在现代工业环境中 , 火灾探测系统的准确性对于保障企业安全和稳定发展至关重要。然而 , 传统火焰探测技术常常受到误报警的困扰 , 不仅会打乱企业应急节奏 , 逼停生产线 , 还会徒增成本 , 动摇员工信心 , 侵蚀企业声誉 , 阻碍企业的稳定发展。此外 , 误报警还会影响社会消防资源的调度和利用。全球知名的百年安防大厂梅思安 , 精准洞察到这一痛点 , 带来了新一代多频红外火焰探测器 FL5000, 为企业稳定发展移除误报警这一隐形 " 绊脚石 "。

误报警 , 火焰探测行业的一座大山

误报警一直是火焰探测面临的持久挑战。随着材料和工艺的日趋复杂 , 潜在易燃危险的范围也越发广泛 , 包括酒精、汽油、液化天然气 / 液化石油气、溶剂、航空煤油、煤油、正庚烷、柴油和氢等。传统的碳氢化合物光学火焰探测器在处理实际工业环境中的红外数据时 , 容易受到随机运动、热表面调制、热气流、电弧焊接、水面反射以及其他与火焰无关的环境干扰 , 产生在火焰辐射波长范围内的红外信号。

即使采用多个不同波长范围的传感器 , 并根据火焰闪烁频率特征应用各种信号处理技术 , 如相关性、取比、频率分析、周期性检查和越限 , 也存在部署方面的明显短板 , 且很难作为 " 专家 " 系统来实施。

翻越误报警大山 , 梅思安带来新一代人工神经网络技术解决方案

然而 , 人工神经网络技术的出现 , 势将改善这一局面。通过海量的数据收集和实际应用场景的事件捕捉 , 梅思安将基于人工神经网络技术的决策算法 , 融入到新一代多频红外火焰探测器 FL5000 中 , 使其拥有了更强悍的抗误报警能力。

梅思安将收集和实际应用场景的事件分为三类 : 两类仅火焰事件和一类误报源。第一类仅火焰事件涵盖从平底锅到燃烧器中点燃的各种不同类型的燃料 ; 第二类仅火焰事件包括燃料被点燃与误报源共存的情况 , 这增加了信号分类任务的复杂程度 ; 第三类误报源事件则包括由阳光、手电筒、加热器和电焊机等外部因素引发的报警场景。

同时 , 梅思安对收集到的数据进行了全面的预处理 , 巧妙地将数据特征转化为更适合人工神经网络技术处理的形式 , 以优化建模过程和后续的火焰分类任务。通过从数据中学习并归纳规律 , 梅思安能够根据事件特征识别模式 , 并进行精准有效地分类 , 从而显著提升了火焰探测系统的智能化水平和分类准确性。

为有效应对火焰探测场景的复杂性和多样性 , 梅思安采用了分层法 , 即创建一系列不同的模型。每个模型都代表了基础数据的不同子集 , 并且每个人工神经网络技术 , 都经过了完整数据集中不同子集的训练。通过定制训练过程 , 以处理对应子集中的细微差别 , 从而能够更好地适应该特定领域中 , 可能普遍存在的某些误报诱因。

更为严谨的是 , 该系统的决策机制基于三个不同的人工神经网络技术的协作 , 采用统一的投票决策法。系统仅在所有三个神经网络的输出均超过预设火焰阈值时 , 才会从火焰事件升级为报警。

总的来说 , 梅思安推出的新一代多频红外火焰探测器 FL5000, 凭借集体验证机制 , 不仅提供了更全面、更可靠的判断 , 还有效降低了单个模型的潜在缺陷 , 从而提升了探测器的整体性能。这无疑为希望加强火焰监测能力的企业带来了好消息。借助这种集成了增强模型的人工神经网络技术 , 企业能够更有效地应对火灾探测中的挑战 , 确保生产安全和稳定发展。