够准确探测各种试验火与标准火，有很强的抗*力。中庭控制烟气的zui有效方法是机械排烟。当中庭排烟速率大于或等于产烟速率时，烟气层就能够保持在一定高度上不降下来。根据烟气层高度发展方程，运用智能控制技术进行排烟风机运行台数切换与变频调速。仿真结果表明，对排烟风机进行变频调速，能有效地使烟气层保持在期望的高度上。

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