(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、
炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域と炎のゆらぎ中心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ゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数閾値と比較する比較部と、
前記ピーク周波数が前記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処理終了部と、
前記ピーク周波数が前記周波数閾値以下の場合に、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と前記第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方法に於いて、
炎の光エネルギーのゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域と炎のゆらぎ中心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、
前記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絶対値演算ステップと、
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ゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数閾値と比較する比較ステップと、
前記ピーク周波数が前記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処理終了ステップと、
前記ピーク周波数が前記周波数閾値以下の場合に、前記第２周波数帯域の複素スヘ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、
前記第１周波数帯域のパワースペクトル成分の積算値と前記第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火災検知方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、監視区域の光エネルギーを受光して電気信号に変換することにより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、所定の監視対象物、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。
【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（特願平１１−１５３９１７号）。
【０００４】
この火災検知方法は次の手順をとる。
（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の信号を高速フーリエ変換法にて抽出する。
（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の信号を含まず、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の信号を高速フーリエ変換法にて抽出する。
（３）第１周波数帯域の抽出信号が第１所定値以上のレベルをもち、第２周波数帯域の抽出信号が第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。
【０００５】
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、４Ｈｚ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。
【０００６】
このような高速フーリエ変換法を用いた火災判定方法は、周波数フィルタによって検知センサで第２周波数帯域の上限周波数である１６．０Ｈｚまでの帯域に対応した信号を取得し、その上限周波数１６．０Ｈｚの２倍のサンプリング周波数３２Ｈｚで受光検知信号を例えば２秒間サンプリングして６４点の離散値を取込み、例えば周波数ピッチを０．５Ｈｚとした高速フーリエ変換を行って０．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚに含まれるパワースペクトル成分を演算している。
【０００７】
ここでプロセッサによる高速フーリエ変換のアルゴリズムにあっては、離散的なフーリエ変換によってスペクトル成分の実数部と虚数部をもつ複素成分が算出され、次に実数部と虚数部の絶対値計算によってパワースペクトル成分が算出される。
【０００８】
このような高速フーリエ変換法による火災の判定によれば、緊急自動車の回転灯のように炎のゆらぎ周波数を含むスペクトル成分をもつ周期的な光エネルギーの受光検知信号を誤って火災と判定することがなくなり、非火災源による誤報を確実に除去することができる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の高速フーリエ変換法を用いた火災の判定には、時間がかかりすぎる問題があった。
【００１０】
まず、この種の火災検知器は、システム端末として防災受信盤から引き出された伝送路に多数接続されており、同時に、防災機器としての性質上、動作電源のバックアップが義務付けられている。この電源バックアップのための装置の大型化と高コスト化を避けるためには、火災検知器単体の消費電力を最大限低く抑えなければならない。
【００１１】
このため火災検知器に実装する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ものを使用しており、従って高速フーリエ変換法の演算に要する時間が長くなり、火災判定に時間がかかる問題がある。
【００１２】
また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。
【００１３】
本発明は、フーリエ変換の演算に要する時間を極力短くしてＭＰＵの消費電力の低減と火災判定の精度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。
【００１４】
【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。まず本発明は、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。
【００１５】
このような火災検知器につき本発明は、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ゆらぎ中心周波数の上限に対応した所定の周波数閾値と比較する比較部と、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処理終了部と、ピーク周波数が前記周波数閾値以下の場合に、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と前記第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部とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
このような本発明の火災検知器によれば、本願発明者は高速フーリエ変換の絶対値演算に時間がかかる点に着目し、まず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以下のピーク周波数をもつ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。
【００１７】
また本発明は、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を提供する。
【００１８】
この火災検知方法は、
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と比較する比較ステップと；
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処理終了ステップと；
ピーク周波数が周波数閾値以下の場合に、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。
【００１９】
【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。
【００２０】
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を持つ概ね波長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に入射させる。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。
【００２１】
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４を受光して電気信号に変換し、受光検知信号を出力する。この検知センサ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火災判定で対象とする受光検知信号における第１周波数帯域と第２周波数帯域の両方を含む信号成分を通すもので、具体的には第２波長帯域の上限周波数を超える周波数成分をカットするローパスフィルタが使用される。
【００２２】
即ち本発明にあっては、検知センサ２からの受光検知信号における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の第１周波数帯域の信号成分と、この第１周波数帯域に隣接する高周波側の例えば８．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚの第２周波数帯域の信号成分を含む受光検知信号を高速フーリエ変換により周波数解析した信号、即ち第１周波数帯域のパワースペクトル成分と第２周波数帯域のパワースペクトル成分とに基づいて火災を判定することから、前置フィルタ５は、この第１周波数帯域及び第２周波数帯域を含むように、第２周波数帯域の上限である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。
【００２３】
増幅部６は、前置フィルタ５で抽出した０〜１６Ｈｚ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。
【００２４】
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１６Ｈｚ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。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、本発明の実施形態にあっては、その内１６Ｈｚまでを有効な解析結果として扱うようにしている。
【００２５】
ＭＰＵ８は、０．５Ｈｚ〜８．０Ｈｚの第１周波数帯域及び８．５Ｈｚ〜１６．０Ｈｚの第２周波数帯域の各周波数成分を含む受光検知信号をＡＤ変換器７によるサンプリングにより入力し、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。
【００２６】
この高速フーリエ変換を用いた周波数解析による火災判定においては、パワースペクトルを求める絶対値演算に要する時間の解析時間全体に占める比重が大きい。本発明にあっては高速フーリエ変換におけるパワースペクトル成分を算出するための絶対値演算を、まず第１周波数帯域についてのみ行い、第１周波数帯域のパワースペクトル成分から炎のゆらぎ中心周波数に対応したピーク値の有無をチェックし、炎のゆらぎ中心周波数に対応したピーク値がなければ第２周波数帯域における高速フーリエ変換の絶対値演算は行わないようにし、これによって定常監視状態で火災がないときの演算時間を大幅に短縮している。
【００２７】
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機能ブロック図である。図２において本発明の火災検知処理は、複素成分演算部９、第１絶対値演算部１０、比較部１１、終了処理部１２、第２絶対値演算部１３及び火災判定部１４で構成される。
【００２８】
複素成分演算部９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。
【００２９】
第１絶対値演算部１０は、複素成分演算部９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。
【００３０】
図３は本発明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。この高速フーリエ変換による演算結果として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１５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。
【００３１】
またｆ３＝８．５Ｈｚからｆ４＝１６Ｈｚの第２周波数帯域１６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。
【００３２】
図２の第１絶対値演算部１０は、複素成分演算部９で算出された第１周波数帯域１５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３の第１周波数帯域１５に含まれるパワースペクトルＰ１〜Ｐ１６を算出する。
【００３３】
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９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。
【００３４】
第１絶対値演算部１０による第１周波数帯域１５のパワースペクトルの絶対値演算が終了すると比較部１１が動作し、図３の第１周波数帯域１５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ＦＬｍａｘ及びピーク周波数Ｆ０を検出する。
【００３５】
図３の場合、パワースペクトル成分Ｐ５がピーク値ＦＬｍａｘとなり、そのピーク周波数Ｆ０はＦ０＝２．５Ｈｚとして検出される。このようにして第１周波数帯域１５の周波数スペクトル成分の中からピーク値ＦＬｍａｘ及びピーク周波数Ｆ０が検出できたならば、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、終了処理部１２を起動して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。
【００３６】
これに対し比較部１１で第１周波数帯域１５で検出したピーク周波数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高いことから、第２絶対値演算部１３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１６についての処理を行う。
【００３７】
即ち第２絶対値演算部１３は複素成分演算部９で既に算出されている第２周波数帯域１６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３の第２周波数帯域１６に示す１６点のパワースペクトル成分Ｐ１７〜Ｐ３２を演算する。
【００３８】
火災判定部１４は、第２絶対値演算部１３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１０からの第１周波数帯域１５のパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６と第２絶対値演算部１３で演算された第２周波数帯域１６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。
【００３９】
即ち第１周波数帯域１５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１６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１５の積算値ＷＬを第２周波数帯域１６の積算値ＷＨで割った比率ＡとしてＡ＝（ＷＬ／ＷＨ）を算出する。
【００４０】
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ＴＨ１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ＴＨ１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ＴＨ１＝４．０を設定することで炎を検出することができる。
【００４１】
ここで図２の複素成分演算部９による演算時間をＴＦ、第１絶対値演算部１０による演算時間をＴ１、第２絶対値演算部１３による演算時間をＴ２とすると、第１絶対値演算部１０の演算結果から比較部１１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。
【００４２】
一方、比較部１１で火災らしいと判断されて第２絶対値演算部１３及び火災判定部１４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。
【００４３】
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２における複素成分演算部９及び第１絶対値演算部１０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。
【００４４】
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。
【００４５】
図４は図１のＭＰＵ８による高速フーリエ変換を用いた本発明の火災判定処理のフローチャートである。この火災判定処理にあっては、ＡＤ変換器７によるサンプリング周波数を６４Ｈｚ、サンプリング期間を２秒間とすることで、１２８点のサンプル点を得ている。
【００４６】
図４において、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３の第１周波数帯域１５及び第２周波数帯域１６の各複素スペクトル成分を演算結果として取得する。
【００４７】
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。
【００４８】
続いてステップＳ２で第１周波数帯域１５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Ｐ１〜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。
【００４９】
このステップＳ２の第１周波数帯域１５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１５側の絶対値の演算時間Ｔ１はＴ１＝１９２ｍｓｅｃとなる。
【００５０】
続いてステップＳ３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１５のパワースペクトル成分Ｐ１〜Ｐ１６を対象にピーク値ＦＬｍａｘ及びピーク周波数Ｆ０を検出する。
【００５１】
続いてステップＳ４で、第１周波数帯域１５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より大きけ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〜Ｓ１０の処理をスキップして処理を終了する。
【００５２】
これに対しステップＳ４でピーク周波数Ｆ０が炎のゆらぎ中心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高いことから、ステップＳ５からの処理に移行する。
【００５３】
ステップＳ５にあっては８．５Ｈｚ〜１６Ｈｚの第２周波数帯域１６について既にステップＳ１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。
【００５４】
ここで第２周波数帯域１６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。
【００５５】
次にステップＳ６で、第１周波数帯域１５についてステップＳ２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Ｓ７で、第２周波数帯域１６についてステップＳ５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。
【００５６】
次にステップＳ８で第１周波数帯域１５の積算値ＷＬと第２周波数帯域１６の積算値ＷＨとの比率ＡをＡ＝（ＷＬ／ＷＨ）として算出する。続いてステップＳ９で、比率Ａが予め定めた所定の閾値ＴＨ１例えばＴＨ１＝４．０と比較し、ＴＨ１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。
【００５７】
またステップＳ９で比率Ａが閾値ＴＨ１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を受光して第１周波数帯域１５に４Ｈｚ以下のピーク周波数Ｆ０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Ｓ１０をスキップし、一連の処理を終了する。
【００５８】
このため図４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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
なお、上記の実施形態にあっては、火災の判定を第１周波数帯域１５と第２周波数帯域１６の絶対値として算出された各パワースペクトル成分の積算値の比率に基づいて判定しているが、第１周波数帯域１５の積算値ＷＬが所定レベル以上で且つ第２周波数帯域１６の積算値ＷＨが所定レベル以下の場合に、火災と判定するようにしても良い。
【００６３】
また、上記実施形態にあっては、第１周波数帯域１５と第２周波数帯域１６を不連続にしているが、連続させても、あるいは一部をオーバラップさせても良い。また、第２周波数帯域１６は、一つの周波数帯域に限らず、複数の周波数帯域であっても良い。
【００６４】
重要なことは、第１周波数帯域１５に炎のゆらぎ中心周波数が含まれていて、且つ、第２周波数帯域１６に炎のゆらぎ中心周波数が含まれておらず、第１周波数帯域よりも高い周波数を含むことである。これ以外の事項は検出性能などの要求に合わせて適宜に調整すれば良い。
【００６５】
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。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明してきたように本発明によれば、炎のゆらぎ中心周波数を含む第１周波数帯域について高速フーリエ変換の絶対値演算によるパワースペクトル成分を求め、このパワースペクトル成分の中に炎のゆらぎ中心周波数に対応するピーク値がなければ、第１周波数帯域の高周波側の第２周波数帯域についての高速フーリエ変換における絶対値演算を行わないようにしたことで、火災がない通常の監視状態での火災検知器におけるＭＰＵの演算時間を大幅に短縮し、火災検知器に消費電力を低減するための低速のＭＰＵを使用していても、高速フーリエ変換の演算に要する時間が短縮できることで、その分、火災判定の処理能力を向上し、または演算時間の短縮で更に消費電力の低減を図ることができる。
【００６７】
また演算時間が同じであれば、高速フーリエ変換における周波数解析の分解能や精度が向上し、火災判定が正確にでき、非火災報を確実に防止できる。
【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】図１のＭＰＵの機能構成のブロック図
【図３】本発明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４】本発明の高速フーリエ変換法を用いた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：複素成分演算部
１０：第１絶対値演算部
１１：比較部
１２：終了処理部
１３：第２絶対値演算部
１４：火災判定部
１５：第１周波数帯域
１６：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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