自动的火灾和烟雾检测、隔离和恢复的制作方法
专利名称：自动的火灾和烟雾检测、隔离和恢复的制作方法
自动的火灾和烟雾检测、隔离和恢复
背景技术：
尽管不常发生，但飞行器机舱内的火灾或烟雾可能是非常危险的。在一些情况下，火灾或烟雾甚至可能是致命的。特别地，火灾或烟雾在(I)空勤人员不能定位火灾来源并扑灭火灾，以及(2)飞行器过于远离机场而不能立即降落以从消防机构获得帮助时可能是致命的。飞行器机舱经常具有不在空勤人员(例如飞行员、机舱人员等)和乘客直视中的多个隐蔽区域(例如在墙壁后面、在天花板中、在地板下面等)。因此，空勤人员和乘客可能具有检测以至识别起始于此类隐蔽区域的火灾或烟雾来源的困难。检测和识别飞行器机舱中的火灾或烟雾来源的任何显著延迟可能导致对空勤人员和乘客来说极为危险的状况。例如，火灾可能毁坏飞行器的关键组件，并且吸入烟雾和烟尘可能影响空勤人员和乘客的健康。 人们通常通过使用视觉和嗅觉感官来检测火灾或烟雾。例如，人们可以视觉感知火灾或烟雾。然而，在火灾或烟雾可被人们视觉感知之前，火灾或烟雾必须达到某个量值(例如密度、厚度等)。换句话说，在火灾的初始阶段中，烟雾可能是轻微且细微的，由此使得难以查明火灾的位置。当火灾或烟雾达到视觉可感知的量值时，火灾或烟雾可能已经达到危险水平。进一步地，如果火灾或烟雾起源于隐蔽区域，则火灾或烟雾可能不是视觉可感知的，直到火灾或烟雾已经危险地蔓延越过隐蔽区域。人们也可以闻到烟雾，这可以指示火灾的存在。然而，嗅觉的使用一般限于检测烟雾存在以及烟雾的量值和量值变化。嗅觉不可能特定识别烟雾的来源和烟雾起源的方向。为帮助烟雾的人工检测，飞行器可以配备烟雾检测器。常规地，仅飞行器的有限部分配备烟雾检测器。飞行器的这些部分通常包括航空电子设备舱、厕所、货舱和机组人员休息处。在飞行器的其它部分中，火灾或烟雾可能仅由人类视觉和嗅觉检测。如果空勤人员可以识别火灾或烟雾的来源，假如空勤人员可以接近该来源，则空勤人员可以利用飞行器100上的便携式灭火器来扑灭任何相应的火灾或烟雾。如果空勤人员不能识别火灾或烟雾的来源，则空勤人员启动清单(Checklist)程序。历史上，飞行器制造商和航空公司向空勤人员提供含有多个查找故障步骤的非常长而详细的清单。例如，为了检测由短路导致的电气火灾，清单可以引导空勤人员将电气系统的各种组件断电(例如关闭、停用等)。以此方式，空勤人员可以识别导致电气火灾的电气系统的组件，因为火灾将在相关组件被断电时消散。尽管长而详细的清单是用于识别火灾或烟雾来源的完整或近乎完整的解决方案，但该长而详细的清单相对复杂、需要充分训练、易遭受人类错误并且完成该清单是相对耗时的。例如，在执行清单时，空勤人员可能错误地将不应断电的飞行器关键组件断电。为了消除长而详细的清单的复杂性、降低人类错误的潜在性并减少完成清单所需的时间量，飞行器制造商和航空公司发展出缩短的清单。该缩短的清单是基于飞行器机舱内的大多数火灾或烟雾事件仅由若干可能性导致的观察结果发展出来的。例如，飞行器上大多数基于电气的火灾是由将冷暖空气泵入飞行器机舱的空调单元以及使空气在飞行器机舱内循环的风扇产生的。然而，如果缩短的清单不覆盖火灾或烟雾的来源，则火灾或烟雾的来源不能被识别。在此情况下，假设机场正好可用，飞行器可能需要做出紧急着陆。在火灾的来源不能被确定或扑灭并且机场不是正好可用的最差情况下，飞行器可能在火灾中失事。鉴于这些及其他考虑提出本文所做的公开内容。
发明内容
在此描述用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件并从该事件恢复的技术。飞行器配备检测火灾或烟雾事件的状况的各种传感器。通过使用智能算法，该技术可以基于传感器数据确定火灾或烟雾的来源。然后该技术可以在必要时将飞行器的组件隔离和断电，并在没有人类交互的情况下自动扑灭火灾或烟雾。根据在此展示的一个方面，各种技术为检测飞行器内的火灾事件并从该事件恢复 做准备。该技术从与飞行器关联的多个传感器接收传感器数据。做出关于传感器数据是否超过指示飞行器内的火灾事件的预定阈值的确定。响应于确定传感器数据超过指示火灾事件的预定阈值，该技术基于传感器数据确定飞行器内的火灾事件的位置并且将与火灾事件关联的飞行器的组件断电。然后该技术启动飞行器内的灭火机构指向火灾事件的位置。提供本概要从而以简化形式介绍下面在具体实施方式
中进一步描述的概念的选择。本概要不意图识别所要求保护主题的关键特征或重要特征，也不意图用来限制所要求保护主题的范围。此外，所要求保护主题不限于解决在本公开的任何部分中提到的任何或全部缺点的实施方式。
图I是框图，其根据一些实施例示出配备智能诊断和恢复系统的例示性飞行器，该智能诊断和恢复系统被配置为检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件并从该事件恢复；图2是流程图，其根据一些实施例示出在此提供用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件并从该事件恢复的示例性方法的一些方面；以及图3是计算机体系架构图，其示出用于能够实施本文展示的实施例的一些方面的计算系统的例示性计算机硬件体系架构的一些方面。
具体实施例方式以下详细描述涉及用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件并从该事件恢复的技术。特别地，一些实施例提供智能诊断和恢复系统，该系统检测机舱火灾或烟雾事件的发作并定位机舱火灾或烟雾事件的来源。在基于电气的火灾的情况下，智能诊断和恢复系统也可以将作为火灾的点火源的组件断电。然后智能诊断和恢复系统执行纠正行动，例如灭火。尽管在此描述的主题是在连同在计算机系统上执行操作系统和应用程序一起执行的程序模块的一般背景下展示的，但本领域技术人员将认识到其它实施方式可以结合其它类型的程序模块来执行。一般地，程序模块包括例程、程序、组件、数据结构以及执行特别任务或实施特别抽象数据类型的其它类型的结构。此外，本领域技术人员将认识到在此描述的主题可以用其它计算机系统配置来实践，包括手持设备、多处理器系统、基于微处理器或可编程的消费类电子设备、小型计算机、大型计算机等。在下面的详细描述中，参考作为其一部分的附图，并且该附图以图解、特定实施例或示例的方式示出。现在参考附图，其中相似的数字在这些附图中指示相似的元件，将描述用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件并从该事件恢复的计算系统和方法的一些方面。特别地，图I示出具有机身和至少一个机翼的飞行器100。根据一些实施例，飞行器100配备有耦合到多个火灾和烟雾关联传感器104的智能诊断和恢复系统102。智能诊断和恢复系统102包括检测模块106、定位模块108、组件隔离模块110以及决策支持模块112。火灾和烟雾关联传感器104包括电气传感器114、热传感器116、化学传感器118、烟雾传感器120以及视觉传感器122中的一个或更多个。应该认识到火灾和烟雾关联传感器104可以包括其它合适的传感器。智能诊断和恢复系统102进一步耦合到在下面进一步详细描述的火灾/烟雾抑制机构124和火灾/烟雾扑灭机构126。电气传感器114检测飞行器100的电气系统中的短路和故障。电气传感器114的 示例包括但不限于感测电线上的异常电流的断路器和电弧故障检测器。热传感器116连续测量温度并检测温度的突然升高。以此方式，热传感器116可以检测通常与火灾关联的过多热量。热传感器116的示例包括但不限于热电偶和热敏电阻。遍布飞行器100的一组分布式热传感器116可以提供温度的空间和时间分布。基于热传导方程的模型可以用来估计热源的起始位置、起始时间和强度。化学传感器118检测大气成分的存在和移动，所述大气成分例如为燃料烟尘和危险化学烟尘以及涉及火灾和电气故障的其它释放物质。在一些情况下，这些释放物质可以包括在火灾开始之后从火灾释放的大气成分，由此帮助检测火灾。在其它情况下，这些释放物质可以包括在火灾开始之前从易燃及其它潜在危险化学品释放的大气成分，由此帮助检测化学品泄漏并防止潜在的火灾。潜在危险化学品的示例包括钠和氯，其在以适当比例组合并暴露于水时可导致放热反应(即非常非常高的温度)。化学传感器118可以靠近飞行器100的货舱或其它合适舱室中的线束安装，在此处有可能形成这样的大气成分。遍布飞行器100的一组分布式化学传感器118可以提供释放物质的空间和时间分布。烟雾检测器120检测烟雾的存在和移动。多组烟雾检测器120可以遍布飞行器100的机舱分布，从而测量烟雾的扩散。可以使用合适的扩散方程和方法来基于由烟雾传感器120测量的烟雾的动力学和密度定位来源。视觉成像器122向空勤人员提供火灾或烟雾的视觉反馈。视觉成像器122的示例包括但不限于视频摄影机和红外摄影机，例如前视红外线(“FLIR”)摄影机。由视觉成像器122记录的视觉数据可以通过飞行器100内的合适显示器显示。视觉成像器122可以遍布飞行器100安装在不同的区段中，从而向空勤人员提供在需要时监控并检索火灾或烟雾位置的图像和视频的能力。空勤人员可以利用来自视觉成像器122的视觉数据检验火灾或烟雾的存在，并且检验为扑灭火灾或烟雾所采取的任何纠正行动的成功。例如，视觉成像器122可以使空勤人员能够循环浏览在飞行器100的不同区段处的多个视频馈送。在一些情况下，可以使用合适的模式识别算法和方法来自动处理和分析视觉数据。一般地，火灾和烟雾关联传感器104应该是分布式的，以便起源于飞行器100的相关可见或不可见(即隐蔽)区域中的火灾或烟雾可以被适当检测。特别地，传感器在飞行器100的机舱或其它舱室内的放置可以根据预定功能和目标被最优化。为了降低成本，可以选择并安装能够足以实现这些功能和目标的最小数目的火灾和烟雾关联传感器104。预定功能目标的示例包括但不限于确保(a)充足的信噪比和测量分辨率(即能够以其测量属性的粒度)以使相应数据可以拟合成由智能诊断和恢复系统102使用的数学模型，(b)在传感器故障的情况下的冗余，(c)传感器的最小添加重量和最小能量利用，Cd)由检测模块106和定位模块108分别实施的实时和近实时检测和定位算法的快速执行。智能诊断和恢复系统102的操作开始于检测模块106。检测模块106实时或近实时地监控由火灾和烟雾关联传感器104收集的传感器数据。当由火灾和烟雾关联传感器104中的一个或更多个收集的传感器数据超过预定阈值时，检测模块106识别潜在的火灾或烟雾事件。然后智能诊断和恢复系统102的操作进展到定位模块108。定位模块108从检测模块106或从火灾和烟雾关联传感器104接收传感器数据， 并且可以采用合适的定位算法来确定火灾或烟雾的来源位置和/或开始时间。定位模块108也可以基于传感器数据的强度采用概率算法来估计火灾或烟雾事件的动态进展。如在此所用，术语“定位数据”指代由定位模块108确定的数据。定位数据包括火灾或烟雾的来源位置、火灾或烟雾的开始时间和/或火灾或烟雾的估计动态进展。在一个实施例中，定位模块108利用有关的火灾和烟雾关联传感器104的三角测量来确定火灾的来源位置。在另一实施例中，定位模块108利用由有关的火灾和烟雾关联传感器104收集的传感器数据的合适相关性方法来确定火灾的来源位置。在图解示例中，当烟雾在第一和第二传感器之间移动时，沿烟雾传播方向放置的两个传感器的连续测量值之间的互相关函数可以提供烟雾的时间延迟和方向的估计。假设烟雾传播的速度恒定，这在沿例如空气管道传播的情况下是合理的，该设想可以扩展到以分布方式放置在管道中的多个传感器。每对传感器可以给出烟雾沿两个传感器之间的线路传播的方向和速度矢量分量的估计。通过内插这些矢量的量值和方向，可以确定烟雾来源的位置。在另一实施例中，定位模块108借助于利用热传导方程、扩散方程、模式识别算法、智能搜索策略以及智能图方法的一组数学模型来确定来源位置和/或开始时间。在模式识别算法的示例中，来自不同材料的烟尘可能具有不同的物理和化学特性(例如扩散速度、化学成分、颜色等)。识别这些特性模式的能力可以给予早期指示以识别烟尘的来源。模式匹配算法的示例可以包括使用神经网络、贝叶斯分类器等。搜索策略的示例包括但不限于使用断路器指示和控制系统(“CBIC”)来定位问题来源且同时最小化断路器的循环(即拉动和复位)。在烟尘或烟雾可能归因于电线束的区段中发生电气短路的情况下，可能至关重要的是能够在几十英里的电线中查明短路的位置。智能搜索策略可以包括以特定顺序关闭断路器以使定位损伤的步骤数量最小化。智能图方法的示例包括但不限于使用线路图确定由电线束中的短路或电弧故障导致的火灾的位置。先进的“智能图”算法可以用电子形式展示电线图。当线路图是电子形式时，人们可以识别在例如特殊开关被激活时受影响的电线。通过该能力，人们也可以识别特定故障的级联效应(例如，如果被怀疑的开关损坏，那么什么电线将受影响)。将搜索方法的能力与智能图组合可以减少隔离有问题的电线所花费的时间。作为图解示例，火灾或烟雾的开始时间可以通过如下方式确定。扩散方程的解可以预测在特定时间特定区域中扩散材料的密度(或热量)。取得烟雾或热量传播的测量值并将这些测量值与扩散方程的特定解比较可以在烟雾来源可能已经开始产生烟雾时基于预测模型帮助“退火”。当确定火灾或烟雾的来源位置和/或开始时间时，定位模块108可以激活飞行器100上的火灾/烟雾抑制机构124。在一些实施例中，火灾/烟雾抑制机构124开展行动以防止火灾或烟雾蔓延超出指定区域。例如，火灾/烟雾抑制机构124可以改变飞行器100内的气流，从而引导火灾或烟雾远离人们或危险品(例如爆炸物、腐蚀物等)。在一些其它实施例中，火灾/烟雾抑制机构124减少至给定区域的气流。例如，如果怀疑或已知在货运飞机中存在火灾，则火灾/烟雾抑制机构124可以使飞行器100完全降压。与火灾/烟雾扑灭机构126不同，火灾/烟雾抑制机构124不释放灭火剂来熄灭火灾或烟雾。然后智能诊断和恢复系统102的操作进展到组件隔离模块110。组件隔离模块110也从检测模块106或直接从火灾和烟雾关联传感器104接收传感器数据。然后组件隔离模块110基于传感器数据计算火灾或烟雾的怀疑原因，并为飞行器100内的个别组件(例如电气组件)产生故障概率的估计。基于模型的和图形概率的诊断 方法可以用来为飞行器100的电气系统中的组件从属性建模。由故障或电流诊断所导致的来自电气组件崩溃的级联效应可以被明确建模。组件隔离模块110可以利用此类模型计算火灾或烟雾的怀疑原因。也被称为贝叶斯网络的图形概率方法可以用来创建或学习概率诊断模型。这些模型可以识别给定一组征兆或观察结果的最可能的故障组件。飞行员可以用“飞行甲板效应”(“FDE”)的形式观察问题的症状。可以使用其它可观察量，例如异常气味或声音。如果火灾开始并蔓延，那么火灾可能造成毁坏，这将触发FDE的发生。利用诊断模型的组件隔离模块110可以连续提供能够解释症状的所涉及的故障组件的列表。可能的故障组件是什么及其位置的知识可以帮助缩窄火灾的位置。组件隔离模块110可以利用智能优先级排序方案和诊断算法来将相关组件隔离并断电。例如，由组件隔离模块110给出的可能的故障组件的概率估计可以用来将可能原因从最可能到最不可能分级。作为寻找火灾位置的过程的一部分，可以用最可能原因的次序进行进一步的故障隔离测试。组件隔离模块110可以将(a)导致火灾或烟雾、(b)向火灾或烟雾供给燃料或使火灾或烟雾恶化或者(C)已被火灾或烟雾毁坏的电气组件断电。可以根据使用关系的和条件的概率更新算法的组合的推断方法来隔离相关组件。当多个组件与给定症状关联时，可以用贝叶斯方法做出故障概率的估计，从而将所涉及的组件分级。组件隔离模块110可以将非关键组件(即视为对于飞行器100的正确和安全操作不必需的组件)自动断电。组件隔离模块110可以仅在接收到来自空勤人员(例如飞行员)的许可时将关键组件(即视为对于飞行器100的正确和安全操作必需的组件)断电。组件隔离模块110可以基于飞行器状态、周围天气、飞行阶段和/或飞行器未来位置的知识动态地识别非关键组件和关键组件。然后智能诊断和恢复系统102的操作进展到决策支持模块112。决策支持模块112执行自动行动以扑灭用来自定位模块108的定位数据定位的火灾或烟雾。决策支持模块112也向空勤人员提供推荐行动响应行动和反馈。决策支持模块112激活火灾/烟雾扑灭机构126。在一些实施例中，火灾/烟雾扑灭机构126被排布穿过飞行器100的机舱并将合适的灭火剂(例如卤素灭火剂、惰性气体、水等)直接释放到火灾或烟雾上。火灾/烟雾扑灭机构126被设计为到达飞行器100的可见和/或不可见区域。如果火灾/烟雾扑灭机构126被飞行器100的电气系统激活,则在决策支持模块112激活火灾/烟雾扑灭机构126时，决策支持模块112可以向空勤人员提供反馈。然而，当火灾/烟雾扑灭机构126联结到电气系统时，如果火灾或烟雾毁坏该电气系统，那么决策支持模块112可能不能激活火灾/烟雾扑灭机构126。在此情况下，火灾/烟雾扑灭机构126可以独立于电力和计算机控制进行操作。例如，火灾/烟雾扑灭机构126可以利用遍布飞行器100运行的小管系统。这些小管可以容纳卤素灭火剂或其它灭火剂，并可以适于在指示火灾或烟雾事件的温度下熔化。因此，当火灾或烟雾事件使小管熔化时，灭火剂随即被释放。
当火灾/烟雾扑灭机构126不联结到飞行器100的电气系统时，空勤人员没有被提供火灾/烟雾扑灭机构126何时激活的通知。在此情况下，空勤人员可以利用来自火灾和烟雾关联传感器104的更新传感器数据来识别火灾或烟雾是否已被扑灭。在一个示例中，热传感器116、化学传感器118和/或烟雾检测器120可以检测涉及火灾或烟雾事件的状况的强度降低。在另一示例中，空勤人员可以观察火灾或烟雾来源的实时或近实时视频馈送。以此方式，空勤人员可以在视觉上验证火灾或烟雾已被扑灭。模式识别算法也可以用来自动验证火灾或烟雾已被扑灭。现在参考图2，将提供关于智能诊断和恢复系统102的操作的额外详情。特别地，图2是图解说明根据一些实施例在此提供用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件和从该事件恢复的示例方法的多个方面的流程图。应认识到在此描述的逻辑操作被实现为(I)计算机实施的行为或在计算系统上运行的程序模块的序列，和/或(2)计算系统内互连的机器逻辑电路或电路模块。该实施方式是依赖于计算系统的性能或其它需求的选择问题。因此，在此描述的逻辑操作被多样地称为状态、操作、结构设备、行为或模块。这些操作、结构设备、行为和模块可以用软件、固件、专用数字逻辑及其任何组合来实现。应该认识到可以执行比图中示出并在此描述的更多或更少的操作。这些操作也可以以不同于在此描述的顺序执行。如图2所示，例程200开始于操作202，在此检测模块106从火灾和烟雾关联传感器104接收传感器数据。传感器数据可以包括来自电气传感器114的电气数据、来自热传感器116的温度数据、来自化学传感器118的化学数据、来自烟雾检测器120的烟雾数据以及来自视觉成像器122的视觉数据。然后例程200进展到操作204，在此检测模块106确定传感器数据是否超过指示火灾或烟雾事件的可能性的预定阈值。预定阈值可以应用到来自个别传感器的传感器数据或来自各种传感器组合的传感器数据。预定阈值可以被配置为使得在传感器数据超过预定阈值时传感器数据指示火灾或烟雾事件有可能发生。如果检测模块106检测到传感器数据不超过预定阈值，则例程200返回到操作202，其中检测模块106继续接收和监控传感器数据。如果检测模块106确定传感器数据超过预定阈值，则例程200进展到操作206，其中定位模块108基于传感器数据确定火灾或烟雾事件的位置。例如，定位模块108可以通过三角测量收集传感器数据的相关传感器来确定火灾或烟雾事件的位置。在操作208处，定位模块108启动火灾/烟雾抑制机构124。例如，火灾/烟雾抑制机构124可以改变飞行器100内的气流，从而引导火灾或烟雾远离人们或危险品。在操作210处，组件隔离模块110也将与火灾或烟雾事件关联的组件断电。特别地，组件隔离模块110可以将导致火灾或烟雾事件的电气组件以及被火灾或烟雾事件毁坏的电气组件断电。在确定火灾或烟雾事件的位置、启动火灾/烟雾抑制机构124以及将任何相关电气组件断电之后，例程200进展到操作212，在此决策支持模块112启动在火灾或烟雾事件的位置释放灭火剂的火灾/烟雾扑灭机构126。火灾/烟雾扑灭机构126可以是或可以不是电气激活的。现在参考图3，其图解示出计算机300的多个方面的示例性计算机体系架构图。计算机300可以被配置为执行智能诊断和恢复系统102的至少一部分。计算机300包括处理单元302 (“CPU”)、系统存储器304以及将存储器304耦合到CPU 302的系统总线306。计算机300进一步包括用于存储一个或更多程序模块例如智能诊断和恢复系统102的大容量存储设备312，以及一个或更多个数据库314。大容量存储设备312通过连接到总线306的大容量存储控制器(未示出)连接到CPU 302。大容量存储设备312及其关联的计算机可读媒体为计算机300提供非易失性存储。尽管在此包含的计算机可读存储媒体的描述涉及大容量存储设备例如硬盘或CD-ROM驱动器，但本领域技术人员应认识到计算机可读媒体可 以是能够被计算机300访问的任何可用计算机存储媒体。例如并非限制地，计算机可读媒体可以包括在用于存储信息例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据的任何方法或技术中实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除的媒体。例如，计算机可读媒体包括但不限于RAM、ROM、EPROM、EEPR0M、闪存或其它固态存储器技术、CD-ROM、数字通用光盘(“DVD”)、HD-DVD, BLU-RAY或其它光存储器、磁带盒、磁带、磁盘存储器或其它磁存储设备，或者可以用来存储期望的信息并可以被计算机300访问的任何其它媒介。根据各种实施例，计算机300可以在使用通过网络318到远程计算机的逻辑连接的联网环境中操作。计算机300可以通过连接到总线306的网络接口单元316连接到网络318。应该认识到其它类型的网络接口单元也可以用来连接到其它类型的网络和远程计算机系统。计算机300也可以包括输入/输出控制器308，以便接收和处理来自包括键盘、鼠标和麦克风的多个输入设备(未不出)的输入。类似地，输入/输出控制器308可以向直接连接到计算机300的显示器或其它类型输出设备(未示出)提供输出。基于前述内容，应该认识到在此展示了用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件和从该事件恢复的技术。尽管在此展示的主题以针对计算机结构特征、方法论行为和计算机可读媒体的语言描述，但应该理解在随附权利要求中限定的本发明不必限于在此描述的特定特征、行为或媒体。相反，特定特征、行为和媒体是作为实施权利要求的示例形式公开的。上述主题仅以图解说明的方式提供，并且不应解释为限制。可以在不遵循图解说明和描述的示例性实施例和应用并且不背离在随附权利要求中阐述的本发明的真实精神和保护范围的情况下，对在此描述的主题做出各种修改和变化。
权利要求
1.一种用于检测飞行器内的火灾事件并从所述火灾事件恢复的方法，所述方法包括 从与所述飞行器关联的多个传感器接收传感器数据； 确定所述传感器数据是否超过指示所述飞行器内的所述火灾事件的预定阈值； 响应于确定所述传感器数据超过指示所述火灾事件的所述预定阈值，基于所述传感器数据确定所述飞行器内的所述火灾事件的位置； 将与所述火灾事件关联的所述飞行器的组件断电；以及 启动所述飞行器内的灭火机构指向所述火灾事件的位置。
2.根据权利要求I所述的方法，其中从与飞行器关联的多个传感器接收传感器数据包括从电气传感器接收电学数据、从热传感器接收温度数据、从化学传感器接收化学数据、从烟雾传感器接收烟雾数据以及从视觉成像器接收视觉数据中的至少一个。
3.根据权利要求I所述的方法，其中基于所述传感器数据确定所述飞行器内的所述火灾事件的位置包括基于收集所述传感器数据的所述多个传感器的三角测量确定所述飞行器内的所述火灾事件的位置。
4.根据权利要求I所述的方法，进一步包括 响应于确定所述传感器数据超过指示所述火灾事件的所述预定阈值，启动防止所述火灾事件蔓延超出指定区域的火灾抑制机构。
5.根据权利要求4所述的方法，其中启动防止所述火灾事件蔓延超出指定区域的火灾抑制机构包括改变所述飞行器内的气流以引导所述火灾事件远离人们或危险品。
6.根据权利要求I所述的方法，其中将与所述火灾事件关联的所述飞行器的组件断电包括 将导致所述火灾事件的所述飞行器的电气组件隔离；以及 将导致所述火灾事件的所述飞行器的所述电气组件断电。
7.根据权利要求I所述的方法，其中将与所述火灾事件关联的所述飞行器的组件断电包括 将被所述火灾事件毁坏的所述飞行器的电气组件隔离； 确定所述电气组件对所述飞行器的安全操作是否是关键的；以及响应于确定所述电气组件对所述飞行器的安全操作是不关键的，将被所述火灾事件毁坏的所述电气组件断电。
8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括 响应于确定所述电气组件对所述飞行器的安全操作是关键的，请求来自空勤人员的将所述电气组件断电的许可；以及 在接收到来自所述空勤人员的将所述电气组件断电的所述许可后，将被所述火灾事件毁坏的所述电气组件断电。
9.根据权利要求7所述的方法，其中确定所述电气组件对所述飞行器的安全操作是否关键包括基于飞行器状态、周围天气、飞行阶段和飞行器未来位置的知识，确定所述电气组件对所述飞行器的安全操作是否是关键的。
10.根据权利要求I所述的方法，其中所述灭火机构在启动后向着所述火灾事件的位置释放灭火剂。
11.根据权利要求I所述的方法，进一步包括基于来自所述多个传感器的更新传感器数据，验证所述灭火机构的启动。
12.—种飞行器火灾检测和恢复系统,包括 与飞行器关联的多个传感器； 适于释放灭火剂的灭火机构，所述灭火机构耦合到所述飞行器； 检测模块，所述检测模块从所述多个传感器接收传感器数据，并在所述传感器数据超过指示所述飞行器内的火灾事件的预定阈值时识别所述飞行器内的所述火灾事件； 定位模块，所述定位模块从所述多个传感器接收所述传感器数据，并基于所述传感器数据确定所述飞行器内的所述火灾事件的位置； 组件隔离模块，所述组件隔离模块将与所述火灾事件关联的所述飞行器的组件断电，并启动防止所述火灾事件蔓延超出指定区域的火灾抑制机构；以及 决策支持模块，所述决策支持模块启动所述灭火机构向所述火灾事件的位置释放所述灭火剂。
13.根据权利要求12所述的系统，其中所述多个传感器包括电气传感器，所述电气传感器适于检测所述飞行器的电气系统中的短路和电弧故障。
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述多个传感器进一步包括热传感器，所述热传感器适于连续测量所述飞行器内的温度，并检测指示所述火灾事件的温度突然升高。
15.根据权利要求14所述的系统，其中所述多个传感器进一步包括化学传感器，所述化学传感器适于检测在所述火灾事件开始之后从所述火灾事件释放的大气成分以及在所述火灾事件开始之前从化学品泄漏的大气成分。
16.根据权利要求15所述的系统，其中所述多个传感器进一步包括适于捕捉所述飞行器的可见和不可见区域的视频的视觉成像器以及适于检测所述飞行器中的烟雾的烟雾检测器。
17.根据权利要求12所述的系统，其中所述灭火机构由所述决策支持模块电气激活。
18.根据权利要求12所述的系统，其中所述灭火机构是非电气激活的。
19.根据权利要求18所述的系统，其中所述灭火机构包括容纳灭火剂的多条管道，所述多条管道在所述火灾事件的温度使所述多条管道熔化时释放所述灭火剂。
20.一种飞行器，包括 耦合到所述飞行器的多个传感器，所述多个传感器包括(a)电气传感器，其适于检测所述飞行器的电气系统中的短路和电弧故障，(b)热传感器，其适于连续测量所述飞行器内的温度并检测指示所述飞行器中的火灾事件的温度突然升高，(C)化学传感器，其适于检测在所述火灾事件开始之后从所述火灾事件释放的大气成分以及在所述火灾事件开始之前从化学品泄漏的大气成分，(d)视觉成像器，其适于捕捉所述飞行器的可见和不可见区域的视频，以及(e)烟雾检测器，其适于检测所述飞行器中的烟雾； 适于释放灭火剂的灭火机构，所述灭火机构耦合到所述飞行器； 检测模块，所述检测模块从所述多个传感器接收传感器数据，并在所述传感器数据超过指示所述飞行器内的所述火灾事件的预定阈值时识别所述飞行器内的所述火灾事件； 定位模块，所述定位模块从所述多个传感器接收所述传感器数据，并基于所述传感器数据确定所述飞行器内的所述火灾事件的位置； 组件隔离模块，所述组件隔离模块将导致所述火灾事件的所述飞行器的电气组件断电，将被所述火灾事件毁坏的所述飞行器的电气组件断电，并启动防止所述火灾事件蔓延超出指定区域的火 灾抑制机构；以及 决策支持模块，所述决策支持模块启动所述灭火机构向所述火灾事件的位置释放所述灭火剂。
全文摘要
本发明描述一种用于检测飞行器内的火灾事件并从火灾事件恢复的技术。该技术从与飞行器关联的多个传感器接收传感器数据。做出关于传感器数据是否超过指示飞行器内的火灾事件的预定阈值的确定。响应于确定传感器数据超过指示火灾事件的预定阈值，该技术基于传感器数据确定飞行器内的火灾事件的位置，并将与火灾事件关联的飞行器组件断电。然后该技术启动飞行器内的灭火机构指向火灾事件的位置。
文档编号A62C3/08GK102822877SQ201180017786
公开日2012年12月12日 申请日期2011年3月3日 优先权日2010年4月5日
发明者G·R·格什佐恩, D·J·芬顿, O·吉卜拓克, D·D·毛利尼图 申请人:波音公司
自动的火灾和烟雾检测、隔离和恢复
背景技术：
尽管不常发生，但飞行器机舱内的火灾或烟雾可能是非常危险的。在一些情况下，火灾或烟雾甚至可能是致命的。特别地，火灾或烟雾在(I)空勤人员不能定位火灾来源并扑灭火灾，以及(2)飞行器过于远离机场而不能立即降落以从消防机构获得帮助时可能是致命的。飞行器机舱经常具有不在空勤人员(例如飞行员、机舱人员等)和乘客直视中的多个隐蔽区域(例如在墙壁后面、在天花板中、在地板下面等)。因此，空勤人员和乘客可能具有检测以至识别起始于此类隐蔽区域的火灾或烟雾来源的困难。检测和识别飞行器机舱中的火灾或烟雾来源的任何显著延迟可能导致对空勤人员和乘客来说极为危险的状况。例如，火灾可能毁坏飞行器的关键组件，并且吸入烟雾和烟尘可能影响空勤人员和乘客的健康。 人们通常通过使用视觉和嗅觉感官来检测火灾或烟雾。例如，人们可以视觉感知火灾或烟雾。然而，在火灾或烟雾可被人们视觉感知之前，火灾或烟雾必须达到某个量值(例如密度、厚度等)。换句话说，在火灾的初始阶段中，烟雾可能是轻微且细微的，由此使得难以查明火灾的位置。当火灾或烟雾达到视觉可感知的量值时，火灾或烟雾可能已经达到危险水平。进一步地，如果火灾或烟雾起源于隐蔽区域，则火灾或烟雾可能不是视觉可感知的，直到火灾或烟雾已经危险地蔓延越过隐蔽区域。人们也可以闻到烟雾，这可以指示火灾的存在。然而，嗅觉的使用一般限于检测烟雾存在以及烟雾的量值和量值变化。嗅觉不可能特定识别烟雾的来源和烟雾起源的方向。为帮助烟雾的人工检测，飞行器可以配备烟雾检测器。常规地，仅飞行器的有限部分配备烟雾检测器。飞行器的这些部分通常包括航空电子设备舱、厕所、货舱和机组人员休息处。在飞行器的其它部分中，火灾或烟雾可能仅由人类视觉和嗅觉检测。如果空勤人员可以识别火灾或烟雾的来源，假如空勤人员可以接近该来源，则空勤人员可以利用飞行器100上的便携式灭火器来扑灭任何相应的火灾或烟雾。如果空勤人员不能识别火灾或烟雾的来源，则空勤人员启动清单(Checklist)程序。历史上，飞行器制造商和航空公司向空勤人员提供含有多个查找故障步骤的非常长而详细的清单。例如，为了检测由短路导致的电气火灾，清单可以引导空勤人员将电气系统的各种组件断电(例如关闭、停用等)。以此方式，空勤人员可以识别导致电气火灾的电气系统的组件，因为火灾将在相关组件被断电时消散。尽管长而详细的清单是用于识别火灾或烟雾来源的完整或近乎完整的解决方案，但该长而详细的清单相对复杂、需要充分训练、易遭受人类错误并且完成该清单是相对耗时的。例如，在执行清单时，空勤人员可能错误地将不应断电的飞行器关键组件断电。为了消除长而详细的清单的复杂性、降低人类错误的潜在性并减少完成清单所需的时间量，飞行器制造商和航空公司发展出缩短的清单。该缩短的清单是基于飞行器机舱内的大多数火灾或烟雾事件仅由若干可能性导致的观察结果发展出来的。例如，飞行器上大多数基于电气的火灾是由将冷暖空气泵入飞行器机舱的空调单元以及使空气在飞行器机舱内循环的风扇产生的。然而，如果缩短的清单不覆盖火灾或烟雾的来源，则火灾或烟雾的来源不能被识别。在此情况下，假设机场正好可用，飞行器可能需要做出紧急着陆。在火灾的来源不能被确定或扑灭并且机场不是正好可用的最差情况下，飞行器可能在火灾中失事。鉴于这些及其他考虑提出本文所做的公开内容。
发明内容
在此描述用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件并从该事件恢复的技术。飞行器配备检测火灾或烟雾事件的状况的各种传感器。通过使用智能算法，该技术可以基于传感器数据确定火灾或烟雾的来源。然后该技术可以在必要时将飞行器的组件隔离和断电，并在没有人类交互的情况下自动扑灭火灾或烟雾。根据在此展示的一个方面，各种技术为检测飞行器内的火灾事件并从该事件恢复 做准备。该技术从与飞行器关联的多个传感器接收传感器数据。做出关于传感器数据是否超过指示飞行器内的火灾事件的预定阈值的确定。响应于确定传感器数据超过指示火灾事件的预定阈值，该技术基于传感器数据确定飞行器内的火灾事件的位置并且将与火灾事件关联的飞行器的组件断电。然后该技术启动飞行器内的灭火机构指向火灾事件的位置。提供本概要从而以简化形式介绍下面在具体实施方式
中进一步描述的概念的选择。本概要不意图识别所要求保护主题的关键特征或重要特征，也不意图用来限制所要求保护主题的范围。此外，所要求保护主题不限于解决在本公开的任何部分中提到的任何或全部缺点的实施方式。
图I是框图，其根据一些实施例示出配备智能诊断和恢复系统的例示性飞行器，该智能诊断和恢复系统被配置为检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件并从该事件恢复；图2是流程图，其根据一些实施例示出在此提供用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件并从该事件恢复的示例性方法的一些方面；以及图3是计算机体系架构图，其示出用于能够实施本文展示的实施例的一些方面的计算系统的例示性计算机硬件体系架构的一些方面。
具体实施例方式以下详细描述涉及用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件并从该事件恢复的技术。特别地，一些实施例提供智能诊断和恢复系统，该系统检测机舱火灾或烟雾事件的发作并定位机舱火灾或烟雾事件的来源。在基于电气的火灾的情况下，智能诊断和恢复系统也可以将作为火灾的点火源的组件断电。然后智能诊断和恢复系统执行纠正行动，例如灭火。尽管在此描述的主题是在连同在计算机系统上执行操作系统和应用程序一起执行的程序模块的一般背景下展示的，但本领域技术人员将认识到其它实施方式可以结合其它类型的程序模块来执行。一般地，程序模块包括例程、程序、组件、数据结构以及执行特别任务或实施特别抽象数据类型的其它类型的结构。此外，本领域技术人员将认识到在此描述的主题可以用其它计算机系统配置来实践，包括手持设备、多处理器系统、基于微处理器或可编程的消费类电子设备、小型计算机、大型计算机等。在下面的详细描述中，参考作为其一部分的附图，并且该附图以图解、特定实施例或示例的方式示出。现在参考附图，其中相似的数字在这些附图中指示相似的元件，将描述用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件并从该事件恢复的计算系统和方法的一些方面。特别地，图I示出具有机身和至少一个机翼的飞行器100。根据一些实施例，飞行器100配备有耦合到多个火灾和烟雾关联传感器104的智能诊断和恢复系统102。智能诊断和恢复系统102包括检测模块106、定位模块108、组件隔离模块110以及决策支持模块112。火灾和烟雾关联传感器104包括电气传感器114、热传感器116、化学传感器118、烟雾传感器120以及视觉传感器122中的一个或更多个。应该认识到火灾和烟雾关联传感器104可以包括其它合适的传感器。智能诊断和恢复系统102进一步耦合到在下面进一步详细描述的火灾/烟雾抑制机构124和火灾/烟雾扑灭机构126。电气传感器114检测飞行器100的电气系统中的短路和故障。电气传感器114的 示例包括但不限于感测电线上的异常电流的断路器和电弧故障检测器。热传感器116连续测量温度并检测温度的突然升高。以此方式，热传感器116可以检测通常与火灾关联的过多热量。热传感器116的示例包括但不限于热电偶和热敏电阻。遍布飞行器100的一组分布式热传感器116可以提供温度的空间和时间分布。基于热传导方程的模型可以用来估计热源的起始位置、起始时间和强度。化学传感器118检测大气成分的存在和移动，所述大气成分例如为燃料烟尘和危险化学烟尘以及涉及火灾和电气故障的其它释放物质。在一些情况下，这些释放物质可以包括在火灾开始之后从火灾释放的大气成分，由此帮助检测火灾。在其它情况下，这些释放物质可以包括在火灾开始之前从易燃及其它潜在危险化学品释放的大气成分，由此帮助检测化学品泄漏并防止潜在的火灾。潜在危险化学品的示例包括钠和氯，其在以适当比例组合并暴露于水时可导致放热反应(即非常非常高的温度)。化学传感器118可以靠近飞行器100的货舱或其它合适舱室中的线束安装，在此处有可能形成这样的大气成分。遍布飞行器100的一组分布式化学传感器118可以提供释放物质的空间和时间分布。烟雾检测器120检测烟雾的存在和移动。多组烟雾检测器120可以遍布飞行器100的机舱分布，从而测量烟雾的扩散。可以使用合适的扩散方程和方法来基于由烟雾传感器120测量的烟雾的动力学和密度定位来源。视觉成像器122向空勤人员提供火灾或烟雾的视觉反馈。视觉成像器122的示例包括但不限于视频摄影机和红外摄影机，例如前视红外线(“FLIR”)摄影机。由视觉成像器122记录的视觉数据可以通过飞行器100内的合适显示器显示。视觉成像器122可以遍布飞行器100安装在不同的区段中，从而向空勤人员提供在需要时监控并检索火灾或烟雾位置的图像和视频的能力。空勤人员可以利用来自视觉成像器122的视觉数据检验火灾或烟雾的存在，并且检验为扑灭火灾或烟雾所采取的任何纠正行动的成功。例如，视觉成像器122可以使空勤人员能够循环浏览在飞行器100的不同区段处的多个视频馈送。在一些情况下，可以使用合适的模式识别算法和方法来自动处理和分析视觉数据。一般地，火灾和烟雾关联传感器104应该是分布式的，以便起源于飞行器100的相关可见或不可见(即隐蔽)区域中的火灾或烟雾可以被适当检测。特别地，传感器在飞行器100的机舱或其它舱室内的放置可以根据预定功能和目标被最优化。为了降低成本，可以选择并安装能够足以实现这些功能和目标的最小数目的火灾和烟雾关联传感器104。预定功能目标的示例包括但不限于确保(a)充足的信噪比和测量分辨率(即能够以其测量属性的粒度)以使相应数据可以拟合成由智能诊断和恢复系统102使用的数学模型，(b)在传感器故障的情况下的冗余，(c)传感器的最小添加重量和最小能量利用，Cd)由检测模块106和定位模块108分别实施的实时和近实时检测和定位算法的快速执行。智能诊断和恢复系统102的操作开始于检测模块106。检测模块106实时或近实时地监控由火灾和烟雾关联传感器104收集的传感器数据。当由火灾和烟雾关联传感器104中的一个或更多个收集的传感器数据超过预定阈值时，检测模块106识别潜在的火灾或烟雾事件。然后智能诊断和恢复系统102的操作进展到定位模块108。定位模块108从检测模块106或从火灾和烟雾关联传感器104接收传感器数据， 并且可以采用合适的定位算法来确定火灾或烟雾的来源位置和/或开始时间。定位模块108也可以基于传感器数据的强度采用概率算法来估计火灾或烟雾事件的动态进展。如在此所用，术语“定位数据”指代由定位模块108确定的数据。定位数据包括火灾或烟雾的来源位置、火灾或烟雾的开始时间和/或火灾或烟雾的估计动态进展。在一个实施例中，定位模块108利用有关的火灾和烟雾关联传感器104的三角测量来确定火灾的来源位置。在另一实施例中，定位模块108利用由有关的火灾和烟雾关联传感器104收集的传感器数据的合适相关性方法来确定火灾的来源位置。在图解示例中，当烟雾在第一和第二传感器之间移动时，沿烟雾传播方向放置的两个传感器的连续测量值之间的互相关函数可以提供烟雾的时间延迟和方向的估计。假设烟雾传播的速度恒定，这在沿例如空气管道传播的情况下是合理的，该设想可以扩展到以分布方式放置在管道中的多个传感器。每对传感器可以给出烟雾沿两个传感器之间的线路传播的方向和速度矢量分量的估计。通过内插这些矢量的量值和方向，可以确定烟雾来源的位置。在另一实施例中，定位模块108借助于利用热传导方程、扩散方程、模式识别算法、智能搜索策略以及智能图方法的一组数学模型来确定来源位置和/或开始时间。在模式识别算法的示例中，来自不同材料的烟尘可能具有不同的物理和化学特性(例如扩散速度、化学成分、颜色等)。识别这些特性模式的能力可以给予早期指示以识别烟尘的来源。模式匹配算法的示例可以包括使用神经网络、贝叶斯分类器等。搜索策略的示例包括但不限于使用断路器指示和控制系统(“CBIC”)来定位问题来源且同时最小化断路器的循环(即拉动和复位)。在烟尘或烟雾可能归因于电线束的区段中发生电气短路的情况下，可能至关重要的是能够在几十英里的电线中查明短路的位置。智能搜索策略可以包括以特定顺序关闭断路器以使定位损伤的步骤数量最小化。智能图方法的示例包括但不限于使用线路图确定由电线束中的短路或电弧故障导致的火灾的位置。先进的“智能图”算法可以用电子形式展示电线图。当线路图是电子形式时，人们可以识别在例如特殊开关被激活时受影响的电线。通过该能力，人们也可以识别特定故障的级联效应(例如，如果被怀疑的开关损坏，那么什么电线将受影响)。将搜索方法的能力与智能图组合可以减少隔离有问题的电线所花费的时间。作为图解示例，火灾或烟雾的开始时间可以通过如下方式确定。扩散方程的解可以预测在特定时间特定区域中扩散材料的密度(或热量)。取得烟雾或热量传播的测量值并将这些测量值与扩散方程的特定解比较可以在烟雾来源可能已经开始产生烟雾时基于预测模型帮助“退火”。当确定火灾或烟雾的来源位置和/或开始时间时，定位模块108可以激活飞行器100上的火灾/烟雾抑制机构124。在一些实施例中，火灾/烟雾抑制机构124开展行动以防止火灾或烟雾蔓延超出指定区域。例如，火灾/烟雾抑制机构124可以改变飞行器100内的气流，从而引导火灾或烟雾远离人们或危险品(例如爆炸物、腐蚀物等)。在一些其它实施例中，火灾/烟雾抑制机构124减少至给定区域的气流。例如，如果怀疑或已知在货运飞机中存在火灾，则火灾/烟雾抑制机构124可以使飞行器100完全降压。与火灾/烟雾扑灭机构126不同，火灾/烟雾抑制机构124不释放灭火剂来熄灭火灾或烟雾。然后智能诊断和恢复系统102的操作进展到组件隔离模块110。组件隔离模块110也从检测模块106或直接从火灾和烟雾关联传感器104接收传感器数据。然后组件隔离模块110基于传感器数据计算火灾或烟雾的怀疑原因，并为飞行器100内的个别组件(例如电气组件)产生故障概率的估计。基于模型的和图形概率的诊断 方法可以用来为飞行器100的电气系统中的组件从属性建模。由故障或电流诊断所导致的来自电气组件崩溃的级联效应可以被明确建模。组件隔离模块110可以利用此类模型计算火灾或烟雾的怀疑原因。也被称为贝叶斯网络的图形概率方法可以用来创建或学习概率诊断模型。这些模型可以识别给定一组征兆或观察结果的最可能的故障组件。飞行员可以用“飞行甲板效应”(“FDE”)的形式观察问题的症状。可以使用其它可观察量，例如异常气味或声音。如果火灾开始并蔓延，那么火灾可能造成毁坏，这将触发FDE的发生。利用诊断模型的组件隔离模块110可以连续提供能够解释症状的所涉及的故障组件的列表。可能的故障组件是什么及其位置的知识可以帮助缩窄火灾的位置。组件隔离模块110可以利用智能优先级排序方案和诊断算法来将相关组件隔离并断电。例如，由组件隔离模块110给出的可能的故障组件的概率估计可以用来将可能原因从最可能到最不可能分级。作为寻找火灾位置的过程的一部分，可以用最可能原因的次序进行进一步的故障隔离测试。组件隔离模块110可以将(a)导致火灾或烟雾、(b)向火灾或烟雾供给燃料或使火灾或烟雾恶化或者(C)已被火灾或烟雾毁坏的电气组件断电。可以根据使用关系的和条件的概率更新算法的组合的推断方法来隔离相关组件。当多个组件与给定症状关联时，可以用贝叶斯方法做出故障概率的估计，从而将所涉及的组件分级。组件隔离模块110可以将非关键组件(即视为对于飞行器100的正确和安全操作不必需的组件)自动断电。组件隔离模块110可以仅在接收到来自空勤人员(例如飞行员)的许可时将关键组件(即视为对于飞行器100的正确和安全操作必需的组件)断电。组件隔离模块110可以基于飞行器状态、周围天气、飞行阶段和/或飞行器未来位置的知识动态地识别非关键组件和关键组件。然后智能诊断和恢复系统102的操作进展到决策支持模块112。决策支持模块112执行自动行动以扑灭用来自定位模块108的定位数据定位的火灾或烟雾。决策支持模块112也向空勤人员提供推荐行动响应行动和反馈。决策支持模块112激活火灾/烟雾扑灭机构126。在一些实施例中，火灾/烟雾扑灭机构126被排布穿过飞行器100的机舱并将合适的灭火剂(例如卤素灭火剂、惰性气体、水等)直接释放到火灾或烟雾上。火灾/烟雾扑灭机构126被设计为到达飞行器100的可见和/或不可见区域。如果火灾/烟雾扑灭机构126被飞行器100的电气系统激活,则在决策支持模块112激活火灾/烟雾扑灭机构126时，决策支持模块112可以向空勤人员提供反馈。然而，当火灾/烟雾扑灭机构126联结到电气系统时，如果火灾或烟雾毁坏该电气系统，那么决策支持模块112可能不能激活火灾/烟雾扑灭机构126。在此情况下，火灾/烟雾扑灭机构126可以独立于电力和计算机控制进行操作。例如，火灾/烟雾扑灭机构126可以利用遍布飞行器100运行的小管系统。这些小管可以容纳卤素灭火剂或其它灭火剂，并可以适于在指示火灾或烟雾事件的温度下熔化。因此，当火灾或烟雾事件使小管熔化时，灭火剂随即被释放。
当火灾/烟雾扑灭机构126不联结到飞行器100的电气系统时，空勤人员没有被提供火灾/烟雾扑灭机构126何时激活的通知。在此情况下，空勤人员可以利用来自火灾和烟雾关联传感器104的更新传感器数据来识别火灾或烟雾是否已被扑灭。在一个示例中，热传感器116、化学传感器118和/或烟雾检测器120可以检测涉及火灾或烟雾事件的状况的强度降低。在另一示例中，空勤人员可以观察火灾或烟雾来源的实时或近实时视频馈送。以此方式，空勤人员可以在视觉上验证火灾或烟雾已被扑灭。模式识别算法也可以用来自动验证火灾或烟雾已被扑灭。现在参考图2，将提供关于智能诊断和恢复系统102的操作的额外详情。特别地，图2是图解说明根据一些实施例在此提供用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件和从该事件恢复的示例方法的多个方面的流程图。应认识到在此描述的逻辑操作被实现为(I)计算机实施的行为或在计算系统上运行的程序模块的序列，和/或(2)计算系统内互连的机器逻辑电路或电路模块。该实施方式是依赖于计算系统的性能或其它需求的选择问题。因此，在此描述的逻辑操作被多样地称为状态、操作、结构设备、行为或模块。这些操作、结构设备、行为和模块可以用软件、固件、专用数字逻辑及其任何组合来实现。应该认识到可以执行比图中示出并在此描述的更多或更少的操作。这些操作也可以以不同于在此描述的顺序执行。如图2所示，例程200开始于操作202，在此检测模块106从火灾和烟雾关联传感器104接收传感器数据。传感器数据可以包括来自电气传感器114的电气数据、来自热传感器116的温度数据、来自化学传感器118的化学数据、来自烟雾检测器120的烟雾数据以及来自视觉成像器122的视觉数据。然后例程200进展到操作204，在此检测模块106确定传感器数据是否超过指示火灾或烟雾事件的可能性的预定阈值。预定阈值可以应用到来自个别传感器的传感器数据或来自各种传感器组合的传感器数据。预定阈值可以被配置为使得在传感器数据超过预定阈值时传感器数据指示火灾或烟雾事件有可能发生。如果检测模块106检测到传感器数据不超过预定阈值，则例程200返回到操作202，其中检测模块106继续接收和监控传感器数据。如果检测模块106确定传感器数据超过预定阈值，则例程200进展到操作206，其中定位模块108基于传感器数据确定火灾或烟雾事件的位置。例如，定位模块108可以通过三角测量收集传感器数据的相关传感器来确定火灾或烟雾事件的位置。在操作208处，定位模块108启动火灾/烟雾抑制机构124。例如，火灾/烟雾抑制机构124可以改变飞行器100内的气流，从而引导火灾或烟雾远离人们或危险品。在操作210处，组件隔离模块110也将与火灾或烟雾事件关联的组件断电。特别地，组件隔离模块110可以将导致火灾或烟雾事件的电气组件以及被火灾或烟雾事件毁坏的电气组件断电。在确定火灾或烟雾事件的位置、启动火灾/烟雾抑制机构124以及将任何相关电气组件断电之后，例程200进展到操作212，在此决策支持模块112启动在火灾或烟雾事件的位置释放灭火剂的火灾/烟雾扑灭机构126。火灾/烟雾扑灭机构126可以是或可以不是电气激活的。现在参考图3，其图解示出计算机300的多个方面的示例性计算机体系架构图。计算机300可以被配置为执行智能诊断和恢复系统102的至少一部分。计算机300包括处理单元302 (“CPU”)、系统存储器304以及将存储器304耦合到CPU 302的系统总线306。计算机300进一步包括用于存储一个或更多程序模块例如智能诊断和恢复系统102的大容量存储设备312，以及一个或更多个数据库314。大容量存储设备312通过连接到总线306的大容量存储控制器(未示出)连接到CPU 302。大容量存储设备312及其关联的计算机可读媒体为计算机300提供非易失性存储。尽管在此包含的计算机可读存储媒体的描述涉及大容量存储设备例如硬盘或CD-ROM驱动器，但本领域技术人员应认识到计算机可读媒体可 以是能够被计算机300访问的任何可用计算机存储媒体。例如并非限制地，计算机可读媒体可以包括在用于存储信息例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据的任何方法或技术中实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除的媒体。例如，计算机可读媒体包括但不限于RAM、ROM、EPROM、EEPR0M、闪存或其它固态存储器技术、CD-ROM、数字通用光盘(“DVD”)、HD-DVD, BLU-RAY或其它光存储器、磁带盒、磁带、磁盘存储器或其它磁存储设备，或者可以用来存储期望的信息并可以被计算机300访问的任何其它媒介。根据各种实施例，计算机300可以在使用通过网络318到远程计算机的逻辑连接的联网环境中操作。计算机300可以通过连接到总线306的网络接口单元316连接到网络318。应该认识到其它类型的网络接口单元也可以用来连接到其它类型的网络和远程计算机系统。计算机300也可以包括输入/输出控制器308，以便接收和处理来自包括键盘、鼠标和麦克风的多个输入设备(未不出)的输入。类似地，输入/输出控制器308可以向直接连接到计算机300的显示器或其它类型输出设备(未示出)提供输出。基于前述内容，应该认识到在此展示了用于检测、隔离飞行器或飞行器机舱内的火灾或烟雾事件和从该事件恢复的技术。尽管在此展示的主题以针对计算机结构特征、方法论行为和计算机可读媒体的语言描述，但应该理解在随附权利要求中限定的本发明不必限于在此描述的特定特征、行为或媒体。相反，特定特征、行为和媒体是作为实施权利要求的示例形式公开的。上述主题仅以图解说明的方式提供，并且不应解释为限制。可以在不遵循图解说明和描述的示例性实施例和应用并且不背离在随附权利要求中阐述的本发明的真实精神和保护范围的情况下，对在此描述的主题做出各种修改和变化。
权利要求
1.一种用于检测飞行器内的火灾事件并从所述火灾事件恢复的方法，所述方法包括 从与所述飞行器关联的多个传感器接收传感器数据； 确定所述传感器数据是否超过指示所述飞行器内的所述火灾事件的预定阈值； 响应于确定所述传感器数据超过指示所述火灾事件的所述预定阈值，基于所述传感器数据确定所述飞行器内的所述火灾事件的位置； 将与所述火灾事件关联的所述飞行器的组件断电；以及 启动所述飞行器内的灭火机构指向所述火灾事件的位置。
2.根据权利要求I所述的方法，其中从与飞行器关联的多个传感器接收传感器数据包括从电气传感器接收电学数据、从热传感器接收温度数据、从化学传感器接收化学数据、从烟雾传感器接收烟雾数据以及从视觉成像器接收视觉数据中的至少一个。
3.根据权利要求I所述的方法，其中基于所述传感器数据确定所述飞行器内的所述火灾事件的位置包括基于收集所述传感器数据的所述多个传感器的三角测量确定所述飞行器内的所述火灾事件的位置。
4.根据权利要求I所述的方法，进一步包括 响应于确定所述传感器数据超过指示所述火灾事件的所述预定阈值，启动防止所述火灾事件蔓延超出指定区域的火灾抑制机构。
5.根据权利要求4所述的方法，其中启动防止所述火灾事件蔓延超出指定区域的火灾抑制机构包括改变所述飞行器内的气流以引导所述火灾事件远离人们或危险品。
6.根据权利要求I所述的方法，其中将与所述火灾事件关联的所述飞行器的组件断电包括 将导致所述火灾事件的所述飞行器的电气组件隔离；以及 将导致所述火灾事件的所述飞行器的所述电气组件断电。
7.根据权利要求I所述的方法，其中将与所述火灾事件关联的所述飞行器的组件断电包括 将被所述火灾事件毁坏的所述飞行器的电气组件隔离； 确定所述电气组件对所述飞行器的安全操作是否是关键的；以及响应于确定所述电气组件对所述飞行器的安全操作是不关键的，将被所述火灾事件毁坏的所述电气组件断电。
8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括 响应于确定所述电气组件对所述飞行器的安全操作是关键的，请求来自空勤人员的将所述电气组件断电的许可；以及 在接收到来自所述空勤人员的将所述电气组件断电的所述许可后，将被所述火灾事件毁坏的所述电气组件断电。
9.根据权利要求7所述的方法，其中确定所述电气组件对所述飞行器的安全操作是否关键包括基于飞行器状态、周围天气、飞行阶段和飞行器未来位置的知识，确定所述电气组件对所述飞行器的安全操作是否是关键的。
10.根据权利要求I所述的方法，其中所述灭火机构在启动后向着所述火灾事件的位置释放灭火剂。
11.根据权利要求I所述的方法，进一步包括基于来自所述多个传感器的更新传感器数据，验证所述灭火机构的启动。
12.—种飞行器火灾检测和恢复系统,包括 与飞行器关联的多个传感器； 适于释放灭火剂的灭火机构，所述灭火机构耦合到所述飞行器； 检测模块，所述检测模块从所述多个传感器接收传感器数据，并在所述传感器数据超过指示所述飞行器内的火灾事件的预定阈值时识别所述飞行器内的所述火灾事件； 定位模块，所述定位模块从所述多个传感器接收所述传感器数据，并基于所述传感器数据确定所述飞行器内的所述火灾事件的位置； 组件隔离模块，所述组件隔离模块将与所述火灾事件关联的所述飞行器的组件断电，并启动防止所述火灾事件蔓延超出指定区域的火灾抑制机构；以及 决策支持模块，所述决策支持模块启动所述灭火机构向所述火灾事件的位置释放所述灭火剂。
13.根据权利要求12所述的系统，其中所述多个传感器包括电气传感器，所述电气传感器适于检测所述飞行器的电气系统中的短路和电弧故障。
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述多个传感器进一步包括热传感器，所述热传感器适于连续测量所述飞行器内的温度，并检测指示所述火灾事件的温度突然升高。
15.根据权利要求14所述的系统，其中所述多个传感器进一步包括化学传感器，所述化学传感器适于检测在所述火灾事件开始之后从所述火灾事件释放的大气成分以及在所述火灾事件开始之前从化学品泄漏的大气成分。
16.根据权利要求15所述的系统，其中所述多个传感器进一步包括适于捕捉所述飞行器的可见和不可见区域的视频的视觉成像器以及适于检测所述飞行器中的烟雾的烟雾检测器。
17.根据权利要求12所述的系统，其中所述灭火机构由所述决策支持模块电气激活。
18.根据权利要求12所述的系统，其中所述灭火机构是非电气激活的。
19.根据权利要求18所述的系统，其中所述灭火机构包括容纳灭火剂的多条管道，所述多条管道在所述火灾事件的温度使所述多条管道熔化时释放所述灭火剂。
20.一种飞行器，包括 耦合到所述飞行器的多个传感器，所述多个传感器包括(a)电气传感器，其适于检测所述飞行器的电气系统中的短路和电弧故障，(b)热传感器，其适于连续测量所述飞行器内的温度并检测指示所述飞行器中的火灾事件的温度突然升高，(C)化学传感器，其适于检测在所述火灾事件开始之后从所述火灾事件释放的大气成分以及在所述火灾事件开始之前从化学品泄漏的大气成分，(d)视觉成像器，其适于捕捉所述飞行器的可见和不可见区域的视频，以及(e)烟雾检测器，其适于检测所述飞行器中的烟雾； 适于释放灭火剂的灭火机构，所述灭火机构耦合到所述飞行器； 检测模块，所述检测模块从所述多个传感器接收传感器数据，并在所述传感器数据超过指示所述飞行器内的所述火灾事件的预定阈值时识别所述飞行器内的所述火灾事件； 定位模块，所述定位模块从所述多个传感器接收所述传感器数据，并基于所述传感器数据确定所述飞行器内的所述火灾事件的位置； 组件隔离模块，所述组件隔离模块将导致所述火灾事件的所述飞行器的电气组件断电，将被所述火灾事件毁坏的所述飞行器的电气组件断电，并启动防止所述火灾事件蔓延超出指定区域的火 灾抑制机构；以及 决策支持模块，所述决策支持模块启动所述灭火机构向所述火灾事件的位置释放所述灭火剂。
全文摘要
本发明描述一种用于检测飞行器内的火灾事件并从火灾事件恢复的技术。该技术从与飞行器关联的多个传感器接收传感器数据。做出关于传感器数据是否超过指示飞行器内的火灾事件的预定阈值的确定。响应于确定传感器数据超过指示火灾事件的预定阈值，该技术基于传感器数据确定飞行器内的火灾事件的位置，并将与火灾事件关联的飞行器组件断电。然后该技术启动飞行器内的灭火机构指向火灾事件的位置。
文档编号A62C3/08GK102822877SQ201180017786
公开日2012年12月12日 申请日期2011年3月3日 优先权日2010年4月5日
发明者G·R·格什佐恩, D·J·芬顿, O·吉卜拓克, D·D·毛利尼图 申请人:波音公司
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