導入
この技術記事では、UL 217、第8版で概説されている仕様を満たすように設計およびテストされたCN-0537煙リファレンス デザインのソフトウェアとデータの側面について説明します。これは、Underwriters Laboratories (UL) およびIntertek Group plcの煙テスト施設で収集された研究火災データを分析して設計されています。これらの試験設備と試験手順は、住宅用煙警報器のUL 217仕様に準拠しています。リファレンス デザインでは、ADPD188BI統合型光センサー (LEDとフォトダイオード付き) と、単一の校正済みデバイスを使用して煙粒子を感知および測定するように設計された最適化されたスモーク チャンバーを使用します。重要なのは、リファレンス デザインにはUL 217でテストおよび検証された煙検知アルゴリズムも含まれており、これにより顧客は製品開発ライフサイクルを短縮し、最終製品の設計をより迅速に提供できるようになることです。CN-0537煙探知器リファレンス デザインとADICUP3029マイクロコントローラ開発ボードを含む、Arduinoフォーム ファクタ互換のリファレンス デザイン ハードウェアを、 図1に示します。
図1. 煙検出器リファレンス デザイン ハードウェア ソリューション。
ADPD188BI煙センサー
1970年代以降、煙探知器は商業ビルや住宅ビルで一般的に使用されるようになりました。現在、2つの基本的なタイプの検出器が存在します。1つは、放射性物質を使用して空気をイオン化し、電気的不均衡をチェックするイオン化タイプ、もう1つは、光検出器から離れた角度に向けられた光源を使用し、空気中の粒子からフォトダイオードに反射した光によって発生する光検出器電流をチェックする光電タイプです。
両方のタイプを組み合わせたソリューションが推奨されていますが、一般的な住宅火災の検出における信頼性が向上し、くすぶっている火災への対応時間が速いため、光電式煙検知器の方が人気があります。
図2 に示すADPD188BI光モジュールは、煙検知アプリケーション向けに特別に設計された完全な測光システムです。従来の個別の煙検知器回路の代わりにADPD188BIを使用すると、オプトエレクトロニクス (2つのLEDと2つの光検出器で構成) とアナログ フロント エンド (AFE) がすでにパッケージに統合されているため、設計が大幅に簡素化されます。ADPD188BIは、煙検知を実行するために、デュアル波長技術を採用しています。2つの統合LEDが2つの異なる波長で光を発します。1つは470 nm (青色光)、もう1つは850 nm (赤外線) です。これらのLEDは2つの独立した時間スロットでパルス化され、送信された光は空気中の粒子状物質によってデバイス上に散乱されます。
図2. ADPD188BIと煙室の断面。
2つの統合光検出器が散乱光を受信し、比例レベルの出力電流を生成します。この出力電流はAFEによって内部的にデジタル コードに変換されます。LEDの光出力が一定に保たれていると仮定すると、ADPD188BIの出力値が時間の経過とともに増加すると、 図3 に示すように、空気中の粒子が蓄積していることを示します。
図3. ADPD188BI LEDからの光の後方散乱。
ADPD188BIの煙応答は、受信光パワーと送信光パワーの比として表現するのが最も適切です。このパラメータは、電力伝達比 (PTR) と呼ばれ、nW/mWで表されます。これは、実際に使用されるハードウェア設定に依存しないため、生の出力コードよりもはるかに意味のある値です。センサーの出力をPTR値に変換するように設定するための手順については、 こちらにあるアプリケーション ノートを参照してください。
LED温度補償
ADPD188BIの応答は周囲温度の影響を受けます。青色チャネルの場合、使用されるLED電流の量に応じて温度応答曲線の形状も変化する可能性があるため、これはさらに複雑になります。赤外線チャネルの場合、温度応答曲線はLED電流に依存しません。
相対応答の値を決定するには、周囲温度をリアルタイムで測定する機能が必要です。CN-0537では、ADPD188BIの隣にある温度および湿度センサーがチャンバー内の状態を監視します。センサーを選択する場合、チャンバー内のスペースが限られているため、コンポーネントのサイズが主な考慮事項となります。
チャンバー内のリアルタイムの温度値を使用して、部品の動作温度にわたる相対的な応答を取得し、それをデバイスから読み取った生データと乗算することにより、ソフトウェアで温度補正が行われます。これにより、PTR応答の計算に使用できる温度補正データが得られます。相対応答係数は、IR LEDおよび青色LED補正データのメモリ内の静的テーブルに保存されます。デバイスからデータが読み取られた後、アプリケーションは温度センサーと青色LED電流を読み取り、どのテーブルと相対応答係数が使用されているかを判断します。LED電流レベルに近いテーブルが使用され、インデックス値は次のように計算されます。
指数 = (40 + 温度) / 粒度
どこ：
- • インデックスはテーブル内の適切な要素へのインデックスです
- • 温度は現在の温度です
- • 粒度は、相対応答表の2つのデータポイント間の温度差です。たとえば、比率が5の場合° 離れると粒度は5になる
この方法では、相対応答テーブルでゼロ次補間を使用してデバイス データを補正します。これは電力と時間の効率化のために行われます。より高い精度が必要な場合は、粒度を小さくして、電力消費とプロセッサ サイクルを犠牲にして、1次または2次補間を行うことができます。
UL 217規格とテストシナリオの概要
煙探知器の技術と同様に、住宅の火災安全規制も、数十年にわたる電子機器や一般的な家庭用資材の進歩にもかかわらず、1970年代から実質的に変わっていません。Underwriters Laboratory (UL) が発行したANSI/UL 217やANSI/UL 268、または米国消防庁 (NFPA) が発行したNFPA R 72 National Fire Alarm Codeなどの新しい規格の改訂は、現代の煙探知器の設計にさらに複雑な要件を課すことで、このギャップを解消することを目的としています。
たとえば、UL 217規格の最新版では、従来の火災および煙の感度テストに加えて、調理などの危険な状況で煙探知器が誤報を発しないことが求められています。したがって、現代の煙探知器は、調理による迷惑事象と火災事象を区別できなければなりません。
これらの新しい基準の目標は、日常の活動から発生する誤報の数を減らしながら、火災による死亡者数を減らして安全性を高めることです。従来、これには複数のセンサー技術と一定レベルの人工知能を備えた複雑なソリューションが必要でしたが、ADPD188BIを使用すると実装が大幅に簡単になります。ADPD188BIは、煙検知用に特別に設計された複数のLEDセンサーを備えた統合型光モジュールです。
煙探知器が商品化されるためには、認証に合格する必要があります。米国では、主にUL 217です。この仕様では、火災や煙の発生に関するいくつかのテスト シナリオが強調されており、テストされるすべてのユニットが合格する必要があります。この仕様の更新バージョンは2021年に発効される予定で、追加のテストに合格する必要があるため、認証を取得するのがさらに困難になります。
図4. CN-0537の物理的方向感度テスト。
センサー検出パフォーマンスは、感度テストとシナリオベース テストという2つの主要なテスト カテゴリから決定されます。感度テストは、さまざまな物理的な方向や環境条件によるアラームトリガーの変動に焦点を当てています。これらのテストの一例は、UL 217のセクション42にあります。このテストでは、煙が共通の速度でチャンバー内に供給され、警報時間と暗さのレベルが測定されます。これは、デバイスの8つの方向と複数のユニットにわたって繰り返されます。デバイスの例を 図4に示します。ここでは、8つの煙接近視点すべてにラベルが付けられています。これらの測定値は、あらゆる観点から見て、最も感度の高いユニットと最も感度の低いユニット間の変動が50% を超えることはできません。このテストをさらに難しくするために、同じユニットを極端な温度と湿度でもテストし、一貫性が維持されていることを確認します。
シナリオベースのテストでは、さまざまな発火源と、さまざまなテストに適用されるさまざまな制約が関係します。
表1. UL 217目標レベルの簡単な説明
UL 217第8版では、従来の火災発生源に加えて迷惑な火災発生源を追加するという新しい側面が導入されました。このようなシナリオでは警報が時期尚早に作動するため、煙レベルに対する単純なしきい値設定が防止されます。このシナリオの例は、図5の煙プロファイルに示されています。ここでは、最初のピークが観測され、2番目の増加傾向が見られます。これは、迷惑火災と有効な煙源のプロファイルであり、迷惑火災が最初にモデル化され、その後に警報を発する実際の火災状態が続きます。UL 217で義務付けられた仕様に基づき、認定された検知器は、煙が初期レベルL1に達した後、指定された時間T1が経過し、特定の煙レベルL2に達するまで警報を発しません。これらの要因が組み合わさって、これらの要件からアラーム ウィンドウが作成されます。これらの要件はテスト火災源によっても異なりますが、火災源を認識しなくても同じデバイスで処理する必要があります。これらのシナリオの概要表は 表1に示されています。
図5. CN-0537のテストの観点。
CN-0537煙検知アルゴリズム設計方法論
研究火災データ収集
部品のばらつきとテストのばらつきの両方を正しくモデル化するために、ADIは、データ収集を容易にするために、表面に4個と8個のADPD188BI煙センサーを搭載し、MCUへの必要なケーブルも接続したPCBを設計および構築しました。各煙テスト中、1つのセンサーを除くすべてのセンサーにチャンバーが装備されていました。
その結果、ULとIntertekのテスト施設で、可能な限り多くの火災に対して多くのセンサーがテストされました。したがって、UL 217認証で特定された煙源のいずれかに対応する各試験は、複数のボードと複数の煙センサーによって同時に記録されます。ADPD188BI煙センサーを搭載したPCBが示されたIntertekの煙試験施設の天井の図が 図6 に示されています。全体的なテストセットアップのさまざまなコンポーネントを示すテスト施設の一般的なレイアウトを 図7に示します。ポッド1、2、3は天井にあり、ポッド4と5は壁に配置されていることに注意してください。
図6. UL 217煙テスト用に天井に取り付けられたADPD188BI PCBポッド。
図7. UL 217準拠の煙試験施設のレイアウト。
研究火災データの理解
ここでは、（ハンバーガーの）迷惑試験火災の際に観察される典型的な煙プロファイルに存在する特定の重要な特徴について見ていきます。これらの特徴は煙の発生源を分離する際の特徴として機能し、煙検知器アルゴリズムの設計に役立ちます。
図8に示す迷惑火災の場合、UL 217では、対応する遮蔽基準が1.5% に達したときに迷惑火災を消火し、その後ポリウレタン (PU) 火災が発生すると、17フィート離れた場所にあるビームを使用して遮蔽基準を収集できることが義務付けられています。これは 図8から確認でき、1100秒のマーク付近で、迷惑な火災が消火されたために青色LEDとIR PDの両方の応答が低下し始めます。その時点から、応答は完全にPU火災によるものになります。
図8. 2020年2月にポッドAとデバイス2を使用してIntertekで実施されたトライアル1のハンバーガーPU煙プロファイル。遮蔽基準はパーセント/フィート単位であるのに対し、センサー応答はnW/mW単位であることに注意してください。
このテスト中、ポッドは常に火源から10フィート離れた場所に配置されることに注意してください。これは、テストの迷惑行為の側面の要件です。このテストの炎のPU側面は17フィートに指定されているため、掩蔽参照データは、要件が満たされているかどうかを判断するために2つの異なるビームからのデータをつなぎ合わせた結果です。また、迷惑火災はゆっくり燃える火災という特徴があるのに対し、PU火災は燃え広がりが早いこともわかります。
アルゴリズムの制約と設計
煙検知用のADPD188BIセンサー データを処理する前に、センサー バイアスを計算してPTRデータから除去する必要があります。センサー バイアスはデバイスごとに固有であり、チャンバーの許容誤差、長期的なLED/PDドリフト、ほこりやその他の汚れの蓄積などによって生じます。さらに、その長期的な動作は、周囲の湿度、温度、経年変化などのさまざまな要因によって影響を受けます。センサー バイアスは長期間にわたって変化するため、長期間にわたる追跡が必要です。したがって、火災が発生していない場合に平均データがゼロであると想定し、ADPD188BIを使用する煙検知器アルゴリズムでは、センサー バイアスを定期的に計算し、キャプチャされたデータからそれを除去する必要があります。
さらに、アルゴリズムの計算回数を最適化し、その結果としてアルゴリズムに費やされるシステム電力を最適化することも、重要な設計上の決定です。ADPD188BIが提供するオプションのウィンドウ平均前処理機能は、この決定に影響します。この手順は、システム電力を犠牲にしてデータのSNRを向上させ、煙検出アルゴリズムを適用する前に実行されます。私たちの研究では、このステップをアルゴリズムに組み込むことなくUL 217準拠を達成することができました。さらに、私たちの設計では、約6秒間隔でキャプチャされたサンプルを利用することで、アルゴリズムの計算に使用されるシステム電力を大幅に最適化しました。この機能を導入したいお客様は、こちらを参照してください。 書類。
前述したように、急速に燃え広がる煙のプロファイルとゆっくりと燃え広がる煙のプロファイルの対照的な性質が、煙検出アルゴリズムを設計する動機となります。ADIの煙探知器アルゴリズムは、PTRサンプルを時系列データとして処理し、時系列データ内の特定の重要なイベントが観測されたときにアラームを鳴らす必要があるタイミングを特定することに基づいています。ADIは、検討中の煙源に応じてさまざまなレベルの成功マージン内でUL 217の参照ビーム遮蔽レベルと警報時間要件を満たす、アルゴリズム調整パラメータの約1500の組み合わせを提供します。
CN-0537煙検知アルゴリズムの性能結果
アルゴリズムのチューニング
このセクションでは、UL認定の研究所で収集された研究火災データにCN-0537煙検知アルゴリズムを適用して得られたパフォーマンス結果について説明します。このプロセスには、CN-0537煙検知アルゴリズム パラメータの調整も含まれており、顧客が選択できる調整パラメータの組み合わせが豊富に用意されており、UL 217準拠を達成できることがわかりましたが、成功マージンの程度はさまざまでした。図9 のバーガー ニュイサンス プロットは、アルゴリズムのパフォーマンス面を全般的に説明するための煙源の例として役立ちます。
図9. ハンバーガーPUテストの参照ビーム遮蔽レベル。
図9には、バーガーPUテストに対してUL 217で義務付けられている参照ビーム遮蔽レベルの上限と下限が示されています。アルゴリズムが警報を発したときの参照ビームの遮蔽レベルも表示されます。この図のx軸は、チューニング パラメータの組み合わせインデックスを表します。
したがって、特定のx軸インデックスに対して、対応するチューニング パラメータの組み合わせがすべてのデータ ファイルに適用され、得られた結果が分類されます。図9 に示すように、チューニング パラメータのすべての組み合わせでアルゴリズムはUL 217に準拠しますが、アラーム時間の掩蔽レベルと目標の掩蔽レベル間のマージンは非常に狭くなる可能性があります。さらに、チューニングパラメータの組み合わせによって、一部の煙源に対しては十分な余裕が確保される一方で、他の煙源に対しては危うい結果になる可能性があることもわかります。したがって、チューニングパラメータの選択は、すべての煙源を考慮して行う必要があります。
例として、 図9 から、UL 217では、アルゴリズムが参照ビームの掩蔽レベルが5% 未満および1.5% を超える場合にアラームを発するように規定されていることがわかります。特定のチューニング パラメータの組み合わせ (たとえば、インデックス500と、くすぶっているハンバーガーとPUのすべてのテスト) では、アルゴリズムが警告を発したハンバーガーとPU火災のすべてのデータセットの中で最大の不明瞭レベルは約4.7% でした。つまり、規定のレベル内です。同様に、バーガーの迷惑火災データセットの中で警報が発せられた最小の不明瞭レベルは約2% でした。この変動は主に、技術者によるテスト実施の変動、またはテストごとの煙プロファイル自体の固有のランダム性によって生じます。
UL 217テスト結果
研究用火災データセットを使用したアルゴリズムの設計と調整に続いて、アルゴリズムはUL 217準拠についてテストされました。CN-0537煙検知アルゴリズムを使用したIntertekのテスト結果の概要は 表2 に示されており、詳細なレポートは こちら から入手できます。EVAL-CN0537-ALGOはUL 217第8版の耐火試験に合格するようにテストおよび検証されていますが、主な目的は、顧客が最終製品を作成するというより大きなタスクに集中できるようにすることです。つまり、ADIが開発したアルゴリズムを使用する場合でも、顧客は最終製品全体をUL 217規格に準拠して認証する必要があります。また、UL 217の煙探知器の側面のみがテストおよび検証されており、機械的な側面やバッテリー寿命などに重点を置いたUL 217の他の部分はテストおよび検証されていないことにも注意してください。
表2. CN-0537煙検知アルゴリズムのIntertek認証テストと結果
ADIソリューションオプション
さまざまな顧客のニーズに対応するために、さまざまなソリューションが提供されており、 図10 にまとめられています。このハードウェアはArduinoフォーム ファクターと互換性があり、組み込みの煙検知アルゴリズムのプロトタイピングと評価を加速するように設計されています。ハードウェアは、CN-0537回路ノートに記載されているEVALCN0537-ARDZリファレンス デザインと、それをサポートするEVAL-ADICUP3029マイクロコントローラ ボードで構成されています。データ (EVAL-CNO537-DATA) パッケージは、独自のアルゴリズムを開発したい人向けに、UL 217認定施設で採取された広範な煙データセットと、検出アルゴリズムを除いたCN-0537ソース コードを提供します。アルゴリズム (EVAL-CN0537-ALGO) パッケージには、データ パッケージ内のすべてのものと、ULでテストおよび検証された煙検出アルゴリズムと関連するアルゴリズム プロジェクト ファイルが含まれています。
図10. CN-0537リファレンス デザインの提供。