随着我国经济建设的迅速发展及城市规模的不断扩大,城市中各类建筑不断增加,虽然各类消防报警设备在建筑物中的应用已经得到广泛的应用,但火灾特别是重、特大恶性火灾发生率却逐年增加。特别是在有中国国情的春节期间,火灾发生更是频繁。消防报警系统是现代楼宇自动化的重要组成部分,一直是消防行业的重要问题。随着工业现场总线技术的广泛应用,基于现场总线的火灾消防报警系统越来越得到广泛的应用。本论文以现场总线技术为基础,以某银行大楼为设计对象,对基于Modbus总线的火灾消防报警自动控制系统的设计进行了分析研究。然后针对监控组态软件的性能特点,采用ACSEE的数据库和组态软件进行开发,充分发挥了这两者在数据库构建上的优势,建立人机界面,实现消防报警的目的。最后,本文根据火灾探测的特点,针对火灾探测复杂的对象,通过分析各种火灾探测系统的性能和产生错误报警因素的基础上,得出提高火灾探测的智能化是解决探测准确性的关键所在。因此,本文应用神经网络算法在火灾探测信息处理中,采用了前馈BP神经网络,并对网络参数进行训练,通过与标准试验火的实验数据对比,表明该网络能够准确探测各种标准试验火。在设计中,以温度、烟雾和CO气体浓度三种信号为检测对象,用Matlab仿真软件对输入参数进行网络学习和运算,最后得出输出参数和误差值。系统在解决误报、漏报、智能化程度等方面都取得令人满意的效果；而且其结构简单、易于操作等。同现阶段同类产品相比,它的性价比更高,具有广阔的市场空间。