李光耀，張宏文，2*，王磊，2，張茜，2，王由之，張勇

（石河子大學(xué)機(jī)械電氣工程學(xué)院/農(nóng)業(yè)部西北農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆 石河子832003）

新疆是全國重要的棉花生產(chǎn)基地，棉花的收獲主要使用采棉機(jī)，由于采收期的棉花含水率較低且棉花單產(chǎn)量高，采摘頭作業(yè)負(fù)荷重；收獲時(shí)棉花極易混入棉葉、棉桿等雜質(zhì)，雜質(zhì)與采摘頭之間的摩擦極易引起棉花著火，火情不易被發(fā)現(xiàn)。燃燒的棉花在通過輸棉管道輸送系統(tǒng)輸送時(shí)加速燃燒，并將火源帶入集棉箱引起大面積火災(zāi)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失甚至威脅作業(yè)人員的安全。因此，對采棉機(jī)的火情進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警對于及時(shí)發(fā)現(xiàn)和排除火情，降低損失具有重要意義。

目前，在采棉機(jī)監(jiān)測領(lǐng)域許多研究者開展了卓有成效的工作。薛龍等研制了采棉機(jī)產(chǎn)量監(jiān)測系統(tǒng)，并設(shè)計(jì)了基于WinCE 多線程技術(shù)的CAN 通信網(wǎng)絡(luò)，使通信系統(tǒng)具備較高的可移植性[1-3]；李陽等設(shè)計(jì)了一套采棉機(jī)作業(yè)工況實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)，利用遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對采棉機(jī)作業(yè)工況的遠(yuǎn)程監(jiān)測[4]；趙家偉等針對采棉機(jī)關(guān)鍵部件，設(shè)計(jì)了MRO監(jiān)控終端，可對采棉機(jī)各關(guān)鍵部件運(yùn)行過程中出現(xiàn)的故障進(jìn)行報(bào)警[5]；苗中華等開發(fā)了基于CAN 總線的嵌入式采棉機(jī)智能監(jiān)控系統(tǒng)，可完成對采棉機(jī)的工作狀態(tài)在線監(jiān)控和故障報(bào)警[6]。

以上采棉機(jī)監(jiān)測系統(tǒng)主要針對采棉機(jī)作業(yè)過程中的產(chǎn)量、通訊、工況、關(guān)鍵部件、常見故障等進(jìn)行監(jiān)測，并沒有針對采棉機(jī)火情提出較好的監(jiān)測方法，且市場上現(xiàn)有采用單一特征參數(shù)監(jiān)測采棉機(jī)火情，造成數(shù)據(jù)浪費(fèi)，預(yù)警效果不理想，且易發(fā)生漏報(bào)或產(chǎn)生誤報(bào)等。因此，為實(shí)時(shí)準(zhǔn)確監(jiān)測采棉機(jī)火情并及時(shí)預(yù)警，本文基于虛擬儀器技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了系統(tǒng)硬件選型搭建和軟件系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計(jì)，并搭建試驗(yàn)臺驗(yàn)證系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與處理的準(zhǔn)確性和預(yù)警的可靠性。

1 采棉機(jī)火情監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1.1 總體設(shè)計(jì)

1.1.1 系統(tǒng)的組成及工作原理

本文開發(fā)的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)由紅外火焰?zhèn)鞲衅?、一氧化碳傳感器、煙霧傳感器、蜂鳴報(bào)警器、直流穩(wěn)壓電源、ICAN4017 數(shù)據(jù)采集模塊、CAN-USB 轉(zhuǎn)換接口卡和顯示器等組成。系統(tǒng)原理結(jié)構(gòu)如圖1所示。在采棉機(jī)上安裝好上述傳感器并用直流穩(wěn)壓電源供電，傳感器輸出信號線接ICAN4017 數(shù)據(jù)采集模塊接線端子，信號經(jīng)調(diào)理后由CAN-USB 轉(zhuǎn)換接口卡傳送至工控機(jī)，信號數(shù)據(jù)在人機(jī)交互界面實(shí)時(shí)顯示并由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析判斷是否發(fā)出報(bào)警信號。

圖1 系統(tǒng)原理結(jié)構(gòu)圖Fig.1 the diagram of system schematic

1.2 系統(tǒng)硬件組成

1.2.1 系統(tǒng)傳感器選型

（1）火焰中含有紅外線和紫外線等肉眼無法識別的特征，故系統(tǒng)采用探測角度為60°、波長范圍在700-1000 nm 的紅外火焰?zhèn)鞲衅?。其探測原理由普朗克輻射定律可知：光譜輻射能量與波長及光譜輻射能量在單位時(shí)間、單位面積半球面方向和黑體溫度T以及波長λ有一定的函數(shù)關(guān)系。其關(guān)系式為：

上式中：C=3×108m/s，為真空中的光速；λ 為波長，μm；h=（6.6256±0.0005）×10-34W·s2，是普朗克常數(shù)；k=（1.38054±0.00018）×10-23W·s·K-1，是玻爾茲曼常數(shù)；T為系統(tǒng)的絕對溫度，K。

（2）由于機(jī)采棉含有雜質(zhì)，當(dāng)發(fā)生火情時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量煙霧，故設(shè)計(jì)時(shí)采用MQ-2 型煙霧傳感器。煙霧濃度越高，輸出電阻越低，導(dǎo)電率就越大，則輸出的模擬信號越大。阻值R與空氣中被測氣體的濃度C的計(jì)算關(guān)系式

式（2）中：常數(shù)n 與氣體檢測靈敏度有關(guān)，除了隨傳感器材料和氣體種類不同而變化外，還會(huì)由于測量溫度和激活劑的不同而發(fā)生大幅度的變化；常數(shù)m表示隨氣體濃度而變數(shù)的傳感器的靈敏度（也稱作為氣體分離率），對于可燃性氣體來說，m 的值多數(shù)介于1/2 至1/3 之間。

（3） 成熟期的棉花纖維素含量高達(dá)95%以上，纖維素是含碳有機(jī)化合物，故棉花燃燒的主要產(chǎn)物有二氧化碳、水、一氧化碳，二氧化碳和水大氣中含有，特征不夠明顯，系統(tǒng)選用MQ-7 型一氧化碳傳感器，其導(dǎo)電率隨檢測氣體中的一氧化碳濃度增加而增大，傳感器探測范圍為（10-1000）×10-6，靈敏度較高，符合系統(tǒng)的基本設(shè)計(jì)要求。

1.2.2 系統(tǒng)傳感器布設(shè)

在進(jìn)行傳感器布設(shè)時(shí)，傳感器的安裝位置至關(guān)重要。由于采棉機(jī)起火點(diǎn)位于采摘頭，火情沿輸棉管蔓延至集棉箱，而且采摘頭結(jié)構(gòu)復(fù)雜，作業(yè)環(huán)境惡劣不利于傳感器安裝，同時(shí)，集棉箱空間大，由輸棉管進(jìn)入的棉花處于不規(guī)則運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，不利于探測，且探測火情響應(yīng)時(shí)間滯后，不利于系統(tǒng)及時(shí)預(yù)警、采取滅火措施等，因此，該系統(tǒng)設(shè)計(jì)中傳感器最佳布設(shè)位置選定為輸棉管。目前，新疆主要使用水平摘錠式采棉機(jī)，其輸棉管為方形管道，最寬口徑位于出口處（即進(jìn)入集棉箱處），尺寸為335 mm×300 mm，最窄處位于入口，其尺寸為260 mm×230 mm，管道總長為3000 mm。依據(jù)下式

式（3）中：t為時(shí)間，s；l為輸棉管總長，mm；v為棉花移動(dòng)速度，m/s。

棉花以10 m/s 的速度通過輸棉管，則棉花通過輸棉管所用時(shí)間約為0.3 s，為保證在輸棉管道內(nèi)檢測到棉花火情，傳感器器的響應(yīng)時(shí)間要小于0.3 s[7]，因此，傳感器安裝位置應(yīng)靠近入口處。同時(shí)，考慮實(shí)際情況，為便于安裝、固定傳感器，較為方便的安裝位置為方形管道的內(nèi)壁，所以系統(tǒng)設(shè)計(jì)中將傳感器安裝于距離輸棉管入口200 mm 截面內(nèi)壁處。

1.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)基于LabVIEW 軟件平臺開發(fā)上位機(jī)人機(jī)交互界面，界面由前面板和程序面板構(gòu)成。前面板是人機(jī)交互界面的功能顯示板，可以顯示整個(gè)系統(tǒng)及控制功能；程序面板由圖形化的編程語言構(gòu)成，使用這種編程語言控制前面板的顯示量和控制量較為簡便，只需流程圖或框圖[8-14]。

1.3.1 前面板界面

前面板方便用戶與系統(tǒng)之間的信息交流，包括數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)采集及實(shí)時(shí)顯示、數(shù)據(jù)采集參數(shù)設(shè)置、采集信號波形、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)路徑選擇以及超限報(bào)警等功能。系統(tǒng)中第1 個(gè)選項(xiàng)卡中包含所有基礎(chǔ)功能模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)采棉機(jī)火情的直觀監(jiān)測，其它輔助及設(shè)置均放置于界面的功能選項(xiàng)卡，用戶可根據(jù)需要進(jìn)行切換，如圖2所示。

圖2 上位機(jī)人機(jī)交互界面Fig.2 human-computer interaction interface of upper compute

1.3.2 系統(tǒng)程序

系統(tǒng)程序主要由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理、火警預(yù)警4 個(gè)部分組成。

1.3.2.1 數(shù)據(jù)采集

系統(tǒng)選用ICAN4017 采集模塊，基于CAN2.0B標(biāo)準(zhǔn)幀通信協(xié)議。選用CAN 總線通信，更適用于本系統(tǒng)多點(diǎn)分布式的監(jiān)測，且比RS485 通信網(wǎng)絡(luò)輪詢快。該采集模塊可同時(shí)采樣 8 路的差分信號，ADC分辨率16 位，采樣精度誤差小于0.05%，采樣速率為每秒2 次，通信波特率設(shè)置為1000 kbps，可采集信息距離可達(dá)40 m，其原理圖如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)通信原理圖Fig.3 the diagram of data communication schematic

1.3.2.2 數(shù)據(jù)處理

將上傳的信號濾波放大并解析字符串，再將模擬電壓值轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的物理值。系統(tǒng)濾波：系統(tǒng)設(shè)計(jì)包含2 個(gè)32 位濾波寄存器，負(fù)責(zé)驗(yàn)收及屏蔽信號，設(shè)置寄存器的值即可完成對部分噪點(diǎn)的過濾。數(shù)據(jù)解析：ICAN4017 數(shù)據(jù)采集卡零值為0x0000，滿量程值為0x7FFF，本系統(tǒng)測量范圍為±3.5，假設(shè)讀取的采樣值為a，輸入信號伏值為V，系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)模式如表1所示。

表1 系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)模式Tab.1 the model ofsystem data acquisition

1.3.2.3 數(shù)據(jù)管理

將采集到的數(shù)據(jù)格式化寫入字符串到工控機(jī)機(jī)中，其默認(rèn)高位在后低位在前，故需截取相關(guān)字符串，調(diào)整高低位后重新連接字符串，經(jīng)十六進(jìn)制數(shù)字符串至數(shù)值轉(zhuǎn)換后存儲(chǔ)到相應(yīng)路徑，實(shí)現(xiàn)火情數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示并保存，便于日后火情的調(diào)研或信息查找。系統(tǒng)主要開發(fā)程序如圖4所示。

圖4 系統(tǒng)主要模塊labview 開發(fā)程序Fig.4 labview development program for main module of system

1.3.2.4 火情預(yù)警

系統(tǒng)主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的有監(jiān)督分類學(xué)習(xí)，選用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[16-17]，通過使用采集到的火情特征參數(shù)（紅外、一氧化碳、煙霧）和火情分類標(biāo)簽（無火、明火、陰燃）來訓(xùn)練基于Python-tensorflow 搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中模型訓(xùn)練推導(dǎo)有以下3 個(gè)步驟。

第1 步是計(jì)算誤差函數(shù)，計(jì)算公式為

式（4）中：θ是未知參數(shù)；x（i）是樣本的自變量；y（i）是樣本標(biāo)記即變量。

由式（4）可知：J（θ）是凸函數(shù)，定義域Rn為N維向量集合，則方程是一個(gè)無約束的凸優(yōu)化問題，可以任意初始化θ，使之沿梯度下降，

目標(biāo)函數(shù)為：

式（5）中α是學(xué)習(xí)率或步長。

目標(biāo)函數(shù)的梯度方向計(jì)算公式如下：

將式（6）計(jì)算結(jié)果代入式（5），經(jīng)過數(shù)次迭代，新的θ能夠使得J（θ）更小，逐漸迭代可以收斂達(dá)到局部最小值，即全局最小值。

第2 步是梯度下降運(yùn)行過程分析。

設(shè)xk=α沿著負(fù)梯度方向，移動(dòng)到xk+1有：

以x0為出發(fā)點(diǎn)，每次沿著當(dāng)前函數(shù)梯度反方向移動(dòng)一定距離ak，得到序列對應(yīng)的各點(diǎn)函數(shù)值序列之間的關(guān)系為：

當(dāng)n 達(dá)到一定值時(shí)，函數(shù)f（x）收斂到局部最小值。

第3 步是計(jì)算學(xué)習(xí)率α。過程如下：

記當(dāng)前點(diǎn)為xk，當(dāng)前搜索方向?yàn)閐k，將下列函數(shù)看成是α的函數(shù)h（α），

當(dāng)α＝0 時(shí)h（0）=f（xk），導(dǎo)數(shù)h（α）= （xk+αdk）Tdk，求函數(shù)f（xk+αdk）的最小值

進(jìn)一步，若h（α）可導(dǎo)，局部最小值處的α滿足：h'（α）=f（xk+αdk）Tdk=0，則將α=0 代入h'（0）=f（xk+0*dk）Tdk=f（xk）Tdk，下降選負(fù)梯度方向dk=-f（xk），從而h'（0）＜0。如果能找到足夠大的α，使得h'（α）＞0，則必存在h'（α*）=0，α*即為所求。

系統(tǒng)基于Python-TensorFlow 搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)火情分類模型，對采集到的1500 組數(shù)據(jù)（無火、陰燃、明火各500 組）進(jìn)行歸一化處理，降低量綱引起的誤差；基于pandas 的get_dummies（）函數(shù)將訓(xùn)練標(biāo)簽即火情類型做onehot 處理，便于計(jì)算機(jī)識別；導(dǎo)入預(yù)處理好的數(shù)據(jù)并利用shuffle（）函數(shù)打亂數(shù)據(jù)順序，將訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)以3∶7 比例分開，70%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型，30%的數(shù)據(jù)用于測試模型。

設(shè)計(jì)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為4 層結(jié)構(gòu)：輸入層，隱藏層×2，輸出層，激活函數(shù)設(shè)計(jì)為relu（）函數(shù)，損失函數(shù)設(shè)計(jì)為cross entropy（）函數(shù)，學(xué)習(xí)率設(shè)計(jì)為0.1，訓(xùn)練4000 步。訓(xùn)練過程如圖5所示。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)流程圖Fig.5 Neural network training flow chart

根據(jù)火情監(jiān)測系統(tǒng)的參數(shù)指標(biāo)，設(shè)置好各傳感器的閾值，訓(xùn)練直到達(dá)到預(yù)設(shè)誤差范圍內(nèi)，用LabVIEW 調(diào)用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型腳本，即可判斷火情并觸發(fā)蜂鳴器報(bào)警。

2 系統(tǒng)試驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 試驗(yàn)方法

為驗(yàn)證系統(tǒng)的監(jiān)測預(yù)警效果，利用搭建好的試驗(yàn)臺，對新疆石河子143 團(tuán)23 連所種植的“8026”號棉花進(jìn)行了火情監(jiān)測試驗(yàn)，試驗(yàn)臺如圖6所示。

（1） 硬件。主要有：標(biāo)準(zhǔn)蝸形的平面殼風(fēng)機(jī)；Y112M-2 型三相異步電動(dòng)機(jī)，其標(biāo)準(zhǔn)編號為JB/T10391-2002，功率為4 kW，轉(zhuǎn)速為2890 r/min；試驗(yàn)臺輸棉管道設(shè)計(jì)為260 mm×230 mm×2900 mm 的矩形管道；DZB300P005.5L4A 型變頻器。

（2）試驗(yàn)過程。首先調(diào)整變頻器，控制風(fēng)機(jī)電機(jī)轉(zhuǎn)速，從而控制風(fēng)機(jī)風(fēng)速，利用風(fēng)速儀測得其風(fēng)速與采棉機(jī)真實(shí)采摘的棉花輸送速度相近約為10 m/s，分別將無火、陰燃、明火3 種狀態(tài)的棉花由喂棉口投入輸棉管，棉花在風(fēng)力的作用下經(jīng)過傳感器區(qū)域進(jìn)入到集棉箱中。監(jiān)測整個(gè)過程中棉花火情狀態(tài)，觀察特征參數(shù)的變化并記錄預(yù)警效果。

圖6 監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)測試試驗(yàn)臺Fig.6 Test rig for monitoring and early warning system

2.2 結(jié)果與分析

2.2.1 火情監(jiān)測結(jié)果

試驗(yàn)測試系統(tǒng)可長時(shí)間連續(xù)作業(yè)，滿足采棉機(jī)作業(yè)要求，并實(shí)時(shí)監(jiān)測棉花火情，采集火情特征數(shù)據(jù)，與PLT600 手持式復(fù)合式氣體檢測儀檢測結(jié)果進(jìn)行對比分析，結(jié)果（圖7）顯示：不同火情狀態(tài)下系統(tǒng)監(jiān)測采樣值與檢測儀測定值平均相對誤差小于2.3%，系統(tǒng)采集信息快速、準(zhǔn)確，并能在上位機(jī)實(shí)時(shí)顯示、存儲(chǔ)，滿足設(shè)計(jì)要求。

圖7 采樣對比曲線圖Fig.7 Sampling contrast curve

表2為各傳感器在不同火情類型下采集的模擬電壓值。

表2 棉花不同起火狀態(tài)下監(jiān)測系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)Tab.2 Data collected by cotton monitoring system under different fire conditions

2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)火情判斷結(jié)果

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)火情判別模型訓(xùn)練結(jié)果如表3所示。

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程記錄Tab.3 Record of neural network training process

由表3可知：隨著訓(xùn)練步數(shù)增加，模型分類的準(zhǔn)確率不斷提高，損失率不斷降低，模型判別準(zhǔn)確率高達(dá)97%以上，損失率低于3%。

將表2系統(tǒng)隨機(jī)采集的15 組不同火情類型數(shù)據(jù)輸入模型，分類結(jié)果如圖8所示。其中，分類結(jié)果由Python_ Axes3D 可視化并導(dǎo)出，圖中X軸代表紅外傳感器采樣值，Y軸代表煙霧傳感器采樣值，Z軸代表一氧化碳傳感器采樣值，其中黃色數(shù)據(jù)堆積點(diǎn)為明火類型，紅色數(shù)據(jù)堆積點(diǎn)為陰燃類型，綠色數(shù)據(jù)堆積點(diǎn)為無火類型。

由圖8可知：該火情判別模型分類效果顯著且準(zhǔn)確率高，故本系統(tǒng)可以準(zhǔn)確監(jiān)測火情并判斷火情類型進(jìn)而報(bào)警，大大降低漏報(bào)、誤報(bào)的可能性。

圖8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)火情判別分類Fig.8 Neural network fire discrimination classification

2.2.3 火情預(yù)警效果對比

利用單一特征判斷火情如僅選用紅外傳感器，設(shè)定報(bào)警閾值，并在無火、明火、陰燃條件下各進(jìn)行100 次測試試驗(yàn)，觀察報(bào)警情況并記錄，相同試驗(yàn)條件下，單一特征預(yù)警效果和多特征融合預(yù)警效果對比結(jié)果如表4所示。

表4 單一特征與多特征對比結(jié)果Tab.4 Comparison of single and multiple features

由表4可知：

（1）多特征融合的火情監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)對于不同類型的火情，準(zhǔn)確報(bào)警率均在95%以上，高于單一特征的報(bào)警率，且誤報(bào)率低于3%，漏報(bào)率均低于5%。

（2）陰燃類型報(bào)警率低于明火類型。其原因是煙霧傳感器響應(yīng)速度低于紅外傳感器，響應(yīng)速度慢，造成漏報(bào)。

（3）單一特征傳感器監(jiān)測火情只針對一種特定的火情類型，監(jiān)測準(zhǔn)確率較高，對于其他的火情類型監(jiān)測效果不理想，且對于火情狀態(tài)辨識度不高，易發(fā)生誤報(bào)現(xiàn)象，這會(huì)大大降低采棉機(jī)的作業(yè)效率。

（4） 本文采用多特征融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別方法，可以提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確報(bào)警率，降低系統(tǒng)漏報(bào)及誤報(bào)率。

3 結(jié)論

（1）利用LabVIEW 虛擬儀器技術(shù)開發(fā)了采棉機(jī)火情監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了采棉機(jī)作業(yè)工程中火情特征信號的實(shí)時(shí)采集、顯示、存儲(chǔ)和報(bào)警等功能，并能實(shí)現(xiàn)對采棉機(jī)易燃部位的一氧化碳、紅外、煙霧信息的采集與解碼分析；系統(tǒng)可操作性簡單，具有良好的人機(jī)交互界面。

（2）采棉機(jī)火情監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的工作性能可靠，誤差率低于2.3%，采集數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，能夠穩(wěn)定高效地完成監(jiān)測采集功能，為采棉機(jī)火情監(jiān)測裝備的開發(fā)提供數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。

（3）基于Python-tensorflow 搭建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)火情判斷模型能夠?qū)鹎槎喾N特征數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，進(jìn)而準(zhǔn)確判斷火情的類型，提高火情預(yù)警的準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，能有效降低火情監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的漏報(bào)率和誤報(bào)率。