(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力された受光検知信号をプロセッサに入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知器に於いて、
検知センサで取得した受光検知信号を、所定のサンプリング周波数でサンプリングした後にフーリエ変換を行ってパワースペクトル成分を演算する周波数解析部と、
前記パワースペクトル成分の中から検出したピーク値に対する相対強度が１より小さい所定閾値以上となるパワースペクトル成分の数が、炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数以下の周波数帯域において所定数を越えた場合に火災の可能性を判定し、前記所定数未満の場合に火災が発生していないと判定するパターン解析部と、
前記パターン解析部の解析結果に基づいて火災を判定する火災判定部と、
を備えたことを特徴とする火災検知器。
【請求項２】
光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力された受光検知信号をプロセッサに入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知器に於いて、
検知センサで取得した受光検知信号を、所定のサンプリング周波数でサンプリングした後にフーリエ変換を行ってパワースペクトル成分を演算する周波数解析部と、
前記パワースペクトル成分の中から検出したピーク周波数と炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数とを比較し、前記ピーク周波数が前記炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数を越えた場合に、火災が発生していないと判定して処理を終了する周波数比較部と、
前記ピーク周波数が前記炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数以下の場合に、前記ピーク周波数のピーク値に対する相対強度が１より小さい所定閾値以上となるパワースペクトル成分の数が所定数を越えた場合に火災の可能性を判定し、前記所定数未満の場合に火災が発生していないと判定するパターン解析部と、
前記パターン解析部の解析結果に基づいて火災を判定する火災判定部と、を備えたことを特徴とする火災検知器。
【請求項３】
光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力された受光検知信号をプロセッサに入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知器に於いて、
検知センサで取得した受光検知信号について、炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数を含む第１周波数帯域と、前記炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数を含まず且つ前記第１周波数帯域よりも高周波側の周波数を含む第２周波数帯域において所定のサンプリング周波数でサンプリングした後にフーリエ変換を行って実数部と虚数部をもつ複素スペクトル成分を求める演算を行う複素成分演算部と、
前記複素成分演算部により複素スペクトル成分を算出した後に、前記第１周波数帯域の複素スペクトル成分の絶対値演算を行い第１周波数帯域のパワースペクトル成分を演算する第１絶対値演算部と、
前記第１周波数帯域のパワースペクトル成分の中からピーク値を検出してそのピーク周波数を炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数と比較し、前記ピーク周波数が前記炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数を越えた場合に、火災が発生していないと判定して処理を終了する周波数比較部と、
前記ピーク周波数が前記炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数以下の場合に、前記パワースペクトル成分の中から検出したピーク値に対する相対強度が１より小さい所定閾値以上となるパワースペクトル成分の数が所定数を越えた場合に火災の可能性を判定し、前記所定数未満の場合に火災が発生していないと判定するパターン解析部と、
前記パターン解析部で火災の可能性が判定された場合に、前記第２周波数帯域の複素スペクトル成分の絶対値演算を行い第２周波数帯域のパワースペクトル成分を演算する第２絶対値演算部と、
前記第１周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値を前記第２周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値で割った比率が所定閾値以上である場合に火災の判定を行う火災判定部と、
を備えたことを特徴とする火災検知器。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、監視区域からの光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力される受光検知信号をプロセッサに入力して高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知器及び火災検知方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、所定の監視区域、例えばトンネル内の壁面や天井にはトンネル内の火災を検出する火災検知器が設置され、トンネル長手方向の両側区域の火災を検出している。このような火災検知器としては、炎からの光や放射熱を受ける検知センサを用いて火災を検知し、防災受信盤へ火災信号を送出するものがある。
【０００３】
火災の炎とそれ以外の非火災源、例えば回転灯を識別する方法として本願発明者等は、光エネルギーを電気信号に変換する検知センサからの受光検知信号をＭＰＵ（マイクロプロセッサ）に入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する方法を提案している（特開２０００−５７４５６号）。
【０００４】
この火災検知方法は、回転灯などの周期的変動を伴うエネルギー放射源との識別性能を向上するためには、８Ｈｚ以上の周波数帯域において周波数スペクトルの強度分布を調べることが有効であるという点に着目したもので、次の手順をとる。
【０００５】
（１）受光検知信号から炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域である０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚのパワースペクトル成分を高速フーリエ変換法にて抽出する。
【０００６】
（２）受光検知信号から炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域である０．５〜８．０Ｈｚの成分を含まず、且つ第１周波数帯域よりも高周波側の周波数である第２周波数帯域である８．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚのパワースペクトル成分を高速フーリエ変換法にて抽出する。
【０００７】
（３）第１周波数帯域の抽出成分が第１所定値以上のレベルをもち、第２周波数帯域の抽出成分が第２所定値以上のレベルを持たない場合、又は両者の比率が所定値以上の場合、火災が発生したと判定する。
【０００８】
これは出願人の種々の実験の結果、実質的な炎のゆらぎ周波数は、８．０Ｈｚまでの範囲にあるのに対し、非火災源である回転灯の周波数は８．０Ｈｚを越える範囲まであることが判明したためである。尚、一般的な火災モデルにあっては、炎のゆらぎ中心周波数ｆｃは、概ね４〜５Ｈｚ以下で例えば約２．５Ｈｚや約１．８Ｈｚにあることが知られている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、フーリエ変換で求めた炎と回転灯の周波数スペクトルの分布パターンを比べた場合、炎の場合には中心周波数のピーク相対強度に対しその両側にほぼ段階的に相対強度が低下するのに対し、回転灯の場合には回転周波数の基本成分とその整数倍周波数となる高調成分以外の周波数では相対強度が極端に低くなっている。
【００１０】
このためフーリエ変換により求められた周波数スペクトルの分布パターン形状そのものを調べることができれば、回転灯による誤報の問題を解決できる。
【００１１】
しかし、炎と回転灯の周波数スペクトルの分布パターン形状の相違を簡単に比べることのできるアルゴリズムは確立されておらず、前述したように、０．５〜８．０Ｈｚの周波数スペクトル成分および８．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚの周波数スペクトル成分と閾値とのレベル比較による火災判断を行っており、炎と回転灯の周波数スペクトルの分布パターン形状の相違を十分に捕えた判定が困難であった。
【００１２】
また火災検知器のＭＰＵとしては、例えば１ＭＨｚといった非常に低速の基本クロックで動作する低消費電力のＭＰＵを使用しているため、１６．０Ｈｚ以下の帯域につき、例えば周波数ピッチ０．５Ｈｚで高速フーリエ変換を行った場合、時間がかかりすぎる問題もあった。
【００１３】
更にフーリエ変換の解析精度を高めるためには、ピッチ周波数をそれまでの０．５Ｈｚから例えば０．２５Ｈｚというように小さくする必要があるが、ピッチ周波数が１／２になれば必要サンプリング期間は２倍となり、更に演算時間も増大するため、低消費電力化と解析精度の向上を両立させることが難かしかった。
【００１４】
本発明は、炎の中心周波数強度に対する周波数スペクトルの分布パターンを直接的に調べて回転灯などによる誤報を防止して火災判断の信頼性を向上するようにした火災検知器及び火災検知方法を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するため本発明は、次のように構成する。
【００１６】
本発明は、光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力された受光検知信号をプロセッサに入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知器を対象とする。
【００１７】
このような火災検知器につき本発明は、光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力された受光検知信号をプロセッサに入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知器に於いて、
検知センサで取得した受光検知信号を、所定のサンプリング周波数でサンプリングした後にフーリエ変換を行ってパワースペクトル成分を演算する周波数解析部と、パワースペクトル成分の中から検出したピーク値に対する相対強度が１より小さい所定閾値以上（例えば０．２以上）となるパワースペクトル成分の数が炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数以下の周波数帯域において、所定数（例えば３）を越えた場合に火災の可能性を判定し、所定数未満の場合に火災が発生していないと判定するパターン解析部と、パターン解析部の解析結果に基づいて火災を判定する火災判定部とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
このため本発明は、炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定周波数を例えば４Ｈｚとした場合、フーリエ変換により求めたパワースペクトルの分布パターンを４Ｈｚ以下の周波数帯域のみを調べることで、炎と回転灯を識別でき、これによって解析周波数帯が狭まることで演算時間が短縮され、ＭＰＵの演算負荷も軽減され、消費電力を低減できる。
【００１９】
例えばピッチ周波数を０．５Ｈｚとしたフーリエ変換で得られた４Ｈｚ以下、実質的には直流成分をカットした０．５〜４．０Ｈｚの周波数帯域のパワースペクトルについて、相対強度１となるピーク値に対する相対強度が所定の閾値、例えば０．２以上となる周波数のパワースペクトルが３点以上存在するか否かを調べ、３点以上存在すれば火災の可能性ありと判定し、３点未満であればか火災ではなく、回転灯などの周期性放射源であるとし、それ以上の火災判定は行わないようにする。このように比較的簡単なアルゴリズムによって炎によるパターン形状の特徴を調べることができる。
【００２０】
また本発明の別の形態は、光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力された受光検知信号をプロセッサに入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知器であって、
検知センサで取得した受光検知信号を、所定のサンプリング周波数でサンプリングした後にフーリエ変換を行ってパワースペクトル成分を演算する周波数解析部と、
パワースペクトル成分の中から検出したピーク周波数と炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数とを比較し、ピーク周波数が炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数を越えた場合に、火災が発生していないと判定して処理を終了する周波数比較部と、
前記ピーク周波数が炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数以下の場合に、ピーク周波数のピーク値に対する相対強度が１より小さい所定閾値以上（例えば０．２以上）となるパワースペクトル成分の数が所定数（例えば３）を越えた場合に火災の可能性を判定し、所定数未満（例えば３未満）の場合に火災が発生していないと判定するパターン解析部と、
パターン解析部の解析結果に基づいて火災を判定する火災判定部と、
を備えたことを特徴とする。
【００２１】
このようにピーク周波数が炎のゆらぎ中心周波数の上限、例えば４Ｈｚ以上の場合は、火災でないことが明らかであるので、火災か否かのパターン解析を行わずに処理を終了して、いち早く次の監視処理に入る。このことで処理時間の短縮とＭＰＵの負荷を低減できる。
【００２２】
更に、本発明の別の変形は、光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力された受光検知信号をプロセッサに入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知器であって、
検知センサで取得した受光検知信号について、炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数を含む第１周波数帯域（例えば０．５〜８．０Ｈｚ）と、炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数を含まず且つ第１周波数帯域よりも高周波側の周波数を含む第２周波数帯域（例えば８．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚ）において所定のサンプリング周波数でサンプリングした後にフーリエ変換を行って実数部と虚数部をもつ複素スペクトル成分を求める演算を行う複素成分演算部と、
複素成分演算部により複素スペクトル成分を算出した後に、第１周波数帯域の複素スペクトル成分の絶対値演算を行い第１周波数帯域のパワースペクトル成分を演算する第１絶対値演算部と、
第１周波数帯域のパワースペクトル成分の中からピーク値を検出してそのピーク周波数を炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数と比較し、ピーク周波数が炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数を越えた場合に、火災が発生していないと判定して処理を終了する周波数比較部と、
ピーク周波数が炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数以下の場合に、パワースペクトル成分の中から検出したピーク値に対する相対強度が１より小さい所定閾値以上（例えば０．２以上）となるパワースペクトル成分の数が所定数（例えば３）を越えた場合に火災の可能性を判定し、所定数未満（例えば３未満）の場合に火災が発生していないと判定するパターン解析部と、
パターン解析部で火災の可能性が判定された場合に、第２周波数帯域の複素スペクトル成分の絶対値演算を行い第２周波数帯域のパワースペクトル成分を演算する第２絶対値演算部と、
第１周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値を第２周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値で割った比率が所定閾値以上である場合に火災の判定を行う火災判定部と、を備えたことを特徴とする。
【００２３】
このような本発明の火災検知器によれば、パターン解析による炎の識別に加え、炎のゆらぎ中心周波数を含む実質的な炎のゆらぎ周波数帯域である第１周波数帯域（例えば０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚ）について、フーリエ変換で得られた複素スペクトル成分の実数部と虚数部の各々を２乗して加算した後に平方根を開いてパワースペクトル成分を求める絶対値演算を行い、この中に炎のゆらぎ中心周波数の成分に対応するピーク値、例えば４．０Ｈｚ以下の周波数にピーク値がなければ、第２周波数帯域（例えば８．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚ）のフーリエ変換における絶対値計算を行わないことで、通常監視状態での演算時間を概ね半分程度に短縮する。
【００２７】
更に本発明は、光エネルギーを受光して電気信号に変換する検知センサから出力された受光検知信号をプロセッサに入力し、高速フーリエ変換法を用いた周波数解析により火災を判定する火災検知方法であって、
炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域（例えば０．５〜８．０Ｈｚ）と炎のゆらぎ中心周波数を含まず且つ第１周波数帯域よりも高周波側の周波数を含む第２周波数帯域（例えば８．５〜１６．０Ｈｚ）の信号成分を含んだ受光検知信号を、所定のサンプリング周波数でサンプリングした後にフーリエ変換を行って実数部と虚数部をもつ複素スペクトル成分を求める演算を行う複素成分演算ステップと、
複素成分演算ステップにより複素スペクトル成分を算出した後に、第１周波数帯域の複素スペクトル成分の絶対値演算を行い第１周波数帯域のパワースペクトル成分を演算する第１絶対値演算ステップと、
第１周波数帯域のパワースペクトル成分の中からピーク値を検出してそのピーク周波数を炎のゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数閾値（例えば４Ｈｚ）と比較し、ピーク周波数が周波数閾値を越えた場合に、火災が発生していないと判定して処理を終了する周波数比較ステップと、
ピーク周波数が周波数閾値以下の場合に、パワースペクトル成分の中から検出したピーク値に対する相対強度が１より小さい所定閾値以上となるパワースペクトル成分の数が所定数（例えば３）を越えた場合に火災の可能性を判定し、所定数未満（例えば３未満）の場合に火災が発生していないと判定するパターン解析ステップと、
パターン解析ステップで火災の可能性が判定された場合に、第２周波数帯域の複素スペクトル成分の絶対値演算を行い第２周波数帯域のパワースペクトル成分を演算する第２絶対値演算ステップと、
第１周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値と第２周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値に基づいて火災の判定を行う火災判定ステップと、
を備えたことを特徴とする。
【００２８】
【発明の実施の形態】
図１は本発明による火災検知器の構成を示したブロック図である。図１において、火災検知器１は、光学波長バンドパスフィルタ３を備えた検知センサ２、前置フィルタ５、増幅部６、ＡＤ変換器７及びＭＰＵ８で構成される。
【００２９】
光学波長バンドパスフィルタ３は、炎に固有のＣＯ2 共鳴放射により高いピーク値をもつ概ね波長４．４μｍを中心とする波長帯域を選択的に通過させる特性を持っており、所定の監視区域から入射する光エネルギー４について、波長４．４μｍを中心とする波長帯域の成分を通して検知センサ２に入射する。この光学波長バンドパスフィルタ３は必要に応じて設けられる。
【００３０】
検知センサ２は光学波長バンドパスフィルタ３を通して入射した光エネルギーを受光して電気信号に変換し、受光検知信号を出力する。検知センサ２としては例えば焦電型のセンサを用いることができる。前置フィルタ５は本発明の高速フーリエ変換によるスペクトルパターンから火災を判断するために必要とする受光検知信号における所定の波長帯域の信号成分を通すもので、ローパスフィルタが使用される。
【００３１】
即ち本発明にあっては、炎のゆらぎ中心周波数を含む実質的な炎のゆらぎ周波数帯域である例えば０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚの周波数帯域を含む例えば１６．０Ｈｚまでの周波数帯域を通過し、１６．０Ｈｚ以上の周波数成分をカットするローパスフィルタを使用する。
【００３２】
増幅部６は前置フィルタ５で抽出した０〜１６．０Ｈｚの周波数成分を持つ受光検知信号を増幅する。ＡＤ変換器７は増幅部６からの受光検知信号を所定のサンプリング周波数でサンプリングしてデジタル受光検知信号に変換することで、ＭＰＵ８に取り込む。なお、ＡＤ変換器７は、ＭＰＵ８の内部回路として通常、設けられている。
【００３３】
ここで、ＡＤ変換器７によるサンプリング周波数は、ＭＰＵ８の高速フーリエ変換で周波数解析する上限周波数を１６．０Ｈｚとすると、その２倍となる３２Ｈｚに設定されるものであるが、この実施形態にあっては周波数解析の精度を高めるためにサンプリング周波数を２倍の６４Ｈｚに設定している。
【００３４】
このためＭＰＵ８における高速フーリエ変換にあっては３２Ｈｚまでのパワースペクトル成分を解析できるが、本発明の第１実施形態にあってはその内の４Ｈｚまでを有効な解析結果として扱い、第２実施形態にあっては８Ｈｚまでを有効な解析結果として扱い、更に第３実施形態にあっては１６Ｈｚまでを有効な解析結果として扱うようにしている。
【００３５】
ＭＰＵ８は１６Ｈｚまでの周波数帯域の受光検知信号をＡＤ変換器７によるサンプリングによりデジタルデータに変換して入力し、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いた周波数解析により火災を判定する。
【００３６】
図２は、図１のＭＰＵ８のプログラム制御により実現される本発明の火災検知処理の第１実施形態の機能ブロック図である。図２において、第１実施形態の火災検知処理は、周波数解析部９、パターン解析部１２及び火災判定部１３で構成されており、周波数解析部９には複素成分演算部１０と絶対値演算部１１が設けられている。
【００３７】
周波数解析部９は、サンプリングデータとして入力される受光検知信号についてフーリエ変換を行ってパワースペクトル成分を演算する。このフーリエ変換は複素成分演算部１０と絶対値演算部１１により行われる。
【００３８】
複素成分演算部１０は、図１のＡＤ変換器７によりサンプリング周波数６４Ｈｚで例えばサンプリング周期２秒間に亘りサンプリング数Ｎ＝１２８点として取り込んだサンプルデータを対象に、高速フーリエ変換のアルゴリズムに従って実数部Ｘと虚数部Ｙとから成る複素スペクトル成分を０〜１６．０Ｈｚの周波数帯域について演算する。
【００３９】
絶対値演算部１１は、複素成分演算部１０で算出された０〜１６．０Ｈｚの周波数帯域の複素スペクトル成分の中から、炎のゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定周波数例えば４Ｈｚ以下の周波数帯域、即ち、０．５〜４Ｈｚに含まれる複素スペクトル成分を抽出し、それぞれの実数部と虚数部の２乗を加算して平方根を開く絶対値演算を行ってパワースペクトルを演算する。
【００４０】
図３（Ａ）は、図２の周波数解析部９で算出された受光検知信号のパワースペクトル成分の演算結果であり、絶対値演算部１１にあっては０．５〜４Ｈｚの周波数帯域におけるパワースペクトル成分を算出しているが、説明を分かりやすくするため８Ｈｚまでのパワースペクトル成分を表している。またこのパワースペクトル成分は０．５Ｈｚのピッチ周波数で算出しており、０．５〜８Ｈｚの周波数帯域についてＰ１〜Ｐ１６の１６点のパワースペクトルが算出されている。
【００４１】
この図３（Ａ）の炎のパワースペクトル成分のパターン部分は、この場合には２．０Ｈｚにピーク値Ｐ４を持ち、その両側に段階的に低下する成分が存在する分布パターンとなっている。
【００４２】
図３（Ｂ）は、非火災報の原因となる回転灯から得られた受光検知信号の０〜８Ｈｚの周波数帯域におけるパワースペクトル成分の演算結果であり、例えば２Ｈｚで回転する回転灯からの受光検知信号を例にとっている。この回転灯のパワースペクトル成分にあっては、その回転周波数２Ｈｚに相対強度の強い基本成分を持ち、この回転周波数２Ｈｚの整数倍となる４Ｈｚ、６Ｈｚ、８Ｈｚに段階的に減衰する高調成分が存在しており、それ以外の周波数にあっては相対強度が極端に低くなっている。
【００４３】
図２のパターン解析部１２にあっては、０．５Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数帯域についてフーリエ変換で求めたパワースペクトル成分のパターン分布を調べることにより、図３（Ａ）の炎のパワースペクトル成分であるか、図３（Ｂ）の回転灯のパワースペクトル成分であるかを調べる。
【００４４】
具体的には、図３（Ａ）の炎のパワースペクトル成分を例にとると、０．５Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数帯域についてのフーリエ変換で求めたパワースペクトル成分の中からピーク値を検出して相対強度を１とし、このピーク値の相対強度１に対し１より小さい所定閾値例えば０．２以上となるパワースペクトル成分の数をカウントし、この数が所定数例えば３を越えた場合に火災の可能性を判定し、３未満の場合には火災が発生していないと判定する。
【００４５】
例えば図３（Ａ）の場合には０．５Ｈｚ〜４Ｈｚの周波数帯域について２Ｈｚのパワースペクトル成分Ｐ４がピーク値として検出されて、これを相対強度１とし、この相対強度１に対し閾値０．２を越えるパワースペクトル成分が３点以上存在するか否か調べる。
【００４６】
この場合に相対強度０．２を越えるパワースペクトル成分はピーク値を含めて７点存在することから、火災の可能性ありと判定する。実際の処理にあっては０．２以上のスペクトル成分を全てカウントするには時間がかかることから、ピーク値から大きい順番にカウントして３点カウントすれば火災の可能性ありと判定する。例えばピーク値Ｐ４に続いてパワースペクトル成分Ｐ２，Ｐ５の３つのカウントで火災の可能性ありと判定する。
【００４７】
これに対し図３（Ｂ）の回転灯のパワースペクトル成分にあっては、０．５〜４Ｈｚの周波数帯域についてのピーク値として回転周波数２Ｈｚのパワースペクトル成分Ｐ４を相対強度１として閾値０．２を設定した場合、閾値０．２を越えるパワースペクトル成分は２Ｈｚのピーク値のパワースペクトル成分Ｐ４と２Ｈｚの高調成分４Ｈｚのパワースペクトル成分Ｐ８の２点であり、３点に達しないことから回転灯などの炎以外の周期性放射源であると判断し、それ以降の火災判定処理は行わないようにする。
【００４８】
図２の火災判定部１３は、この第１実施形態にあってはパターン解析部１２より火災の可能性ありとする判定結果が得られた時に、外部に対し火災信号を出力し、火災の可能性が判定されなかった場合には判定処理を終了することになる。
【００４９】
図４は、図２の第１実施形態における火災検知処理のフローチャートである。まずステップＳ１で例えば０〜１６Ｈｚの周波数帯域についてサンプルデータを取得する。次にステップＳ２で、０〜４Ｈｚの周波数帯域についてＦＦＴ演算を行い、０．５〜４Ｈｚにつき０．５Ｈｚのピッチ周波数となる複素成分を取得する。なお実際の装置にあっては、０〜１６Ｈｚの周波数帯域についてＦＦＴ演算を行っており、この中から第１実施形態にあっては０．５〜４Ｈｚの周波数帯域についての複素成分を取得する。
【００５０】
次にステップＳ３で０．５〜４Ｈｚの周波数帯域について絶対値計算を行ってパワースペクトル成分を求める。続いてステップＳ４でパターン解析処理を行う。このパターン解析処理は０．５〜４Ｈｚ間でピーク値に対する相対値０．２以上のパワースペクトル成分の数をカウントする。このパターン解析によりカウント数が３以上であることがステップＳ５で判別されると、火災の可能性ありと判定し、ステップＳ６で火災信号を出力する。カウント数が３未満であれば火災が発生していないと判定して処理を終了する。
【００５１】
図５は、図４のパターン解析処理の詳細を示したフローチャートである。まずステップＳ１でカウンタｉとカウンタＮを初期化する。カウンタｉはサンプル点の数を示すカウンタであり、カウンタＮは相対強度０．２を越えるサンプル点の数を示すカウンタである。次にステップＳ２で相対強度閾値０．２に対するピーク相対強度の倍率Ｋ＝５を設定する。
【００５２】
続いてステップＳ３で相対強度Ｐｉの大きい順にパワースペクトル成分を取り出し、ステップＳ４で倍率Ｋを掛け合わせ、この値がピーク相対強度ＰP 以上か否かチェックする。
【００５３】
ピーク相対強度ＰP 以上であれば、ステップＳ５でカウンタＮに１を加算し、ステップＳ６でカウンタＮが３以上か否かチェックする。３未満であればステップＳ７でカウンタｉに１を加算し、ステップＳ８でカウンタｉが８以上か否かチェックし、８未満であればステップＳ３に戻り、次に大きい相対強度を持つパワースペクトル成分を取り出して同様な処理を繰り返す。ステップＳ６でカウンタＮが３に達すると、図４のメインルーチンに戻る。
【００５４】
この図５のパターン解析処理にあっては、ＭＰＵ８による演算負荷を軽減するため、相対強度閾値０．２に対するピーク相対強度ＰＰの倍率Ｋを使用した乗算による比較で、相対強度０．２を越えるパワースペクトル成分の数を調べるようにしている。
【００５５】
なお、ステップＳ３にあっては相対強度Ｐｉの大きい順に取り出して比較演算を行っているが、例えば周波数の低い方から高い方に向けて順番にパワースペクトル成分を取り出して、ステップＳ４の比較演算を行うようにしても良い。
【００５６】
このように本発明の第１実施形態によれば、炎のゆらぎ中心周波数の上限に対応した例えば４Ｈｚ以下の周波数帯域についてフーリエ変換で得られたパワースペクトル成分を調べれば炎か回転灯かが確実に分かり、更にピーク値に対し相対強度閾値例えば０．２以上のパワースペクトル成分が３点以上存在すれば火災の可能性あり、３点未満であれば回転灯などの周期性放射源であると判断する比較的簡単なアルゴリズムでパターン分布を判定することができる。
【００５７】
また４Ｈｚ以下の周波数帯域のみを調べていることから、４．５〜８Ｈｚで回転する回転灯を非火災の識別対象として考慮する必要がなくなるという利点も得られる。
【００５８】
もちろん上記の第１実施形態に示したピーク値に対する閾値０．２や、閾値０．２を越えるパワースペクトル成分の数３については、検出対象とする火災、識別対象とする回転灯の種類、更には高速フーリエ変換における周波数解析条件等により適宜に設定することができる。また、炎のゆらぎ中心周波数の上限に対応した設定周波数にあっても、４Ｈｚに限らず、概ね４〜５Ｈｚの範囲で適宜に設定することができる。
【００５９】
図６は、本発明による火災検知処理の第２実施形態の機能ブロック図であり、この第２実施形態にあっては図２の第１実施形態に別の火災判定方法を組み合わせたことを特徴とする。
【００６０】
図６において、複素成分演算部１０及び絶対値演算部１１を備えた周波数解析部９、パターン解析部１２及び火災判定部１３は、図３の第１実施形態と基本的に同じであり、新たに周波数比較に基いて火災判定か処理終了かを行う周波数比較部１４を設けている。
【００６１】
この周波数比較部１４に対応して絶対値演算部１１は、第１実施形態の０．５〜４Ｈｚの周波数帯域ではなく０．５〜８Ｈｚの周波数帯域について複素成分から絶対値計算を行って、０．５〜８Ｈｚの周波数帯域についてパワースペクトル成分を求めている。
【００６２】
周波数比較部１４は、絶対値演算部１１で求めた０．５〜８Ｈｚの周波数帯域のパワースペクトル成分の中からピーク周波数を検出し、このピーク周波数を炎のゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数、例えば４Ｈｚと比較し、ピーク周波数が４Ｈｚを越えていた場合には火災が発生していないと判定して処理を終了する。周波数比較部１４において火災が発生していないと判定した場合には、パターン解析部１２及び火災判定部１３によるそれ以降の判定処理を行わないようにする。
【００６３】
図７は、図６の第２実施形態による火災検知処理のフローチャートである。このフローチャートにあっては、ステップＳ２で０〜８Ｈｚの周波数帯域について少なくともＦＦＴ演算を行って、０．５〜８Ｈｚの複素成分を取得しており、ステップＳ３で０．５〜８Ｈｚの複素成分から絶対値計算を行ってパワースペクトル成分を求めている。
【００６４】
そしてステップＳ４で０．５〜８Ｈｚの周波数帯域のパワースペクトル成分からピーク中心周波数を検出し、これが４Ｈｚを越えていれば、ステップＳ５〜Ｓ７の処理をスキップして処理を終了する。ピーク中心周波数が４Ｈｚ以下であった場合には火災の可能性があるため、更にステップＳ５においてパターン解析部１２による処理を行ってパターン分布から火災の可能性を調べる。このステップＳ５のパターン解析処理の詳細は図５のフローチャートに示したとおりである。
【００６５】
このようにパターン解析処理に先立ってピーク中心周波数が４Ｈｚ以下か越えているかを判断し、越えている場合にはそれ以降の火災判断処理を行わないようにすることで、ＭＰＵ８による定常監視状態における処理負担を軽減することができると共に、いち早く次の監視動作に入ることができる。
【００６６】
図８は、図１のＭＰＵ８のプログラム制御により実現される本発明の第３実施形態の火災検知処理の機能ブロック図であり、ＦＦＴの絶対値演算によるＭＰＵの処理負担を軽減する火災検知処理に本発明のパターン解析を組合わせたことを特徴とする。
【００６７】
図８において、第３実施形態の火災検知処理は、複素成分演算部１０、第１絶対値演算部１５、周波数比較部１６、パターン解析部１２、第２絶対値演算部１７及び火災判定部１８で構成される。
【００６８】
複素成分演算部１０は、ＡＤ変換器７によりサンプリング周波数６４Ｈｚで例えばサンプリング期間２秒間に亘りサンプリング数Ｎ＝１２８点として取り込んだサンプリングデータを対象に、高速フーリエ変換のアルゴリズムに従って実数部Ｘと虚数部Ｙからなる複素スペクトル成分を、第１周波数帯域及び第２周波数帯域を含む０〜１６Ｈｚの周波数帯域について演算する。
【００６９】
第１絶対値演算部１５は、複素成分演算部１０で算出された０Ｈｚ〜１６Ｈｚの周波数帯域の複素スペクトル成分の中から実質的な炎のゆらぎ周波数帯域である０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚの第１周波数帯域に含まれる複素スペクトル成分を抽出し、それぞれの実数部と虚数部の二乗を加算して平方根を開く絶対値演算を行ってパワースペクトルを演算する。
【００７０】
図９は図８の高速フーリエ変換で算出された炎から得られた受光検知信号の０〜１６Ｈｚの周波数帯域におけるパワースペクトル成分の演算結果である。このパワースペクトルは、ｆ１＝０．５Ｈｚからｆ２＝８．０Ｈｚの第１周波数帯域１９について、０．５Ｈｚの周波数ピッチでパワースペクトルＰ１〜Ｐ１６の１６点が算出されている。
【００７１】
またｆ３＝８．５Ｈｚからｆ４＝１６Ｈｚの第２周波数帯域２０については、パワースペクトルＰ１７〜Ｐ３２の１６点が算出されている。なお、周波数が０Ｈｚとなる直流成分Ｐ０については、その強度レベルが相対的に大きいことから、上に延びる直線の方向で省略している。
【００７２】
図８の第１絶対値演算部１５は、複素成分演算部１０で算出された第１周波数帯域１８に含まれる複素スペクトル成分の実数部と虚数部を対象に、
√｛（実数部）2 ＋（虚数部）2 ｝
の絶対値演算を行って図９の第１周波数帯域１９に含まれるパワースペクトルＰ１〜Ｐ１６を算出する。
【００７３】
ここで高速フーリエ変換の演算にあっては、複素成分演算部１０による複素スペクトル成分の計算に対し、複素スペクトル成分の実数部と虚数部による絶対値演算に大幅な時間が掛かり、全体を１００％とすると絶対値の演算には約４分の３の７５％程度の演算時間が掛かる。
【００７４】
第１絶対値演算部１５による第１周波数帯域のパワースペクトルの絶対値演算が終了すると周波数比較部１６が、図９の第１周波数帯域１９のように算出された１６点のパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６の中からピーク値Ｐ５のピーク周波数Ｆ０＝２．５Ｈｚを検出する。そして、ピーク周波数Ｆ０と予め定めた炎のゆらぎ中心周波数の上限周波数に対応した所定周波数閾値である例えば４．０Ｈｚと比較し、もしピーク周波数Ｆ０が４．０Ｈｚを超えていた場合には火災でないものと判定し、一連の高速フーリエ変換による火災判定処理を終了させるリセット処理を行う。
【００７５】
これに対しピーク周波数Ｆ０が炎のゆらぎ中心周波数の上限周波数に対応した周波数閾値４．０Ｈｚ以下であった場合には、火災の炎による受光検知信号である可能性があることからパターン解析部１２を起動する。パターン解析部１２は第１実施形態と同じであり、火災の可能性が判定されると、次の第２絶対値演算部１７を起動し、非火災かどうか判断するために第２周波数帯域２０についての処理を行う。
【００７６】
即ち第２絶対値演算部１７は複素成分演算部１０で既に算出されている第２周波数帯域の複素スペクトル成分を抽出し、各複素スペクトル成分の実数部と虚数部の絶対値演算により、例えば図９の第２周波数帯域２０に示す１６点のパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を演算する。
【００７７】
火災判定部１８は、第２絶対値演算部１７の演算が終了した時点で、既に得られている第１絶対値演算部１５からの第１周波数帯域１９のパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６と第２絶対値演算部１７で演算された第２周波数帯域２０のパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を取り込み、それぞれについてパワースペクトルの積算を行って積算値ＷＬ，ＷＨを求める。
【００７８】
即ち第１周波数帯域１９については絶対値として算出されたパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６を加算して積算値ＷＬを算出する。また第２周波数帯域２０についてはパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を加算して積算値ＷＨを算出する。そして第１周波数帯域１９の積算値ＷＬを第２周波数帯域２０の積算値ＷＨで割った比率ＡとしてＡ＝（ＷＬ／ＷＨ）を算出する。
【００７９】
このようにして算出した比率Ａが予め定めた所定の閾値ＴＨ以上であれば火災と判定し、外部に火災信号を出力する。この比率Ａを判定する閾値ＴＨとしては、本願発明者らの実験では、ある条件下で炎の場合はＡ＞４．０となり、非火災などの原因となる水銀灯や回転灯の場合はＡ≦３．０となることが確認されていることから、火災判定の閾値ＴＨとして例えばＴＨ＝４．０を設定することで炎を検出することができる。
【００８０】
ここで図８の複素成分演算部１０による演算時間をＴＦ、第１絶対値演算部１５及び周波数比較部１６による演算時間をＴ１、パターン解析部１２、第２絶対値演算部１７及び火災判定部１８による演算時間をＴ２とすると、第１絶対値演算部１５の演算結果から処理終了部１６で火災でないと判定された場合の演算所要時間Ｔａは
Ｔａ＝ＴＦ＋Ｔ１
となる。
【００８１】
一方、処理終了部１６で火災の可能性があると判定されてパターン解析部１２、第２絶対値演算部１７及び火災判定部１８による演算が行われた場合の演算所要時間Ｔａは
Ｔａ＝ＴＦ＋Ｔ１＋Ｔ２
となる。
【００８２】
このため通常の監視状態にあっては、防災受信盤から引き出された信号線に接続されている本発明の火災検知器のほとんど全てで火災の炎以外の光エネルギーを受光した状態にあり、この結果、各火災検知器における高速フーリエ変換による火災判定の処理は図８における複素成分演算部１０、第１絶対値演算部１５及び周波数比較部１６側の処理となり、その場合の演算所要時間はＴａ＝ＴＦ＋Ｔ１となり、大幅にＭＰＵ８による高速フーリエ変換の演算時間を短縮することが可能となっている。
【００８３】
これにより非火災時の判定処理時間を短縮し、次の監視動作への復帰を早くすることができ、すなわち真火災の早期検出を実現している。
【００８４】
図１０は図８の第３実施形態による火災検知処理のフローチャートである。まずステップＳ１でサンプリング周波数６４Ｈｚでサンプリング期間２秒間に亘ってサンプリングし、ステップＳ２でサンプリングした１２８点の受光検知信号を対象に高速フーリエ変換の演算を実行し、図９の第１周波数帯域１９及び第２周波数帯域２０の各複素スペクトル成分を演算結果として取得する。
【００８５】
この場合、サンプリング周波数を６４Ｈｚとしていることから、演算上は複素スペクトル成分が３２Ｈｚまで得られるが、本発明で使用する有効な結果は１６Ｈｚまでの複素スペクトル成分とする。
【００８６】
続いてステップＳ３で第１周波数帯域１９を対象とした０．５〜８．０Ｈｚの複素スペクトル成分の実数部と虚数部の絶対値演算を行ってパワースペクトル成分Ｐ０〜Ｐ１６を算出する。この場合、算出するパワースペクトル成分は直流成分Ｐ０を除いた１６点について行うので、絶対値演算は１６回行うことになる。
【００８７】
このステップＳ３の第１周波数帯域１９側の絶対値演算の演算時間Ｔ１としては、１回の絶対値演算の時間をΔｔとすると
Ｔ１＝Δｔ×１６
となる。例えば絶対値の１回の演算時間Δｔ＝１２ｍｓｅｃとすると、第１周波数帯域１９側の絶対値の演算時間Ｔ１はＴ１＝１９２ｍｓｅｃとなる。
【００８８】
続いてステップＳ４で、直流パワースペクトル成分Ｐ０を除く０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚの間の第１周波数帯域１９のパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６を対象にピーク周波数Ｆ０を検出する。
【００８９】
そして第１周波数帯域１９から検出したピーク周波数Ｆ０が予め定めた炎のゆらぎ中心周波数の上限周波数に対応した周波数閾値４．０Ｈｚと比較し、もし周波数閾値４．０Ｈｚを越えるようであれば、炎のゆらぎ中心周波数に依存したピーク値は存在しないものと判断し、この場合は火災でないことから次のステップＳ５〜Ｓ１１の処理をスキップして処理を終了する。
【００９０】
これに対しステップＳ４でピーク周波数Ｆ０が炎のゆらぎ周波数の上限に対応した周波数閾値４．０Ｈｚ以下であった場合には火災の可能性があることから、ステップＳ５，Ｓ６のパターン解析処理に移行する。このパターン解析処理の詳細は、図５のフローチャートと同じである。
【００９１】
パターン解析により０．２以上のスペクトル成分の数が３以上となって火災の可能性が判定されるとステップＳ７に進み、８．５Ｈｚ〜１６Ｈｚの第２周波数帯域２０について既にステップＳ２で算出している複素スペクトル成分を取り出し、それぞれの実数部と虚数部の絶対値演算によりパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を算出する。この場合の絶対値演算の回数は１６回行うことになる。
【００９２】
ここで第２周波数帯域２０についての絶対値演算の演算時間Ｔ２は、１回の絶対値演算時間をΔｔとすると
Ｔ２＝Δｔ×１６
となる。例えば１回の絶対値演算時間Δｔ＝１２ｍｓｅｃとすれば、第２周波数帯域１６における１６回の絶対値演算時間Ｔ２はＴ２＝１９２ｍｓｅｃとなる。
【００９３】
次にステップＳ８で、第１周波数帯域１９についてステップＳ３で既に算出している絶対値としてのパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６を取り込んで積算し、積算値ＷＬを算出する。また次のステップＳ９で、第２周波数帯域２０についてステップＳ７で既に算出している絶対値としてのパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を積算し、積算値ＷＨを求める。
【００９４】
次にステップＳ１０で第１周波数帯域１９の積算値ＷＬと第２周波数帯域２０の積算値ＷＨとの比率ＡをＡ＝（ＷＬ／ＷＨ）として算出し、算出した比率Ａが予め定めた所定の閾値ＴＨ例えばＴＨ＝４．０と比較し、ＴＨ以上であれば火災と判定し、ステップＳ１０に進んで火災信号を外部に出力する。
【００９５】
またステップＳ１０で比率Ａが閾値ＴＨより小さければ、火災の炎以外の非火災報原因例えば緊急車両の回転灯などの光が検出されたものと判断し、この場合には、非火災であることからステップＳ１１をスキップし、一連の処理を終了する。
【００９６】
このため図１０のフローチャートの処理にあっては、火災でない場合には演算時間ＴａはＴａ＝ＴＦ＋Ｔ１＝ＴＦ＋１９２ｍｓとなり、一方、火災の場合には演算所要時間Ｔａ＝ＴＦ＋Ｔ１＋Ｔ２＝ＴＦ＋３８４ｍｓとなり、この実施形態では火災でなかった場合にＭＰＵ８における１回の火災検知のための演算時間を約２００ｍｓ短縮することができる。
【００９７】
このようにＭＰＵ８による高速フーリエ変換を用いた周波数解析による火災判定の演算に要する時間が短縮できれば、その分、ＭＰＵ８の消費電力を低減し、電源バックアップのための装置を更に小型化して低コスト化することができる。
【００９８】
また非火災時の１回の火災判定の演算時間を変えない場合には、短縮処理により得られる空き時間を利用して高速フーリエ変換による周波数解析の精度を高めることができる。
【００９９】
具体的にはサンプリング周波数を６４Ｈｚのままサンプリング期間を２倍の４秒間に増やして２５６点のサンプリングデータを対象とした高速フーリエ変換を行って周波数分解能を０．２５Ｈｚピッチに高めても良いし、サンプリング周波数を１２８Ｈｚでサンプリング期間を２秒間のままとし、周波数解析の精度を高めても良い。
【０１００】
ここで図１０のフローチャートにおけるステップＳ５，６のパターン解析処理を、ステップＳ３とＳ４の間に移し、最初にパターン解析により火災の可能性の判定を行うようにしてもよい。
【０１０１】
なお、上記の実施形態にあっては、炎のゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定周波数を４Ｈｚとしたが、環境等に応じ概ね４〜５Ｈｚ程度の範囲で適宜に設定することができる。
【０１０２】
また、本発明は上記の実施形態に示した数値による限定は受けず、その目的と利点を損なわない適宜の変形を含む。
【０１０３】
【発明の効果】
以上説明してきたように本発明によれば、炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定周波数を例えば４Ｈｚとした場合、フーリエ変換により求めたパワースペクトル成分のパターン分布を４Ｈｚ以下の周波数帯域についてのみ調べることで炎と回転灯などの周期性放射源を識別でき、回転灯等による誤報を確実に防止して火災判断の信頼性を確実に向上することができる。
【０１０４】
また周波数解析の帯域が４Ｈｚ以下に狭まることでＭＰＵの負荷と演算時間が短縮でき、これによって消費電力の低減が図れ、また次の監視動作への復帰を早くすることで、監視動作の空白時間を短くすることができる。
【０１０５】
更に本発明のパターン解析による火災の可能性の判定をそれ以外の火災判定方法に組み合わせることで、更に信頼性の高い火災判断ができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による火災検知器のブロック図
【図２】本発明の第１実施形態となる図１のＭＰＵの機能構成のブロック図
【図３】フーリエ変換で求めた炎と回転灯のスペクトル成分の説明図
【図４】図２の第１実施形態による火災検知処理のフローチャート
【図５】図４のパターン解析処理の詳細を示したフローチャート
【図６】本発明の第２実施形態となる図１のＭＰＵの機能構成のブロック図
【図７】図６の第２実施形態による火災検知処理のフローチャート
【図８】本発明の第３実施形態となる図１のＭＰＵの機能構成のブロック図
【図９】図８の高速フーリエ変換で得られたスペクトル成分の説明図
【図１０】図８の第３実施形態による火災検知処理のフローチャート
【符号の説明】
１：火災検知器
２：検知センサ
３：光学波長バンドパスフィルタ（４．４μｍ狭帯域バンドパスフィルタ）
４：光エネルギー
５：前置フィルタ
６：増幅部
７：ＡＤ変換器
８：ＭＰＵ（マイクロプロセッサ）
９：周波数解析部
１０：複素成分演算部
１１：絶対値演算部
１２：パターン解析部
１３，１８：火災判定部
１４，１６：周波数比較部
１５：第１絶対値演算部
１７：第２絶対値演算部
１９：第１周波数帯域
２０：第２周波数帯域
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0003877131.tif 000008
【図８】
0003877131.tif 000009
【図９】
0003877131.tif 000010
【図１０】
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