JPH01129397A - 火災判断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、火災に特有な物理的変化量の検出値から火災
を判断するようにした火災判断装置に関する。

［従来の技術］ 初期火災において火災の進行過程を把握し、これをもと
に的確な状況判断を行なう火災判断装置として、火災に
特有な単一の物理的変化量を検出するセンサからのサン
プリングされる検出値に基づいて火災を判断する装置の
場合には、センサからの検出値をそのまま用いたのでは
検出値に含まれたノイズ成分により誤った火災判断を行
なってしまう。

このため従来は、例えばサンプリングされた検出値の移
動平均を求めてノイズ分を低減する所謂デンタルフィル
タ処理を施した移動平均値を用いて火災を判断するよう
にしている。

また、火災をより確実に判断するためには、火災に伴な
う一連の現象を検出する複数種類（Ｎ種類）のセンサの
出力を各センサの検出値の各々をデイメンジョンとする
多次元空間中でのベクトル軌跡を捉えれば可能であると
の知見を得ている。

しかし、このようなＮ種類のセンサ検出値に基づくＮ法
学間中のベタ１〜ル軌跡から火災を判断する場合、セン
サーからの検出値をそのまま用いた時にもまた、検出値
にセンサ固有の時間的な揺ぎがノイズ分として含まれて
おり、Ｎ大空間におけるベクトル軌跡の揺ぎを充分に抑
えることはできないので誤った火災判断を行なってしま
う。

そこで、センサ検出値の個々にフィルタをかけるのでは
なく、時系列的に得られたＮ大空間における複数の位置
ベクトルの重心位置を演算し、この重心処理によってベ
クトル軌跡の時間的な揺ぎを抑え、火災の進展に伴なう
Ｎ大空間でのベクトル軌跡の時間的な変化を適切に捉え
てより正確な火災判断ができるようにした装置を提案し
ている（特願昭６２−７８２２５号）。

例えばセンサ検出値として温度０　（’Ｃ）　、煙濶ｉ
ｓ　（％／　ｍ　）　及Ｄ　ＣＯｈ　ス濃度Ｇ（Ｉ）ｌ
）ｍ）を例にとると、Ｎ＝３次元空間における時系列的
に得られた位置ベクトルから求められる重心位置は、・
・・（１） どなる。但し、Ｄは重心処理の繰り返し回数である。

［発明が解決しＪ：うとする問題点］ しかしながら、このような従来の移動平均処理の演算に
あっては、例えば現在時刻ｔｎまでに得られたｔｎ時刻
の検出値［）ｒｉとｔ　ｎ−１時刻の検出値［）ｎ−１
とｔ　ｎ−２時刻の検出値１）　ｎ−２の３つから１ケ
の移動平均値１−１ｎを求めたとすると、この移動平均
値Ｈｎは平均されているため、値１−Ｉｎはｔｎ時刻の
値Ｏｎと異なりｔ　ｎ−１時刻に相当する時間遅れをも
つことになる。また、重心処理の演算にあっては、例え
ば現在時刻ｔｎまでに時系列的に得られた位置ベクトル
Ｘ　ｎ、　Ｘ　ｎ−１，Ｘロー２の３つから１回の重心
処理により重心位置（３ｎを求めたとすると、この重心
位置Ｇｎは位置ベクトルの演算周期Δｔに相当する時間
遅れをもつことになる。

即ち、（ｔｎ−Δｔ）時点の重心位置を求めたこととな
る。

実際の重心処理にあっては、例えばｎ＝４回の重心処理
を施すようになることから、繰り返し回数ｎに比例した
時間遅れをもち、遅れが更に大きくなる。

そのため移動平均処理又は重心処理による遅れから迅速
で且つ正確な火災判断ができなくなる恐れがあった。

［問題点を解決するための手段］ 本発明は−１このような問題点に鑑みてなされたもので
、移動平均処理又は重心処理の平均化処理による遅れを
補償してリアルタイムで正確な火災判断ができるように
した火災判断装置を提供することを目的とする。

この目的を達成するため本発明にあっては、火災に特有
な物理的変化量を検出するセンサと、該センサで検出さ
れた検出値を時系列的に記憶する記憶手段と、該記憶手
段に記憶された複数の検出値に基づいて平均化処理する
平均化演算手段と、該平均化演算手段で演算された平均
値と平均処理に使用された最新の検出値との時間遅れを
補償した時点での補償値を演算する遅れ補償演算手段と
、該遅れ補償演算手段により補償された補償値に基づい
て火災を判断する火災判断手段と、を設けるようにした
ものである。

［作用］ このような構成を備えた本発明の火災判断装置にあって
は、時系列的に得られた複数の検出値又は位置ベクトル
から移動平均又は重心処理等の平均化処理の平均値につ
き、例えばニュートンの後部補聞法（後退補間法）とし
て知られた補償演算処理を施すことで、平均化処理によ
る遅れが補償された現在時点を知ることができ、平均化
処理に基づく火災判断をより正確におこなうことができ
る。

［実施例］ 第１図は本発明を３次元空間でのベクトル軌跡を例にと
って一実施例を示したブロック図である。

第１図において、１は温度センサ、２は煙濃度センサ、
３はＣＯガス濃度センサであり、この実施例に必っては
これらのセンサ１〜３により火災に伴う複数種類の物理
的変化量として温度、煙濃度及びＣＯガス濃度の３つを
検出する場合を例にとっている。

温度センサ１、煙濃度センサ２及びＣＯガス濃度セセン
３の検出出力はサンプリング部４に入力され、火災現象
に伴う各検出値の周波数帯域に依存した１０〜２０秒程
度のサンプリング周期をもっでサンプリングされ、サン
プリングされたアナログデータはデジタルデータに変換
される。

これら温度、煙濃度、ＣＯガス濃度の各センサ１〜３は
同じ警戒区域に設置されており、また同一条件のもとに
火災現象を検出できるようにするため、近接された状態
で設置されている。

サンプリング部４で１７られた各センサからの検出デー
タはベクトル演算部５に与えられる。ベクトル演算部５
にはデータサンプリング部４より所定のナンプリング周
期で出力される３種類の検出データを記憶するバッフ７
メモリが設けられ、バッフ７メモリに所定サンプリング
回数分のセンサデータが格納されると、Ｎ＝３種類の物
理的変化量に応じたＮ次元空間における検出値となる位
置ベクトルが演算される。

ベクトル演算部５で演算された３次元空間の位置ベクト
ルは平均化演算手段である重心演算部６に与えられる。

重心演算部６にはベクトル演算部５からの位置ベクトル
を記憶する記憶手段であるバッファメモリが設けられ、
重心演算に必要な所定数の位置ベクトルが時系列的に得
られると、前記第（１）式に基づいた重心演算の実行に
より重心位置が演算される。この重心演算部６における
前記第（１）式による重心処理の回数としては、検出デ
ータとしての温度θ、煙濃度Ｓ及びｃｏガス濃度Ｇにつ
いては４回の重心処理により火災現象の基本的な成分を
表すベクトル軌跡を与える重心位置の演算が可能である
。従って、ｒｌ＝４回の重心処理を行なった場合にはベ
クトル演算部５より得られる位置ベクトルの演算周期を
Δｔとすると、遅れ時間ｔｎ＝４ｘΔｔをもつようにな
る。

勿論、重心処理の繰返し回数ｎはｎ＝４に限定されず、
適宜の処理回数を設定することができる。

重心演算部６で演算された重心位置は遅れ補償演算部７
に与えられる。遅れ補償演算部７には重心演算部６より
時系列的に得られる重心位置を記゛践するバッファメモ
リが設けられ、予め定められた数の重心位置が得られる
と以下の説明で明らかにするような遅れ補償の演算処理
を行なう。

遅れ補償演算部７による遅れ補償の演算処理としてこの
実施例にあってはニュートンの後部補間法を使用する。

このニュートンの後部補間法は、Ｆｍ（ｔｏ） ＝Ｑｎ ＋ΔＧｏ−２、（ｔｏ−ｔｎ）、（ｔｏ−ｔｎ−ｉ）２
ツムｔ　　　　　　　　　Δｔ ＋φ幸◆や会 ・・・（２） で定義される。但し、第（２）式において、Δｔはサン
プリング時間、ｔｏは遅れ補償演算で得られる補償値Ｆ
ｍが得られる予測時間、ｍは階差数を表す。

ここで、前記第（２）式により第ｍ階差まで用いて求め
た補償値Ｆｍをｍ次の派生データと定義する。

次に、前記第（２）式によるニュートンの後部補間法に
よる演算原理を説明すると、次のようになる。

第３図は重心演算部６により現在時刻ｔｎで得られた重
心位＠Ｇｎに対し、それ以前のサンプリング時間Δを前
となる時刻ｔｎ−１、ｔｎ−２及びｔｎ−３の各時点で
得られた重心位＠（３ｎ−１、Ｇｎ−２。

Ｇｎ−３の温度θ、煙濃度Ｓ及びＣＯガス濃度Ｇのそれ
ぞれをデイメンジョンとする３次元空間でのベクトル位
置を示している。

このようにして得られた例えば４つの重心位置Ｇｎ−Ｑ
ｎ−３につき、前記第（２）式のニュートンの後部補間
法にあっては、第４図に示すように時刻ｔｎ−ｔｎ−３
の重心位置Ｇｎ　〜Ｑｎ−３をそれぞれｙｎ−ｙｎ−３
とすると、重心位置ｙｎ　−ｙｎ−３の隣り合う値どう
しで１次差分を求めるとΔｙｎ、Δｙｎ−１　、Δｙ　
ｎ−２が得られる。また、１次差分Δｙｎ〜Δｙロー２
について隣り合う値どうしで２次差分を求めると、Δｙ
’ｎ、△ｙ’ｎ−１が得られ、更に３次差分としてΔｙ
”ｎが得られる。

このようにして１次差分、２次差分、３次差分が得られ
たならば、点線で囲んだｙｎ、△ｙｎ。

Δｙ’ｎ及びΔｙｌＩｎが前記第（２）式におるＧｎ。

ΔＧｎ−１、△２Ｇｎ−２及びΔ３Ｇｎ−３の各値に対
応する。

そこでＧｎ＝ｙｎ、ΔＧ１１−ｉ　＝Δｙｎ１Δ２Ｑｎ
−２＝△ｙ’　ｎ及び△３Ｑｎ−３＝Δｙ″ｎとして前
記第（２）式に代入すると、 Ｆｍ＝３（ｔｏ） ＝ｙｒ＋ ＋ΔｙｌＩｎ　、　（ｔｏ−ｔｎ）　、　ｉ　、　（、
ｔ　ｏ−ｔ　ｎ−２）３！Δｔ　　　　　　Δｔ　　　
　　　　　　乙ｔ・・・（３） として予測時間ｔｏにおける３次の派生データＦｍ（ｔ
ｏ）求めることができる。

実際の遅れ分の補償演算にあっては、ｍ＝２以上となる
２次以上の派生データにあっては、補償後のデータが撮
動して火災の進行過程を正しく捉えきれない場合があり
、このため実際の補償演算にあってはｍ＝１とした１次
の派生データまでの補償演算を行なえば良いことが確認
されている。

再び第１図を参照するに、遅れ補償演算部７で演算され
た補償値、即ち派生データは火災判断部８に与えられて
火災判断が行なわれる。火災判断部８には例えば第５図
に示すような温度θ、煙濃度Ｓ及びＣＯガス濃度Ｇの３
次元空間について閾値レベルを与える閉曲面が設定され
ている。

第５図の３次元空間に設定した閉曲面は、調理による現
象を捉えた重心ベクトル軌跡が収まる空間Ａ、暖房によ
る現象を捉えた重心ベクトル軌跡が収まる空間Ｂ、更に
タバコの喫煙による現象を捉えた重心ベタ１〜ル軌跡が
収まる空間Ｃの３つが設定されている。従って、火災判
断部８にあっては遅れ補償演算部７より得られた派生デ
ータ（補償された重心位置）が閾値空間Ａ、Ｂ、Ｃの内
側にあるときには非火災と判断し、外側に央けたとぎに
火災と判断するようになる。

尚、第５図に示す閾値レベルを定める各空間Ａ。

Ｂ、Ｃの境界を与えるり、Ｍ及びＨの値は、実験データ
による考察から法衣−１のように設定されている。

表−１ 次に第２図の動作フローを参照して第１図の実施例の動
作を説明する。

まずサンプリング部４に対しては温度センサ１、煙濃度
センサ２及びＣＯガスセンサ３よりリアルタイムで温度
、煙濃度及びＣＯガス濃度のアナログ検出信号が入力さ
れていることから、ステップＳ１で各検出データを一定
周期でサンプリングしてデジタルデータに変換し、ベク
トル演算部５のバッファメモリに格納する。この場合、
サンプリングデータをそのままバッファメモリに格納せ
ずにサンプリングデータの移動平均データをバッフ７メ
モリに格納するようにしてもよい。ベクトル演算部５の
バッファメモリに格納された各サンプリングデータはス
テップＳ２に示すように３次元空間での位置ベクトルと
して演算され、重心演算部６のバッファメモリに与えら
れる。重心演算部６のバッファメモリに重心処理の演算
回数ｎ、例えばｎ＝４に必要な数の位置ベクトルが格納
されると、ステップＳ３に進んで前記第（１）式に従っ
た重心位置の演算処理が実行される。勿論、装置をスタ
ートした際には例えば重心処理の回数ｎ＝４に相当する
数の位置ベクトルが得られて初めて重心演算を実行する
が、その後については新たな位置ベクトルが演算される
毎に重心位置の演算処理が行なわれるようになる。

ステップＳ３の重心演算処理で得られた重心位置は、遅
れ補償演算部７のバッフ７メモリに格納され、例えば遅
れ補償演算部７において前記第（２）式からｍ＝１とな
る１次の派生データを演算する場合にあっては、時系列
的に３つの重心位置がバッフ７メモリに記憶されたとき
に、＝−７ｎ　＋Δｙｎ　−（ｔｏ−１ｎ）乙も となる遅れ補償の演算処理を実行してｍ＝１次の派生デ
ータＦｍ　（ｔｏ　）を求める。

ステップＳ４の遅れ補償演算で得られた派生データＦｍ
　（ｔｏ　）は火災判断部８に与えられ、火災判断部８
には第５図に示したような閾値レベルを与える閉曲面が
設定されていることから、派生データとして得られる補
償値が閉曲面の内側にあるときには非火災として再びス
テップＳ１のデータサンプリングに戻る。一方、補償値
が設定した閉曲面を突き破って外側にあるときにはステ
ップＳ６に進んで火災と判断し火災判断出力を生ずる。

第６図は本発明の遅れ補償演算処理による他の火災判断
処理を示した説明図である。

即ち、第１図に示した遅れ補償演算部７によれば、サン
プリング時間Δを毎に補償値としての派生データが略リ
アルタイムで得られることか゛ら、このようにして現時
点の補償値としての派生データＦｍが得られたならば、
それまでに得られている派生データＦｍ−１、Ｆｍ−２
、Ｆｍ−３を使用した前記第（２）式に示す同様な遅れ
補償の演算処理によりｔｏ待時間後派生データＦＯを予
測し、この予測派生データＦｏについて火災判断部８で
火災判断を行なうものである。

−ｍに、ニュートンの後部補間法による遅れ補償は短い
予測時間ｔｏにつき正しい補償値を得ることができるの
で、第６図の実施例にあっては、例えばｔｏ＝１分程度
先の予測とすれば、実際の派生データのベクトル軌跡に
追従した予測派生データＦＯを得ることが可能である。

このような１９程度先の派生データＦｏの予測により迅
速な火災判断が可能となる。

尚、第１図の実施例にあっては温度センナ１、煙濃度セ
ンサ２及びＣＯガスセンサ３の出力を直接４ノ゛ンプリ
ング部４に接続して１つの火災判断装置とした場合を例
にとるものであったが、サンプリング部４以降の回路部
を受信機に設置し、センサ１〜３のみを警戒区域に設置
した場合には、各センサ１〜３のアナログ検出信号を伝
送装置によりデジタル信号に変換して受信機側のサンプ
リング部４にデジタル伝送するようにしてもよい。

また、上記の実施例にあってはニュートンの１多進補間
法による遅れ補償の演算処理を例にとるものであったが
、この他にガウス第１補間公式とガウス第２補間公式の
相加平均を求めるスターリングの公式に従った遅れ補償
の演算処理を行なうようにしてもよい。

以上、本実施例は３次元空間でのベクトル軌跡の場合を
示したが、火災に特有な単一の物理的変化量を検出する
１種類のセンサの検出値に基づいて火災を判断する装置
についてもＮ種類のセンサによる場合と同様の考え方を
適用することができる。

すなわち、Ｎ種類のセンサの場合の位置ベクトルが１種
類のセンサの場合の検出値に相当し、重心処理が検出値
の移動平均処理に相当する。

例えば、第４図に示す重心位置（３ｎ−Ｇｎ−３を移動
平均処理により演算される平均値Ｈｎ、’Ｈｎ−１。

）−１ｎ−２、）−１０−３とすることができる。また
、平均（ｉａＨｎ−１−１ｎ−３の値をそれぞれ５ｎ−
３０−３とすると、値＄ｎ−３ｎ−３の隣り合う値どう
しで１次差分を求めるとΔ３ｎ、Δ３ｎ−１．Δ３　ｎ
−２が得られる。また、１次差分Δ３ｎ〜Δ３　ｎ−２
について隣り合う値どうしで２次差分を求めと、Δ３’
ｎ。

Δ３’ｎ−１が得られ、更に３次差分としてΔＳ″ｎが
（ｑられる。

このようにして、１次差分、２次差分、３次差部が得ら
れたならば、Ｎ種類と同様に前記第（２）式におけるＧ
ｎ、Δ（３ｎ−ｉ　、Δ　Ｇｎ−２、Δ３Ｇｎ−３の嬶
をＱｎ　＝３ｎ　、Δ（３ｎ−１＝Δ３ｎ。

Δ２Ｇｎ−２＝Δ３’ｎ及びΔ３（３ｎ−３＝Δ３１１
　ｎとして代入すると、 Ｆ　ｍ＝３（ｔｏ） ＝３ｎ として予測時間ｔｏにおける派生データＦ　ｎ（ｔｏ）
を求めることができる。

尚、Δｔは検出値のサンプリング周期の間隔である。

［発明効果］ 以上説明してきたように本発明によれば、平均化演算処
理による遅れを補償した補償値が得られるため、火災の
進展状況に応じた変化をリアルタイムで得ることができ
るので、迅速且つ正確に火災状況を判断することができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示したブロック図；第２図
は第１図の動作フロー図； 第３図は遅れ補償に用いる３次空間での重心位置の説明
図； 第４図は遅れ補償で用いる一次、二次及び三次の各差分
を示した説明図： 第５図は火災判断部に設定される閉曲面の一例を示した
説明図： 第６図は遅れ補償により重心位置を予測する本発明の他
の実施例の説明図である。 １：温度センサ ２：煙濃度センサ ３：ＣＯガス濃度センサ ４：サンプリング部 ５：ベクトル演算部 ６：重心演算部 ７：遅れ補償演算部 ８：火災判断部

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 火災に特有な物理的変化量を検出するセンサと、該セン
   サで検出された検出値を時系列的に記憶する記憶手段と
   、該記憶手段に記憶された複数の検出値に基づいて平均
   化処理する平均化演算手段と、 該平均化演算手段で演算された平均値と平均処理に使用
   された最新の検出値との時間遅れを補償した時点での補
   償値を演算する遅れ補償演算手段と、 該遅れ補償演算手段により補償された補償値に基づいて
   火災を判断する火災判断手段と、 を備えたことを特徴とする火災判断装置。