随着电动汽车的快速发展,其防火等安全问题也日益受到重视,作为电动汽车的动力源泉,锂电池仓的防火问题无疑成为当今电动汽车安全问题的重中之重,将嵌入式技术及人工智能技术等运用到电动汽车的防火问题是当前车辆安全技术问题的重要研究方向。本文以嵌入式技术以及SVM分类器理论为基础,以提高电动汽车锂电池仓火灾识别准确率和系统响应速度为目标,设计了一种基于SVM的锂电池仓火灾预警及灭火系统。本文主要研究内容如下:(1)搭建锂电池仓火灾预警及灭火系统的软硬件平台。根据系统的功能需求确定了系统软硬件设计方案,进行了相关元器件的选型以及相关电路方案,设计了系统的软件架构,编写了各功能模块的接口驱动。(2)提出了基于SVM分类器的火灾识别方法。首先模拟分析了锂电池仓火灾的特点,依据该特点提出了一种温度特征值的提取方法,并将温度特征值和烟雾浓度值作为输入,以着火和无火的分类概率为输出,基于SVM分类器设计了一种火灾识别分类器,针对锂电池仓环境的火灾识别实验研究表明,所设计的SVM火灾识别分类器具有良好的分类效果,系统根据SVM分类器的分类结果对火灾进行识别判断。(3)针对锂电池仓环境的火灾进行了实验研究。测试了系统环境信息采集、数据实时显示、数据存储等功能模块的的效果,实验结果表明系统兼具较好的灵敏性和稳定性,同时也具有一定的环境适应能力和抗干扰能力。本文所研究的锂电池仓火灾预警及灭火系统在实际火灾预警及灭火中具有响应速度快、稳定性高、环境适应能力和抗干扰能力强的优点,以及良好的市场前景,同时本研究提供了一种基于人工智能的火灾预警及灭火方案,为电动汽车安全问题的研究提供了参考。