Судовое устройство определения источника возгорания мультикритериальным пожарным извещателем с использованием нейронного классификатора

Полезная модель относится к средствам обнаружения пожаров в помещении судна, служащих для определения источника возгорания.
Известна система обнаружения пожарной опасности и пожара в отсеке подводной лодки (RU 2598782, G08B 17/00, G08B 25/14, 22.10.2014), которая осуществляет комплексный контроль и анализ физических параметров контролируемых объектов и факторов, влияющих на возникновение и развитие пожароопасной ситуации.
Также известна «Система контроля пожарной опасности» (RU № 26430 U1, A62C 37/00, A62C 37/10, 04.07.2002), которая относится к системам пожарной безопасности и предназначена для предупреждения возникновения пожара, преимущественно на различных объектах повышенной пожаро- и взрывоопасности, в частности, судах и кораблях.
Недостатком указанных систем является то, что они только предупреждают о пожаре. Этой информации недостаточно для принятия решения по организации процессов локализации и тушения пожара и поэтому необходимо проводить дополнительную разведку.
Предлагаемая полезная модель может быть использована в современных системах пожарной сигнализации (СПС) с мультикритериальными пожарными извещателями (МПИ), поэтому наиболее близким техническим решением (прототипом) к заявленному является МПИ типа «Барк М-Э» комплекса технических средств пожарной автоматики «Гамма-01» производства ООО «НПО «Пожарная автоматика сервис» (www.npo.pas). Указанный МПИ контролирует изменение температуры воздушной среды помещения, степень задымленности и процентное содержание угарного газа.
Недостатком применяемых в СПС МПИ является то, что они мало информативны и не позволяют определять тип источника возгорания.
В судовых помещениях возможно возгорание различного вида горючей нагрузки: топлива, масел, ветоши, изоляции кабельных линий электроэнергетической системы и т.п. В то же время, исходя из статистической значимости, для конкретного помещения количество вероятных источников пожара невелико и в большинстве случаев находится в диапазоне от 3 до 5. Поэтому для судовых помещений различного назначения можно заранее определить множества возможных источников пожара. Подобные источники пожаров условимся называть типовыми источниками возгорания.
Полезная модель направлена на достижение технического результата, заключающегося в повышении надежности определения источника пожара, что позволяет быстрее и эффективнее локализировать и ликвидировать пожар в помещениях судна или корабля.
Для достижения указанного технического результата предлагается судовое устройство определения источника возгорания МПИ, которое содержит каналы измерения параметров пожара, такие как измерения температуры, оптической плотности, угарного газа и пламени, выходы которых соединены со входами микроконтроллера аналогово-цифрового преобразователя, при этом устройство снабжено мемристором нейронного классификатора, входы которого соединены с выходами каналов измерения параметров пожара, а выход - с дополнительным управляющим входом микроконтроллера аналогово-цифрового преобразователя.
Частными признаками являются:
- в нейронном классификаторе путь обучения нейронной сети обеспечивается через трехслойную нейронную сеть с 12-ю нейронами в двух скрытых слоях, разнородным набором функций активации - sigmoid для первого слоя и ReLU - для второго.
- конфигурация третьего слоя нейронной сети с предиктивными функциями формирует классы источников возникновения пожара, содержащим по три нейрона в выходном слое.
Данное предложение основано на анализе результатов испытаний извещателей пожарных комбинированных адресно-аналоговых «Барк М-Э» («Эксперт»), а также инфракрасной камеры определения пламени в условиях воздействия тестовых очагов пожаров (по ГОСТ 53325-2012).
При выполнении типовых пожарных испытаний использовалась программа визуализации работы пожарных извещателей, которая отображала динамику изменения контролируемых параметров и фиксировала их относительные значения при срабатывании мультикритериального алгоритма обнаружения пожара. Для распознавания типа источника возгорания применялась нейронная сеть, на входы которой подавались сигналы сработавшего МПИ.
Такое решение позволяет обеспечить повышение информативности системы пожарной сигнализации с МПИ, тем самым быстрее и эффективнее локализовать и ликвидировать пожар.
Сущность полезной модели иллюстрируется схемами.
На фигуре 1 изображена схема судового устройства определения источника возгорания мультикритериальным пожарным извещателем с использованием нейронного классификатора.
На фигуре 2 изображена схема маршрутизирующегося аналогово-цифрового преобразователя на основе мемристора с нейронным классификатором.
На фигуре 3 изображена структурная схема нейронного классификатора.
Судовое устройство обнаружения источника возгорания мультикритериальным пожарным извещателем с помощью нейронного классификатора (фиг. 1), в состав которого входят: канал измерения угарного газа, содержащий электрохимический газовый сенсор 1 и операционный усилитель 2; канал измерения оптической плотности, содержащий фотодиод 3, преобразователь ток-напряжение 4, ИК-диод 5, стабилизатор тока ИК-диода 6; канал измерения температуры, содержащий терморезистор 7 и резистивный делитель 8; канал измерения пламени, содержащий ИК-приемник 9, блок состоящий из резистора, конденсатора и потенциометра 10, компаратор 11; сигналы изменения поступают в мемристор нейронного классификатора 12, который выдает цифровую информацию в микроконтроллер АЦП 13.
Схема маршрутизирующегося аналогово-цифрового преобразователя на основе мемристора с нейронным классификатором (фиг. 2), состоящий из трех основных блоков: блок компараторов 1, блок-вычислитель 2 требуемой разрядности для индивидуального АЦП (ИАЦП) по каждому из входов, а также непосредственно нейронная сеть 3. Блок компараторов отвечает за сравнение поступившего на конкретный вход аналогового напряжения с уравновешивающим напряжением, выработанным с помощью НС для этого входного сигнала. Схема вычисления требуемой разрядности задает для НС количество разрядов в формируемом ИАЦП для каждого из входных сигналов, от чего будет зависеть быстродействие и точность получения результата. Основой всего АЦП, является сама НС, которая формирует ИАЦП заданной разрядности, формирующий значение отсчета на основе информации, поступающей с выхода соответствующего компаратора.
В структурной схеме нейронного классификатора (фиг. 3), использующая многослойную нейронную сеть прямого распространения (многослойный персептрон), состоящая из: трехслойной нейронной сети с 12-ю нейронами в двух скрытых слоях 1 и 2, разнородным набором функций активации - sigmoid для первого слоя и ReLU для второго. Конфигурация третьего слоя 3 решает задачу устройства - на выходном слое получаем результат определения (каждого из 3 нейронов выходного слоя) классов источников возникновения пожара.
В качестве примера рассматривался алгоритм работы нейронного классификатора.
xi
i
i=1
i=2
i=3
i=4
yj
j
j=1
j=2
j=3
Пусть определены значений факторов – , где  - номер фактора МПИ. Среди факторов МПИ выделены: пламя (); задымленность воздуха , % (); температура, ºС (); концентрация угарного газа, ppm (). Значения на выходе - , где - номер группы источников возгорания. Среди источников возгорание определены: распыл или разлитое масло, топливо (); разрушение тепловой изоляции или возгорание промасленной ветоши (); искрение щитового оборудования или короткое замыкание в кабельных трассах  ().
Python
Keras.
Для построения нейронного классификатора использован язык программирования , модель построения классификации Sequential и библиотека обучения Создадим два скрытых слоя 1, 2 и один выходной слой 3 нейронной сети:
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=4, activation='sigmoid')))
model.add(Dense(12, activation='relu')
model.add(Dense(3, activation='sigmoid'))
Первые числа, передаваемые Dense, это количества нейронов, экспериментально оптимизированные в результате вариации структуры нейронной сети. Изменение количества скрытых слоев 1, 2 и содержащихся в них нейронов, позволяет добиться лучшего качества предсказательности нейросетевой модели классификации.
С целью решения задачи категоризации перед началом обучения модели происходит ее компиляция методом compile, где "binary_crossentropy":
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam",
metrics=['accuracy'])
Для обучения нейронной сети применяется метод fit():
model.fit(X, Y, epochs = 1000, batch_size=10)
Далее происходит оценка результата обучения нейронной сети. Метод evaluate() возвращает значения функции потерь и метрики для обученной модели:
scores = model.evaluate(X, Y)
По результатам обучения, оценочная метрика – accuracy приняла максимальное значение 1, означающее, что обучение проведено успешно.
Далее обученная НС применяется к результирующим данным, не участвовавших в обучении. В трех экспериментах модель смогла верифицировать причину пожара с точностью 94,89%, 99,88% и 86,52%.
Использование заявляемой полезной модели в СПС с МПИ позволяет в реальном времени распознать тип источника пожара. Устройство способно оперативно обучаться новым, ранее неизвестным типам источников пожара.