近年来，船舶火灾作为海上重大事故之一受到了越来越多的关注。舱室为船舶的重要组成部分，当某舱室发生火灾时，火势将会蔓延至相邻数个舱室，引发连锁性起火，从而对船体及人员安全构成危害。因此，针对舱室连锁性火灾情况下的早期火情探测、原因种类判别、报警等级查询以及启动何种联动设备灭火的研究是十分必要的，准确的火警判别、合理的灭火策略能有效减少船上连锁性火灾带来的损失。综上，研究船舶火灾报警系统针对各舱室的连锁报警控制策略具有重要的意义。本文在分析船舶火灾特点及国内外智能火灾报警系统发展现状的基础上，提出了一种三级火灾报警控制策略，针对船舶舱室火灾报警系统连锁性控制思想，分析了典型舱室的火灾报警判别要素，经量化后建立了基于BP神经网络的船舶舱室火灾连锁报警等级评估模型，并运用LM算法对该评估模型进行学习与训练，通过测试样本验证了网络评估模型的可行性与准确性。该方法有助于提高火灾探测报警的准确性和邻舱连锁报警的可靠性，减少舱室关联起火而造成船舶损失的概率。由于设计的基于BP算法的船舶舱室火灾连锁报警等级评估模型在某些方面还不是很完善，训练参数较多导致网络的泛化能力下降，分类精度降低，直接影响预测模型的准确性。故在前面分析的基础上结合多源信息融合思想进一步设计了一种针对船舶机舱的火灾报警模糊专家系统，该专家系统依据船舶机舱火灾报警模糊专家系统知识库对采集到的火情信息进行模糊推理与判断，得出机舱火灾报警等级信息、发生火灾可能原因、火情趋势及联动灭火等专家决策建议信息。为了验证该系统的可行性，运用MATLAB与VC++混合编程技术实现了船舶机舱火灾报警专家系统操作显示界面，并且模拟各种机舱火灾情况进行了实验，效果良好。最后，搭建了火灾报警控制系统硬件实验环境，以某实船为实验对象，对基于BP神经网络的舱室火灾连锁报警等级评估模型与机舱火灾报警模糊专家系统进行实验验证。如模拟单个舱室火灾报警情况或多个舱室同时报警情况，每个舱室可布置至少两种探测器，感温探测器和感烟探测器，还可安设手动报警按钮等。利用打火机、热风枪及香烟等模拟明火或阴燃火等情况，测试结果表明，二者的实现均适用于船舶舱室火灾连锁报警控制，既增加了船舶火灾报警的智能化和人性化，使报警更及时、可靠，判断火情更全面、准确，又使消防人员能根据灭火建议及时做出更合理的反应，有效地防止船舶火灾的蔓延、有助于减少船舶舱室火灾报警的误报、漏报频率。