复合型智能火灾探测器的研究
| 0 前言 | 第1-12页 |
| 0．1 序言 | 第7-8页 |
| 0．2 文献综述 | 第8-12页 |
| 0．2．1 火灾自动探测报警技术的发展和概况 | 第8-9页 |
| 0．2．2 火灾多元复合探测技术的兴起和发展 | 第9-10页 |
| 0．2．3 探测器算法研究 | 第10-11页 |
| 0．2．4 火灾探测技术研究的未来趋势 | 第11-12页 |
| 1 硬件设计 | 第12-32页 |
| 1．1 探测器的总体结构 | 第12页 |
| 1．2 探测器的电路设计 | 第12-14页 |
| 1．3 温度探测器设计 | 第14-17页 |
| 1．3．1 DS18B20温度传感器 | 第14-16页 |
| 1．3．2 DS18B20温度响应实验 | 第16-17页 |
| 1．4 光电感烟探测器设计 | 第17-22页 |
| 1．4．1 工作原理 | 第17-19页 |
| 1．4．2 设计要求 | 第19-20页 |
| 1．4．3 结构设计与散射角确定 | 第20-21页 |
| 1．4．4 应用电路设计 | 第21-22页 |
| 1．5 CO探测器设计 | 第22-26页 |
| 1．5．1 CO传感器原理 | 第22-23页 |
| 1．5．2 电阻型半导体气敏传感器的结构 | 第23-24页 |
| 1．5．3 传感器的选用 | 第24-25页 |
| 1．5．4 探测器CO传感器应用电路设计 | 第25-26页 |
| 1．6 单片机处理器 | 第26-31页 |
| 1．6．1 ATMEL公司产品特点 | 第26-29页 |
| 1．6．2 模数转换器 | 第29-31页 |
| 1．7 探测器的外观设计 | 第31-32页 |
| 2 软件设计 | 第32-46页 |
| 2．1 神经网络算法 | 第32-41页 |
| 2．1．1 BP算法 | 第32-38页 |
| 2．1．2 改进算法及措施 | 第38-39页 |
| 2．1．3 MATLAB模拟 | 第39-41页 |
| 2．2 模糊逻辑火警判决器 | 第41-42页 |
| 2．3 软件设计 | 第42-46页 |
| 2．3．1 神经网络训练软件 | 第42-43页 |
| 2．3．2 单片机内部软件设计 | 第43-46页 |
| 3 实验及数据总结 | 第46-54页 |
| 3．1 对各类常见火进行模拟实验 | 第46-51页 |
| 3．1．1 光电感烟探测器实验 | 第46-48页 |
| 3．1．2 一氧化碳探测器实验 | 第48-49页 |
| 3．1．3 温度探测器实验 | 第49-51页 |
| 3．2 训练样本集的提取、预处理 | 第51-52页 |
| 3．3 训练神经网络 | 第52-54页 |
| 4 结论及展望 | 第54-56页 |
| 4．1 结论 | 第54页 |
| 4．2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-78页 |
