火灾自动报警系统能够发现隐患，在现代建筑中起着极其重要的安全保障作用。自上世纪80年代以来，伴随着计算机科技发展，火灾报警系统已经由人工操作阶段进入智能化时代，为火灾监控和报警提供了一个很好的平台。本研究旨在提高火灾自动报警系统的智能化水平，降低误报率和漏报率。文章首先分析了国内外火灾自动报警系统研究与应用情况，在天津理工大学17号楼3层设计并构建了完整的智能火灾自动报警系统。系统基于LabVIEW虚拟仪器开发。其中硬件部分由火灾报警控制器、感温感烟探测器、手动报警器、声光报警器、ZigBee无线通讯节点以及上位机电脑等组成，其中声光报警的串口控制的多语音通道为智能报警的实现提供了基础。采用自主创建的二总线协议、结合ZigBee无线通讯技术，提高了系统信号传输的可靠性；软件部分加入极具特色的火灾语音报警功能，数据文件自动保存功能以及火灾数据BP神经网络算法，大大提高了火灾自动报警系统的智能化水平。利用LabVIEW软件平台开发的智能火灾报警预警软件系统，具有功能齐全，操作界面友好，可实现对火灾记录数据的自动保存以及自动记录历史数据查询功能，其中数据处理技术应用了阈值趋势及BP神经网络算法，大大提高了火灾报警系统的自动化和智能化水平。在构建了整套火灾报警系统之后，进行了火灾实验，对不同材料的燃烧物进行现场点火试验，利用软件对区域内的温度烟度采集、分析和计算，并生成相应的温度烟度曲线。最后基于BP神经网络算法提出了两种火灾识别模型实，对比试验结果和仿真试验表明，该系统可靠性高，能有效地实现对监测区域的温度烟度采集、分析和计算，并且能对火情做出正确判断，准确报警，软件设计符合人机工程学，具有界面友好，功能齐全、操作简便等优点，具有广阔的应用前景。本文利用LabVIEW软件平台，自主构建了二总线通讯协议并结合ZigBee无线通讯技术开发了火灾报警系统。火灾报警控制系统不仅可以查询每个火灾探测传感器和报警器的地址，而且能收集感烟感温传感器的模拟输出量，实现了系统对温度、烟度的采集，模拟量感烟感温探测器实质上是火灾信号传感器，它本身不判定火警，不直接触发报警器件动作，而是输出一个代表敏感现象的真实模拟信号。在计算机控制下通过软件运用神经网络算法进行比较判别火灾信号的真假以及火灾发生程度，大大提高了智能化水平，降低误报漏报率，并进行分级报警。报警模块可针对不同火灾情况选择相应报警信息内容，可以准确报警火灾发生的位置，提高了报警内容的针对性。控制软件人机界面友好，操作简便，目前本系统已应用于实践教学。