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        基于虛擬儀器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采棉機(jī)火情監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)

        2018-04-12 06:34:08李光耀張宏文王磊張茜王由之張勇
        關(guān)鍵詞:棉機(jī)火情棉花

        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)裝備重點實驗室,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)計了一套采棉機(jī)作業(yè)工況實時監(jiān)測系統(tǒng),利用遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸技術(shù),實現(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)計了MRO監(jiān)控終端,可對采棉機(jī)各關(guān)鍵部件運行過程中出現(xiàn)的故障進(jìn)行報警[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,預(yù)警效果不理想,且易發(fā)生漏報或產(chǎn)生誤報等。因此,為實時準(zhǔn)確監(jiān)測采棉機(jī)火情并及時預(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,并搭建試驗臺驗證系統(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

        1.1 總體設(shè)計

        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)交互界面實時顯示并由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析判斷是否發(fā)出報警信號。

        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)生火情時會產(chǎn)生大量煙霧,故設(shè)計時采用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,傳感器的安裝位置至關(guān)重要。由于采棉機(jī)起火點位于采摘頭,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,集棉箱空間大,由輸棉管進(jìn)入的棉花處于不規(guī)則運動狀態(tài),不利于探測,且探測火情響應(yīng)時間滯后,不利于系統(tǒng)及時預(yù)警、采取滅火措施等,因此,該系統(tǒng)設(shè)計中傳感器最佳布設(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為時間,s;l為輸棉管總長,mm;v為棉花移動速度,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,考慮實際情況,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

        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)采集及實時顯示、數(shù)據(jù)采集參數(shù)設(shè)置、采集信號波形、數(shù)據(jù)存儲路徑選擇以及超限報警等功能。系統(tǒng)中第1 個選項卡中包含所有基礎(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)計包含2 個32 位濾波寄存器,負(fù)責(zé)驗收及屏蔽信號,設(shè)置寄存器的值即可完成對部分噪點的過濾。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)換后存儲到相應(yīng)路徑,實現(xiàn)火情數(shù)據(jù)實時顯示并保存,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 個步驟。

        第1 步是計算誤差函數(shù),計算公式為

        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)的梯度方向計算公式如下:

        將式(6)計算結(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 步是梯度下降運行過程分析。

        設(shè)xk=α沿著負(fù)梯度方向,移動到xk+1有:

        以x0為出發(fā)點,每次沿著當(dāng)前函數(shù)梯度反方向移動一定距離ak,得到序列對應(yīng)的各點函數(shù)值序列之間的關(guān)系為:

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

        第3 步是計算學(xué)習(xí)率α。過程如下:

        記當(dāng)前點為xk,當(dāng)前搜索方向為dk,將下列函數(shù)看成是α的函數(shù)h(α),

        當(dāng)α=0 時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)計為relu()函數(shù),損失函數(shù)設(shè)計為cross entropy()函數(shù),學(xué)習(xí)率設(shè)計為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)蜂鳴器報警。

        2 系統(tǒng)試驗與結(jié)果分析

        2.1 試驗方法

        為驗證系統(tǒng)的監(jiān)測預(yù)警效果,利用搭建好的試驗臺,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,試驗臺如圖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;試驗臺輸棉管道設(shè)計為260 mm×230 mm×2900 mm 的矩形管道;DZB300P005.5L4A 型變頻器。

        (2)試驗過程。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

        試驗測試系統(tǒng)可長時間連續(xù)作業(yè),滿足采棉機(jī)作業(yè)要求,并實時監(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)實時顯示、存儲,滿足設(shè)計要求。

        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)堆積點為明火類型,紅色數(shù)據(jù)堆積點為陰燃類型,綠色數(shù)據(jù)堆積點為無火類型。

        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)而報警,大大降低漏報、誤報的可能性。

        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)定報警閾值,并在無火、明火、陰燃條件下各進(jìn)行100 次測試試驗,觀察報警情況并記錄,相同試驗條件下,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)確報警率均在95%以上,高于單一特征的報警率,且誤報率低于3%,漏報率均低于5%。

        (2)陰燃類型報警率低于明火類型。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。

        (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)生誤報現(xiàn)象,這會大大降低采棉機(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)確報警率,降低系統(tǒng)漏報及誤報率。

        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),實現(xiàn)了采棉機(jī)作業(yè)工程中火情特征信號的實時采集、顯示、存儲和報警等功能,并能實現(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)的漏報率和誤報率。

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