基于虚拟仪器和神经网络的采棉机火情监测预警系统

李光耀，张宏文，2*，王磊，2，张茜，2，王由之，张勇

（石河子大学机械电气工程学院/农业部西北农业装备重点实验室，新疆 石河子832003）

新疆是全国重要的棉花生产基地，棉花的收获主要使用采棉机，由于采收期的棉花含水率较低且棉花单产量高，采摘头作业负荷重；收获时棉花极易混入棉叶、棉杆等杂质，杂质与采摘头之间的摩擦极易引起棉花着火，火情不易被发现。燃烧的棉花在通过输棉管道输送系统输送时加速燃烧，并将火源带入集棉箱引起大面积火灾造成巨大的经济损失甚至威胁作业人员的安全。因此，对采棉机的火情进行监测预警对于及时发现和排除火情，降低损失具有重要意义。

目前，在采棉机监测领域许多研究者开展了卓有成效的工作。薛龙等研制了采棉机产量监测系统，并设计了基于WinCE 多线程技术的CAN 通信网络，使通信系统具备较高的可移植性[1-3]；李阳等设计了一套采棉机作业工况实时监测系统，利用远程数据传输技术，实现了对采棉机作业工况的远程监测[4]；赵家伟等针对采棉机关键部件，设计了MRO监控终端，可对采棉机各关键部件运行过程中出现的故障进行报警[5]；苗中华等开发了基于CAN 总线的嵌入式采棉机智能监控系统，可完成对采棉机的工作状态在线监控和故障报警[6]。

以上采棉机监测系统主要针对采棉机作业过程中的产量、通讯、工况、关键部件、常见故障等进行监测，并没有针对采棉机火情提出较好的监测方法，且市场上现有采用单一特征参数监测采棉机火情，造成数据浪费，预警效果不理想，且易发生漏报或产生误报等。因此，为实时准确监测采棉机火情并及时预警，本文基于虚拟仪器技术和神经网络算法进行了系统硬件选型搭建和软件系统开发设计，并搭建试验台验证系统数据采集与处理的准确性和预警的可靠性。

1 采棉机火情监测预警系统的设计

1.1 总体设计

1.1.1 系统的组成及工作原理

本文开发的监测预警系统由红外火焰传感器、一氧化碳传感器、烟雾传感器、蜂鸣报警器、直流稳压电源、ICAN4017 数据采集模块、CAN-USB 转换接口卡和显示器等组成。系统原理结构如图1所示。在采棉机上安装好上述传感器并用直流稳压电源供电，传感器输出信号线接ICAN4017 数据采集模块接线端子，信号经调理后由CAN-USB 转换接口卡传送至工控机，信号数据在人机交互界面实时显示并由神经网络算法分析判断是否发出报警信号。

图1 系统原理结构图Fig.1 the diagram of system schematic

1.2 系统硬件组成

1.2.1 系统传感器选型

（1）火焰中含有红外线和紫外线等肉眼无法识别的特征，故系统采用探测角度为60°、波长范围在700-1000 nm 的红外火焰传感器。其探测原理由普朗克辐射定律可知：光谱辐射能量与波长及光谱辐射能量在单位时间、单位面积半球面方向和黑体温度T以及波长λ有一定的函数关系。其关系式为：

上式中：C=3×108m/s，为真空中的光速；λ 为波长，μm；h=（6.6256±0.0005）×10-34W·s2，是普朗克常数；k=（1.38054±0.00018）×10-23W·s·K-1，是玻尔兹曼常数；T为系统的绝对温度，K。

（2）由于机采棉含有杂质，当发生火情时会产生大量烟雾，故设计时采用MQ-2 型烟雾传感器。烟雾浓度越高，输出电阻越低，导电率就越大，则输出的模拟信号越大。阻值R与空气中被测气体的浓度C的计算关系式

式（2）中：常数n 与气体检测灵敏度有关，除了随传感器材料和气体种类不同而变化外，还会由于测量温度和激活剂的不同而发生大幅度的变化；常数m表示随气体浓度而变数的传感器的灵敏度（也称作为气体分离率），对于可燃性气体来说，m 的值多数介于1/2 至1/3 之间。

（3） 成熟期的棉花纤维素含量高达95%以上，纤维素是含碳有机化合物，故棉花燃烧的主要产物有二氧化碳、水、一氧化碳，二氧化碳和水大气中含有，特征不够明显，系统选用MQ-7 型一氧化碳传感器，其导电率随检测气体中的一氧化碳浓度增加而增大，传感器探测范围为（10-1000）×10-6，灵敏度较高，符合系统的基本设计要求。

1.2.2 系统传感器布设

在进行传感器布设时，传感器的安装位置至关重要。由于采棉机起火点位于采摘头，火情沿输棉管蔓延至集棉箱，而且采摘头结构复杂，作业环境恶劣不利于传感器安装，同时，集棉箱空间大，由输棉管进入的棉花处于不规则运动状态，不利于探测，且探测火情响应时间滞后，不利于系统及时预警、采取灭火措施等，因此，该系统设计中传感器最佳布设位置选定为输棉管。目前，新疆主要使用水平摘锭式采棉机，其输棉管为方形管道，最宽口径位于出口处（即进入集棉箱处），尺寸为335 mm×300 mm，最窄处位于入口，其尺寸为260 mm×230 mm，管道总长为3000 mm。依据下式

式（3）中：t为时间，s；l为输棉管总长，mm；v为棉花移动速度，m/s。

棉花以10 m/s 的速度通过输棉管，则棉花通过输棉管所用时间约为0.3 s，为保证在输棉管道内检测到棉花火情，传感器器的响应时间要小于0.3 s[7]，因此，传感器安装位置应靠近入口处。同时，考虑实际情况，为便于安装、固定传感器，较为方便的安装位置为方形管道的内壁，所以系统设计中将传感器安装于距离输棉管入口200 mm 截面内壁处。

1.3 系统软件设计

系统基于LabVIEW 软件平台开发上位机人机交互界面，界面由前面板和程序面板构成。前面板是人机交互界面的功能显示板，可以显示整个系统及控制功能；程序面板由图形化的编程语言构成，使用这种编程语言控制前面板的显示量和控制量较为简便，只需流程图或框图[8-14]。

1.3.1 前面板界面

前面板方便用户与系统之间的信息交流，包括数据输入、数据采集及实时显示、数据采集参数设置、采集信号波形、数据存储路径选择以及超限报警等功能。系统中第1 个选项卡中包含所有基础功能模块，能够实现采棉机火情的直观监测，其它辅助及设置均放置于界面的功能选项卡，用户可根据需要进行切换，如图2所示。

图2 上位机人机交互界面Fig.2 human-computer interaction interface of upper compute

1.3.2 系统程序

系统程序主要由数据采集、数据处理、数据管理、火警预警4 个部分组成。

1.3.2.1 数据采集

系统选用ICAN4017 采集模块，基于CAN2.0B标准帧通信协议。选用CAN 总线通信，更适用于本系统多点分布式的监测，且比RS485 通信网络轮询快。该采集模块可同时采样 8 路的差分信号，ADC分辨率16 位，采样精度误差小于0.05%，采样速率为每秒2 次，通信波特率设置为1000 kbps，可采集信息距离可达40 m，其原理图如图3所示。

图3 数据通信原理图Fig.3 the diagram of data communication schematic

1.3.2.2 数据处理

将上传的信号滤波放大并解析字符串，再将模拟电压值转换为对应的物理值。系统滤波：系统设计包含2 个32 位滤波寄存器，负责验收及屏蔽信号，设置寄存器的值即可完成对部分噪点的过滤。数据解析：ICAN4017 数据采集卡零值为0x0000，满量程值为0x7FFF，本系统测量范围为±3.5，假设读取的采样值为a，输入信号伏值为V，系统采集数据模式如表1所示。

表1 系统采集数据模式Tab.1 the model ofsystem data acquisition

1.3.2.3 数据管理

将采集到的数据格式化写入字符串到工控机机中，其默认高位在后低位在前，故需截取相关字符串，调整高低位后重新连接字符串，经十六进制数字符串至数值转换后存储到相应路径，实现火情数据实时显示并保存，便于日后火情的调研或信息查找。系统主要开发程序如图4所示。

图4 系统主要模块labview 开发程序Fig.4 labview development program for main module of system

1.3.2.4 火情预警

系统主要利用机器学习中的有监督分类学习，选用BP 神经网络算法[16-17]，通过使用采集到的火情特征参数（红外、一氧化碳、烟雾）和火情分类标签（无火、明火、阴燃）来训练基于Python-tensorflow 搭建的神经网络模型。其中模型训练推导有以下3 个步骤。

第1 步是计算误差函数，计算公式为

式（4）中：θ是未知参数；x（i）是样本的自变量；y（i）是样本标记即变量。

由式（4）可知：J（θ）是凸函数，定义域Rn为N维向量集合，则方程是一个无约束的凸优化问题，可以任意初始化θ，使之沿梯度下降，

目标函数为：

式（5）中α是学习率或步长。

目标函数的梯度方向计算公式如下：

将式（6）计算结果代入式（5），经过数次迭代，新的θ能够使得J（θ）更小，逐渐迭代可以收敛达到局部最小值，即全局最小值。

第2 步是梯度下降运行过程分析。

设xk=α沿着负梯度方向，移动到xk+1有：

以x0为出发点，每次沿着当前函数梯度反方向移动一定距离ak，得到序列对应的各点函数值序列之间的关系为：

当n 达到一定值时，函数f（x）收敛到局部最小值。

第3 步是计算学习率α。过程如下：

记当前点为xk，当前搜索方向为dk，将下列函数看成是α的函数h（α），

当α＝0 时h（0）=f（xk），导数h（α）= （xk+αdk）Tdk，求函数f（xk+αdk）的最小值

进一步，若h（α）可导，局部最小值处的α满足：h'（α）=f（xk+αdk）Tdk=0，则将α=0 代入h'（0）=f（xk+0*dk）Tdk=f（xk）Tdk，下降选负梯度方向dk=-f（xk），从而h'（0）＜0。如果能找到足够大的α，使得h'（α）＞0，则必存在h'（α*）=0，α*即为所求。

系统基于Python-TensorFlow 搭建神经网络火情分类模型，对采集到的1500 组数据（无火、阴燃、明火各500 组）进行归一化处理，降低量纲引起的误差；基于pandas 的get_dummies（）函数将训练标签即火情类型做onehot 处理，便于计算机识别；导入预处理好的数据并利用shuffle（）函数打乱数据顺序，将训练和测试的数据以3∶7 比例分开，70%的数据用于训练模型，30%的数据用于测试模型。

设计中神经网络为4 层结构：输入层，隐藏层×2，输出层，激活函数设计为relu（）函数，损失函数设计为cross entropy（）函数，学习率设计为0.1，训练4000 步。训练过程如图5所示。

图5 神经网络训练学习流程图Fig.5 Neural network training flow chart

根据火情监测系统的参数指标，设置好各传感器的阈值，训练直到达到预设误差范围内，用LabVIEW 调用训练好的神经网络模型脚本，即可判断火情并触发蜂鸣器报警。

2 系统试验与结果分析

2.1 试验方法

为验证系统的监测预警效果，利用搭建好的试验台，对新疆石河子143 团23 连所种植的“8026”号棉花进行了火情监测试验，试验台如图6所示。

（1） 硬件。主要有：标准蜗形的平面壳风机；Y112M-2 型三相异步电动机，其标准编号为JB/T10391-2002，功率为4 kW，转速为2890 r/min；试验台输棉管道设计为260 mm×230 mm×2900 mm 的矩形管道；DZB300P005.5L4A 型变频器。

（2）试验过程。首先调整变频器，控制风机电机转速，从而控制风机风速，利用风速仪测得其风速与采棉机真实采摘的棉花输送速度相近约为10 m/s，分别将无火、阴燃、明火3 种状态的棉花由喂棉口投入输棉管，棉花在风力的作用下经过传感器区域进入到集棉箱中。监测整个过程中棉花火情状态，观察特征参数的变化并记录预警效果。

图6 监测预警系统测试试验台Fig.6 Test rig for monitoring and early warning system

2.2 结果与分析

2.2.1 火情监测结果

试验测试系统可长时间连续作业，满足采棉机作业要求，并实时监测棉花火情，采集火情特征数据，与PLT600 手持式复合式气体检测仪检测结果进行对比分析，结果（图7）显示：不同火情状态下系统监测采样值与检测仪测定值平均相对误差小于2.3%，系统采集信息快速、准确，并能在上位机实时显示、存储，满足设计要求。

图7 采样对比曲线图Fig.7 Sampling contrast curve

表2为各传感器在不同火情类型下采集的模拟电压值。

表2 棉花不同起火状态下监测系统采集数据Tab.2 Data collected by cotton monitoring system under different fire conditions

2.2.2 神经网络火情判断结果

神经网络火情判别模型训练结果如表3所示。

表3 神经网络训练过程记录Tab.3 Record of neural network training process

由表3可知：随着训练步数增加，模型分类的准确率不断提高，损失率不断降低，模型判别准确率高达97%以上，损失率低于3%。

将表2系统随机采集的15 组不同火情类型数据输入模型，分类结果如图8所示。其中，分类结果由Python_ Axes3D 可视化并导出，图中X轴代表红外传感器采样值，Y轴代表烟雾传感器采样值，Z轴代表一氧化碳传感器采样值，其中黄色数据堆积点为明火类型，红色数据堆积点为阴燃类型，绿色数据堆积点为无火类型。

由图8可知：该火情判别模型分类效果显著且准确率高，故本系统可以准确监测火情并判断火情类型进而报警，大大降低漏报、误报的可能性。

图8 神经网络火情判别分类Fig.8 Neural network fire discrimination classification

2.2.3 火情预警效果对比

利用单一特征判断火情如仅选用红外传感器，设定报警阈值，并在无火、明火、阴燃条件下各进行100 次测试试验，观察报警情况并记录，相同试验条件下，单一特征预警效果和多特征融合预警效果对比结果如表4所示。

表4 单一特征与多特征对比结果Tab.4 Comparison of single and multiple features

由表4可知：

（1）多特征融合的火情监测预警系统对于不同类型的火情，准确报警率均在95%以上，高于单一特征的报警率，且误报率低于3%，漏报率均低于5%。

（2）阴燃类型报警率低于明火类型。其原因是烟雾传感器响应速度低于红外传感器，响应速度慢，造成漏报。

（3）单一特征传感器监测火情只针对一种特定的火情类型，监测准确率较高，对于其他的火情类型监测效果不理想，且对于火情状态辨识度不高，易发生误报现象，这会大大降低采棉机的作业效率。

（4） 本文采用多特征融合的神经网络判别方法，可以提高系统的准确报警率，降低系统漏报及误报率。

3 结论

（1）利用LabVIEW 虚拟仪器技术开发了采棉机火情监测预警系统，实现了采棉机作业工程中火情特征信号的实时采集、显示、存储和报警等功能，并能实现对采棉机易燃部位的一氧化碳、红外、烟雾信息的采集与解码分析；系统可操作性简单，具有良好的人机交互界面。

（2）采棉机火情监测预警系统的工作性能可靠，误差率低于2.3%，采集数据准确，能够稳定高效地完成监测采集功能，为采棉机火情监测装备的开发提供数据支持和理论依据。

（3）基于Python-tensorflow 搭建的神经网络火情判断模型能够对火情多种特征数据进行融合，进而准确判断火情的类型，提高火情预警的准确率达95%以上，能有效降低火情监测预警系统的漏报率和误报率。