Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
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Reduktion von Falschalarmen durch Einsatz hochentwickelter Auswerteverfahren
Bei der Weiterentwicklung von Brandmeldeanlagen gilt es, die Wahrscheinlichkeit für eine schnelle Branderkennung zu erhöhen und gleichzeitig die Rate von Falschmeldungen entscheidend zu senken. Als Qualitätskriterien für einen Branddetektions-Algorithmus gelten: Erkennen jeder Brandsituation (Empfindlichkeit), geringe Falschalarmrate und frühe Alarmentscheidung. Erörtert wird die Entwicklung des optimalen Auswerteverfahrens multiLOGIG, das aus den Untersystemen Signalvorverarbeitung und Signalauswertung besteht. In der Signalvorverarbeitung werden aus den Meßsignaldaten mit Hilfe speziell entwickelter Algorithmen die Merkmale Fluktuation (Hin- und Herspringen des Meßsignals), Gradient (Steilheit und Dauer eines Signalanstiegs), Branddauer und Ruhewert abgeleitet. Das zweite Untersystem, die Signalauswertung, beinhaltet die Entscheidungsintelligenz, die auf der Fuzzy-Logik basiert. Beschrieben werden die drei Arbeitsschritte der Fuzzy-Logik: das Fuzzifizieren, die Wissensbasis und die Defuzzifizierung. Die Wissensbasis beinhaltet die Regeln, nach denen das Expertensystem arbeiten soll. Das neue Auswerteverfahren erwies sich im Feldversuch als voll funktionstüchtig und zuverlässig bei der Unterdrückung von Falschalarmen.
Reduktion von Falschalarmen durch Einsatz hochentwickelter Auswerteverfahren
Bei der Weiterentwicklung von Brandmeldeanlagen gilt es, die Wahrscheinlichkeit für eine schnelle Branderkennung zu erhöhen und gleichzeitig die Rate von Falschmeldungen entscheidend zu senken. Als Qualitätskriterien für einen Branddetektions-Algorithmus gelten: Erkennen jeder Brandsituation (Empfindlichkeit), geringe Falschalarmrate und frühe Alarmentscheidung. Erörtert wird die Entwicklung des optimalen Auswerteverfahrens multiLOGIG, das aus den Untersystemen Signalvorverarbeitung und Signalauswertung besteht. In der Signalvorverarbeitung werden aus den Meßsignaldaten mit Hilfe speziell entwickelter Algorithmen die Merkmale Fluktuation (Hin- und Herspringen des Meßsignals), Gradient (Steilheit und Dauer eines Signalanstiegs), Branddauer und Ruhewert abgeleitet. Das zweite Untersystem, die Signalauswertung, beinhaltet die Entscheidungsintelligenz, die auf der Fuzzy-Logik basiert. Beschrieben werden die drei Arbeitsschritte der Fuzzy-Logik: das Fuzzifizieren, die Wissensbasis und die Defuzzifizierung. Die Wissensbasis beinhaltet die Regeln, nach denen das Expertensystem arbeiten soll. Das neue Auswerteverfahren erwies sich im Feldversuch als voll funktionstüchtig und zuverlässig bei der Unterdrückung von Falschalarmen.
Reduktion von Falschalarmen durch Einsatz hochentwickelter Auswerteverfahren
Mittlmeier, T. (Autor:in)
Elektrotechnik, Aarau ; 48 ; 55-60
1997
6 Seiten, 9 Bilder, 1 Tabelle
Aufsatz (Zeitschrift)
Deutsch
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