The research of electrical parameters of threshold detectors

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This research work provides an in-depth analysis of the fire alarm system, considered as a security tool for a variety of facilities, from industrial buildings to residential premises. Two key subsystems serve as the basis for the study: the fire alarm system, which is designed to detect and report the occurrence of fire, and the intrusion alarm system, whose task is to detect attempts at illegal intrusion. For each of these subsystems, their functions and components are investigated, their mechanism of action, principles of operation, and possible implementation options are described, depending on the specific conditions and security requirements. At the same time, emphasis is placed on three types of automatic fire alarm systems: threshold, addressable and addressable-analog, each of which has its own features, advantages and disadvantages. The article goes beyond theoretical analysis and presents the results of a practical study of the three main types of fire alarm systems: wired, wireless and addressable. The study is based on a specially designed training stand, which allows you to simulate the operation of fire alarm systems in conditions as close to reality as possible. The article demonstrates the connection schemes of detectors, explains their states in the "normal" and "alarm" modes. It is noted that the currents and voltages of alarm loops in different modes were measured. Dependency diagrams of these parameters are presented, and the alarm threshold levels are measured. The research presented in the paper provides a valuable contribution to the study and optimization of alarm and fire systems, providing meaningful data for the development and testing of these systems. The paper can be useful for fire and security professionals and those interested in improving the performance of these systems.

References

  1. Острецова Н. С. Охранно-пожарные системы сигнализации и оповещения // Техногенная и природная безопасность. 2017. С. 306-311.
  2. Манило И. И., Воинков В. П., Зыков В. И. Автоматизированная система пожарной (охранно-пожарной) сигнализации // БЕЗОПАСНОСТЬ В ТЕХНОСФЕРЕ. 2017. С. 78-82.
  3. Буцынская Т. А. Особенности совместного функционирования систем пожарной и охранной сигнализации // Ежегодная международная научно-техническая конференция Системы безопасности. – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Академия Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, 2017. № 26. С. 319-321.
  4. Соколянский В. В. Системы пожарной сигнализации, или охранно-пожарной? //Вестник Академии гражданской защиты. 2018. № 3. С. 15.
  5. Членов А. Н., Климов А. В., Рябцев Н. А. Пути повышения функциональной надёжности технических средств тревожной сигнализации для объектов высокой категории значимости // Ежегодная международная научно-техническая конференция Системы безопасности. – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Академия Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, 2017. № 26. С. 311-314.
  6. Соколянский В. В. Шлейф пожарной сигнализации. Двухпроводный или четырехпроводный? // Вестник Академии гражданской защиты. 2018. № 4. С. 131-135.
  7. Somvanshi D., Chauhan D., Perera A. G. U., Li L., Chen L., Linfield E. H. Reduced Dark Current With a Specific Detectivity Advantage in Extended Threshold Wavelength Infrared Detector // IEEE Sensors Letters, 2019. 3(5). Pp. 1-4.
  8. Masek P., Jakubek J. Improved fast neutron detector based on timepix and plastic scintillating converter // 2016 IEEE Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference and Room-Temperature Semiconductor Detector Workshop (NSS/MIC/RTSD), Strasbourg, France, 2016. Pp. 1-3.
  9. Юсупов Б.З. Разработка учебного стенда охранно-пожарной системы для обучения студентов // Программные системы и вычислительные методы. 2023. № 2. С. 40-48.
  10. Sheikh S. M., Neiso M. K., Ellouze F. Design and implementation of a raspberrypi based home security and fire safety system // Computer Science & Information Technology (CS & IT). 2019. 3(3), Pp. 13.
  11. Соколов Г. Е. Исследование информационного сигнала охранного акустического извещателя // Проблеми інформатизації та управління. 2019. Т. 1. № 61. С. 95-101.
  12. Гибадуллин Р.Ф. Организация защищенной передачи данных в сенсорной сети на базе микроконтроллеров AVR // Кибернетика и программирование. 2018. № 6. С. 80-86.
  13. Викторов И.В., Гибадуллин Р.Ф. Разработка синтаксического дерева для автоматизированного транслятора последовательного программного кода в параллельный код для многоядерных процессоров // Программные системы и вычислительные методы. 2023. № 1. С. 13-25.
  14. Гибадуллин Р.Ф., Викторов И.В. Неоднозначность результатов при использовании методов класса Parallel в рамках исполняющей среды .NET Framework // Программные системы и вычислительные методы. 2023. № 2. С. 1-14.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».