一种火灾烟气中的氨气含量快速检测方法、系统及装置与流程

本技术涉及气体检测，具体涉及一种火灾烟气中的氨气含量快速检测方法、系统及装置。

背景技术：

1、在室内火灾现场，可燃物燃烧或受热分解会释放大量有毒气体，其中，氨气具有强烈刺激性，会迅速损害呼吸道，削弱人员逃生能力，因此，在火灾救援时快速准确检测火灾烟气中的氨气浓度，对于人员疏散预警、火情研判及智能消防联动控制至关重要。

2、目前常利用半导体气体传感器进行氨气含量快速检测，然而，火灾现场环境复杂，存在强烈的热对流和湍流，这会导致局部浓度极高且微小的烟气团频繁掠过传感器，在检测信号中产生尖峰脉冲噪声，此类脉冲噪声与火灾闪燃等突变事件产生的氨气浓度陡升信号在表现形式上高度耦合，因此，需要对传感器输出的信号进行滤波处理，传统的滤波算法通常采用固定的滤波窗口尺寸，若滤波窗口过大，容易掩盖闪燃早期的真实浓度突变特征，导致危险预警严重滞后；若滤波窗口过小，又极易将热对流引起的虚假脉冲判定为高浓度险情，产生频繁误报，从而难以在抑制热对流噪声与保留闪燃突变信号之间取得平衡，导致对信号的滤波效果不好，影响火灾烟气中氨气含量的检测准确性。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提供一种火灾烟气中的氨气含量快速检测方法、系统及装置，以解决现有的问题。

2、本技术解决技术问题的方案是提供一种火灾烟气中的氨气含量快速检测方法、系统及装置，包括以下步骤：

3、第一方面，本技术实施例提供了一种火灾烟气中的氨气含量快速检测方法，该方法包括以下步骤：

4、获取火灾烟气中由氨气浓度变化主导的电压响应信号；分析电压响应信号中不同波峰处的峰值分布特征，提取有效波峰及其对应的有效信号段；

5、利用有效信号段中有效波峰两侧的波形陡峭程度差异，以及有效信号段整体形态的离群程度，确定表征有效信号段的时域形态符合热对流特征的第一评估值；

6、依据有效信号段中有效波峰两侧的能量分布偏移程度以及能量波动差异性，得到表征有效信号段的能量分布符合热对流特征的第二评估值；

7、基于第一评估值以及第二评估值，确定表征有效信号段符合热对流现象典型特征的评估系数，据此调整滤波窗口尺寸，并采用滤波算法对有效信号段进行滤波处理，以获取滤波后的电压响应信号，将其输入至预先训练好的神经网络模型中，对火灾烟气中的氨气含量进行实时检测。

8、优选的，所述提取有效波峰及其对应的有效信号段，包括：

9、提取电压响应信号的波峰和波谷，对所有波峰对应的峰值进行聚类，获取多个聚类簇；

10、计算各聚类簇包含所有峰值的平均值，将最大平均值对应的聚类簇内的波峰，定义为有效波峰；

11、针对各有效波峰，将与其左右相邻的两个波谷之间所包含的信号段，定义为有效信号段。

12、优选的，所述第一评估值的计算过程为：

13、计算有效信号段内各时刻的信号幅值与前一时刻的信号幅值之间的差异，作为相对差异量；针对各有效信号段，将位于有效波峰左侧的所有时刻的相对差异量的均值与位于有效波峰右侧的所有时刻的相对差异量的均值之间的比值，作为不对称系数；

14、针对各有效信号段，将其之前多个有效信号段，组成信号集；分析各有效信号段与信号集内有效信号段之间形态分布的偏离特征，计算各有效信号段的形态偏差度；

15、所述第一评估值与不对称系数以及形态偏差度均呈负相关关系。

16、优选的，所述形态偏差度的计算过程为：

17、计算信号集内所有任意两个有效信号段之间差异的均值，作为整体差异量；

18、计算各有效信号段与其信号集内所有有效信号段之间差异的均值，作为个体差异量；

19、将个体差异量与整体差异量的比值，作为各有效信号段的形态偏差度。

20、优选的，所述第二评估值的计算过程为：

21、计算各有效信号段内各时刻的信号幅值的能量，作为瞬时能量；

22、针对各有效信号段，计算位于有效波峰左侧的所有时刻的瞬时能量的和值与位于有效波峰右侧的所有时刻的瞬时能量的和值之间的比值，作为能量偏移量；

23、计算位于有效波峰左侧所有时刻的瞬时能量的离散程度与位于有效波峰右侧所有时刻的瞬时能量的离散程度之间的差异，作为波动差异量；

24、所述第二评估值与能量偏移量呈正相关关系，而与波动差异量呈负相关关系。

25、优选的，所述评估系数与第一评估值以及第二评估值均呈正相关关系。

26、优选的，第个有效信号段对应调整后的滤波窗口尺寸的计算公式为：，其中，为第个有效信号段的评估系数，为预设最大滤波窗口尺寸，为预设最小滤波窗口尺寸，表示取整函数。

27、优选的，所述获取滤波后的电压响应信号，包括：基于调整后的滤波窗口尺寸，采用滤波算法对各有效信号段进行滤波处理，将滤波后的所有有效信号段进行拼接，获取滤波后的电压响应信号。

28、第二方面，本技术实施例还提供了一种火灾烟气中的氨气含量快速检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述一种火灾烟气中的氨气含量快速检测方法的步骤。

29、第三方面，本技术实施例还提供了一种火灾烟气中的氨气含量快速检测装置，所述装置中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述一种火灾烟气中的氨气含量快速检测方法的步骤。

30、本技术至少具有如下有益效果：

31、本技术获取火灾烟气中由氨气浓度变化主导的电压响应信号，其有益效果在于通过设置两个传感器，有效抵消了环境温湿度变化引起的同向漂移分量，从而从硬件层面初步抑制了温湿度干扰，提取了仅由氨气浓度变化主导的纯净电压响应信号，有效提升了氨气含量检测的准确性和可靠性；提取有效波峰及其对应的有效信号段，其有益效果在于通过对不同波峰峰值进行聚类分析，能够区分白噪声引起的微弱毛刺与热对流、闪燃引起的显著波峰，剔除幅值较小的白噪声干扰，仅保留有效波峰进行分析，从而减少后续处理的计算量；确定各有效信号段的第一评估值，其有益效果在于从时域形态角度敏锐捕捉热对流与闪燃的本质形态区别，量化了有效信号段的上升沿与下降沿的陡峭程度差异、以及与其余有效信号段的形态离群程度，能够有效区分对称尖峰的热对流噪声与陡升缓降的闪燃事件，反映了有效信号段隶属于热对流干扰的可能性；得到各有效信号段的第二评估值，其有益效果在于从信号的能量集中度与弥散状态维度进行深度剖析，量化了有效信号段在有效波峰两侧的能量分布特征以及能量波动差异性，能够有效区分热对流噪声与闪燃事件的能量分布模式，进一步反映了有效信号段隶属于热对流干扰的可能性；确定各有效信号段的评估系数，其有益效果在于从时域和能量域两个维度共同刻画有效信号段的分布特征，综合表征有效信号段符合热对流现象的置信度；调整滤波窗口尺寸，并采用滤波算法对有效信号段进行滤波处理，以获取滤波后的电压响应信号，将其输入至预先训练好的神经网络模型中，对火灾烟气中的氨气含量进行实时检测，其有益效果在于通过评估系数动态调整滤波窗口尺寸，当评估系数较大表征热对流特征显著时，采用大窗口进行强滤波，充分抑制尖峰脉冲干扰，当评估系数较小表征闪燃特征显著时，采用小窗口进行弱滤波，以完整保留真实突变，该机制有效解决了噪声抑制与信号保留之间的矛盾，避免了因窗口过大导致有效信号失真或因窗口过小导致噪声残留的问题，其次，经滤波后的电压响应信号，其热对流噪声干扰已被有效抑制，突变特征得到完整保留，并利用神经网络模型进行氨气含量检测，提高了对火灾烟气中氨气含量的检测准确性。