基于模型的艦艇火災紅外超早期探測方法

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(中國船舶重工集團公司第七二六研究所，上海 201108)

艦艇火災發展初期階段是艦艇火災防治的關鍵時期，其火災探測性能對后續火災撲救具有重大影響。為獲得良好的艦艇消防安全保障，需要在火災發生的初始階段，即在異常故障或熱解階段及時進行有效的預警、報警，以及必要的滅火聯動，以求在發生損失前消滅火險。

國內專門針對艦艇火災特征及應用的研究開展較少，對于艦艇火災超早期探測技術的研究尚屬起步。文中提出了一種基于熱成像分析原理的火災超早期探測方法，以提高對艦艇高風險區域的保護，為實現智能化異常預警、早期報警以及快速滅火聯動的目標奠定技術基礎。首次提出基于模型設計的紅外系統硬件在環(hardware-in-loop, HIL)[1-2]設計平臺，實現了一種應用基于模型的系統工程(MBSE)[3]及基于模型的設計(MBD)[4]的系統開發方案。通過焦平面紅外系統的數字化設計過程，可以大幅提高艦艇火災超早期探測系統的研究和開發能力。

1 研究目的

艦艇火災的發展分為4個階段：初始階段、可見煙階段、明火階段和劇烈燃燒階段[5]。根據每個階段的燃燒特性及防護要求，分別選用不同類型的火災探測器。火焰探測器適用于探測明火階段和劇烈燃燒階段火情，紅外光束感煙探測器用于探測可見煙階段后期和明火階段的火情，點型感煙、感溫探測器探測的是初始階段后期和可見煙階段的火情。見圖1。

圖1 各類探測器性能比較

火災探測方式由于工作機理的限制，都依賴于火災煙氣羽流擴散，只能對火災中后期(可見煙、陰燃火)、早期階段(可燃分子相變)的現象產生響應，適用于一般場所的應用需求。在艦艇環境下，火災風險多、發展快，火災形式可能會表現為瞬間突變，即在潛伏期(初始階段)過后突然發生明火或爆炸，若未能在早期發現異常，在后期普通探測設備即使發生報警，損失也已形成。

艦艇火災紅外超早期探測技術是一種比較好的技術途徑，可以大幅度突破傳統探測設備的限制，在很大程度上滿足艦艇消防的需求。通過監測目標物體內能(溫度)的分布及變化，特別是針對處在工作狀態的重要設備，實現對目標設備異常狀態(不正常的內能聚集、溫度上升及擴散過程)的實時監測和判別，在事故醞釀階段即能夠察覺。

2 國內外研究現狀及趨勢分析

目前，軍用艦艇超早期探測技術只有少數發達國家在進行研究開發，研究方向如下。

1)注重從系統層面將多種功能進行集成的研究思路。將熱圖像、通訊、定位、火場分析等艦艇火災探測所需的功能進行系統設計，采用系統工程學理念，在實現多種功能的同時充分考慮實際使用的特殊要求。

2)注重設備性能參數的場景優化。由于消防探測設備的特殊使用環境，要求其具有高穩定性和可靠性，國外對于消防探測設備的研究通常以最終應用環境為研究出發點和目標，對所研制設備的功能模塊及整機性能進行優化。

美國國家標準技術研究中心(NIST)，自2005年以來進行了一系列研究實驗，分別通過小尺寸模擬臺和實景模擬的方法，對不同火源、場景，以及不同滅火方式下民用消防探測熱像設備的性能進行分析和評定，以建立符合實際應用要求的行業標準，并在2010年形成ANSI/NFPA 1801-2010標準。

國內對于早期探測報警技術的研究，大部分著眼于煙氣產生早期。具有較高集成度以及火場環境適用性的早期探測技術在國內還沒有相關研究，使得現有技術在面臨火災風險較高的嚴峻挑戰時，產生功能失靈等嚴重故障，導致戰機延誤而造成嚴重損失。

紅外熱像技術從上世紀末誕生以來，其應用領域持續擴展，從起初的國防、電力領域，正逐步擴大到醫療、安防、化工、電子等行業[6]。隨著其應用范圍的不斷拓展，使得新領域的未知問題不斷涌現，問題的復雜程度不斷升級，應用的智能化要求不斷提高，對熱像設備的特殊需求和特性約束不斷增加。針對特定問題的具體解決方案個性化明顯，無法大批量生產，使得研發機構越來越難以平衡研發成本和市場價格競爭之間的矛盾。紅外熱像技術作為可見光譜范圍外一種視覺化感知周圍世界的方式，其面向未來智能制造和智慧城市的應用需求很大，正如所有面向未來發展的技術所面臨的現實問題一樣，現代紅外熱像系統正變得越來越復雜，研發難度也越來越大。因此，怎樣才能適應未來智能化、模塊化、小批量的發展要求，構建一種快速、高效、質量可靠的產品開發系統，就成了必須要解決的核心問題。

未來的紅外熱像設備將變得更復雜、更智能，意味著紅外熱像設備需要更加精確的功能定義，更靈活的系統架構以及更復雜的軟件算法。如果采用傳統的開發模式，應用需求與系統實現之間將會存在著巨大的鴻溝。產品設計問題越晚發現，則進行修正的成本就會越高(甚至呈指數上升)。目前紅外焦平面設備的開發模式無法擺脫硬件對軟件開發的束縛，設計中產生的軟件實現(算法代碼等)都需要在實際硬件中運行才能完成最終調試和測試，使得研發工作呈先硬后軟的串行模式，導致很多設計問題只有在硬件基本形成后，進行子系統級(系統-子系統-部件-組件-零件)調試時才被發現(甚至更后期才能發現)，對產品的研發成本、交付時間產生極為不利的影響。在對設備功能進行擴展或需求變更時，傳統開發方法一般是修改數據類型，提取接口，直接對代碼結構進行改造，需要手工編碼和調試。這就使得開發效率受開發人員能力的限制，在開發過程中很可能產生引入版本混亂的問題，甚至是潛在的軟件缺陷，造成嚴重的質量問題[7-8]。

目前，基于模型的系統工程(MBSE)和基于模型設計(MBD)的開發技術，有助于實現系統模型快速搭建、自動代碼生成、算法仿真與自動化測試以及產品設計交付等功能[9]，能夠大幅降低研發工作量與開發風險，并且使產品設計與產品生產、產品使用及維護等整個產品生命周期的各個環節有機銜接，可以在一定程度上解決紅外熱像設備開發遇到的現實問題。

3 總體設計方案

在紅外超早期火災探測方法研究中，應用紅外熱像等前沿技術，滿足艦艇火災安全超早期預警和報警的需求；采用非制冷紅外成像及熱檢測技術作為技術途徑，監測船舶環境中容易引發火災的風險源，如電氣柜、輪機、各類管線等。對于故障導致的突然發熱，或者熱分布的異常變化等故障的前期表征，可以被及時發現和判別，實現超早期火災預警和報警的功能。

非制冷紅外熱像系統由光學鏡頭模塊、紅外傳感模塊、偏置電源、控制模塊,以及信號處理模塊構成，見圖2。光學鏡頭模塊用于過濾光譜以及構造光路，將視場范圍內的屬于特定光譜范圍內的紅外光線聚焦于紅外傳感模塊；紅外傳感模塊用來實現從紅外光信號到電信號的變換，并根據特定的時序關系將電信號傳輸到控制模塊和信號處理模塊；控制模塊和信號處理模塊進行系統的時序控制以及信號算法的運行，并通過控制和數據接口與其他設備連接，是整個系統的核心部分；電源模塊將電源輸入進行變壓、穩壓后送至各電子模塊，以提供其正常工作所必需的偏置電壓。

圖2 非制冷紅外成像及熱檢測系統構成

非制冷紅外成像及熱檢測技術的系統構成相對固定，對于不同的應用環境、目標任務以及使用場景，具體的技術實現會有較大的差異，需要根據系統的具體要求，開發符合其特點的技術實現方法和系統架構。

在以研究艦艇火災紅外超早期探測方法技術的基礎上，還需要在開發過程中引入新方法、新技術，應對目前紅外系統研發中，軟硬件開發過程相互制約，研發周期長的問題。需要保證系統具有較好的可擴展性，以應對紅外系統行業內硬件同質化嚴重，競爭力日趨體現在軟件和算法的趨勢要求。

為解決以上問題，進一步提高研發競爭力，引入了比較前沿的基于模型的系統工程(MBSE)和基于模型的設計(MBD)研發理念，采用螺旋增量開發模型(迭代V模型)，建立一種可以覆蓋“設計-仿真-實現-測試”全開發周期的紅外熱像系統半實物硬件在環(HIL)系統作為原理樣機，作為后續技術和產品開發的研發及測試平臺。該系統平臺完全滿足項目任務書中內容和指標的要求，有利于紅外系統算法的設計能力和系統的實現能力，大幅提高研發效率。

紅外系統HIL平臺能夠基于一定的硬件資源，為UFPA提供必要的偏置電壓和工作時序，實現對非制冷焦平面陣列器件(UFPA)的驅動，獲得紅外視頻信號數據，并在監視器上進行顯示，將信號數據通過以太網數據鏈路與開發終端的工作環境進行連接，以支持開發人員開展基于模型的開發(MBD)過程，實現圖像增強算法、溫度測量算法以及故障檢測及報警算法的設計和仿真工作，當算法設計滿足系統設計要求后，算法設計可以進行自動代碼生成并與手工代碼進行集成，再通過以太網數據鏈路或USB Blaster串行連接將算法加載到目標硬件，通過硬件資源的運行來測試系統設計，完成系統設計工作。

系統平臺的硬件資源，包括紅外鏡頭、紅外器件(UFPA)、紅外目標(用于標定及測試)以及硬件開發目標板等部分。

硬件開發目標板采用SoC架構，通過單片SoC器件提供的ARM多核微處理器(HPS)及FPGA可編程資源的作為系統實現的核心，運行操作系統實現對資源管理和過程控制。同時，目標板還包含高速存儲器、通用IO以及必要的數字信號處理資源，共同構成比較完整的在線可配置硬件資源[10-11]，見圖3。

圖3 在線可配置硬件資源

基于以上硬件資源的支持，典型的硬件資源配置，見圖4。系統平臺應用HPS多核微處理器作為控制端，在系統啟動時自動配置FPGA資源，通過對FPGA資源的配置，產生UFPA Controller模塊，Data RW Controller模塊，Onchip RAM模塊，以及FPGA DDR3橋接模塊。UFPA 控制模塊通過GPIO接口與外部資源連接，負責配置UFPA工作電壓，提供UFPA工作時序，并根據時序關系采集相應的傳感數據，實現系統所需的各種算法。Data RW Controller數據讀寫控制模塊，負責兩部分工作：①通過DDR3橋接器讀寫算法運算所需圖像數據；②控制數據按照奇偶幀的乒乓順序分別存入Onchip RAM片上存儲模塊1或片上存儲模塊2。HPS控制端內嵌ARM Cortex-A9 雙核微處理器，系統啟動后自動加載嵌入式Linux操作系統及驅動程序，運行系統平臺應用程序后，由Core 2 內核2運行程序，通過Lightweight HPS to FPGA Bridge橋接器讀寫FPGA端的Data RW Controller模塊以及UFPA Controller模塊中的控制寄存器，實現對其行為的控制，通過HPS to FPGA Bridge 高速橋接器按照乒乓時序將數據寫入DDR3存儲器。Core 1 內核1上運行程序，監聽特定IP地址的以太網端口，當開發終端發起會話請求時，與開發終端建立連接，并通過TCP協議將數據經千兆以太網傳輸至開發終端。

圖4 硬件資源典型配置

紅外系統硬件在環HIL開發和測試平臺模型的開發過程見圖5。

圖5 系統HIL平臺開發過程

在開發終端包含了開展本地開發所需要的所有工具，開發人員可以進行本地配置管理、模型設計、算法仿真、代碼生成等工作。通過與數據庫的交互，開發終端可以從數據庫中獲取開發所需的輸入文件(設計需求、模型模板、算法模板等)，指導和幫助設計工作高效開展。當設計的產品組件完成、仿真、調試、測試等工作后，可以將設計輸出文件(算法模型、設計文檔、測試報告等)提交至數據庫單元，作為一下階段設計開發的輸入文件或項目數據歸檔使用。通過建立遠程開發會話，開發終端可以將硬件配置文件分發到目標硬件資源，完成存儲器初始化和接口驅動，部署系統算法代碼到可用資源，啟動仿真測試過程，控制相應的硬件資源以完成測試過程(圖像算法測試、溫度標定、NETD測試等)。同時，整個測試調試過程中，開發終端可以觀察、保存在線回傳的數據，對測試過程中重要參數(偏置電壓等)進行調整。

系統平臺開發基于分層架構，采用螺旋增量開發模型，見圖6。

圖6 系統平臺開發模型

系統平臺根據實現的抽象層次劃分為4個層次，分別為器件、邏輯及IO層，數據通訊層、操作系統層、應用程序層。系統平臺開發分為4個原型階段：數據采集原型、數據顯示原型、算法測試原型、故障報警原型。在不同的原型階段逐步添加和細化系統功能，在每個原型階段的開發中都完整包含4個抽象層次的實現內容，隨著開發過程的推進逐步完善功能，完成研究的任務要求。這種開發模型的優點在于，在設計開發的初期，能最大限度地對各個抽象層面可能面對的問題進行嘗試和解決，對開發風險比較有把握，使得后期的功能迭代比較順利，減少傳統開發過程中在系統功能集成階段暴露出接口沖突或參數不匹配等問題，減少變更和返工，提高研發效率。

4 結論

提出一種基于熱成像分析原理的火災超早期探測方法。該技術突破了傳統探測器對于火災煙氣羽流擴散激勵的依賴，并可以克服視頻及光譜探測器早期探測能力的缺陷，實現對艦艇火災的超早期探測，滿足艦艇消防安全對于異常預警、早期報警技術的迫切需求，為實現智能化異常預警、早期報警以及快速滅火聯動的目標奠定技術基礎。并且于國內首次提出了基于模型設計的紅外系統硬件在環(HIL)設計平臺，實現一種應用基于模型的系統工程(MBSE)及基于模型設計(MBD)的系統開發方案。該開發方案可以實現焦平面紅外系統的數字化設計過程，可以大幅提高艦艇火災超早期探測系統的研究和開發能力。

通過研究的技術基礎,可以進一步深化研究，以艦艇火災紅外超早期探測方法為基礎，優化火災及故障熱圖像判定技術研究，結合超光譜氣體成像技術、以及分布組網技術等方面，對艦艇典型熱故障的紅外熱像判定算法進行更加細致的研究，并為實現對艦艇火災熱目標捕捉提供新思路，為實現智能化艦艇火災異常預警和超早期報警方法提供可行性，形成在艦艇半封閉、高設備密度的環境下的超早期火災探測預警裝備。將紅外火場圖像、氣體組分濃度的獲取與傳輸通訊等功能集成一體，為進一步研制潛艇火災超早期探測裝備奠定技術基礎。