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一种具有抗干扰和模型学习的红外火焰探测方法
摘要文本
本发明提出了一种具有抗干扰和模型学习的红外火焰探测方法，步骤为：采集单位时间内多个周期的检测信号，对检测信号进行傅里叶变换并存在在数组中；将两个通道一个周期中的数据进行离散数据方法卷积得到一种燃烧物质的特征集；采集多种燃烧物质燃烧后的数据，经过数据分析得到每种燃烧物质的特征集，建立基础模型；采集真实的火焰信号，将真实的火焰信号进行傅里叶变换得到检测数据，将检测数据与存储的多组特征集进行比较，进行报警并将检测数据加入基础模型，更新基础模型的权重参数。本发明利用卷积运算将采集数据进行分类计算，将计算结果作为火焰特征进行保存形成自学习的模型，能有效降低误报的情况。
申请人信息
- 申请人:汉威科技集团股份有限公司
- 申请人地址:450001 河南省郑州市高新开发区雪松路169号
- 发明人: 汉威科技集团股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种具有抗干扰和模型学习的红外火焰探测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311744998.1 |
| 申请日 | 2023/12/19 |
| 公告号 | CN117746598A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G08B29/18 |
| 权利人 | 汉威科技集团股份有限公司 |
| 发明人 | 杨承霖; 王海东; 桑小田; 岳文文; 陈仲库; 时海凌; 张艳鹏 |
| 地址 | 河南省郑州市高新开发区雪松路169号 |
专利主权项内容
1.一种具有抗干扰和模型学习的红外火焰探测方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：通过热释电传感器采集单位时间内多个周期的检测信号，对检测信号进行傅里叶变换并存在在数组中；将热释电传感器两个通道一个周期中的数据进行离散数据方法卷积，得到一种燃烧物质的特征集；步骤二：采集多种燃烧物质燃烧后的数据，经过数据分析作为每种燃烧物质的特征集，根据特征集建立基础模型；步骤三：利用热释电传感器采集真实的火焰信号，将真实的火焰信号进行傅里叶变换得到检测数据，将检测数据与存储的多组特征集进行比较，当符合基础模型时，进行报警并将检测数据加入基础模型，同时更新基础模型的权重参数。。