目前較先進的火災報(bào)警控制器均對火災探測器從現場採(cǎi)集回來的數據進行計算分析，從而判定是否有火災發生
。實踐證明，通過優化火災自動報(bào)警控制器的計算方法能有效地減少幹擾的影響。

（1）變化阈值法
變化阈值法主要是針對感煙探測器所使用的，其方法是：将感煙探測器傳送到自動報警控制器的數值進行存儲、計算，並得出實時值、平均值（-近一小時實時值的平均值）、報警阈值（報警阈值＝設定阈值＋平均值）。将實時值與報警阈值進行比較，當實時值大於等於報警阈值時系統産生火災報警如圖6(注：縱坐标表示：探測器的探測值經 A/D 變換後的數字量，橫坐标表示：探測時間（秒）＝坐标值×探測周期（S))

該方法的優點是使感煙探測器報警阈值由固定值變爲跟随著(zhe)探測器平均值變化而改變的變值。由於探測器在長期使用後，難以避免有粉塵積聚在探測器的探測室内，而粉塵會散射光源的光線，造成探測器的探測實時值逐漸升高。如果探測器的報警阈值是一個定值的話，那麽探測器允許的波動就會越來越小。當實時值接近報警阈值時，隻要小小的波動，都能使探測器産生報警
，但實際上並(bìng)沒有發生火災。因此，我們以探測器的平均值作爲基準，再加上設定阈值作爲報警阈值。由於探測器的平均值是近期一小時内的實時值的平均值，因此它消除瞭探測器實時值的波動，是探測器近一段時期狀态的反映
，它與實時值一樣随著(zhe)探測器的使用而逐漸升高。報警阈值以它作爲基準，就像水漲船高一樣，解決瞭由於粉塵積聚使探測器報警阈值逐漸變小的情況，也消除瞭由於粉塵積聚而使探測器誤報的情況。

雖然探測器的平均值能消除粉塵積聚的影響
，但也不能無限地增大。平均值也有一個極限，當超過這個極限時，火災自動報(bào)警控制器就會産生故障報(bào)警，顯示探測器太髒瞭(le)，需要進行清洗。

（2）延時法
延時法是採用延時的方法消除火災探測器因瞬時受到幹擾而産生的誤報警，同時也保證瞭火災探測器真實報警的實時性。該方法适用於解決瞬時的各種幹擾的影響。探測器的具體工作流程圖見圖7。 我們曾用這方法解決瞭一例由於高速氣流而造成感煙探測器誤報的實例。具體情況是：在廣州地鐵一号線，由於軌行區與站台候車區之間沒有擋隔裝置，因此當列車駛入或駛出站台時，都會産生高速的氣流，造成瞭安裝在站台靠近隧道口的感煙探測器經常誤報警，使值班人員非常困擾。採用瞭延時法後，有效地減少瞭大部分的誤報警
。具體方法是：當火災探測器實時值大於等於報警阈值時，自動報警控制器先不産生火警報警，而是把探測器當前狀态進行存儲記錄，然後對探測器進行複位、延時，在下一個巡檢周期（一般是4s～6s）後，再讀取探測器的狀态。如此重複5次～10次，如果探測器的實時值仍大於等於報警阈值，這說明發生火災的 可能性較高，自動報警控制器産生火警報警。反之，探測器的實時值恢複正常狀态，說明是誤報警，該探測器的核實分數加1。如果核實分數大於10就會産生一個故障報警，說明該探測器經常誤報警，需引起注意。

（3）類比分析法
類比分析法是把一個時間段内接收到的探測器實時值與火災自

動報警控制器的數據庫内的物質燃燒數據模型進行比較，以確定是否發生瞭(le)火災。由於(yú)不同的物質燃燒時，會産生不同的煙霧或熱量曲線，把煙霧或熱量曲線進行分析、處理後，就可建立該物質燃燒時的煙霧或熱量數據模型，（ 注
：縱坐标表示：探測器的探測值經 A/D 變換後的數字量，橫坐标表示：探測時間（ s ）＝坐标值×探測周期（ s ） ）。

具體方法是：

--步，調查保護區域内可燃物料的種類，並在實驗室對這些物料做燃燒實驗，得出這些物料在燃燒過程中的煙霧或溫度變化曲線。通過把這些曲線分解爲以時間爲函數的幅度變化曲線、斜率變化曲線、允許的波動範圍，並建立這些物質燃燒過程的數據模型
。利用同樣的方法，我們可建立包括粉塵幹擾、潮氣幹擾、高速氣流幹擾在内的各種幹擾的數據模型。

第二步，把這些燃燒數據模型、幹擾數據模型輸入火災自動報警控制器作爲樣本。

第三步，把探測器傳送過來的一個時間段内的實時值與控制器内的數據模型進行比較、分析，以確定是否發生火災。

這種方法的優點是：能較準確(què)地識别真實火災情況，有效地減少環境因素幹擾，使探測(cè)器更可靠。