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Die
vorliegende Erfindung betrifft das Erkennen zeitlicher Schwankungen
der Temperaturen von Flammen.
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Die
Strömung
eines Fluids mit Temperaturgradienten kann auf verschiedene Arten
gemessen werden, beispielsweise mit Thermosonden, die in dem Fluid
platziert werden. Derartige invasive Verfahren können die Fluidströmung selbst
stören
und schwierig zu implementieren sein, wenn auf das Fluid nur schlecht
zuzugreifen ist oder es ein großes
Volumen ausfüllt.
Daher sind Fernerfassungsverfahren, bei denen das Fluid auf einem
Detektorfeld abgebildet wird, vorteilhaft, es ist dann jedoch notwendig, Verfahren
zu ersinnen, um die Massentemperatur des Fluids von Schwankungen
der Emissivität
oder des Hintergrundes zu unterscheiden.
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Eine
wichtige Klasse der Fluidströme
sind diejenigen, die in Flammen ablaufen. Es ist bekannt, dass Verbrennungsprodukte
im Inneren und oberhalb der Umhüllung
einer Flamme, wie beispielsweise Kohlendioxid und Wasser, eine kennzeichnende Infrarotstrahlung
abstrahlen. Es ist darüber
hinaus bekannt, dass diese Strahlung zeitlich nicht konstant ist,
sondern schwankt (flackert), wodurch sich Frequenzkomponenten im
Wesentlichen zwischen 1 Hz und 20 Hz ergeben. Bekannte Infrarot-Detektoren isolieren
diese Wellenlängen
mit Hilfe eines geeigneten Spektralfilters oder nutzen eine elektronische
Signalverarbeitung der Detektorausgabe, um dieses Flackern" festzustellen. In
einigen Fällen
werden zusätzliche
Sensoren bei unterschiedlichen Wellenlängen genutzt, um dadurch zwischen
Flammen und anderen Quellen von Infrarotstrahlung wie beispielsweise
der Sonne, Beleuchtungseinrichtungen oder heißen Maschinen wie beispielsweise
Schweißgeräten zu unterscheiden.
Instrumente dieser Art funktionieren gut, können jedoch keine Richtungs-
oder räumlichen
Informationen bereitstellen, da sie aus Einzelelement-Detektoren
bestehen, die einen breiten Blickwinkel abdecken, jedoch keine Bildgebungsoptik
besitzen. Optische Beschränkungen
können
darüber
hinaus erhebliche Kosten verursachen.
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Gelegentlich
sind räumliche
Informationen von großer
Wichtigkeit: wenn es beispielsweise notwendig wäre, zwei Flammen zu überwachen,
von denen eine erwünscht
und die andere unerwünscht
ist und die einander räumlich
sehr nahe sind, oder wenn der Standort der Flamme innerhalb eines
geschützten
Bereiches erforderlich wäre,
um selektiv Gegenmaßnahmen
ergreifen zu können.
Räumliche
Daten über
die Flamme selbst und ihre Umgebung ermöglichen eine größere Sicherheit
des Erkennens und eine geringere Fehlalarmrate. In Fällen wie
diesen kann ein Feld von Detektoren im Zusammenhang mit einem Spiegel
oder einer Infrarot sendenden Linse genutzt werden, um diese Szene
auf das Feld abzubilden. Das abgeleitete Bild kann beispielsweise durch
ein Computersystem analysiert oder von einer Person überwacht
werden. Diese Instrumente können
erheblich mehr Informationen über
die beobachtete Szene bereitstellen, es ist insbesondere möglich, eine
Struktur innerhalb der Flamme selbst zu unterscheiden.
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Das
Patent
DE-A-41 42 419 offenbart
einen Feuerdetektor, der ein Sensorsystem nutzt, das einen Infrarot-Detektor
und einen Ultraviolett-Detektor umfasst. Hier wird eine Kreuzkorrelationsfunktion zwischen
Signalen von einem der Detektoren zu unterschiedlichen Zeitpunkten überwacht,
um zu bestimmen, ob eine Flamme vorhanden ist oder nicht. Räumliche
Eigenschaften der Flamme werden nicht berücksichtigt.
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Das
Patent
GB-A-2251684 offenbart
ein Verfahren zum Erkennen von Flammen durch Bildgebung, das ein
zweidimensionales Feld nutzt. Hier wird eine Abfolge von Bildern
untersucht und für
jedes Pixel werden die durchschnittliche Intensität über die
Bilder hinweg sowie eine Kreuzungsfrequenz auf Basis von Intensitätsschwankungen
innerhalb jedes Pixels berechnet. Diese werden genutzt, um das Vorhandensein
oder Nichtvorhandensein einer Flamme zu bestimmen.
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Die
vorliegende Erfindung wurde mit dem Ziel erdacht, Flammen von anderen
heißen
Objekten, die Infrarotstrahlung aussenden, akkurat zu unterscheiden.
Die Erfindung beruht auf der Entdeckung, dass Flammen (selbst stetige
Flammen, die nicht „flackern") deutliche zeitliche
Temperaturschwankungen zeigen, die mit der Einführung feldbasierter Detektoren
identifiziert werden können.
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Somit
betrifft die vorliegende Erfindung ein Verfahren zum Bestimmen des
Vorhandenseins einer Flamme in einer überwachten Szene, umfassend:
- (a) Erzeugen eines Bildes der Szene auf einem zweidimensionalen
Feld von thermischen Detektorelementen, wobei jedes Element das
Bild von einem anderen Teil der Szene be trachtet;
- (b) Detektieren von thermischer Emission aus der durch Elemente
des Feldes empfangenen Szene;
- (c) Prüfen
von Signalen von den Detektorelementen und Identifizieren eines
Clusters von Detektorelementen, die Signale über einem vorgegebenen Schwellenwert
erzeugen;
- (d) Prüfen
der Beziehung zwischen der durch ein erstes Element in dem Cluster
zu einem bestimmten Zeitpunkt empfangenen thermischen Emission und
der durch ein zweites Element in dem Cluster zu einer späteren Zeit
empfangenen thermischen Emission unter Verwendung einer Kreuzkorelationsfunktion,
um dadurch zeitliche Temperaturschwankungen auf Grund von Turbulenzen zu
erkennen;
- (e) Wiederholen von Schritt (d) für eine Reihe von Zeitintervallen
zwischen einem Signal von dem ersten Element und einem Signal von
dem zweiten Element und für
alle angrenzenden Paare von Elementen in dem in Schritt (c) identifizierten Cluster;
- (f) Bestimmen des Höchstwertes
der Kreuzkorrelationsfunktion und des entsprechenden Zeitintervalls;
und
- (g) Feststellen, ob die Turbulenz für eine Flamme charakteristisch
ist, durch Vergleichen des Höchstwertes
der Kreuzkorelationsfunktion und des entsprechenden Zeitintervalls
mit jeweiligen Schwellenwerten.
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Es
wurde herausgefunden, dass ein heißer Bereich („hot spot") in einer Flamme
nach oben tendiert, sofern kein Durchzug vorhanden ist. Wenn jedoch
eine Flamme von seitlichen Luftströmen beeinflusst wird, können die
Turbulenzen eher seitwärts als
aufwärts
tendieren. Darüber
hinaus können
starke Turbulenzen, die in großen,
unkontrollierten Flammen auftreten können, darüber hinaus auch zu vermehrter
Korrelation in allen Richtungen führen.
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In
der bevorzugten Ausführungsform
der Erfindung wird die Beziehung zwischen Signalen von Elementpaaren
durch Berechnen der Kreuzkorrelationsfunktion C(T)
= Σ ix(ti)y(ti + T)für verschiedene
Werte von T untersucht, wobei i eine Ganzzahl ist, x(ti)
ist das von dem ersten Element zu der Zeit (t) empfangene Signal
und y(ti + T) ist das von dem zweiten Element
zu der Zeit (ti + T) empfangene Signal;
um dadurch einen Höchstwert
in der Beziehung zwischen c(T) und T zu bestimmen.
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Die
Signifikanz dieser mathematischen Beziehung wird im Folgenden ausführlicher
diskutiert. Der Höchstwert
von c(T) kann mit vorgegebenen Grenzen verglichen werden, ebenso
wie der Wert von T bei dem Höchstwert
von c(T) als weitere Schritte bei der korrekten Identifikation von
Flammen oder anderen bekannten Phänomenen.
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Das
Verfahren wie oben beschrieben wird am besten mit thermischen Infrarot-Feldern
mit geringer bis mittlerer Auflösung
verbunden. Typischerweise besitzt das Feld wenigstens 10 und nicht
mehr als 10.000 Elemente und vorzugsweise wenigstens 64 und nicht
mehr als 1.024 Elemente.
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Vorzugsweise
wird nur Strahlung mit Wellenlängen
länger
als 2 Mikrometer detektiert. Vorzugsweise beträgt die detektierte maximale
Wellenlängenstrahlung
15 Mikrometer.
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Die
Erfindung betrifft darüber
hinaus eine Vorrichtung gemäß Anspruch
9 zum Durchführen
des Verfahrens wie oben beschrieben.
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Eine
Ausführungsform
der Erfindung wird nun lediglich beispielhaft und in Bezug auf die
beigefügten
Zeichnungen beschrieben, in denen:
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1 eine
Serie von Graphen ist, die ein typisches Beispiel der zeitlichen
Schwankung der Amplituden der Signale x, y und der entsprechenden Werte
der Korrelationsfunktion c(T) darstellt;
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2 ist
ein Ablaufdiagramm eines Computeralgorithmus, der zum Durchführen eines
Verfahrens gemäß der Erfindung
geeignet ist;
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3 ist
ein Entscheidungsbaum für
einen Flammen-Detektor, der das Verfahren gemäß der Erfindung berücksichtigt;
und
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4 ist
ein schematisches Diagramm eines Systems, das in der Lage ist, das
Verfahren gemäß der Erfindung
durchzuführen.
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In
der bevorzugten Ausführungsform
der Erfindung wird ein Bild einer Flamme durch ein Feld passiver
Infrarot (PIR)-Detektoren ausgebildet, wobei bei Nichtvorhandensein
eines elektronischen Zerhackers oder anderer Einrichtungen zum Modifizieren
der Phase eingehender Strahlung Informationen nur über Bewegungen
in der Szene oder Änderungen der
Temperatur erhalten werden. Eine stationäre Szene erzeugt kein „Bild" als solches. Wie
allseits bekannt ist, verringern derartige Anordnungen im Gegensatz
zu thermischen Bildgebungsvorrichtungen die zu verarbeitende oder
von einer Person zu überwachende
Informationsmenge. Ein Beispiel für einen passiven Infrarot-Detektor
ist ein pyroelektrischer Detektor. Das bevorzugte Feld ist ein zweidimensionales
Feld von Detektorelementen, die in einer einzigen Vorrichtung vereinigt
sind, wobei jedes Element einen unterschiedlichen Bereich der Szene
betrachtet.
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Wie
oben erwähnt,
besteht ein Kennzeichen von Flammen darin, dass sie nicht völlig konstant sind,
sondern zeitliche Temperaturschwankungen auftreten, die aus thermischer
Konvektion und Diffusionsverteilung von einem Bereich der Flamme
zu einem anderen resultieren. Sobald eine derartige Flamme auf einen
Feld von Detektoren wie oben beschrieben abgebildet wird, manifestieren
sich diese zeitlichen Schwankungen in zeitlichen Schwankungen der
Ausgaben von einzelnen Detektorelementen.
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Wenn
die Flamme von einem sich ausbreitenden Feuer statt von einer mehr
oder weniger gleichmäßigen Flamme
eines Gasbrenners herrührt, entstehen
weitere zeitliche Schwankungen aus der Ausbreitung des Feuers selbst.
Das Verfahren dieser Erfindung kann diese Schwankungen nutzen, um
das Vorhandensein einer Flamme festzustellen und die Flamme, falls
gewünscht,
innerhalb der Szene zu lokalisieren. Hierfür werden Informationen aus
den Rohsignalen von den mehreren Elementen des Detektors extrahiert
und Korrelationen zwischen den Signalen gesucht.
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Korrelationsfunktionen
besitzen zahlreiche Anwendungen bei der Signalverarbeitung und zeigen allgemein
an, ob Prozesse an sich irgendeine statistische Regelmäßigkeit
besitzen oder ob es eine Beziehung zwischen scheinbar zufälligen Variablen
gibt.
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Die
Kreuzkorrelationsfunktion c(T) zwischen zwei Signalen x(t) und y(t)
wird definiert als ∫x(t)y(t
+ T)dt. Es wird angenommen, dass die Funktionen x(t) und y(t) die
Zeitreihendaten von Ausgaben von zwei getrennten Elementen eines
Feldes von Detektoren sind. Wenn die Detektoren in Intervallen abgetastet werden,
kann das Integral durch eine Zeitreihe angenähert werden, die durch die
Abtastrate c(T) = Σ ix(ti)y(ti + T)definiert wird, dies bedeutet,
dass die zwei Zeitreihen zusammen für unterschiedliche Werte einer
verzögerten
Zeit T multipliziert werden. Die Kreuzkorrelationsfunktion c(T)
wird null, wenn die beiden Zufallsprozesse, die x(t) und y(t) bewirken,
voneinander unabhängig
sind. (Wie weithin bekannt ist, kann die Korrelationsfunktion hinsichtlich
der Amplituden der Signale normalisiert werden.) Sind die zwei Prozesse nicht
voneinander unabhängig,
kann die Kreuzkorrelationsfunktion einen Scheitelpunkt um einen
Wert von T0 aufweisen, den wir die Verzögerung nennen werden.
Die Höhe
h der normalisierten Kreuzkorrelationsfunktion an diesem Punkt ist
ein Maß der
Stärke der
Korrelation. Beispiele von x(t), y(t) und c(T) für ein Paar Detektorelemente,
die eine Flamme betrachten, werden in 1 dargestellt.
Die Zeit t wird üblicherweise
periodisch inkrementiert, beispielsweise in einem Intervall von
1 Millisekunde.
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2 stellt
ein Ablaufdiagramm für
einen Computer-Algorithmus zum Bestimmen des möglichen Vorhandenseins einer
Flamme in dem Betrachtungsbereich eines Feldes von Detektoren dar.
In Schritt 1 werden Daten von einem Paar vertikal aneinander
angrenzender „aktiver" Pixel betrachtet,
das heißt,
Pixel, die Signale aufweisen, die oberhalb eines Schwellenwertes
liegen. In Schritt 2 wird die Kreuzkorrelationsfunktion
c(T) für
einen Bereich realistischer positiver und negativer Werte von T
berechnet.
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In
Schritt 3 versucht der Algorithmus, einen Höchstwert
zu finden, um dadurch T0 und h zu berechnen,
beispielsweise, indem er eine Parabel auf die Daten anlegt (dies
ist die einfachste polynomische Operation). In Schritt 4 wird
entschieden, ob die Parabel eine mögliche Flamme anzeigt. Besitzt
also die Parabel einen Mindestwert anstelle eines Höchstwertes
oder liegt der Höchstwert
außerhalb
eines spezifizierten Bereiches realistischer Werte, werden die Daten
verworfen und der Algorithmus setzt mit den Schritten 5 und 6 fort,
wobei Nul len ebenfalls in einen Speicher zur Durchschnittsberechnung
eingegeben werden, und das nächste
Pixelpaar wird beginnend mit Schritt 1 untersucht. Wenn
in Schritt 4 die Eigenschaften der Parabel die Möglichkeit
des Vorhandenseins einer Flamme anzeigen, werden sowohl der Wert
von h für
die Parabel als auch der Wert von T0 in
Schritt 7 in Speicher für
die Durchschnittsberechnung eingegeben, bevor ein anderes Pixelpaar
in Schritt 8 untersucht wird. In Schritt 9 werden Informationen über h und
T0 für
einen Vergleich mit Daten, die sich auf bekannte Typen von Flammen
beziehen, gespeichert. So ergibt beispielsweise eine gut definierte,
gleichmäßig brennende
Flamme in ruhigen Bedingungen einen großen Wert von h; eine schnelle,
vorgemischte Flamme aus einer Lötlampe ergibt
einen kurzen Wert für
T0, wogegen eine Flamme einer langsamen
Diffusion einer offenen Pfanne einen langen Wert für T0 ergibt.
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In
der Praxis laufen in einem vollständigen System mehrere Algorithmen
parallel oder nacheinander ab. Ein möglicher Entscheidungsbaum wird
in 3 dargestellt, um ein Beispiel für einen
Kontext zu demonstrieren, in dem die vorliegende Erfindung angewendet
werden kann, in diesem Fall ein Feueralarm. In Block 11 des
Entscheidungsbaumes aus 3 werden aktive" Cluster von Detektorelementen identifiziert,
das heißt,
diejenigen, die Signale über
einem vorgegebenen Schwellenwert erzeugen. Bei Block 12 werden
die relativen Positionen dieser Elemente in Bezug auf das Feld sowie
auf die Intensität der
entsprechenden Signale gespeichert. Bei den Blöcken 13, 14 und 15 erfolgen
Entscheidungen hinsichtlich der Art der Signale.
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Wenn
sich ein aktiver Cluster innerhalb der Szene in eine spezielle Richtung
bewegt, ist es wahrscheinlicher, dass dies auf ein Objekt wie beispielsweise
eine Person oder ein Tier hindeutet, und somit werden in dem Kontext
des Erkennens von Flammen Signale von diesem Cluster ignoriert,
wogegen diese Information jedoch in einem kombinierten Detektor für Flammen
und Eindringlinge hilfreich wäre.
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Wenn
die Signale periodisch mit derselben Periode schwanken, könnten sie
auf ein sich drehendes Objekt wie beispielsweise einen Ventilator
in der betrachteten Szene hindeuten, diese werden gleichermaßen ignoriert.
Periodische Schwankungen können
durch Berechnen der Autokorrelationsfunktionen detektiert werden,
die gegeben sind, wenn x = y ist; die Fouriertransformation hiervon
ergibt die Spektraldichtefunktion, die die vorhandenen Frequenzen
direkt darstellt.
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Darüber hinaus
werden in Schritt 15 die Signale von Clustern mit Signalen
von anderen Clustern als möglichen
Spiegelungen verglichen. So könnte beispielsweise
ein über
Wasser auftretendes Feuer eine Spiegelung auf dem Wasser erzeugen,
die dem ursprünglichen
Feuer ähneln
würde,
jedoch eine geringere Intensität
besäße. Signale
auf Grund von Spiegelungen werden in einem Einzelinstrument ignoriert,
können
jedoch von Wert sein, wenn eine Schnittstelle mit anderen Sensoren
erforderlich wäre.
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Anschließend wird
bei Block 16 der in Bezug auf 2 beschriebene
Algorithmus genutzt, um zu bestimmen, ob der Cluster flammenartige
räumlich-zeitliche
Eigenschaften aufweist. Hier ist ebenfalls die Berechnung von Autokorrelationskoeffizienten
nützlich.
Es können
mehrere Autokorrelationszeitpunkte von zufällig schwankender Höhe gefunden
werden. Wenn sich die Zeiträume
der Schwankungen innerhalb des Frequenzbereiches von 1 bis 20 Hz
befinden, kann dies von dem kennzeichnenden Flackern von Flammen
herrühren.
Hier sind Information von Einzelelementen ein sensiblerer Indikator
als ein Indikator, der durch ein Einzelelement, das die gesamte
Szene betrachtet, erhalten werden kann. Im Fall des Zutreffens werden
die Spektraleigenschaften der Signale auch in Schritt 17 untersucht,
um zu bestimmen, ob eine Flamme vorhanden ist. Dies kann beispielsweise
dadurch erfolgen, dass ein Filter über das Feld gelegt wird, das
die Emissionsbänder
der Gase Kohlenmonoxid und Kohlendioxid durchlässt, die für die meisten Feuer kennzeichnend
sind. Andere unabhängige
Detektoren, die in unterschiedlichen Spektralbereichen arbeiten,
können
ebenfalls genutzt werden, um gegen andere Infrarotstrahler wie beispielsweise
die Sonne, künstliche
Beleuchtung oder Elektroschweißgeräte abzugrenzen.
Im Fall des Zutreffens kann in Schritt 18 ein Alarm aktiviert
werden. Darüber
hinaus werden in Schritt 19 die entsprechenden Elementpositionen
gespeichert. Somit ist es ersichtlich, dass das Vorhandensein einer
Korrelation nicht das einzige Kriterium ist, das genutzt wird, um
festzustellen, ob eine Flamme vorhanden ist, sondern nur ein Schritt
in einem Entscheidungsfindungsprozess.
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Der
Entscheidungsbaum kann modifiziert werden, so dass die in jeder
Stufe erhaltenen Informationen alle zu der endgültigen Entscheidung beitragen,
statt dass in jeder Stufe nur eine einfache JA/NEIN-Entscheidung
gefällt
wird. Das System kann so konfiguriert sein, dass die verschiedenen Prüfungen parallel
und nicht, wie dargestellt, nacheinander ablaufen.
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In 4 wird
ein Sensorsystem dargestellt, das zum Durchführen der Erfindung geeignet
ist und einen integrierten Schaltkreis 21, der ein Feld
von Messfühlern
besitzt, die empfindlich auf Infrarotstrahlung sind, zusammen mit
einer Signalverarbeitung und einem adaptiven Entscheidungssystem
besitzt, um Informationen von einer beobachteten Szene zu extrahieren
und zu bewerten. Dieses System enthält darin ein Feld von 16 × 16 Messfühlern 24,
deren Ausgänge
abgetastet und an einen Verstärker 25,
einen Multiplexer 26 und einen Zwischenspeicher 23 ausgegeben
werden, um eine Zeitreihen-Spannungsdarstellung der beobachteten
Szene bereitzustellen. Die Spannungsabfolge wird durch einen Analog-Digital-Wandler (Analogue-to-Digital
Converter – ADC) 22 in
eine binäre
digitale Zeitserie umgewandelt. An dem Ausgang des Sensorsystems
wird daher eine Zeitsequenz digitaler Daten erzeugt, in der verschlüsselt Amplitude,
Frequenz und räumliche
Informationen über
die beobachtete Szene enthalten sind. So enthält der Datenstrom beispielsweise
in dem Fall, dass eine Flamme beobachtet wird, Informationen über die
Größenordnung
und die räumlich-zeitliche Verteilung
der Energie und ermöglicht das
Extrahieren der kennzeichnenden Informationen, sodass ein Erkennen
von Flammen auch beim Vorhandensein unkritischer falscher Quellen
oder von Fehlalarmquellen ermöglicht
wird.
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Ein
digitales Verarbeitungssystem 40 wird bereitgestellt, das
die digitalen Daten verarbeitet und daraus die Korrelationsfunktionen
und Entscheidungsgewichtungen aus den Daten extrahiert, um ein Erkennen
von Flammen zu ermöglichen.
Ein Block einer Kanalauswahllogik 27 ermöglicht es
dem System, zu bestimmen, welche Elemente, die Bereiche der Szene
darstellen, „heiße Bereiche" enthalten, und das
Signal von diesen Elementen ausführlicher
zu untersuchen. Das Beispielsystem berücksichtigt einen Signalvergleich
von zwei Elementen, obwohl dies im Prinzip durch das Extrahieren
von mehr Daten auf mehr Elemente ausgeweitet werden kann. Die Kanalauswahllogik 27 wählt zwei
Elemente als Datenquellen aus und speichert Daten aus diesen Elementen
in zwei Datenspeicher-Registerspeicher 28 und 32 über eine
Zeitdauer, die es ermöglicht, dass
256 Datenpunkte von jedem Element angesammelt werden können. Für die Zwecke
dieser Beschreibung werden 256 Datenpunkte berücksichtigt, in der Praxis können jedoch
sehr viel mehr Datenpunkte gespeichert werden. Im Prinzip sind die
optimalen Datengrößen Zweierpotenzen;
das heißt,
256, 512, 1024 und dergleichen, die Beschränkungen für die Auswahl liegen in der
Hardwaregröße und der zum
Speichern benötigten
Zeit. Standard-Hardwareprozesse für die Durchführung der
bekannten mathematischen Operation, die als schnelle Fouriertransformation
(Fast Fourier Transform – FFT)
bekannt ist, führt
anschließend
eine schnelle Fouriertransformation an den zwei Registerspeicher-Reihen
von Daten 28 und 32 durch, das Ergebnis wird in
den FFT-Registerspeichern 29 und 31 gespeichert.
An einer Reihe wird die mathematische Operation der komplexen Konjugation
durchgeführt,
um den Datensatz in dem FFT*-Registerspeicher 30 bereitzustellen.
Anschließend
werden die Operationen der Multiplikation bei 33 und der inversen
schnellen Fouriertransformation (FFT–1)
bei 34 durchgeführt
und die sich daraus ergebende Funktion, die Korrelationsfunktion
genannt wird, wird in einem Registerspeicher 35 gespeichert. Das
digitale Verarbeitungssystem 40 beherbergt alle Aspekte
der Zeitplanung des Systems sowie der Leistungsfähigkeit der erforderlichen
Algorithmen und mathematischen Operationen, die allesamt bekannte
Operationen sind, die von einem Prozessor durchgeführt werden
können,
der „digitaler
Signalprozessor" (DSP)
genannt wird. Dies ist ein spezifischer Prozessor, der leicht für diesen
Zweck genutzt werden kann und eine optimierte Architektur besitzt, die
als die „Harvard-Architektur" bekannt ist und
es ermöglicht,
dass diese Funktionen leicht verschlüsselt werden können. Die
Operationen bis zu diesem Punkt nutzen alle allseits bekannte Signalverarbeitungs-
und -manipulationsoperationen; die nächste Stufe beherbergt die
spezifischen Operationen, die für
dieses System spezifisch sind.
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Die
höchste
Größenordnung
der Korrelationsfunktion wird, wie bei Block 36 angezeigt,
durch mathematische Beobachtung der in dem Korrelationsfunktions-Registerspeicher 35 gespeicherten
Daten berechnet. Diese wird mit einem vorgegebenen Wert, der in
dem Registerspeicher 38 gespeichert ist, verglichen und
wenn der Wert größer ist
als der vorgegebene Wert, ist der erste Teil der positiven Bestimmungsberechnung
abgeschlossen. Anschließend
wird bei Block 37 der „Verzögerungsfaktor" T0 berechnet.
Diese Funktion bestimmt zusammen mit der höchsten Größenordnung, wie gut die Signale von
den zwei Quellen-Elementen korreliert sind. Der Verzögerungsfaktor
wird erneut durch eine mathematische Operation an dem Korrelationsfunktions-Registerspeicher 35 berechnet.
Ein hoher Verzögerungsfaktor
zusammen mit einer höchsten
Größenordnung,
die größer ist
als ein Schwellenwert, der von dem logischen Block 39 detektiert
wurde, zeigt ein positives Erkennen einer Flamme oder einen ähnlichen
physikalischen Prozess an, dies wird bei Block 30 signalisiert.
Die Operationen, die als Teil des Entscheidungssystems beschrieben
werden, beherbergen wissensbasierte Operationen und algorithmische Beurteilungen
des Datensatzes und werden adaptive oder lernende Routinen beherbergen,
um die Erkennungsalgorithmen auf Basis der Beobachtung zahlreicher
unterschiedlicher Szenen und Quellen zu verfeinern. Das Verschlüsseln des
Entscheidungssystems kann ein Teil eines DSP-Systems sein oder es kann
von einem gesonderten Prozessorsystem durchgeführt werden.