采棉机火情监测系统现状及展望

李文春，张俊挺，王程虎，俞天柱，张宏文

（1．新疆图木舒克银丰现代农业装备有限公司，新疆 图木舒克 844000；2．石河子大学机械电气工程学院）

0 引言

棉花是我国主要经济作物之一，棉花收成的好坏影响着国民经济和社会发展。目前棉花主要产于黄河、长江流域以及新疆地区[1]，其中新疆的棉花种植面积和总产量位于全国第一，占据着国内棉花生产中不可动摇的地位[2]。为进一步提高棉花的收采效率及经济收益，采棉机在新疆棉花机械化收获中扮演者重要的角色，据农民日报报道，2018 年新疆棉花机采率已达35%，且机械化采棉呈逐年增长的趋势[3]。

新疆由于地理气候的原因，在采收期时空气较为干燥，且新疆棉花“矮”、“密”、“早”的种植模式会导致大量杂质与棉花掺杂在一起，加之采棉机采摘头工作元件速度快、温度高、散热较差等，使得杂质和棉花在采棉机采摘头的机械搅动下相互摩擦产生热量引燃棉花；或由于采棉机传动部件工作时磨损生热，加之棉花着火点低、火焰传播快，导致采棉机发生火灾甚至焚毁采棉机，造成巨大的经济损失。据不完全统计，2013 年仅在新疆建设兵团第六师、第七师、第八师就发生69 起采棉机起火事故，烧毁采棉机4 台，棉花80．3 吨，经济损失超过千万元[4-5]，因此采棉机火情监测系统值得研究。

1 采棉机火情监测技术所涉难点

1.1 采棉机作业环境复杂

采棉机在进行采收作业时天气炎热干燥，同时采棉机内部各零件产生的振动，都易对火情监测系统传感器的判断造成噪声干扰，使系统做出误判，影响整个火情检测系统对火情判断的可靠性。

1.2 采棉机结构复杂

棉花自被采摘下来经风机吹送至棉箱，运动的棉花火情特征难以提取，且棉花在棉箱内部逐渐堆积，着火棉花很快被覆盖，火情特征难以提取。加之采棉机长时间连续作业时，发动机、液压油缸处于高温的状态，同时内部电路、油路复杂，各个部分均有可能老化、失效并引起火情，这对采棉机火情检测系统及时发现起火位置提出了较高要求。

目前对于采棉机火情多依靠采棉机驾驶员或后勤人员判断，这种方式很不可靠。因此，如何及时发现采棉机火情并做出准确判断应作为当前采棉机火情监测系统研究的重中之重。

2 采棉机火情监测系统发展现状

虽国外针对采棉机火情检测系统方面鲜有研究，但其在其他领域火情检测方面的研究值得借鉴学习，并最终应用于采棉机上。

2.1 国外采棉机火情检测系统发展现状

伊朗Alireza Sarvari、Sayyed Majid Mazinani 等学者利用监控摄像机首先识别发生火灾处的火焰，处理系统通过校对获得火灾位置坐标，并调用该坐标附近的灭火装置进行灭火，该灭火装置为前端装有喷嘴的风机，风机将喷嘴喷出的水雾化并以一定速度喷向着火点，大量颗粒较细的水雾降低了环境温度，隔绝着火点附近的氧气，减弱热辐射和对流效应，从而达到抑制火情和灭火的目的[6]。此研究提供了一种可用于采棉机灭火的有效方法，但仅通过识别火焰来监测采棉机火情并不是最优办法，因为棉花燃烧初期多为阴燃，当出现明显火焰时，火情已经非常严重，故此方法无法做到及时发现火情。Mahdi Hashemzadeh、Alireza Zademehdi 等学者进一步对摄像机检测火灾进行研究，并将火灾的识别、判定过程分为四个阶段：第一阶段采用了一种基于颜色的鲁棒火焰检测方法，该方法使用了帝国竞争算法（ICA）和K-medoids 聚类方法，用以检测所有潜在的火灾区域与合理的误报数量；第二阶段运用了一种运动检测技术，该技术能够简单地提取运动区域和运动像素运动强度的附加信息，此信息用于后续阶段提取有用的特征；第三阶段，根据火灾区域的时空特征（颜色、运动和形状变化）从而确定火灾特征，为问题分析提供有用的信息；第四阶段，利用支持向量机算法结合之前提取到的特征对火灾区域进行区分[7]。此研究通过算法对机器视觉识别到的火焰特征进行处理，提高了对火情识别的准确性，可以在采棉机火情监测系统中借鉴此算法。

巴塞罗那J.Fonollosa、A.Solórzano 等学者根据火灾中，物品燃烧先产生化学气体（主要是CO 和CO2），后释放烟雾的特性，提出一种用于火灾探测的气体传感器阵列系统，该系统通过多个气体传感器检测到不同的环境气体指标，结合不同算法包括逻辑规则、神经网络、层次判别分析等提高该系统报警的准确程度和抗干扰能力[8]。棉花燃烧时会先阴燃并产生化学气体[9]，通过检测这些气体来监测采棉机火情的方法是可取的，但如何消除外部环境及采棉机发动机产生的化学气体的干扰值得进一步思考。澳大利的NymaAlamgir、KienNguyen 等学者使用摄像机对燃烧产生的烟雾进行探测，并提出了一种新的提取烟雾特征的方法，即将局部二值模式与RGB 颜色空间中纹理特征相结合来表征烟雾的多种表现形式，用模糊c均值（FCM）算法提取，然后根据这些特征使用向量机（SVM）进行训练和分类[10]。这种提取特征方法的主要优点是能够结合烟雾的局部和全局纹理属性以及颜色信息，不易受其他因素的干扰，由于烟雾先于火焰出现，此法较对火焰图像检测的方法更具有及时性。

日本MitsunoriAraki，Yuuki Tabata，等学者提出了一种通过测量火灾环境中混合烟雾颗粒和燃烧气体旋转跃迁吸收的线红外光谱，并参照玻尔兹曼图的吸收线，从而测检测异常温度和燃烧气体浓度，对火灾进行预警[11]。由于在采棉机整个工作系统中的空气流速较快，通过识别气体和烟雾颗粒红外光谱特征对火情的检测更加准确及时。

2.2 国内采棉机火情检测系统发展现状

应用于采棉机的火情监测系统是特种火灾监测系统，国内对采棉机起火情况的研究也较少。目前，新疆宽华电气有限公司等单位研发出KH1404A 型采棉机火灾自动报警系统，应用在了新疆西部银力机械采棉公司的5 台凯斯采棉机上[12]，但由于此套系统成本过高，故未得到推广使用。

尹伟凯等学者将帧差法与背景差分法相结合编写新算法，然后利用AdaBoost 算法训练分类器，再通过分类器来分析火焰图像灰度分布和形态学尖角角度分布的特点，归纳总结出火焰图像的特性，以此来区分干扰光源图像和真实火焰图像，达到准确识别视频中的火焰图像，消除噪声干扰的目的[13]。Hao Wu 、Deyang Wu 等学者通过三个步骤对摄像机检测到的火情进行准确判断：首先，通过背景相减法检测运动目标，然后利用火灾探测模型确定具有运动目标的帧，并输出火灾区域及其位置。同时采用了区域分类模型来区分与火焰类似的判定是否为火灾区域。一旦任何区域发生火情，相机可以完成检测并将火灾区域位置立即发送给安全主管[14]。

中国农业机械化科学研究院李阳学者对采棉机作业工况进行监测，并对其典型故障进行研究，针对采棉机棉箱起火，利用CO 和NO 两种特殊气体传感器，在采棉机阴燃发生时两种气体浓度的变化情况，进行火情监测，并研究了棉花在低氧、富氧状态下的燃烧发展规律[15]。此种方法可以增加采棉机棉箱火情的监测精确度，同时降低误报率。中国农业机械化科学研究院白辰睿学者针对棉垛阴燃预警问题，研究了籽棉垛内部阴燃起火原因。建立籽棉垛二维空间燃烧扩散模型，分析了棉朵阴燃对流传播过程与孔隙度、温湿度的关系。基于气体传感技术和空间定位算法，开发了针对籽棉垛内部的阴燃预警防控设备[16]。该系统可以实时监测籽棉垛内部温度、湿度及一氧化碳气体信息，为评判棉垛火情状态提供参考依据。

张航、赵敏等学者提出了一种基于等效椭圆特征和支持向量机（SVM）的红外热像仪火灾检测系统。该系统利用红外热像仪灰度图像中的最高温度作为火灾的初始判断依据，通过区域生长法对图像进行分割，提取疑似火灾区域的等效椭圆特征，并利用SVM完成火灾检测过程[17]。试验结果表明此系统可以快速有效地检测出石油工业中突发的火情。鱼博学者同样利用热辐射强度值和红外监测原理，开发了用于采棉机的RE200B 型光电红外传感器采棉机火情检测装置

[18]，李光耀学者在此基础上提出了基于红外火焰传感器、一氧化碳传感器和烟雾传感器多信息融合的火情监测方法，并建立了逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（SVM）、BP 神经网络三种机器学习算法火情判别模型，分析不同算法的采棉机火情监测预警系统判别准确率和执行效率，试验结果表明BP 神经网络算法对火情的判别准确率最高为96%[19]。

将上述各类火情识别方式列表对比分析，并进行是否适合用于采棉机火情监测系统的判断，如表1。

表1 各类火情识别方式对比

3 展望

通过分析国内外火情监测技术的研究现状及对比各系统监测火情的方法，可以看出提取火情的特征是判断火情的前提。但由于火情发生的场合千差万别，能提取到的特征也有所不同，如在户外开阔场地使用机器视觉来识别火焰、烟雾等特征来判断火情的效果远好于使用气体或者烟雾传感器，但在密闭结构复杂的小空间内使用气体或者烟雾传感器的效果要更好，所以结合实际使用情况考虑，未来应用在采棉机上的火情监测系统应有如下几个特点。

3.1 多传感器组合

采棉机在进行采收工作时，棉花从被采摘下来到进入棉箱的过程很短，起火的棉花迅速进入棉箱引燃其它棉花。因此未来应考虑在采棉机从采摘到收集棉花过程中的各部分设置适合提取火情特征的传感器。同时经过对采棉机驾驶员的调查走访中了解到引起采棉机起火的不只有棉花，过热的发动机、制动鼓也有很大的火灾隐患，因此在采棉机各部分安装多种传感器融合以实现对火情的及时识别的效果，降低风险和损失。

3.2 火情的智能判断

采棉机进行采收时工作条件复杂，各种干扰因素都可能导致传感器判断失误，影响采收工作的进行。故将传感器采集的数据通过智能算法计算来判别发生火情的真实性是采棉机火情监测系统发展的未来趋势之一。此方法可使该系统做到对火情及时识别、准确判断，为采棉机在采收期的工作提供安全保障，同时该做法也可引申至其它领域，对火情监测技术的发展起到重要的推动作用。