JP3274929B2 - 初期火災検出装置 - Google Patents
初期火災検出装置Info
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B17/00—Fire alarms; Alarms responsive to explosion
- G08B17/10—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means
- G08B17/117—Actuation by presence of smoke or gases, e.g. automatic alarm devices for analysing flowing fluid materials by the use of optical means by using a detection device for specific gases, e.g. combustion products, produced by the fire
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、火災現象に基づく物理
量を検出し、そのデータから火災監視を行う初期火災検
出装置に関する。
量を検出し、そのデータから火災監視を行う初期火災検
出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】火災現象に基づく熱、煙、炎、ガス等を
検出する火災感知器からの出力と、その微分値（単位時
間当りの傾き）、積分値（もしくは積算値）、差分値、
継続時間帯の時間的推移量などから火災判断をおこなう
ようにすることが提案されている。
検出する火災感知器からの出力と、その微分値（単位時
間当りの傾き）、積分値（もしくは積算値）、差分値、
継続時間帯の時間的推移量などから火災判断をおこなう
ようにすることが提案されている。
【０００３】更に、本出願人の出願による「火災警報装
置」という名称の特開平２−１０５２９９号公報、特開
平２−１２８２９７号公報等には、ニューラルネットと
称するネット構造の信号の処理手段に複数の入力を与
え、そのネット構造は入力された各火災情報に基づいて
演算を行って火災確度や危険度等の所望の結果を求める
ようにしたものが開示されている。
置」という名称の特開平２−１０５２９９号公報、特開
平２−１２８２９７号公報等には、ニューラルネットと
称するネット構造の信号の処理手段に複数の入力を与
え、そのネット構造は入力された各火災情報に基づいて
演算を行って火災確度や危険度等の所望の結果を求める
ようにしたものが開示されている。
【０００４】これら複数の火災情報に対応する火災確度
もしくは火災判断値を得るためには、通常、入力情報の
パターンと各パターンに対応する火災確度もしくは火災
判断値の定義テーブルを用意しておき、入力情報が与え
られたときには、その入力情報に一致するテーブル内の
パターンに基づくネット構造の信号処理の結果から、対
応の火災確度もしくは火災判断値を求めることになる。
もしくは火災判断値を得るためには、通常、入力情報の
パターンと各パターンに対応する火災確度もしくは火災
判断値の定義テーブルを用意しておき、入力情報が与え
られたときには、その入力情報に一致するテーブル内の
パターンに基づくネット構造の信号処理の結果から、対
応の火災確度もしくは火災判断値を求めることになる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】近年、コンピュータル
ームなどでは、清浄な状態を維持するため気密に構成さ
れると同時に、外部との連絡が制限される密閉空間とさ
れている。そのため、一旦火災が進展すると避難活動や
消防活動に著しい制約が生じるものと考えられ、そのよ
うな場所での通常の火災監視では、即座の対応が必要と
なる。
ームなどでは、清浄な状態を維持するため気密に構成さ
れると同時に、外部との連絡が制限される密閉空間とさ
れている。そのため、一旦火災が進展すると避難活動や
消防活動に著しい制約が生じるものと考えられ、そのよ
うな場所での通常の火災監視では、即座の対応が必要と
なる。
【０００６】従って、本発明では、以上の点から通常の
火災検出装置に比べ、更に早期の初期火災を検知するこ
とができる装置を得ることを目的とする。
火災検出装置に比べ、更に早期の初期火災を検知するこ
とができる装置を得ることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、初期火災を検
出するため、高感度煙センサ及びニオイセンサからなる
火災検出手段と、この火災検出手段から出力される出力
値を信号処理して両センサのそれぞれの現在の検出レベ
ルを示す値及びそれらの検出レベルの増減を示す値の４
つの火災情報を得る入力手段と、それらの火災情報が入
力されるときにその火災情報に対して得られるべき火災
確度を定義したテーブルに基づいて火災確度が出力され
るように重付けされた処理情報に基づく信号処理網と、
その信号処理網から出力される火災確度に基づいて火災
状態を判別する火災判別手段とを備えたものである。
出するため、高感度煙センサ及びニオイセンサからなる
火災検出手段と、この火災検出手段から出力される出力
値を信号処理して両センサのそれぞれの現在の検出レベ
ルを示す値及びそれらの検出レベルの増減を示す値の４
つの火災情報を得る入力手段と、それらの火災情報が入
力されるときにその火災情報に対して得られるべき火災
確度を定義したテーブルに基づいて火災確度が出力され
るように重付けされた処理情報に基づく信号処理網と、
その信号処理網から出力される火災確度に基づいて火災
状態を判別する火災判別手段とを備えたものである。
【０００８】
【作用】火災の初期状態で応答が得られる各センサを使
用して信号処理網（ニューラルネット）に基づいて火災
を検出しているので、タバコ等の非火災要因を明確に排
除した初期火災の検出が可能である。この信号処理網
は、学習により精度が向上するので、当初の定義テーブ
ルの不具合を修正することも容易である。
用して信号処理網（ニューラルネット）に基づいて火災
を検出しているので、タバコ等の非火災要因を明確に排
除した初期火災の検出が可能である。この信号処理網
は、学習により精度が向上するので、当初の定義テーブ
ルの不具合を修正することも容易である。
【０００９】
【実施例】以下、本発明の一実施例について説明する。
図１は、各火災感知器で検出された火災現象に基づく物
理量の検出レベルを火災受信機や中継器等の受信手段に
送出し、その受信手段は収集された検出レベルに基づい
て火災判断を行う、いわゆるアナログ式の火災報知設備
に本発明を適用した場合のブロック回路図である。もち
ろん、本発明は、各火災感知器側で火災判断を行い、そ
の結果だけを受信手段に送出するオン／オフ式の火災報
知設備にも適用可能なものである。
図１は、各火災感知器で検出された火災現象に基づく物
理量の検出レベルを火災受信機や中継器等の受信手段に
送出し、その受信手段は収集された検出レベルに基づい
て火災判断を行う、いわゆるアナログ式の火災報知設備
に本発明を適用した場合のブロック回路図である。もち
ろん、本発明は、各火災感知器側で火災判断を行い、そ
の結果だけを受信手段に送出するオン／オフ式の火災報
知設備にも適用可能なものである。
【００１０】図１において、ＲＥは火災受信機、ＤＥ1
〜ＤＥN は、例えば一対の電源兼信号線のような伝送ラ
インＬを介して火災受信機ＲＥに接続されるＮ個の火災
感知器であり、その１つについてのみ内部回路を詳細に
示している。
〜ＤＥN は、例えば一対の電源兼信号線のような伝送ラ
インＬを介して火災受信機ＲＥに接続されるＮ個の火災
感知器であり、その１つについてのみ内部回路を詳細に
示している。
【００１１】火災受信機ＲＥにおいて、ＭＰＵ１はマイ
クロプロセッサ、ＲＯＭ１１は、後述する火災受信機Ｒ
Ｅの動作に関係するプログラムを格納した記憶領域、Ｒ
ＯＭ１２は、すべての火災感知器ＤＥ1 〜ＤＥN につい
て、火災判別基準等の各種定数テーブルを格納するため
の記憶領域、ＲＯＭ１３は、各火災感知器のアドレスを
格納した端末アドレステーブルの記憶領域、ＲＡＭ１１
は、作業用の記憶領域、ＲＡＭ１２は、各火災感知器に
適用する、後述する定義テーブルを格納するための記憶
領域、ＲＡＭ１３は、各火災感知器に適用する、後述す
る信号線の重付け値を格納するための記憶領域、ＴＲＸ
１は、直・並列変換器や並・直列変換器等で構成される
信号送受信部、ＤＰは、ＣＲＴ等の表示器、ＫＹは、デ
ータ入力等のためのキー装置、ＩＦ１１、ＩＦ１２およ
びＩＦ１３は、インターフェースである。
クロプロセッサ、ＲＯＭ１１は、後述する火災受信機Ｒ
Ｅの動作に関係するプログラムを格納した記憶領域、Ｒ
ＯＭ１２は、すべての火災感知器ＤＥ1 〜ＤＥN につい
て、火災判別基準等の各種定数テーブルを格納するため
の記憶領域、ＲＯＭ１３は、各火災感知器のアドレスを
格納した端末アドレステーブルの記憶領域、ＲＡＭ１１
は、作業用の記憶領域、ＲＡＭ１２は、各火災感知器に
適用する、後述する定義テーブルを格納するための記憶
領域、ＲＡＭ１３は、各火災感知器に適用する、後述す
る信号線の重付け値を格納するための記憶領域、ＴＲＸ
１は、直・並列変換器や並・直列変換器等で構成される
信号送受信部、ＤＰは、ＣＲＴ等の表示器、ＫＹは、デ
ータ入力等のためのキー装置、ＩＦ１１、ＩＦ１２およ
びＩＦ１３は、インターフェースである。
【００１２】また、火災感知器ＤＥ1 において、ＭＰＵ
２はマイクロプロセッサ、ＲＯＭ２１は、後述する火災
感知機ＤＥ1 の動作に関係するプログラムを格納した記
憶領域、ＲＯＭ２２は、自己アドレスの記憶領域、ＲＯ
Ｍ２３は、後述する焦げ臭の検出レベルの基準化出力の
ためのデータを格納した記憶領域、ＲＯＭ２４は、後述
する煙の検出レベルの基準化出力のためのデータを格納
した記憶領域、ＲＡＭ２１は、作業用の記憶領域、ＴＲ
Ｘ２は、直・並列変換器や並・直列変換器等で構成され
る信号送受信部、ＮＳは、例えば酸化第二スズ薄膜素子
により火災に基づく焦げ臭を検出するニオイセンサ、Ｓ
Ｓは、例えばキセノンランプのような強い発光源を用い
た散乱光式により火災に基づく煙を高感度に検出する煙
センサ、ＩＦ２１、ＩＦ２２およびＩＦ２３は、インタ
ーフェースである。
２はマイクロプロセッサ、ＲＯＭ２１は、後述する火災
感知機ＤＥ1 の動作に関係するプログラムを格納した記
憶領域、ＲＯＭ２２は、自己アドレスの記憶領域、ＲＯ
Ｍ２３は、後述する焦げ臭の検出レベルの基準化出力の
ためのデータを格納した記憶領域、ＲＯＭ２４は、後述
する煙の検出レベルの基準化出力のためのデータを格納
した記憶領域、ＲＡＭ２１は、作業用の記憶領域、ＴＲ
Ｘ２は、直・並列変換器や並・直列変換器等で構成され
る信号送受信部、ＮＳは、例えば酸化第二スズ薄膜素子
により火災に基づく焦げ臭を検出するニオイセンサ、Ｓ
Ｓは、例えばキセノンランプのような強い発光源を用い
た散乱光式により火災に基づく煙を高感度に検出する煙
センサ、ＩＦ２１、ＩＦ２２およびＩＦ２３は、インタ
ーフェースである。
【００１３】図１のブロック回路図に示す構成を用い
て、本発明は、早期の火災現象に基づく物理量を検出す
るニオイセンサＮＳおよび高感度の煙センサＳＳからの
火災情報に基づいて火災確度を迅速かつ正しく行おうと
するものであり、ニオイセンサＮＳおよび煙センサＳＳ
からの火災情報としてのニオイの現在値および時間的推
移量としての差分値、同様に煙の現在値および差分値を
入力し、出力として火災確度を得るものであって、その
作用が図２および図３により説明される。
て、本発明は、早期の火災現象に基づく物理量を検出す
るニオイセンサＮＳおよび高感度の煙センサＳＳからの
火災情報に基づいて火災確度を迅速かつ正しく行おうと
するものであり、ニオイセンサＮＳおよび煙センサＳＳ
からの火災情報としてのニオイの現在値および時間的推
移量としての差分値、同様に煙の現在値および差分値を
入力し、出力として火災確度を得るものであって、その
作用が図２および図３により説明される。
【００１４】図２は、４つの火災情報、すなわちニオイ
の現在値と差分値、煙の現在値と差分値と６通りの組み
合わせからなるパターンＡ〜Ｆに対する、実験やフィー
ルド試験等に基づく火災確度のテーブルを表すものであ
る。このようなテーブルは、火災感知器の特性、設置場
所等を考慮して実験等に基づいて正確に作成することが
でき、６通りのパターンについてだけでなく、多くのパ
ターンについて作成することが好ましいが、すべてのパ
ターンについてこのようなテーブルを作成することは実
際上不可能である。しかし、以降説明する本発明の作用
によれば、４つの火災情報に基づくすべてのパターンに
対する正確な火災確度を求めることが可能となる。
の現在値と差分値、煙の現在値と差分値と６通りの組み
合わせからなるパターンＡ〜Ｆに対する、実験やフィー
ルド試験等に基づく火災確度のテーブルを表すものであ
る。このようなテーブルは、火災感知器の特性、設置場
所等を考慮して実験等に基づいて正確に作成することが
でき、６通りのパターンについてだけでなく、多くのパ
ターンについて作成することが好ましいが、すべてのパ
ターンについてこのようなテーブルを作成することは実
際上不可能である。しかし、以降説明する本発明の作用
によれば、４つの火災情報に基づくすべてのパターンに
対する正確な火災確度を求めることが可能となる。
【００１５】図２において、上段にそれぞれ４つの火災
情報が示されており、その下段には、上段の火災情報に
応じた火災確度Ｔが０から１で示されている。上段の火
災情報の各値も０から１の基準化された値に変換されて
おり、この場合の一例を示す。ニオイの現在値の１は、
ニオイセンサＮＳにより検出されたコピーペーパーをく
ん焼させた飽和時の出力に対応しているものとする。ニ
オイの現在値の０は、清浄空気中での出力である。ニオ
イの差分値の１は、ニオイセンサＮＳの現在の検出レベ
ルをＸとし、現在より所定時間前の検出レベルをＹとす
る場合にＸに対するＹの変化率が１０％増の場合に対応
しているものとし、ニオイの差分値の０は、同じくＸに
対するＹの変化率が１０％減の場合に対応しているもの
とする。また、煙の現在値の１は、煙センサＳＳの飽和
時の出力に対応し減光率換算の煙濃度約１％／ｍに対応
しているものとする。煙の現在値の０は、煙濃度０％／
ｍに対応しているものとする。煙の差分値の１は、ニオ
イの場合と同様、検出レベルＸと、所定時間前の検出レ
ベルＹとの変化率が１０％増の場合に対応しているもの
とし、煙の差分値の０は、同じくＸに対するＹの変化率
が１０％減の場合に対応しているものとする。また、定
義テーブルのパターンを説明すると、パターンＡは、無
人での通常状態の場合で、パターンＢは、コーヒー等の
香りが存在する場合、パターンＣは、タバコの煙が存在
する場合、パターンＤは、火点から離れた火災検出の場
合、パターンＥは、直上火災の場合である。
情報が示されており、その下段には、上段の火災情報に
応じた火災確度Ｔが０から１で示されている。上段の火
災情報の各値も０から１の基準化された値に変換されて
おり、この場合の一例を示す。ニオイの現在値の１は、
ニオイセンサＮＳにより検出されたコピーペーパーをく
ん焼させた飽和時の出力に対応しているものとする。ニ
オイの現在値の０は、清浄空気中での出力である。ニオ
イの差分値の１は、ニオイセンサＮＳの現在の検出レベ
ルをＸとし、現在より所定時間前の検出レベルをＹとす
る場合にＸに対するＹの変化率が１０％増の場合に対応
しているものとし、ニオイの差分値の０は、同じくＸに
対するＹの変化率が１０％減の場合に対応しているもの
とする。また、煙の現在値の１は、煙センサＳＳの飽和
時の出力に対応し減光率換算の煙濃度約１％／ｍに対応
しているものとする。煙の現在値の０は、煙濃度０％／
ｍに対応しているものとする。煙の差分値の１は、ニオ
イの場合と同様、検出レベルＸと、所定時間前の検出レ
ベルＹとの変化率が１０％増の場合に対応しているもの
とし、煙の差分値の０は、同じくＸに対するＹの変化率
が１０％減の場合に対応しているものとする。また、定
義テーブルのパターンを説明すると、パターンＡは、無
人での通常状態の場合で、パターンＢは、コーヒー等の
香りが存在する場合、パターンＣは、タバコの煙が存在
する場合、パターンＤは、火点から離れた火災検出の場
合、パターンＥは、直上火災の場合である。
【００１６】今、本発明による作用を説明するために、
図３に示すようにネット構造を仮定して火災判別アルゴ
リズムを説明する。このネット構造の目的は、入力層Ｌ
Ｉ１、ＬＩ２、ＬＩ３およびＬＩ４にそれぞれ０から１
に変換されたニオイの現在値および差分値ならびに煙の
現在値および差分値を与え、出力層ＬＯ１から同じく０
から１に表された正確な火災確度を得ようとするもので
ある。このネット構造は、図１の各火災感知器ＤＥ対応
に火災受信機ＲＥ内に存在すると仮定されるものであ
る。
図３に示すようにネット構造を仮定して火災判別アルゴ
リズムを説明する。このネット構造の目的は、入力層Ｌ
Ｉ１、ＬＩ２、ＬＩ３およびＬＩ４にそれぞれ０から１
に変換されたニオイの現在値および差分値ならびに煙の
現在値および差分値を与え、出力層ＬＯ１から同じく０
から１に表された正確な火災確度を得ようとするもので
ある。このネット構造は、図１の各火災感知器ＤＥ対応
に火災受信機ＲＥ内に存在すると仮定されるものであ
る。
【００１７】図３のネット構造において左側の４つのＬ
Ｉ１、ＬＩ２、ＬＩ３およびＬＩ４を入力層ＬＩ、右側
の１つのＬＯ１を出力層ＬＯ、中間の４つのＬＭ１、Ｌ
Ｍ２、ＬＭ３およびＬＭ４を中間層ＬＭと呼ぶこととす
ると、各中間層ＬＭ１〜ＬＭ４は、各入力層ＬＩ１〜Ｌ
Ｉ４からの信号を受けるとともに、出力層ＬＯ１に対し
て信号を出力するものとしている。信号は必ず入力層か
ら出力層に向かって進むものとし、逆方向もしくは同じ
層間での信号の結合はないものとし、さらに入力層から
出力層への直接の信号の結合は無いものとしている。従
って、図３に示すように入力層から中間層に対しては１
６本の信号線が、また、中間層から出力層に対しては４
本の信号線が存在する。
Ｉ１、ＬＩ２、ＬＩ３およびＬＩ４を入力層ＬＩ、右側
の１つのＬＯ１を出力層ＬＯ、中間の４つのＬＭ１、Ｌ
Ｍ２、ＬＭ３およびＬＭ４を中間層ＬＭと呼ぶこととす
ると、各中間層ＬＭ１〜ＬＭ４は、各入力層ＬＩ１〜Ｌ
Ｉ４からの信号を受けるとともに、出力層ＬＯ１に対し
て信号を出力するものとしている。信号は必ず入力層か
ら出力層に向かって進むものとし、逆方向もしくは同じ
層間での信号の結合はないものとし、さらに入力層から
出力層への直接の信号の結合は無いものとしている。従
って、図３に示すように入力層から中間層に対しては１
６本の信号線が、また、中間層から出力層に対しては４
本の信号線が存在する。
【００１８】図３に示されるこれらの信号線は、各入力
層から入力される信号に応じて出力層から出力されるべ
き値により、その重付け値すなわち結合度が変化され、
重付け値が大きい程信号線における信号の通りが良くな
る。入力層−中間層の間および中間層−出力層の間の信
号線の重付け値は入出力間の関係に応じて最初に調整さ
れて、図１の記憶領域ＲＡＭ１３内の各火災感知器用領
域に記憶される。このようにして記憶された重付け値に
よって、初期火災の検出が行われる。
層から入力される信号に応じて出力層から出力されるべ
き値により、その重付け値すなわち結合度が変化され、
重付け値が大きい程信号線における信号の通りが良くな
る。入力層−中間層の間および中間層−出力層の間の信
号線の重付け値は入出力間の関係に応じて最初に調整さ
れて、図１の記憶領域ＲＡＭ１３内の各火災感知器用領
域に記憶される。このようにして記憶された重付け値に
よって、初期火災の検出が行われる。
【００１９】具体的には、後述するネット作成プログラ
ムにより、図２の定義テーブルの上段の４つのニオイの
現在値および差分値ならびに煙の現在値および差分値を
それぞれ図３の入力層ＬＩ１〜ＬＩ４に入力として与
え、それらの入力に基づいて出力層ＬＯ１から出力され
る値を、図２の下段に示される教師信号もしくは学習デ
ータとしての火災確度Ｔの値と比較し、誤差が最小とな
るように各信号線の重付け値を変更していく。このよう
にして６通りのパターンでしか示されていない図２のテ
ーブルの関数の全体に非常に近似したものを図３のネッ
ト構造に教え込ませることが可能である。
ムにより、図２の定義テーブルの上段の４つのニオイの
現在値および差分値ならびに煙の現在値および差分値を
それぞれ図３の入力層ＬＩ１〜ＬＩ４に入力として与
え、それらの入力に基づいて出力層ＬＯ１から出力され
る値を、図２の下段に示される教師信号もしくは学習デ
ータとしての火災確度Ｔの値と比較し、誤差が最小とな
るように各信号線の重付け値を変更していく。このよう
にして６通りのパターンでしか示されていない図２のテ
ーブルの関数の全体に非常に近似したものを図３のネッ
ト構造に教え込ませることが可能である。
【００２０】今、上記実施例において、入力層ＬＩｉと
中間層ＬＭｊとの間の重付け値をｗｉｊと表し、中間層
ＬＭｊと出力層ＬＯｋとの間の重付け値をｖｊｋと表す
こととし（ｉ＝１〜Ｉ、ｊ＝１〜Ｊ、ｋ＝１〜Ｋであっ
て、この場合はｉ＝１〜４、ｊ＝１〜４、ｋ＝１）、重
付け値ｗｉｊおよびｖｊｋはそれぞれ正、０、あるいは
負の値をとるものとすると、入力層ＬＩｉにおける入力
値をＩＮｉで表せば、中間層ＬＭｊに対する入力の総和
ＮＥＴ１（ｊ）は
中間層ＬＭｊとの間の重付け値をｗｉｊと表し、中間層
ＬＭｊと出力層ＬＯｋとの間の重付け値をｖｊｋと表す
こととし（ｉ＝１〜Ｉ、ｊ＝１〜Ｊ、ｋ＝１〜Ｋであっ
て、この場合はｉ＝１〜４、ｊ＝１〜４、ｋ＝１）、重
付け値ｗｉｊおよびｖｊｋはそれぞれ正、０、あるいは
負の値をとるものとすると、入力層ＬＩｉにおける入力
値をＩＮｉで表せば、中間層ＬＭｊに対する入力の総和
ＮＥＴ１（ｊ）は
【式１】 と表され、この値ＮＥＴ１（ｊ）を、例えばシグモイド
（sigmoid）関数により０〜１の値に変換し、ＩＭｊで
表すこととすると、
（sigmoid）関数により０〜１の値に変換し、ＩＭｊで
表すこととすると、
【式２】 となる。
【００２１】同様に出力層ＬＯｋに対する入力の総和Ｎ
ＥＴ２（ｋ）は、
ＥＴ２（ｋ）は、
【式３】 と表され、この値ＮＥＴ２（ｋ）を同じくシグモイド関
数により０〜１の値に変換し、それをＯＴｋで表すこと
とすると、
数により０〜１の値に変換し、それをＯＴｋで表すこと
とすると、
【式４】 となる。このように、図３のネット構造における入力値
ＩＮ１〜ＩＮ４と出力値ＯＴ１との関係は、重付け値を
用いて式１〜式４のように表される。ここにγ１および
γ２はシグモイド曲線の調整係数であり、本実施例では
γ１＝１.０およびγ２＝１.２に適当に選択されてい
る。
ＩＮ１〜ＩＮ４と出力値ＯＴ１との関係は、重付け値を
用いて式１〜式４のように表される。ここにγ１および
γ２はシグモイド曲線の調整係数であり、本実施例では
γ１＝１.０およびγ２＝１.２に適当に選択されてい
る。
【００２２】ネット作成プログラムにおいて、記憶領域
ＲＡＭ１２に格納された図２の定義テーブルに６通りが
示されているＩＮ１〜ＩＮ４のパターン組み合わせのう
ちの１つが、図３の入力層に与えられたときに、上述の
式１〜式４で計算されて出力層から出力される実際の出
力ＯＴ１が、図２の下段に示される教師出力Ｔと比較さ
れ、そのときの出力層における誤差の和Ｅｍ（ｍ＝１〜
Ｍ、この場合はｍ＝６）を下記の式で表す。
ＲＡＭ１２に格納された図２の定義テーブルに６通りが
示されているＩＮ１〜ＩＮ４のパターン組み合わせのう
ちの１つが、図３の入力層に与えられたときに、上述の
式１〜式４で計算されて出力層から出力される実際の出
力ＯＴ１が、図２の下段に示される教師出力Ｔと比較さ
れ、そのときの出力層における誤差の和Ｅｍ（ｍ＝１〜
Ｍ、この場合はｍ＝６）を下記の式で表す。
【式５】 ここに、ＯＴｋは、上記式４で求められた値である。誤
差の和Ｅｍを図２のテーブルの６通りのパターンＡ〜Ｆ
すべてについて合計した値Ｅは、
差の和Ｅｍを図２のテーブルの６通りのパターンＡ〜Ｆ
すべてについて合計した値Ｅは、
【式６】 となる。
【００２３】最後に、式６における値Ｅが最小となるよ
うに信号線の重付け値を１本づつ調整する動作がとられ
る。そして、記憶領域ＲＡＭ１３内の各火災感知器用領
域に格納されている重付け値は、これら調整された新た
な重付け値でもって更新され、初期火災の監視動作で用
いられる。このような信号線の重付け値の調整は火災警
報装置内のすべての火災感知器について行われる。
うに信号線の重付け値を１本づつ調整する動作がとられ
る。そして、記憶領域ＲＡＭ１３内の各火災感知器用領
域に格納されている重付け値は、これら調整された新た
な重付け値でもって更新され、初期火災の監視動作で用
いられる。このような信号線の重付け値の調整は火災警
報装置内のすべての火災感知器について行われる。
【００２４】図３に概念的に示したネット構造に対する
図２のテーブルの教育、すなわち重付け値の調整が終了
すると、実際の初期火災監視時には後述するネット計算
プログラムにより入力値をネット構造に与え、上記式１
〜式４を用いて出力層から得られる値を計算により求
め、その計算値を基準値と比較することにより初期火災
判別が行われる。
図２のテーブルの教育、すなわち重付け値の調整が終了
すると、実際の初期火災監視時には後述するネット計算
プログラムにより入力値をネット構造に与え、上記式１
〜式４を用いて出力層から得られる値を計算により求
め、その計算値を基準値と比較することにより初期火災
判別が行われる。
【００２５】以下、本発明の一実施例の動作を説明す
る。図４において、まず、図１に示されるＮ個の各火災
感知器ごとに、１番の火災感知器から順番にネット構造
作成プログラムが実行される。ｎ番火災感知器（ｎ＝１
〜Ｎ）におけるネット情報作成プログラムの動作につい
て説明すると、まず、図２で説明した定義テーブルの上
段のニオイの現在値および差分値ならびに煙の現在値お
よび差分値とその下段の火災確度とが学習データ入力用
キー装置ＫＹから教師用入力または学習用入力として与
えられる（ステップ４０４）。定義テーブルは、火災感
知器ごとに設置環境や、火災感知器自体の個々の特性が
異なるため、各火災感知器ごとに用意されるが、もし環
境条件や特性条件が同じであれば同一の定義テーブルが
使用できることはもちろんであり、定義テーブルの火災
状態のパターンおよび非火災要因のパターンを十分用意
していれば、すべての火災感知器に共通に使用できる。
る。図４において、まず、図１に示されるＮ個の各火災
感知器ごとに、１番の火災感知器から順番にネット構造
作成プログラムが実行される。ｎ番火災感知器（ｎ＝１
〜Ｎ）におけるネット情報作成プログラムの動作につい
て説明すると、まず、図２で説明した定義テーブルの上
段のニオイの現在値および差分値ならびに煙の現在値お
よび差分値とその下段の火災確度とが学習データ入力用
キー装置ＫＹから教師用入力または学習用入力として与
えられる（ステップ４０４）。定義テーブルは、火災感
知器ごとに設置環境や、火災感知器自体の個々の特性が
異なるため、各火災感知器ごとに用意されるが、もし環
境条件や特性条件が同じであれば同一の定義テーブルが
使用できることはもちろんであり、定義テーブルの火災
状態のパターンおよび非火災要因のパターンを十分用意
していれば、すべての火災感知器に共通に使用できる。
【００２６】ｎ番火災感知器用の定義テーブルの内容が
キー装置ＫＹから定義テーブルの記憶領域ＲＡＭ１２内
の当該ｎ番火災感知器用領域に格納されてしまうと（ス
テップ４０３のＹＥＳ）、図６に示されるネット構造作
成プログラム６００の実行に移行する。
キー装置ＫＹから定義テーブルの記憶領域ＲＡＭ１２内
の当該ｎ番火災感知器用領域に格納されてしまうと（ス
テップ４０３のＹＥＳ）、図６に示されるネット構造作
成プログラム６００の実行に移行する。
【００２７】ネット構造作成プログラム６００において
は、最初に、記憶領域ＲＡＭ１３の当該ｎ番火災感知器
用領域に格納されている図３で説明した入力層−中間層
間の１６本、ならびに中間層−出力層間の４本の合計２
０本の信号線の重付け値ｗｉｊ、ｖｉｋが、ある値に一
定に設定される（ステップ６０１）。次に、一定に設定
された重付け値に基づいて上記式１〜式６に従って、図
２の定義テーブルのＭ通りの組合せ（Ｍ＝６）すべてに
ついての実際の出力ＯＴ１と教師出力Ｔとの誤差の二乗
の合計値（式６のＥ）を求め、それをＥ０とする（ステ
ップ６０２）。
は、最初に、記憶領域ＲＡＭ１３の当該ｎ番火災感知器
用領域に格納されている図３で説明した入力層−中間層
間の１６本、ならびに中間層−出力層間の４本の合計２
０本の信号線の重付け値ｗｉｊ、ｖｉｋが、ある値に一
定に設定される（ステップ６０１）。次に、一定に設定
された重付け値に基づいて上記式１〜式６に従って、図
２の定義テーブルのＭ通りの組合せ（Ｍ＝６）すべてに
ついての実際の出力ＯＴ１と教師出力Ｔとの誤差の二乗
の合計値（式６のＥ）を求め、それをＥ０とする（ステ
ップ６０２）。
【００２８】次に、同じ定義テーブルの入力を与えたと
きに該誤差の合計値Ｅ０が最小となるように、まず、中
間層と出力層との間の重付け値を信号線１本ごとに調整
する動作が採られる（ステップ６０３のＮＯ）。中間層
と出力層との間の重付け値のみの調整なので、上記式１
および式２までの値には変化はない。まず最初の１本の
信号線の重付け値ｖ１１を重付け値ｖ１１＋Ｓに変化さ
せて（ステップ６０４）、式３〜式６の同様の計算を行
い、式６により求められる最終的な誤差の合計値ＥをＥ
ｓとする（ステップ６０５）。そしてそのＥｓを重付け
値を変える前の誤差の合計値Ｅ０と比較する（ステップ
６０６）。
きに該誤差の合計値Ｅ０が最小となるように、まず、中
間層と出力層との間の重付け値を信号線１本ごとに調整
する動作が採られる（ステップ６０３のＮＯ）。中間層
と出力層との間の重付け値のみの調整なので、上記式１
および式２までの値には変化はない。まず最初の１本の
信号線の重付け値ｖ１１を重付け値ｖ１１＋Ｓに変化さ
せて（ステップ６０４）、式３〜式６の同様の計算を行
い、式６により求められる最終的な誤差の合計値ＥをＥ
ｓとする（ステップ６０５）。そしてそのＥｓを重付け
値を変える前の誤差の合計値Ｅ０と比較する（ステップ
６０６）。
【００２９】もし、Ｅｓ≦Ｅ０ならば（ステップ６０６
のＮＯ）、該Ｅｓを新たなＥ０として設定するとともに
（ステップ６０９）、変更された重付け値ｖ１１＋Ｓを
作業用領域の適当な位置に格納しておく。
のＮＯ）、該Ｅｓを新たなＥ０として設定するとともに
（ステップ６０９）、変更された重付け値ｖ１１＋Ｓを
作業用領域の適当な位置に格納しておく。
【００３０】また、もしＥｓ＞Ｅ０ならば（ステップ６
０６のＹＥＳ）、重付け値を変える方向が誤りであるた
め、元の重付け値ｖ１１を基準として反対側に重付け値
を変え、重付け値ｖ１１−Ｓ・βの値を用いて上記同様
に式３〜式６に基づいてＥｓを計算し（ステップ６０
７、６０８）、この計算されたＥｓの値を新たなＥ０と
して設定するとともに（ステップ６０９）、変更された
重付け値ｖ１１−Ｓ・βを作業用領域の適当な位置に格
納しておく。ここに、βは｜Ｅｓ−Ｅ０｜に比例した係
数である。
０６のＹＥＳ）、重付け値を変える方向が誤りであるた
め、元の重付け値ｖ１１を基準として反対側に重付け値
を変え、重付け値ｖ１１−Ｓ・βの値を用いて上記同様
に式３〜式６に基づいてＥｓを計算し（ステップ６０
７、６０８）、この計算されたＥｓの値を新たなＥ０と
して設定するとともに（ステップ６０９）、変更された
重付け値ｖ１１−Ｓ・βを作業用領域の適当な位置に格
納しておく。ここに、βは｜Ｅｓ−Ｅ０｜に比例した係
数である。
【００３１】ステップ６０４〜６０９で、重付け値ｖ１
１についての変更調整が終了すると、次に、残りの信号
線の重付け値ｖ２１〜ｖ４１についての変更調整が同様
の手順で順次行われていく。このようにして、中間層−
出力層間のすべての信号線の重付け値ｖｊｋが調整され
てしまうと（ステップ６０３のＹＥＳ）、次に、入力層
−中間層間の信号線の重付け値ｗｉｊについてもステッ
プ６１０〜６１６で、今度は式１〜式６すべてに基づい
て同様に誤差を少なくするように調整が行われていく。
１についての変更調整が終了すると、次に、残りの信号
線の重付け値ｖ２１〜ｖ４１についての変更調整が同様
の手順で順次行われていく。このようにして、中間層−
出力層間のすべての信号線の重付け値ｖｊｋが調整され
てしまうと（ステップ６０３のＹＥＳ）、次に、入力層
−中間層間の信号線の重付け値ｗｉｊについてもステッ
プ６１０〜６１６で、今度は式１〜式６すべてに基づい
て同様に誤差を少なくするように調整が行われていく。
【００３２】すべての信号線の重付け値ｗｉｊ、ｖｊｋ
が調整されてしまうと（ステップ６１０のＹＥＳ）、こ
のようにして小さくされてきたＥ０が所定の許容値Ｃと
比較され、もしこの許容値Ｃより未だ大きいならば（ス
テップ６１７のＮＯ）、さらに誤差を少なくするために
ステップ６０３に戻り、ステップ６０４〜６０９での中
間層−出力層間の重付け値ｖｊｋの調整からの上記過程
が再び繰り返される。繰り返し調整を行いＥ０が所定の
許容値Ｃ以下となると（ステップ６１７のＹＥＳ）、図
４のステップ４０６に行き、変更調整された２０本の信
号線の各重付け値ｗｉｊ、ｖｊｋは、記憶領域ＲＡＭ１
３内の当該ｎ番火災感知器用領域の対応アドレスにそれ
ぞれ格納される。
が調整されてしまうと（ステップ６１０のＹＥＳ）、こ
のようにして小さくされてきたＥ０が所定の許容値Ｃと
比較され、もしこの許容値Ｃより未だ大きいならば（ス
テップ６１７のＮＯ）、さらに誤差を少なくするために
ステップ６０３に戻り、ステップ６０４〜６０９での中
間層−出力層間の重付け値ｖｊｋの調整からの上記過程
が再び繰り返される。繰り返し調整を行いＥ０が所定の
許容値Ｃ以下となると（ステップ６１７のＹＥＳ）、図
４のステップ４０６に行き、変更調整された２０本の信
号線の各重付け値ｗｉｊ、ｖｊｋは、記憶領域ＲＡＭ１
３内の当該ｎ番火災感知器用領域の対応アドレスにそれ
ぞれ格納される。
【００３３】以上の動作において、Ｓ、α、β、Ｃ等の
値は各種定数テーブルの記憶領域ＲＯＭ１２に格納され
ている。
値は各種定数テーブルの記憶領域ＲＯＭ１２に格納され
ている。
【００３４】なお、Ｅｓの最終的な誤差は、０とはなら
ないので、適当なところで信号線の重付け値の調整は打
ち切られることとなるが、ステップ６１７に示すように
所定の許容値Ｃ以下となったときに調整を終了するよう
にする他、重付け値の調整回数を予め定めておいて、そ
の回数に達したときに自動的に打ち切るようにしてもよ
い。
ないので、適当なところで信号線の重付け値の調整は打
ち切られることとなるが、ステップ６１７に示すように
所定の許容値Ｃ以下となったときに調整を終了するよう
にする他、重付け値の調整回数を予め定めておいて、そ
の回数に達したときに自動的に打ち切るようにしてもよ
い。
【００３５】図８はステップ６０３〜６１６の調整を繰
り返して図３のネット構造を作成し、このようにして作
成された該ネット構造に対して火災情報を入力した際に
得られる火災確度の一例を示している。各パターンＡ〜
Ｆは図２の定義テーブルのパターンＡ〜Ｆと同一であ
り、その下段には出力される火災確度ＯＴ１が示されて
いる。このように、４つの火災情報を６つのパターンと
して定義することで、火災情報に組合せのパターンが存
在しなくても最適な火災確度を得ることが可能になる。
なお、図９は、図８の結果を得たときの各重付け値を示
す。
り返して図３のネット構造を作成し、このようにして作
成された該ネット構造に対して火災情報を入力した際に
得られる火災確度の一例を示している。各パターンＡ〜
Ｆは図２の定義テーブルのパターンＡ〜Ｆと同一であ
り、その下段には出力される火災確度ＯＴ１が示されて
いる。このように、４つの火災情報を６つのパターンと
して定義することで、火災情報に組合せのパターンが存
在しなくても最適な火災確度を得ることが可能になる。
なお、図９は、図８の結果を得たときの各重付け値を示
す。
【００３６】本実施例では、ネット構造への入力数は４
つ、出力数は１つの場合を示したが、初期火災の検知に
対応したニオイセンサおよび高感度の煙センサに係わる
入力数を増減したり、得る情報を区別して出力数を増や
したりすることも可能であり、例えば、入力としては、
各センサの検出レベルの所定時間の積分値、特性の異な
る同種のセンサ等、出力としては、タバコ等の非火災の
確率や危険度等が利用できる。また、直接初期火災に基
づく物理量の情報でなく、間接的データとして、監視区
域の面積や天井の高さ、換気の有無、人の有無等を入力
としてもよい。
つ、出力数は１つの場合を示したが、初期火災の検知に
対応したニオイセンサおよび高感度の煙センサに係わる
入力数を増減したり、得る情報を区別して出力数を増や
したりすることも可能であり、例えば、入力としては、
各センサの検出レベルの所定時間の積分値、特性の異な
る同種のセンサ等、出力としては、タバコ等の非火災の
確率や危険度等が利用できる。また、直接初期火災に基
づく物理量の情報でなく、間接的データとして、監視区
域の面積や天井の高さ、換気の有無、人の有無等を入力
としてもよい。
【００３７】このようにして、ネット構造の各信号の重
付け値の調整がＮ個のすべての火災感知器について行わ
れ（ステップ４０７のＹＥＳ）、再学習の必要性がない
と判定されれば（ステップ４０８のＮＯ）、次に、図５
のフローチャートに示すように、１番の火災感知器から
順番に火災監視の動作が行われていく。
付け値の調整がＮ個のすべての火災感知器について行わ
れ（ステップ４０７のＹＥＳ）、再学習の必要性がない
と判定されれば（ステップ４０８のＮＯ）、次に、図５
のフローチャートに示すように、１番の火災感知器から
順番に火災監視の動作が行われていく。
【００３８】ｎ番火災感知器ＤＥｎに対する初期火災監
視動作について説明すると、火災感知器ＤＥｎは、イン
ターフェース２３を介して信号送受信部ＴＲＸ２により
火災受信機ＲＥから送出されたデータ返送命令（ステッ
プ４１１）を受信すると、記憶領域ＲＯＭ２１に格納さ
れているプログラムに基づき、ニオイセンサＮＳおよび
煙センサＳＳでそれぞれ別個の電圧等による検出レベル
をインターフェースＩＦ２１、ＩＦ２２を介して取り込
み、それぞれ記憶領域ＲＯＭ２３、ＲＯＭ２４のデータ
に基づいて基準化された火災情報としてのニオイの現在
値と差分値、煙の現在値と差分値に記憶領域ＲＯＭ２２
に設定されている自己のアドレスを付与して、インター
フェース２３を介して信号送受信部ＴＲＸ２により火災
受信機ＲＥへ返送する。
視動作について説明すると、火災感知器ＤＥｎは、イン
ターフェース２３を介して信号送受信部ＴＲＸ２により
火災受信機ＲＥから送出されたデータ返送命令（ステッ
プ４１１）を受信すると、記憶領域ＲＯＭ２１に格納さ
れているプログラムに基づき、ニオイセンサＮＳおよび
煙センサＳＳでそれぞれ別個の電圧等による検出レベル
をインターフェースＩＦ２１、ＩＦ２２を介して取り込
み、それぞれ記憶領域ＲＯＭ２３、ＲＯＭ２４のデータ
に基づいて基準化された火災情報としてのニオイの現在
値と差分値、煙の現在値と差分値に記憶領域ＲＯＭ２２
に設定されている自己のアドレスを付与して、インター
フェース２３を介して信号送受信部ＴＲＸ２により火災
受信機ＲＥへ返送する。
【００３９】火災受信機ＲＥは、ｎ番火災感知器から火
災情報の返送があれば（ステップ４１２のＹＥＳ）、そ
の火災情報を作業用の記憶領域ＲＡＭ１１に格納する
（ステップ４１３）。そして、図７に示されるネット構
造計算プログラム７００が実行される。
災情報の返送があれば（ステップ４１２のＹＥＳ）、そ
の火災情報を作業用の記憶領域ＲＡＭ１１に格納する
（ステップ４１３）。そして、図７に示されるネット構
造計算プログラム７００が実行される。
【００４０】ネット構造計算プログラム７００におい
て、上記の式１に従ってＮＥＴ１（ｊ）を計算して（ス
テップ７０３）、それを上記の式２に従ってＩＭｊの値
に変換する（ステップ７０４）。ＩＭ１からＩＭ４まで
のすべての値が決定されると（ステップ７０５のＹＥ
Ｓ）、次にそれらＩＭｊの値を用いて上記の式３に従っ
てＮＥＴ２（ｋ）を計算し（ステップ７０８）、それを
式４に従ってＯＴｋの値に変換する（ステップ７０
９）。ＯＴｋすなわちＯＴ１の値は、火災確度を表すこ
とになる。
て、上記の式１に従ってＮＥＴ１（ｊ）を計算して（ス
テップ７０３）、それを上記の式２に従ってＩＭｊの値
に変換する（ステップ７０４）。ＩＭ１からＩＭ４まで
のすべての値が決定されると（ステップ７０５のＹＥ
Ｓ）、次にそれらＩＭｊの値を用いて上記の式３に従っ
てＮＥＴ２（ｋ）を計算し（ステップ７０８）、それを
式４に従ってＯＴｋの値に変換する（ステップ７０
９）。ＯＴｋすなわちＯＴ１の値は、火災確度を表すこ
とになる。
【００４１】そして、ＯＴ１の値がそのまま火災確度と
して表示されるとともに（ステップ４１６）、そのＯＴ
１の値は、記憶領域ＲＯＭ１２から読み出された火災確
度の基準値Ａと比較され（ステップ４１７）、ＯＴ１≧
Ａであれば火災表示が行われる（ステップ４１８）。こ
のフローチャート上には示さなかったが、火災確度の基
準値Ａと同様に予備警報を行うための基準値が上記基準
値Ａより小さい値に設定され、予備警報の判別が行われ
ている。さらに、予備警報判別は、２段階に行われ、火
災状態には遠い位置を第１予備警報、火災状態に近い位
置を第２予備警報としている。このように、通常の火災
検出に比べて初期火災検出は、確実な判別とするには困
難と考えられる。従って、初期火災が発生している可能
性があるとされる場合には、監視員等の人が判別するこ
とが確実である。
して表示されるとともに（ステップ４１６）、そのＯＴ
１の値は、記憶領域ＲＯＭ１２から読み出された火災確
度の基準値Ａと比較され（ステップ４１７）、ＯＴ１≧
Ａであれば火災表示が行われる（ステップ４１８）。こ
のフローチャート上には示さなかったが、火災確度の基
準値Ａと同様に予備警報を行うための基準値が上記基準
値Ａより小さい値に設定され、予備警報の判別が行われ
ている。さらに、予備警報判別は、２段階に行われ、火
災状態には遠い位置を第１予備警報、火災状態に近い位
置を第２予備警報としている。このように、通常の火災
検出に比べて初期火災検出は、確実な判別とするには困
難と考えられる。従って、初期火災が発生している可能
性があるとされる場合には、監視員等の人が判別するこ
とが確実である。
【００４２】以上でｎ番火災感知器に対する初期火災監
視動作は終了し、次の火災感知器について同様の初期火
災監視動作が行われていく。
視動作は終了し、次の火災感知器について同様の初期火
災監視動作が行われていく。
【００４３】なお、上記実施例では、定義テーブルの記
憶領域ＲＡＭ１２に人為的にデータを入力し、該データ
に基づいてネット構造作成プログラムにより重付け値を
記憶領域ＲＡＭ１３に格納するようにしたものを示した
が、工場等での生産段階において、ネット構造作成プロ
グラムを用いて重付け値を求めてＥＥＰＲＯＭ等のＲＯ
Ｍに格納させて、このＲＯＭの内容を読み出して用いる
ようにすることも可能である。
憶領域ＲＡＭ１２に人為的にデータを入力し、該データ
に基づいてネット構造作成プログラムにより重付け値を
記憶領域ＲＡＭ１３に格納するようにしたものを示した
が、工場等での生産段階において、ネット構造作成プロ
グラムを用いて重付け値を求めてＥＥＰＲＯＭ等のＲＯ
Ｍに格納させて、このＲＯＭの内容を読み出して用いる
ようにすることも可能である。
【００４４】また、上記実施例のアナログ式の火災報知
設備に代わって、各火災感知器側で火災判別を行い、そ
の結果だけを火災受信機や中継器等の受信手段に送出す
るオン／オフ式の火災報知設備にも適用可能なものであ
って、その場合には、図１の火災受信機ＲＥ側に示され
たＲＯＭ１１、ＲＯＭ１２を各火災感知器ＤＥｎ側に移
設するとともに、ＲＡＭ１２、ＲＡＭ１３については、
移設してもいいが、それらの代わりに、工場等での生産
段階において重付け値が格納されたＲＯＭを各火災感知
器に設けるようにするのが有利である。
設備に代わって、各火災感知器側で火災判別を行い、そ
の結果だけを火災受信機や中継器等の受信手段に送出す
るオン／オフ式の火災報知設備にも適用可能なものであ
って、その場合には、図１の火災受信機ＲＥ側に示され
たＲＯＭ１１、ＲＯＭ１２を各火災感知器ＤＥｎ側に移
設するとともに、ＲＡＭ１２、ＲＡＭ１３については、
移設してもいいが、それらの代わりに、工場等での生産
段階において重付け値が格納されたＲＯＭを各火災感知
器に設けるようにするのが有利である。
【００４５】
【発明の効果】以上のように、本発明では、火災の初期
状態で応答が得られるニオイセンサおよび高感度の煙セ
ンサを使用して信号処理網（ニューラルネット）に基づ
いて火災を検出しているので、煙センサに対するタバコ
や湯気等、ニオイセンサに対するコーヒーの香り等の非
火災要因を明確に排除した初期火災の検出が可能であ
る。この信号処理網は、学習により精度が向上するの
で、予想外の非火災要因に基づく当初の定義テーブルの
不具合を修正することも容易である。
状態で応答が得られるニオイセンサおよび高感度の煙セ
ンサを使用して信号処理網（ニューラルネット）に基づ
いて火災を検出しているので、煙センサに対するタバコ
や湯気等、ニオイセンサに対するコーヒーの香り等の非
火災要因を明確に排除した初期火災の検出が可能であ
る。この信号処理網は、学習により精度が向上するの
で、予想外の非火災要因に基づく当初の定義テーブルの
不具合を修正することも容易である。
【図１】この発明の一実施例に係る初期火災検出装置を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図２】実施例で用いられた定義テーブルを示す図であ
る。
る。
【図３】実施例で用いられた信号処理網を概念的に示す
図である。
図である。
【図４】実施例の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施例の動作を示すフローチャートである。
【図６】実施例におけるネット構造作成プログラムを示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図７】実施例におけるネット構造計算プログラムを示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図８】実施例のネット構造で得られた火災確度を示す
図である。
図である。
【図９】図８の結果を得たときに用いられた各重付け値
を示す図である。
を示す図である。
ＲＥ 火災受信機 ＤＥ1 〜ＤＥN 火災感知器 ＲＯＭ１１ プログラムの記憶領域 ＲＡＭ１２ 定義テーブルの記憶領域 ＲＡＭ１３ 重付け値の記憶領域 ＫＹ テンキー ＮＳ ニオイセンサ ＳＳ 煙センサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G08B 17/10 - 17/02 G01N 27/00
Claims (1)
- 【請求項１】 高感度煙センサ及びニオイセンサからな
る火災検出手段と、 前記火災検出手段から出力される出力値を信号処理して
煙センサ及びニオイセンサのそれぞれの現在の検出レベ
ルを示す値及びそれらの検出レベルの増減を示す値の４
つの火災情報を得る入力手段と、 それらの火災情報が入力されるときにその火災情報に対
して得られるべき火災確度を定義したテーブルに基づい
て火災確度が出力されるように重付けされた処理情報に
基づく信号処理網と、 その信号処理網から出力される火災確度に基づいて火災
状態を判別する火災判別手段とを備えたことを特徴とす
る初期火災検出装置。
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