Einleitung
Dieser technische Artikel enthält die Beschreibung der Software sowie Datenaspekte des CN-0537-Rauch-Referenzdesigns, das gemäß den in UL 217, Ausgabe 8, angegebenen Spezifikationen entworfen und getestet wurde. Es dient zur Analyse von Untersuchungsbranddaten, die in den Rauchtestanlagen von Underwriters Laboratories und der Intertek Group plc erfasst wurden. Die Testanlagen und das Testverfahren entsprechen den UL 217-Spezifikationen für Rauchalarme in Wohnbereichen. Das Referenzdesign verwendet den integrierten optischen Sensor ADPD188BI (mit LED und Fotodiode) sowie eine optimierte Rauchkammer zum Erkennen und Messen von Rauchpartikeln mithilfe eines einzelnen kalibrierten Geräts. Wichtig: Das Referenzdesign beinhaltet auch einen nach UL 217 getesteten und geprüften Raucherkennungsalgorithmus zur Unterstützung der Kunden bei der Verkürzung ihrer Produktentwicklungszyklen und der schnelleren Bereitstellung ihrer Endproduktentwürfe. Die mit dem Arduino-Formfaktor kompatible Referenzdesignhardware mit dem CN-0537-Rauchmelder-Referenzdesign und der ADICUP3029-Mikrocontroller-Entwicklungsplatine wird in Abbildung 1 gezeigt.
Abbildung 1. Hardwarelösung für Rauchmelder-Referenzdesign.
ADPD188BI-Rauchsensor
Seit den 1970er Jahren sind Rauchmelder aus Geschäfts- und Wohnräumen zunehmend nicht mehr wegzudenken. Heute gibt es zwei grundlegende Typen von Rauchmeldern – den Ionisierungstyp, der radioaktives Material verwendet, um die Luft zu ionisieren und nach elektrischen Störungen zu suchen, und den fotoelektrischen Typ, der eine in einem bestimmten Winkel auf einen Fotodetektor gerichtete Lichtquelle verwendet und den Strom prüft, der durch die Reflexion des Lichtstrahls an in der Luft befindlichen Partikeln an der Fotodiode entsteht.
Obwohl eine aus beiden Typen kombinierte Lösung empfohlen werden kann, sind fotoelektrische Rauchsensoren verbreiteter, da sie typische Zimmerbrände zuverlässiger erkennen und schneller auf Schwelbrände reagieren können.
Das in Abbildung 2 gezeigte optische Modul ADPD 188BI ist ein fotometrisches System, das speziell für Raucherkennungsanwendungen entwickelt wurde. Die Verwendung des ADPD188BI anstelle von herkömmlichen diskreten Rauchmelderschaltkreisen vereinfacht das Design nachhaltig, da die Optoelektronik (bestehend aus zwei LEDs und zwei Fotodetektoren) und das analoge Frontend (AFE) bereits integriert sind. Für die Raucherkennung verwendet der ADPD188BI eine Zwei-Wellenlängen-Technik: Zwei LEDs geben Licht mit zwei unterschiedlichen Wellenlängen aus, eine mit 470 nm (blaues Licht) und die andere mit 850 nm (infrarotes Licht). Diese LEDs werden in zwei unabhängigen Zeitfenstern gepulst und das ausgesendete Licht wird von Partikeln in der Luft zum Gerät zurückgestreut.
Abbildung 2. ADPD188BI und ein Querschnitt der Rauchkammer.
Zwei integrierte Fotodetektoren nehmen dann das gestreute Licht auf und produzieren proportional entsprechende Ausgangsstromwerte, die intern vom AFE in digitalen Code umgewandelt werden. Sofern die optische Energie der LED konstant bleibt, zeigt ein Anstieg der ADPD188BI-Ausgabewerte im Zeitverlauf eine Zunahme von Partikeln in der Luft an, wie in Abbildung 3illustriert.
Abbildung 3. Rückstreuung des Lichts von den ADPD188BI-LEDs.
Die Rauchreaktion des ADPD188BI kann als das Verhältnis der empfangenen optischen Energie zur übertragenen optischen Energie beschrieben werden. Dieser Parameter, ausgedrückt als Energieübertragungsverhältnis (Power Transfer Ratio, PTR) in nW/mW, ist viel aussagekräftiger als rohe Ausgabecodes, da er unabhängig von den tatsächlich verwendeten Hardwareeinstellungen ist. Die Schritte für die Konfiguration des Sensors zur Konvertierung seiner Ausgabe zu PTR-Werten finden Sie in den hier verfügbaren Anwendungshinweisen.
LED-Temperaturkompensierung
Die Reaktion des ADPD188BI wird von der Umgebungstemperatur beeinflusst. Für den blauen Kanal wird dies dadurch weiter verkompliziert, dass die Form der Temperaturreaktionskurve ebenfalls je nach dem verwendeten LED-Strom variieren kann. Beim Infrarot-Kanal ist die Temperaturreaktionskurve vom LED-Strom unabhängig.
Zur Feststellung des Wertes der relativen Reaktion ist es erforderlich, die Umgebungstemperatur in Echtzeit messen zu können. Auf dem CN-0537 überwacht ein Temperatur- und Feuchtigkeitssensor die Bedingungen in der Kammer, neben dem ADPD188BI. Bei der Auswahl des Sensors ist die Komponentengröße der wichtigste Faktor, da in der Kammer Platz besonders knapp und damit wertvoll ist.
Mit den Echtzeit-Temperaturwerten in der Kammer erfolgt die Temperaturkompensierung in der Software anhand der relativen Reaktion über die Betriebstemperatur des Teils, multipliziert mit dem Rohdatenwert von dem Gerät. Dadurch erhalten wir temperaturkompensierte Daten, die zur Berechnung der PTR-Reaktion verwendet werden können. Die relativen Reaktionskoeffizienten für die IR-LED- und die Blau-LED-Kompensierungsdaten werden in statischen Tabellen im Speicher gehalten. Nachdem die Daten von dem Gerät gelesen wurden, liest die Anwendung den Temperatursensor und den Stromwert der blauen LED ab, um zu ermitteln, welche Tabelle und welcher relative Reaktionskoeffizient verwendet werden. Die Tabelle, die näher am LED-Stromwert liegt, wird verwendet und der Indexwert wird wie folgt berechnet:
Index = (40 + Temperatur)/Granularität
wobei:
- • Index der Index zum jeweiligen Element in der Tabelle,
- • Temperatur die aktuelle Temperatur
- • und Granularität die Temperaturdifferenz zwischen den beiden Datenpunkten auf der Tabelle mit den relativen Reaktionen ist; wenn die Verhältnisse um 5 Grad auseinander liegen, beträgt die Granularität 5
Mit diesem Verfahren werden die Gerätedaten mithilfe von Zero-Order-Interpolation in der Tabelle der relativen Reaktionen kompensiert. Dies geschieht zur Optimierung der Energie- und Zeiteffizienz. Wenn eine größere Genauigkeit benötigt wird, kann die Granularität klein gewählt und First- oder Second-Order-Interpolation verwendet werden; dies geht jedoch zulasten des Energieverbrauchs und der Prozessorzyklen.
Übersicht über UL 217-Standard- und Testszenarien
Ähnlich wie die Rauchmeldertechnologie haben sich auch die Brandsicherheitsbestimmungen für Wohnbereiche trotz großer Fortschritte im Elektronikbereich und bei üblichen Haushaltsmaterialien im Laufe der Jahrzehnte seit den 1970er Jahren nicht wesentlich verändert. Neue Standards, wie etwa ANSI/UL 217 und ANSI/UL 268 vom Underwriters Laboratory (UL) oder der NFPA R 72 National Fire Alarm Code der National Fire Protection Agency (NFPA), versuchen, diese Lücke zu schließen, indem sie komplexere Anforderungen für moderne Rauchmelder formulieren.
Beispielsweise schreibt der neue UL 217-Standard zusätzlich zu herkömmlichen Feuer- und Rauchsensitivitätstests vor, dass Rauchmelder bei harmlosen Ereignissen (etwa beim Kochen) keine falschen Alarme ausgeben. Moderne Rauchmelder müssen daher in der Lage sein, zwischen normalen Küchendämpfen und einem Brandereignis zu unterscheiden.
Diese neuen Standards verfolgen den Zweck, die Sicherheit zu verbessern und die Anzahl der Todesfälle durch Hausbrände zu verringern, aber auch gleichzeitig die Zahl der von alltäglichen Vorgängen ausgelösten falschen Alarme zu reduzieren. Früher wäre dazu eine komplizierte Lösung mit mehreren Sensortechnologien und künstlicher Intelligenz erforderlich gewesen, der ADPD188BI macht die Implementierung einer solchen Lösung jetzt aber bedeutend einfacher. Der ADPD188BI ist ein integriertes optisches Modul mit mehreren LED-Sensoren, die speziell für die Raucherkennung konstruiert sind.
Damit ein Rauchmelder in den Handel kommen kann, muss er einen Zertifizierungsprozess durchlaufen. In den USA ist dies hauptsächlich der UL 217-Prozess. Diese Spezifikation nennt verschiedene Testszenarien mit Brand- und Rauchereignissen, denen jedes getestete Gerät unterzogen werden muss. Eine aktualisierte Version dieser Spezifikation wird 2021 in Kraft treten und das Bestehen weiterer Tests verlangen, wodurch die Zertifizierung noch schwerer zu erreichen sein wird.
Abbildung 4. Sensitivitätstests mit physischen Ausrichtungen von CN-0537.
Die Erkennungsleistung eines Sensors mit anhand von zwei Testkategorien ermittelt: Sensitivitätstests und szenarienbasierte Tests. Bei Sensitivitätstests geht es um Abweichungen bei Alarmauslösungen durch unterschiedliche physische Ausrichtungen und Umgebungsbedingungen. Ein Beispiel für einen solchen Test findet sich in Abschnitt 42 von UL 217, wo Rauch mit einer üblichen Rate in eine Kammer geleitet wird und dann Alarmzeit und Verdunkelungsrate gemessen werden. Dies wird für acht verschiedene Ausrichtungen des Geräts sowie mehrere Einheiten wiederholt. Ein Beispielgerät ist in Abbildung 4gezeigt, wo alle acht Ausrichtungen gegenüber dem Rauch markiert sind. Bei diesen Messungen dürfen die Abweichungen zwischen den empfindlichsten und den am wenigsten empfindlichen Einheiten bei allen Ausrichtungswinkeln 50 % nicht übersteigen. Damit dieser Test noch schwieriger zu bestehen ist, werden die Einheiten auch bei extremen Temperatur- und Feuchtigkeitsbedingungen getestet, um ihre Konsistenz zu prüfen.
Bei szenarienbasierten Tests geht es um unterschiedliche Brandquellen sowie unterschiedliche Einschränkungen bei einzelnen Tests.
Tabelle 1. Kurzbeschreibung der UL 217-Zielstufen
Mit der 8. Ausgabe von UL 217 wurde ein neuer Aspekt eingeführt, um harmlose Störquellen von echten Brandquellen zu unterschieden. Dies vermeidet die Verwendung einfacher Schwellenwerte für Rauchintensitäten, da dabei unnötige Alarme ausgegeben werden können. Ein Beispiel für ein solches Szenario zeigt das Rauchprofil in Abbildung 5, wo zunächst eine Spitze und dann ein zweiter Anstiegstrend zu sehen ist. Dies ist das Profil einer harmlosen Störquelle und einer echten Rauchquelle, wobei zuerst ein harmloses Feuer modelliert wird, gefolgt von einem echten Brand, für den ein Alarm ausgelöst werden soll. Auf der Grundlage der Spezifikationen von UL 217 geben qualifizierte Detektoren erst dann einen Alarm aus, wenn der Rauch eine erste Stufe, L1, erreicht hat, jedoch vor Ablauf einer bestimmten Zeit, T1, und vor dem Erreichen einer weiteren Rauchstufe, L2. Diese kombinierten Faktoren sorgen für ein auf diesen Anforderungen beruhendes Alarmfenster. Diese Anforderungen unterscheiden sich auch für verschiedene Test-Feuerquellen. Geräte müssen damit jedoch umgehen können, ohne dass eine Brandquelle bekannt ist. Eine zusammenfassende Tabelle dieser Szenarien finden Sie in Tabelle 1.
Abbildung 5. Test der Perspektive von CN-0537.
Konstruktionsmethode für den CN-0537-Raucherkennungsalgorithmus
Datenerfassung zu Untersuchungsbränden
Um Teile- und Test-Abweichungen korrekt modellieren zu können, hat ADI PCBs mit vier und acht ADPD188BI-Rauchsensoren auf der Oberfläche sowie der erforderlichen Verkabelung mit einer MCU zur Datenerfassung entworfen und gebaut. Alle Sensoren außer einem waren bei jedem Rauchtest mit einer Kammer ausgestattet.
Das Ergebnis war, dass in den Testeinrichtungen von UL und Intertek viele Sensoren mit so vielen Brandquellen wie möglich getestet wurden. Jede Prüfung, die einer der von UL 217 für die Zertifizierung genannten Rauchquellen entsprach, wird von mehreren Platinen und Rauchsensoren gleichzeitig aufgezeichnet. Eine Illustration der Decke in der Rauchtestanlage von Intertek mit den PCBs und den ADPD188BI-Rauchsensoren zeigt Abbildung 6. Das allgemeine Layout der Testeinrichtung mit den verschiedenen Komponenten der Testanordnung ist in Abbildung 7dargestellt. Beachten Sie, dass sich die Pods 1, 2 und 3 an der Decke und die Pods 4 und 5 an der Wand befinden.
Abbildung 6. ADPD188BI-PCB-Pods an der Decke für Rauchtests gemäß UL 217.
Abbildung 7. Layout einer Rauchtesteinrichtung gemäß UL 217.
Interpretation von Untersuchungsbranddaten
Im Folgenden betrachten wir einige zentrale Eigenschaften eines typischen Rauchprofils bei einem harmlosen Testbrand (verursacht durch einen Hamburger). Diese Eigenschaften dienen als Anhaltspunkte für die Isolierung der Rauchquelle und unterstützen so die Erstellung des Rauchmelderalgorithmus.
Im Falle des in Abbildung 8gezeigten harmlosen Brandes verlangt UL 217, dass der harmlose Brand gelöscht wird, wenn die entsprechende Verdunkelungsreferenz 1,5 % erreicht; anschließend kann beim Ausbruch eines PU (Polyurethan)-Brandes eine Verdunkelungsreferenz mit dem Strahl in einer Entfernung von ca. 5 m (17 Fuß) erfasst werden. Dies zeigt Abbildung 8, wo bei etwa 1100 Sekunden die Reaktionen der blauen LED und der IR-PD abzufallen beginnen, da der harmlose Brand gelöscht wurde. Von diesem Punkt an basiert die Reaktion nur noch auf dem PU-Brand.
Abbildung 8. Ein Burger-PU-Rauchprofil für Test 1 bei Intertek im Februar 2020 mit Pod A und Gerät 2. Beachten Sie, dass die Verdunkelungsreferenz in Prozent/Fuß angegeben wird, während die Einheit für die Sensorreaktion nW/mW ist.
Beachten Sie, dass sich die Pods bei diesem Test stets ca. 3 m von der Brandquelle entfernt befinden, da dies eine Anforderung für die Erkennung harmloser Brandquellen im Rahmen des Tests ist. Da die Anforderung für die Erkennung des PU-Brandes bei ca. 5 m liegt, sind die Verdunkelungsreferenzdaten das Ergebnis der Kombination der Daten von zwei unterschiedlichen Lichtstrahlen, um festzustellen, ob die Anforderungen erfüllt wurden. Es ist hier auch zu sehen, dass der harmlose Brand einerseits nur langsam brennt, während sich der PU-Brand schnell ausbreitet.
Algorithmus-Einschränkungen und -Design
Vor der Verarbeitung der Daten des ADPD188BI-Sensors für die Raucherkennung muss der Sensor-Bias berechnet und aus den PTR-Daten entfernt werden. Jedes Gerät hat einen eigenen Sensor-Bias aufgrund der Kammer-Toleranzen, langfristiger LED/PD-Abweichungen, von Staub- und anderen Schmutzablagerungen u. dgl. Sein langfristiges Verhalten wird darüber hinaus von weiteren Faktoren beeinflusst, wie etwa der Umgebungsluftfeuchtigkeit, der Temperatur, dem Alter des Geräts usw. Der Sensor-Bias verändert sich auch mit der Zeit und muss daher über einen längeren Zeitraum hinweg beobachtet werden. Daher muss jeder Rauchmelderalgorithmus, der ohne Brandereignis auf Null-Durchschnittsdaten basiert und den ADPD188BI verwendet, regelmäßig den Sensor-Bias berechnen und diesen anschließend aus den erfassten Daten entfernen.
Weiterhin ist es beim Design sehr wichtig, die Anzahl der Algorithmusberechnungen und damit die für den Algorithmus verbrauchte Systemenergie zu optimieren. Ein Aspekt dieser Entscheidung ist eine optionale von ADPD188BI bereitgestellte Durchschnitts-Vorverarbeitungsfunktion mit einem bestimmten Zeitfenster. Dieser Schritt verbessert die Störspannungsunterdrückung in den Daten auf Kosten der Systemleistung und wird vor der Anwendung eines Raucherkennungsalgorithmus durchgeführt. Bei unserer Untersuchung konnten wir UL 217-Kompatibilität erreichen, ohne diesen Schritt in unseren Algorithmus einzuschließen. Darüber hinaus verwendeten wir in unserem Design im Abstand von 6 Sekunden erfasste Proben und konnten dadurch den Systemenergieverbrauch für Algorithmusberechnungen deutlich optimieren. Interessierte Kunden, die diese Funktion nutzen möchten, finden Informationen dazu in diesem Dokument.
Wie bereits erläutert, ist der Kontrast zwischen sich schnell ausbreitenden und langsamen Rauchprofilen ein wichtiger Faktor für den Entwurf eines Raucherkennungsalgorithmus. Der Rauchmelderalgorithmus von ADI basiert auf der Verarbeitung von PTR-Proben als Zeitseriendaten und der Identifizierung von Zeitpunkten, zu denen ein Alarm ausgegeben werden muss, weil die Zeitseriendaten dann entscheidende Ereignisse zeigen. ADI bietet etwa 1.500 Kombinationen von Parametern für die Feineinstellung des Algorithmus gemäß den Lichtstrahlverdunkelungswerten nach UL 217 und den Alarmzeitanforderungen innerhalb unterschiedlicher Erfolgsbandbreiten, je nach der betrachteten Rauchquelle.
Ergebnisse des CN-0537-Raucherkennungsalgorithmus
Feineinstellung des Algorithmus
In diesem Abschnitt betrachten wir die Leistungsergebnisse der Anwendung des CN-0537-Raucherkennungsalgorithmus auf in von UL anerkannten Laboren erfasste Untersuchungsbranddaten. Zu diesem Vorgang gehörte auch die Feineinstellung der Parameter des CN-0537, damit Kunden ein umfangreiche Auswahl von Einstellungsparameterkombinationen zur Verfügung steht, die nachweislich die UL 217-Kompatibilität erreichen, aber unterschiedliche Erfolgsbandbreiten aufweisen. Die Linie für den harmlosen Burger-Brand in Abbildung 9 dient als Beispiel für eine Rauchquelle zur Beschreibung der allgemeinen Leistungsaspekte des Algorithmus.
Abbildung 9. Referenz der Lichtstrahl-Verdunkelungsstufe für den Burger-/PU-Test.
In Abbildung 9werden die obere und die untere Grenze für die Referenz-Lichtstrahlverdunkelung nach UL 217 für einen Burger-/PU-Test gezeigt. Dazu wird die Verdunkelung des Referenz-Lichtstrahls gezeigt, wenn der Algorithmus einen Alarm auslöst. Die X-Achse in dieser Abbildung beschreibt den Kombinationsindex der Einstellungsparameter.
Für einen bestimmten X-Achsen-Index wurde die entsprechende Kombination von Einstellungsparametern auf alle Datendateien angewendet und die erhaltenen Ergebnisse wurden kategorisiert. Wie in Abbildung 9gezeigt, sorgen alle Kombinationen von Einstellungsparametern dafür, dass der Algorithmus mit UL 217 kompatibel ist, aber die Spanne zwischen der Verdunkelungsstufe für den Alarm und der Ziel-Verdunkelungsstufe kann sehr klein sein. Weiterhin ist zu sehen, dass eine Kombination von Einstellungsparametern zwar für manche Rauchquellen ausreichend sein, dies bei anderen jedoch sehr knapp ausfallen kann. Daher müssen bei der Auswahl der Einstellungsparameter alle Rauchquellen berücksichtigt werden.
Als Beispiel sehen wir in Abbildung 9, dass UL 217 verlangt, dass der Algorithmus unter einer Verdunkelung des Referenz-Lichtstrahls von 5 % und über 1,5 % einen Alarm auslöst. Für eine bestimmte Kombination von Einstellungsparametern – etwa Index 500 und alle Tests für Burger-Schwelbrände und PU-Brände – lag die höchste Verdunkelungsstufe bei allen Burger- und PU-Brand-Datensätzen, bei der der Algorithmus einen Alarm auslöste, bei etwa 4,7 %, das heißt innerhalb des erforderlichen Bereichs. Die niedrigste Verdunkelungsstufe bei allen Burger-Branddatensätzen, bei der ein Alarm ausgelöst wurde, lag bei etwa 2 %. Diese Variation ist hauptsächlich durch unterschiedliche Testdurchführungen durch die Techniker verursacht oder durch inhärente Zufälligkeiten in den Rauchprofilen selbst für die einzelnen Tests.
UL 217-Testergebnisse
Nach dem Entwurf und dem Test des Algorithmus mit einem Untersuchungsbrand-Datensatz wurde der Algorithmus auf seine Kompatibilität mit UL 217 getestet. Eine Zusammenfassung der Testergebnisse von Intertek mit dem CN-0537-Raucherkennungsalgorithmus ist inTabelle 2zu sehen und den ausführlichen Bericht finden Sie hier. Beachten Sie: Obwohl EVAL-CN0537-ALGO getestet wurde und die Brandtest nach UL 217 (Ausgabe 8) bestanden hat, ist dies hauptsächlich gedacht, um Kunden zu ermöglichen, sich besser auf die Erstellung Ihres Endprodukts zu konzentrieren. Anders ausgedrückt: Selbst wenn sie den von ADI entwickelten Algorithmus verwenden, müssen Kunden dennoch ihr Endprodukt vollständig auf der Grundlage des UL 217-Standards zertifizieren lassen. Beachten Sie weiterhin, dass lediglich die Raucherkennungsaspekte nach UL 217 getestet und verifiziert wurden, nicht jedoch die übrigen Teile von UL 217, wie etwa diejenigen, die mechanische Aspekte, die Batterielebensdauer u. dgl. betreffen.
Tabelle 2. Intertek-Zertifizierungstests und Ergebnisse für den CN-0537-Raucherkennungsalgorithmus
ADI-Lösungsoptionen
Um den Bedürfnissen unterschiedlicher Kunden nachzukommen, wird eine Reihe von Lösungen angeboten, die in Abbildung 10 zusammengefasst sind. Die Hardware ist mit dem Formfaktor von Arduino kompatibel und auf eine beschleunigte Prototypentwicklung sowie die Bewertung von integrierten Algorithmen zur Raucherkennung ausgelegt. Die Hardware besteht aus dem EVALCN0537-ARDZ-Referenzdesign, das in der Schaltnotiz zu CN-0537 beschrieben wird, und der unterstützenden EVAL-ADICUP3029-Mikrocontroller-Platine. Das Datenpaket (EVAL-CNO537- DATA) enthält einen umfassendes Rauch-Datensatz von nach UL 217 zertifizierten Anlagen für Benutzer, die ihre eigenen Algorithmen entwickeln möchten, sowie den CN-0537-Quellcode, jedoch ohne den Erkennungsalgorithmus. Das Algorithmuspaket (EVAL-CN0537-ALGO) enthält alle Elemente des Datenpakets sowie einen von UL zertifizierten und geprüften Algorithmus zur Raucherkennung mit zugehörigen Algorithmus-Projektdateien.
Abbildung 10. CN-0537-Referenzdesignangebote.
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