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图3中三层反向神经网络模型随着训练次数的增加训练误差呈明显的收敛趋势，而且训练速度快，经过20余次训练即可完成。
然后对训练后的神经网络模型进行验证。分别选取无火测试样本10组、阴燃测试样本20组和有火测试样本20组，经过测试，全部符合预期结果。

3 系统实现
3．1 ZigBee无线传感网络设计
ZigBee无线传感网络主要由MC13192及辅助电路构成。MC13192是Freescale公司推出的符合ZigBee标准的射频芯片，其工作频率是2．405～2．480GHz，该频带划分为16个信道，每个信道占用5 MHz的带宽；采用直接序列扩频方式，数据传输速率为250 Kb／s。芯片采用可编程功率输出模式，发送功率为0～4 dBm，接收灵敏度可以达到-92 dBm，传输距离30～70 m。
为满足低功耗要求，MC13192除接收、发送和空闲三种工作状态外，低功耗运行模式还有：
(1)掉电模式，芯片电流小于1μA；
(2)睡眠模式，芯片电流在3μA左右；
(3)休眠模式，芯片电流约为35μA。从而有利于降低MCU处理功率和缩短执行周期。
3．2 预处理单元
预处理单元首先承担来自多传感器阵列的初级信息处理，主要由MC9S08GT60A8位单片机、ZigBee无线传感模块MC1319、传感器接口和电源电路组成。微控制器MC9S08GT60A通过传感器接口电路定期采集来自各类传感器的数据，并负责把模拟数据进行A／D转换，然后对数据进行清洗等初级处理，之后把数据经过ZigBee无线网络送至信息融合处理单元进行进一步处理，并且在出现ZigBee网络中断等异常情况下，承担起应急控制的任务。
预处理单元采用电池供电模式，因此功耗是单元设计必须考虑的问题。MC9S08GT60A是Freescale公司生产的一款低成本、高性能的HCS08系列8位微控制器单元(MCU)。该系列的所有MCU均采用增强型HCS08内核，并提供多种模块、内存大小、类型和封装形式，内带64 KB的FLASH和4 KB的RAM。当预处理单元数据接收、处理和发送结束后，MC9S08GT60A立即关闭射频收发器，然后迅速进入休眠模式，以最大限度节约电能。
3．3 信息融合处理单元设计
信息融合处理单元是整个火灾预警系统的核心单元。主要由微处理器MCF52233，ZigBee收发模块MC13192，RS 232串口收发电路、RJ45 网络接口电路、GSM短信模块、声光报警模块及电源模块组成。其原理图如图4所示。

其中，微处理器MCF52233是信息融合处理单元核心器件，承担所有传感数据的接收、融合判断、远程数据分发和各种输出控制等功能。 MCF52233是Freescale公司基于Coldfire核的32位微控制器，主要性能特点适合本系统的设计需求，其主要功能模块包括8 KB SRAM、直接内存存取控制器DMAC、中断控制器ITC、可编程定时器计数器Programmable Timer、脉宽调制电路PWM、串行接口电路SIO、MD转换器等。还包含高速的晶振电路0SC3、锁相环(PLL)、低速晶振电路和一个实时时钟；串行接口电路则用于系统的配置及现场调试；RJ45网络接口电路主要包括H1102滤波器和RJ45接口，完成监控信息的网络分发及远程监控和系统参数配置；报警功能包含GSM短信及现场声光报警方式，以适应现场值班及无人值守两种情况。

4 结语
基于反向传播神经网络的无线火灾预警系统发挥多传感器信息资源的优势，通过对这些传感器在空间或时间上的冗余或互补信息依据人工神经网络算法进行融合，以获得对被测对象更为准确检测和一致性描述，提高了火灾预警系统的可靠性，使得该模型的监测结果比单一传感器所构成的火灾监测系统具有明显的优越性能。

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关键词： 预警 系统 火灾 无线 传播 神经网络 基于