基于反向傳播神經網絡的無線火災預警系統
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圖3中三層反向神經網絡模型隨著訓練次數的增加訓練誤差呈明顯的收斂趨勢，而且訓練速度快，經過20余次訓練即可完成。
然后對訓練后的神經網絡模型進行驗證。分別選取無火測試樣本10組、陰燃測試樣本20組和有火測試樣本20組，經過測試，全部符合預期結果。
3 系統實現
3．1 ZigBee無線傳感網絡設計
ZigBee無線傳感網絡主要由MC13192及輔助電路構成。MC13192是Freescale公司推出的符合ZigBee標準的射頻芯片，其工作頻率是2．405～2．480GHz，該頻帶劃分為16個信道，每個信道占用5 MHz的帶寬；采用直接序列擴頻方式，數據傳輸速率為250 Kb／s。芯片采用可編程功率輸出模式，發送功率為0～4 dBm，接收靈敏度可以達到-92 dBm，傳輸距離30～70 m。
為滿足低功耗要求，MC13192除接收、發送和空閑三種工作狀態外，低功耗運行模式還有：
(1)掉電模式，芯片電流小于1μA；
(2)睡眠模式，芯片電流在3μA左右；
(3)休眠模式，芯片電流約為35μA。從而有利于降低MCU處理功率和縮短執行周期。
3．2 預處理單元
預處理單元首先承擔來自多傳感器陣列的初級信息處理，主要由MC9S08GT60A8位單片機、ZigBee無線傳感模塊MC1319、傳感器接口和電源電路組成。微控制器MC9S08GT60A通過傳感器接口電路定期采集來自各類傳感器的數據，并負責把模擬數據進行A／D轉換，然后對數據進行清洗等初級處理，之后把數據經過ZigBee無線網絡送至信息融合處理單元進行進一步處理，并且在出現ZigBee網絡中斷等異常情況下，承擔起應急控制的任務。
預處理單元采用電池供電模式，因此功耗是單元設計必須考慮的問題。MC9S08GT60A是Freescale公司生產的一款低成本、高性能的HCS08系列8位微控制器單元(MCU)。該系列的所有MCU均采用增強型HCS08內核，并提供多種模塊、內存大小、類型和封裝形式，內帶64 KB的FLASH和4 KB的RAM。當預處理單元數據接收、處理和發送結束后，MC9S08GT60A立即關閉射頻收發器，然后迅速進入休眠模式，以最大限度節約電能。
3．3 信息融合處理單元設計
信息融合處理單元是整個火災預警系統的核心單元。主要由微處理器MCF52233，ZigBee收發模塊MC13192，RS 232串口收發電路、RJ45 網絡接口電路、GSM短信模塊、聲光報警模塊及電源模塊組成。其原理圖如圖4所示。本文引用地址：http://www.j9360.com/article/153987.htm
其中，微處理器MCF52233是信息融合處理單元核心器件，承擔所有傳感數據的接收、融合判斷、遠程數據分發和各種輸出控制等功能。 MCF52233是Freescale公司基于Coldfire核的32位微控制器，主要性能特點適合本系統的設計需求，其主要功能模塊包括8 KB SRAM、直接內存存取控制器DMAC、中斷控制器ITC、可編程定時器計數器Programmable Timer、脈寬調制電路PWM、串行接口電路SIO、MD轉換器等。還包含高速的晶振電路0SC3、鎖相環(PLL)、低速晶振電路和一個實時時鐘；串行接口電路則用于系統的配置及現場調試；RJ45網絡接口電路主要包括H1102濾波器和RJ45接口，完成監控信息的網絡分發及遠程監控和系統參數配置；報警功能包含GSM短信及現場聲光報警方式，以適應現場值班及無人值守兩種情況。
4 結語
基于反向傳播神經網絡的無線火災預警系統發揮多傳感器信息資源的優勢，通過對這些傳感器在空間或時間上的冗余或互補信息依據人工神經網絡算法進行融合，以獲得對被測對象更為準確檢測和一致性描述，提高了火災預警系統的可靠性，使得該模型的監測結果比單一傳感器所構成的火災監測系統具有明顯的優越性能。
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