李文春，張俊挺，王程虎，俞天柱，張宏文

（1．新疆圖木舒克銀豐現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備有限公司，新疆 圖木舒克 844000；2．石河子大學(xué)機械電氣工程學(xué)院）

0 引言

棉花是我國主要經(jīng)濟作物之一，棉花收成的好壞影響著國民經(jīng)濟和社會發(fā)展。目前棉花主要產(chǎn)于黃河、長江流域以及新疆地區(qū)[1]，其中新疆的棉花種植面積和總產(chǎn)量位于全國第一，占據(jù)著國內(nèi)棉花生產(chǎn)中不可動搖的地位[2]。為進一步提高棉花的收采效率及經(jīng)濟收益，采棉機在新疆棉花機械化收獲中扮演者重要的角色，據(jù)農(nóng)民日報報道，2018 年新疆棉花機采率已達35%，且機械化采棉呈逐年增長的趨勢[3]。

新疆由于地理氣候的原因，在采收期時空氣較為干燥，且新疆棉花“矮”、“密”、“早”的種植模式會導(dǎo)致大量雜質(zhì)與棉花摻雜在一起，加之采棉機采摘頭工作元件速度快、溫度高、散熱較差等，使得雜質(zhì)和棉花在采棉機采摘頭的機械攪動下相互摩擦產(chǎn)生熱量引燃棉花；或由于采棉機傳動部件工作時磨損生熱，加之棉花著火點低、火焰?zhèn)鞑タ?，?dǎo)致采棉機發(fā)生火災(zāi)甚至焚毀采棉機，造成巨大的經(jīng)濟損失。據(jù)不完全統(tǒng)計，2013 年僅在新疆建設(shè)兵團第六師、第七師、第八師就發(fā)生69 起采棉機起火事故，燒毀采棉機4 臺，棉花80．3 噸，經(jīng)濟損失超過千萬元[4-5]，因此采棉機火情監(jiān)測系統(tǒng)值得研究。

1 采棉機火情監(jiān)測技術(shù)所涉難點

1.1 采棉機作業(yè)環(huán)境復(fù)雜

采棉機在進行采收作業(yè)時天氣炎熱干燥，同時采棉機內(nèi)部各零件產(chǎn)生的振動，都易對火情監(jiān)測系統(tǒng)傳感器的判斷造成噪聲干擾，使系統(tǒng)做出誤判，影響整個火情檢測系統(tǒng)對火情判斷的可靠性。

1.2 采棉機結(jié)構(gòu)復(fù)雜

棉花自被采摘下來經(jīng)風機吹送至棉箱，運動的棉花火情特征難以提取，且棉花在棉箱內(nèi)部逐漸堆積，著火棉花很快被覆蓋，火情特征難以提取。加之采棉機長時間連續(xù)作業(yè)時，發(fā)動機、液壓油缸處于高溫的狀態(tài)，同時內(nèi)部電路、油路復(fù)雜，各個部分均有可能老化、失效并引起火情，這對采棉機火情檢測系統(tǒng)及時發(fā)現(xiàn)起火位置提出了較高要求。

目前對于采棉機火情多依靠采棉機駕駛員或后勤人員判斷，這種方式很不可靠。因此，如何及時發(fā)現(xiàn)采棉機火情并做出準確判斷應(yīng)作為當前采棉機火情監(jiān)測系統(tǒng)研究的重中之重。

2 采棉機火情監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

雖國外針對采棉機火情檢測系統(tǒng)方面鮮有研究，但其在其他領(lǐng)域火情檢測方面的研究值得借鑒學(xué)習，并最終應(yīng)用于采棉機上。

2.1 國外采棉機火情檢測系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

伊朗Alireza Sarvari、Sayyed Majid Mazinani 等學(xué)者利用監(jiān)控攝像機首先識別發(fā)生火災(zāi)處的火焰，處理系統(tǒng)通過校對獲得火災(zāi)位置坐標，并調(diào)用該坐標附近的滅火裝置進行滅火，該滅火裝置為前端裝有噴嘴的風機，風機將噴嘴噴出的水霧化并以一定速度噴向著火點，大量顆粒較細的水霧降低了環(huán)境溫度，隔絕著火點附近的氧氣，減弱熱輻射和對流效應(yīng)，從而達到抑制火情和滅火的目的[6]。此研究提供了一種可用于采棉機滅火的有效方法，但僅通過識別火焰來監(jiān)測采棉機火情并不是最優(yōu)辦法，因為棉花燃燒初期多為陰燃，當出現(xiàn)明顯火焰時，火情已經(jīng)非常嚴重，故此方法無法做到及時發(fā)現(xiàn)火情。Mahdi Hashemzadeh、Alireza Zademehdi 等學(xué)者進一步對攝像機檢測火災(zāi)進行研究，并將火災(zāi)的識別、判定過程分為四個階段：第一階段采用了一種基于顏色的魯棒火焰檢測方法，該方法使用了帝國競爭算法（ICA）和K-medoids 聚類方法，用以檢測所有潛在的火災(zāi)區(qū)域與合理的誤報數(shù)量；第二階段運用了一種運動檢測技術(shù)，該技術(shù)能夠簡單地提取運動區(qū)域和運動像素運動強度的附加信息，此信息用于后續(xù)階段提取有用的特征；第三階段，根據(jù)火災(zāi)區(qū)域的時空特征（顏色、運動和形狀變化）從而確定火災(zāi)特征，為問題分析提供有用的信息；第四階段，利用支持向量機算法結(jié)合之前提取到的特征對火災(zāi)區(qū)域進行區(qū)分[7]。此研究通過算法對機器視覺識別到的火焰特征進行處理，提高了對火情識別的準確性，可以在采棉機火情監(jiān)測系統(tǒng)中借鑒此算法。

巴塞羅那J.Fonollosa、A.Solórzano 等學(xué)者根據(jù)火災(zāi)中，物品燃燒先產(chǎn)生化學(xué)氣體（主要是CO 和CO2），后釋放煙霧的特性，提出一種用于火災(zāi)探測的氣體傳感器陣列系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過多個氣體傳感器檢測到不同的環(huán)境氣體指標，結(jié)合不同算法包括邏輯規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、層次判別分析等提高該系統(tǒng)報警的準確程度和抗干擾能力[8]。棉花燃燒時會先陰燃并產(chǎn)生化學(xué)氣體[9]，通過檢測這些氣體來監(jiān)測采棉機火情的方法是可取的，但如何消除外部環(huán)境及采棉機發(fā)動機產(chǎn)生的化學(xué)氣體的干擾值得進一步思考。澳大利的NymaAlamgir、KienNguyen 等學(xué)者使用攝像機對燃燒產(chǎn)生的煙霧進行探測，并提出了一種新的提取煙霧特征的方法，即將局部二值模式與RGB 顏色空間中紋理特征相結(jié)合來表征煙霧的多種表現(xiàn)形式，用模糊c均值（FCM）算法提取，然后根據(jù)這些特征使用向量機（SVM）進行訓(xùn)練和分類[10]。這種提取特征方法的主要優(yōu)點是能夠結(jié)合煙霧的局部和全局紋理屬性以及顏色信息，不易受其他因素的干擾，由于煙霧先于火焰出現(xiàn)，此法較對火焰圖像檢測的方法更具有及時性。

日本MitsunoriAraki，Yuuki Tabata，等學(xué)者提出了一種通過測量火災(zāi)環(huán)境中混合煙霧顆粒和燃燒氣體旋轉(zhuǎn)躍遷吸收的線紅外光譜，并參照玻爾茲曼圖的吸收線，從而測檢測異常溫度和燃燒氣體濃度，對火災(zāi)進行預(yù)警[11]。由于在采棉機整個工作系統(tǒng)中的空氣流速較快，通過識別氣體和煙霧顆粒紅外光譜特征對火情的檢測更加準確及時。

2.2 國內(nèi)采棉機火情檢測系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

應(yīng)用于采棉機的火情監(jiān)測系統(tǒng)是特種火災(zāi)監(jiān)測系統(tǒng)，國內(nèi)對采棉機起火情況的研究也較少。目前，新疆寬華電氣有限公司等單位研發(fā)出KH1404A 型采棉機火災(zāi)自動報警系統(tǒng)，應(yīng)用在了新疆西部銀力機械采棉公司的5 臺凱斯采棉機上[12]，但由于此套系統(tǒng)成本過高，故未得到推廣使用。

尹偉凱等學(xué)者將幀差法與背景差分法相結(jié)合編寫新算法，然后利用AdaBoost 算法訓(xùn)練分類器，再通過分類器來分析火焰圖像灰度分布和形態(tài)學(xué)尖角角度分布的特點，歸納總結(jié)出火焰圖像的特性，以此來區(qū)分干擾光源圖像和真實火焰圖像，達到準確識別視頻中的火焰圖像，消除噪聲干擾的目的[13]。Hao Wu 、Deyang Wu 等學(xué)者通過三個步驟對攝像機檢測到的火情進行準確判斷：首先，通過背景相減法檢測運動目標，然后利用火災(zāi)探測模型確定具有運動目標的幀，并輸出火災(zāi)區(qū)域及其位置。同時采用了區(qū)域分類模型來區(qū)分與火焰類似的判定是否為火災(zāi)區(qū)域。一旦任何區(qū)域發(fā)生火情，相機可以完成檢測并將火災(zāi)區(qū)域位置立即發(fā)送給安全主管[14]。

中國農(nóng)業(yè)機械化科學(xué)研究院李陽學(xué)者對采棉機作業(yè)工況進行監(jiān)測，并對其典型故障進行研究，針對采棉機棉箱起火，利用CO 和NO 兩種特殊氣體傳感器，在采棉機陰燃發(fā)生時兩種氣體濃度的變化情況，進行火情監(jiān)測，并研究了棉花在低氧、富氧狀態(tài)下的燃燒發(fā)展規(guī)律[15]。此種方法可以增加采棉機棉箱火情的監(jiān)測精確度，同時降低誤報率。中國農(nóng)業(yè)機械化科學(xué)研究院白辰睿學(xué)者針對棉垛陰燃預(yù)警問題，研究了籽棉垛內(nèi)部陰燃起火原因。建立籽棉垛二維空間燃燒擴散模型，分析了棉朵陰燃對流傳播過程與孔隙度、溫濕度的關(guān)系?；跉怏w傳感技術(shù)和空間定位算法，開發(fā)了針對籽棉垛內(nèi)部的陰燃預(yù)警防控設(shè)備[16]。該系統(tǒng)可以實時監(jiān)測籽棉垛內(nèi)部溫度、濕度及一氧化碳氣體信息，為評判棉垛火情狀態(tài)提供參考依據(jù)。

張航、趙敏等學(xué)者提出了一種基于等效橢圓特征和支持向量機（SVM）的紅外熱像儀火災(zāi)檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用紅外熱像儀灰度圖像中的最高溫度作為火災(zāi)的初始判斷依據(jù)，通過區(qū)域生長法對圖像進行分割，提取疑似火災(zāi)區(qū)域的等效橢圓特征，并利用SVM完成火災(zāi)檢測過程[17]。試驗結(jié)果表明此系統(tǒng)可以快速有效地檢測出石油工業(yè)中突發(fā)的火情。魚博學(xué)者同樣利用熱輻射強度值和紅外監(jiān)測原理，開發(fā)了用于采棉機的RE200B 型光電紅外傳感器采棉機火情檢測裝置

[18]，李光耀學(xué)者在此基礎(chǔ)上提出了基于紅外火焰?zhèn)鞲衅?、一氧化碳傳感器和煙霧傳感器多信息融合的火情監(jiān)測方法，并建立了邏輯回歸（Logistic Regression）、支持向量機（SVM）、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種機器學(xué)習算法火情判別模型，分析不同算法的采棉機火情監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)判別準確率和執(zhí)行效率，試驗結(jié)果表明BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對火情的判別準確率最高為96%[19]。

將上述各類火情識別方式列表對比分析，并進行是否適合用于采棉機火情監(jiān)測系統(tǒng)的判斷，如表1。

表1 各類火情識別方式對比

3 展望

通過分析國內(nèi)外火情監(jiān)測技術(shù)的研究現(xiàn)狀及對比各系統(tǒng)監(jiān)測火情的方法，可以看出提取火情的特征是判斷火情的前提。但由于火情發(fā)生的場合千差萬別，能提取到的特征也有所不同，如在戶外開闊場地使用機器視覺來識別火焰、煙霧等特征來判斷火情的效果遠好于使用氣體或者煙霧傳感器，但在密閉結(jié)構(gòu)復(fù)雜的小空間內(nèi)使用氣體或者煙霧傳感器的效果要更好，所以結(jié)合實際使用情況考慮，未來應(yīng)用在采棉機上的火情監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)有如下幾個特點。

3.1 多傳感器組合

采棉機在進行采收工作時，棉花從被采摘下來到進入棉箱的過程很短，起火的棉花迅速進入棉箱引燃其它棉花。因此未來應(yīng)考慮在采棉機從采摘到收集棉花過程中的各部分設(shè)置適合提取火情特征的傳感器。同時經(jīng)過對采棉機駕駛員的調(diào)查走訪中了解到引起采棉機起火的不只有棉花，過熱的發(fā)動機、制動鼓也有很大的火災(zāi)隱患，因此在采棉機各部分安裝多種傳感器融合以實現(xiàn)對火情的及時識別的效果，降低風險和損失。

3.2 火情的智能判斷

采棉機進行采收時工作條件復(fù)雜，各種干擾因素都可能導(dǎo)致傳感器判斷失誤，影響采收工作的進行。故將傳感器采集的數(shù)據(jù)通過智能算法計算來判別發(fā)生火情的真實性是采棉機火情監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)展的未來趨勢之一。此方法可使該系統(tǒng)做到對火情及時識別、準確判斷，為采棉機在采收期的工作提供安全保障，同時該做法也可引申至其它領(lǐng)域，對火情監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展起到重要的推動作用。