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基于模糊神经网络的图书馆火灾监控系统关键技术

研究的中期报告

一、项目背景

图书馆是高校重要的文化设施之一，为读者提供各种各样的图书、

文献、期刊、音像资料等，为读者精神生活提供了强有力的支持。但是，

随着图书馆馆藏量日益增多，读者数量也不断增加，若发生火灾等突发

事件后果将不堪设想，颇具危险性。

因此，设计一个基于模糊神经网络的图书馆火灾监控系统，具有重

要的实际意义。该监控系统可以通过传感器监测火情，及时发出警报，

并根据烟雾、火源等信息判断火灾程度，自动调度灭火设备，将危害降

至最低。

二、项目进展

1.系统框架设计

该系统主要由硬件部分和软件部分组成。硬件部分包括传感器、控

制器等决定系统性能的核心部件。软件部分主要负责获取传感器的数据

信息和进行逻辑判断，指挥控制器进行对应操作，使系统可靠稳定地运

行。首先建立了系统总体框架，明确各个模块间的作用及其交互方式。

2.系统模块设计

为了更好地实现图书馆火灾监控系统的功能，对其子模块进行了设

计。主要包括：

(1)传感器模块：负责实时采集火灾相关数据，如温度、烟雾等。该

模块主要由多个火灾检测器组成，可以有效诊断出整个楼层或楼房的火

情。

(2)控制器模块：该模块主要负责对传感器模块采集到的数据进行整

合和判断，根据火灾的程度给出相应的警报信号，并控制相应的灭火设

备。

(3)算法模块：该模块则是该系统关键的支撑部分，采用模糊神经网

络算法，根据传感器模块采集的数据进行实时分析和判断，尽可能减少

误报，减小灾害带来的损失。

三、关键技术研究

1.数据采集与处理技术

针对传感器模块采集到的数据，需要选择合适的数据采集器，将数

据进行处理，使其能为后续的算法分析提供良好的数据支持。为此，需

要选择适合的传感器，并将采集到的数据进行实时处理，保证数据的可

靠性和准确性。

2.模糊神经网络算法

模糊神经网络算法将模糊逻辑理论和神经网络技术有机的结合起来，

可以较好地处理具有不确定性、模糊性和非线性的问题。该算法在图书

馆火灾监控系统中应用较为广泛，能够保证系统的准确性和稳定性，减

小误报率。

3.火灾控制器设计

火灾控制器是该系统的核心，主要负责对火情的监测和控制，使其

能够对火情做出快速而又可靠的判断，并采取相应的措施。为此，需要

选择合适的硬件平台，设计出稳定可靠的控制器，为系统操作提供良好

的支撑。

四、总结

本报告主要介绍了基于模糊神经网络的图书馆火灾监控系统关键技

术研究的中期报告，通过对系统框架和子模块的设计，以及数据采集、

处理技术、模糊神经网络算法和火灾控制器设计等方面的研究，为图书

馆火灾监控系统提供了可靠而高效的技术支持，为图书馆安全运营提供

了实质性保障。