美國海軍多傳感損管探測技術研究綜述

，，，

(1.上海船舶電子研究所，上海 201108；2.海軍駐錦州地區軍事代表室，遼寧 錦州 121000；3.海軍駐426廠軍事代表室，遼寧 大連 116005)

美國海軍多年致力于開發艦艇環境下的實時遠程探測系統，并稱之為立體傳感探測系統(volume sensor，VS)，其目的是集合多種傳感、探測手段，對火災的各種特征(如煙、溫、光、氣體、聲、圖像等信息)進行有機融合，研究適合艦艇的智能化探測算法，建立多判據、多數據融合的損管探測原理樣機，提高探測靈敏度，減少探測時間和誤報率。

這種基于多傳感器、數據融合的探測系統研究經歷了兩大發展階段。第一階段，美海軍損管系統減員自動化項目開發了基于多傳感器多判據的早期火災探測系統(EWFD)，并對其探測靈敏度和抗誤報性能進行了試驗評估。

然而由于EWFD多傳感器探測采用氣體探測、煙霧探測等依賴火災蔓延的探測手段，造成響應瓶頸。在第二階段新型損管探測技術研究中，美海軍尋求了多種非接觸型探測技術，并應用第一階段已驗證有效的多傳感多數據融合技術，發展了一種以視頻火災探測為主、光譜和聲學探測為輔的損管探測技術，通過大量試驗逐步完善，經實船對比試驗，驗證了這種新型探測方式的卓越性能。

1 早期火災探測報警技術

1.1 技術途徑

美海軍研究辦公室(Office of Naval Research, ONR)投資的一項科研項目“損管系統——減員自動化”(DC-ARM，Damage Control Automation for Reduced Manning)，目的是減少艦員，提高損害管制系統的自動化程度和智能水平。

1998年，美海軍研究試驗室(NRL)開始尋求適用于艦艇火災探測的多傳感器和報警算法。雖然，多傳感器多判據探測技術當時已普遍取得進展，但是很少有研究證明這種新型多判據探測方式相對于門限感煙探測報警器的性能有所改善，大多研究都沒有評估這種技術在抗誤報方面的性能，對探測靈敏度的改善性能評估試驗也僅局限于標準火災場景(如EN54規定的火源條件)，美海軍投資DC-ARM研究項目旨在評估多傳感多判據探測系統在船用條件下的性能。

在DC-ARM項目中，采用真實火源(88種)與干擾源(38種)，通過全尺寸試驗，對20種傳感器(CO、CO2等)進行參數測量，形成實驗室環境火災與非火災(干擾源)數據庫[1]。采用模式識別方法對真實火源和干擾源進行分類識別，通過對傳感器數據的模式分析并進行特征提取，確定幾種傳感器(特征數據)組合作為火災判別依據，火災報警識別采用概率神經網絡算法(PNN)。

采用上述多傳感器和火災報警算法，在全尺寸實驗室環境下，其性能與商用煙霧探測器進行比對測試，新系統在火災識別能力和誤警率方面有顯著改善。在ex-USS SHADWELL船上進行了實船試驗，進一步研究探測算法，并豐富了火災及干擾源數據庫。

1.2 原理樣機試驗

利用上述實驗室和實船試驗數據集合，篩選出幾組傳感器作為多傳感器探測系統的研究基礎。這種多傳感器探測原理樣機，也稱早期火災探測系統(EWFD)，先后進行了4個系列的全尺寸實船試驗。

1.2.1 系列試驗1

2000年2月7日至18日測試了兩種EWFD原理樣機的實時響應，與商業感煙探測器進行性能對比[2]。傳感器陣列成功與實時的數據采集系統集成，數采系統運用概率神經網絡提供實時報警。

1.2.2 系列試驗2

2000年4月25日至5月5日[3]是系列試驗1工作的延續，重點在于通過更多的實船數據優化原理樣機算法，在不同的環境條件下測試了各傳感器陣列對于更多火源和干擾源的響應性能[3]。共進行49個試驗，包括9種明火源、20種陰燃火源、20種干擾源，為優化PNN算法豐富了數據庫，同時成功實現了監控系統通過TCP/IP實時采集處理探測器數據。

1.2.3 系列試驗3

2000年7月20日至28日根據系列試驗1和2結果確定最優傳感器陣列和算法，并測試其性能[4]。

共進行了39次實驗。增加了3種新的場景，每個傳感器陣列包含6個傳感器，見圖1。

圖1 EWFD傳感器陣列

其中CO、CO2、光電、離子傳感器被用于實時報警算法，其他傳感器用于試驗后數據處理評估各種可能組合。System Sensor的6個離子探測器和6個光電探測器被裝于6個原理樣機。基于UL268煙霧箱數據的經驗關系將傳感器輸出信號轉換成相應的測量數據。如將離子探測器輸出d MIC(10-12A)值轉換成遮光率數據。

船上商用探測系統選用Simplex和System Sensor的光電和離子感煙探測器用來與EWFD做對比試驗。

原理樣機性能結果表明：響應速度方面的數據還不能證明運用多傳感器多判據報警算法的EWFD原理樣機比Simplex系統感煙探測器性能更好；EWFD在兩個位置上的探測性能比其它探測器更好；所有EWFD比商業探測器能探知更多的火源；EWFD探測陰燃火源比離子感煙探測器性能更好；6個EWFD原理樣機除了一個例外，其余均比單獨的System Sensor探測器性能更強；采用多判據算法EWFD對于初期火災探測具有更高的靈敏度。總之，采用PNN算法的多傳感器、多判據實現方法在火災探測應用領域具有應用前景。

1.2.4 系列試驗4

2001年2月26日至3月9日，研究工作旨在進一步優化、完善報警算法[5]。將14臺EWFD原理樣機分別布置在實船14個部位，進行系統性能測試。試驗場景包括19個明火源、11個陰燃火源和22個干擾源。EWFD與商業探測器進行基于正確探測能力和系統響應時間的性能對比，商業探測器選用Simplex和System Sensor的光電和離子感煙探測器。結果表明(見圖2、3)：優化后的PNN報警算法性能優于前期算法；總體上EWFD系統性能等同或優于商業探測器，僅有一個例外，即System Sensor光電探測器抗干擾能力更強；EWFD系統較離子、光電探測系統能更好地探測明火、陰燃火源；EWFD抗干擾能力等同于System Sensor，但不如光電探測器。早期火災探測報警系統(EWFD)被證實：在抗干擾、響應時間等綜合性能方面優于商用煙霧探測器。

圖2 EWFD系列試驗4性能對比試驗數據統計(正確率)

圖3 EWFD系列試驗4性能對比試驗數據統計(響應時間)

綜上，EWFD早期火災探測系統采用多傳感器陣列設計，并通過實驗室和實船數據用于訓練算法，性能測試試驗采用了多種代表性的火災場景和可能的干擾源，試驗表明其綜合性能(早期報警和抗誤報警方面)優于傳統接觸式探測器。

2 立體損管探測技術

EWFD系統仍屬接觸型點式探測，探測方式依賴于火災煙氣羽流擴散至傳感器，對于陰燃火，煙霧顆粒和火災產物蔓延緩慢，導致報警時間延遲；同時，一些會產生類似火災產物的干擾源(如焊接、切割等)，EWFD難以可靠區分干擾源和真實火。因此，美海軍從FY01(美2001財政年)開始尋求一種不依賴火災煙氣羽流自然擴散、能夠監視整個空間、且具有較強抗誤報能力的新型探測技術。

2.1 技術途徑

美海軍項目新型損管(advanced damage countermeasures)的任務之一便是面向上述研究目標，開發新型立體探測傳感器(advanced volume sensor)。FY01階段開展的工作主要是調研文獻資料、技術現狀及發展趨勢，并確定了幾項技術用于研制立體傳感器。

面對兩種技術途徑：一是在防護空間內布置大量傳感器或點式探測器并進行組網，另一種是通過光學、聲學等新技術手段。前者存在費用昂貴及維護困難等問題，該項目選擇了后者，通過光學探測手段，遠程監視船體空間的火災及其他事件。采用中紅外攝像機可以獲取光譜信息和空間信息，能可靠識別明火或煙氣，但造價昂貴。最終，采取視頻圖像火災識別(機器視覺手段)和光譜火災探測兩種途徑，同時對聲學探測方法[6]也進行探究。

2.2 視頻圖像探測技術

FY02階段開展了視頻圖像探測技術(video image detection，VID)研究，在Hughes公司位于Baltimore的試驗室模擬DDG51級船用環境進行了火災識別試驗工作。評估了商用視頻圖像探測技術(VID)的海軍應用前景，得出結論：VID系統采用煙霧報警算法，其火災探測性能等同或優于點式感煙探測器；對于小型明火，離子感煙探測器響應較好；對于較遠距離的陰燃火，VID較離子和光電感煙探測器響應更快[7]。

FY03階段開展了系列試驗研究。首次試驗是在CVN21“火災對武器危害項目”的系列試驗2中進行。試驗評估了VID對于兩種典型火災場景(船艙庫房內木垛火和庫房鄰近艙室木垛火)的探測性能。

由于此次試驗場景有限，NRL針對Volume Sensor項目在ex-USS Shadwell開展了名為VS1的系列試驗(2003年4月20日至25日)，試驗結果表明：VID的性能與攝像頭設置的關系有待進一步研究；光學、聲學探測手段對于火源和干擾源識別具有一定的優越性。在Navy Wet Trainer進行了追加試驗，廣泛收集了管道破損和透水事件的聲信號和視頻信息，為進一步改善算法以及將視頻圖像、光譜和聲信號應用于海軍損管領域奠定了基礎。

VS2系列試驗[8](2003年8月至04年2月)一方面在ex-USS SHADWELL試驗船上，通過多個全尺寸試驗項目，在各類明火、陰燃火、干擾源場景下，評估了3種商用視頻圖像火災探測系統(瑞士Fastcom公司的SFA產品、美國Fike公司的SigniFire產品、美國Fire Sentry公司VSD-8產品)。為全面測試VID系統的靈敏度和局限性，進行了280個全尺寸試驗，涉及各類艙室和通道，同時考慮了各種背景、光線和攝像機設置等因素。

VID系統的響應與標準(離子、光電感煙探測器)火災報警系統(Notifier、EST產品)作出對比，結果顯示：對于明火，EST離子探測器響應最快早于VID系統1.7 min；對于陰燃火，VID系統較點式探測器響應快約4.0～7.5 min。

2.3 光譜探測技術

在2003年CVN21“火災對武器危害項目”的系列試驗2中，評估VID技術的同時也評估了基于光譜探測立體傳感(SBVS)組件的探測性能[9-10]。SBVS的目的是利用可見光以外電磁波的光學手段研究探知火災、煙霧和其他災害的方法。SBVS組件中的傳感器試圖用來結合并增強Volume Sensor中的核心VID技術。VID系統通常辨識煙霧比辨識火焰的能力更強，而SBVS組件的主要目的是更好的探測明火。

VS2系列試驗在Hughes公司位于Baltimore的工廠同步開展了基于光譜的火災探測(SBVS)試驗研究工作，共進行253次試驗，試驗對象包括NRL的長波視頻探測LWVD、光學測試平臺，采集了大量數據，以確定各類火源和干擾源的光學信號[11]。

其中，光學測試平臺由火焰輻射尖峰相關的幾個從紅外到紫外的窄波工作的單元光學探測器組成。單元光學探測器一方面來源于商業OFD光學火焰探測器(含有一個或多個單元光學傳感器)，對這些商業探測器進行了改裝，即：除報警性能外，增加了傳感器原始數據輸出功能，從而可評估每種光學傳感單元在整個系統中的獨自性能，進而決定是否選取某個單元用以改善組件性能。另一方面，SBVS測試平臺裝有NRL封裝的窄波段傳感器，可以響應火焰輻射的原子或分子輻射，這涵蓋了很寬的光譜范圍，包括紅外、可見光和紫外。部分傳感器用于與單個商業OFD探測器進行對比，并作為獲取OFD原始數據的另一途徑；另一些傳感器用來探測非商業火焰探測器的探測波段。

2.4 原理樣機試驗

FY04階段，美海軍立體探測傳感器項目(Volume Sensor)進行了數據分析，采用模式識別和基于特征的時域分析技術；設計并實現了硬件系統和實時算法。

首個集成多個傳感器、采用融合機(Fusion Machines)的立體傳感器(VS)原理樣機于2004年7月在ex-USS Shadwell進行評估(VS3系列試驗)。盡管Volume Sensor原理樣機系統整體上是成功的，但是VS3系列試驗也揭示了VID單元達不到所期望的性能，強調了持續改進算法的必要。

在上述基礎上，VS4系列試驗(2004年)在部件和系統融合層面做了改進，實驗空間從VS3的1個空間擴展到了6個空間場所(包括電子艙、彈藥艙、操控室、過道、外圍垂直發射部位等)，豐富了場景和傳感器測量數據庫。將多個VS部件進行集成，見圖4、5。各部件探知外部事件并將報警信號和報警時間傳送至融合機。這種改進取得成功，大大改善了VS性能，增強其抗誤報性能和探測管道破損、透水事件的能力。

圖4 VS4中的立體傳感器各部件

圖5 VS4立體傳感器原理樣機系統框圖

VS原理樣機與商業火災探測系統的報警正確率統計見表1[12]。

表1 VS4中FM1、FM2與商業火災探測系統的事件探測正確率統計表 %

注：①FM1、FM2為采用兩種融合機的VS原理樣機；SFA：是瑞士Fastcom公司VID產品；SigniFire是美國Fike公司VID產品。②SFA能探測到75%的管道破損事件，SigniFire能探測到13%的管道破損事件，但是VID系統都不包含管道破損算法，將這類事件識別為煙霧，或偶爾識別為火焰，故表中管道破損事件中不考慮VID系統的正確識別率。

VS4系列試驗結果表明：

1)離子、光電探測器識別虛警的概率分別為56%、88%，而兩種VS樣機的相應概率分別為72%、78%;

2)離子、光電探測器明火報警率為90%、65%，陰燃火報警率為90%、95%;

3)兩種VS原型的明火和陰燃火報警率均為100%;

4)包含管道破損算法的VS樣機幾乎無虛警發生;

5)兩種VID系統也取得了更好的煙霧探測靈敏度，并被用來優化VS樣機的火災和煙霧探測性能。

可見，VS原理樣機能夠探測出所有明火、陰燃火源，并能正確分辯全部明火、陰燃火源，采用兩種融合機的VS原理樣機FM1和FM2分別以72%和78%的準確率判別干擾源。與兩種商業VID系統、點式離子感煙探測器比較，VS原理樣機火災探測更可靠，抗干擾能力更強。EST光電探測抗干擾能力最強，但火災探測性能有限。

VS原理樣機是惟一能夠正確、可靠探測管道破損事件的探測器，而VID系統由于不包括管路破損算法探測，視頻圖像中水從管路留出的圖像常常被誤判為陰燃火源的煙霧擴散。光電離子探測系統無此報警能力。

FY05階段，VS5系列試驗于2005年在ex-USS Shadwell船試驗艙進行，對兩種立體傳感器原理樣機(VSP)(兩種VSP中的VID部件分別采用瑞士Fastcom公司SFA產品和美國Fike公司Signifire產品)與上述兩種VID、三類EST點式探測器進行性能對比。VSP能夠探測識別多種損管和干擾事件，并能實時傳送至監控系統[13]。此前，VSP試驗局限在一個艙室條件下研究、改善、證實VS組件和融合機(FM)算法，系列試驗VS5對VSP在多各艙室、多種事件源下進行評估。VSP傳感器組件安裝在6個船艙內，有可能同時面臨多種事件源的情況下進行測試。VSP系統同時成功與DD(X)自動火災滅火控制系統(AFSS)實現對接。

VSP樣機由幾種商用硬件組件集成，結合了智能軟件和NRL研制的智能數據融合算法。如圖6，VSP包含一個視頻攝像機、一個長波(近紅外)攝像機、兩個光譜傳感器(UV和IR)以及1個麥克風。

圖6 VS5系列試驗中的VSP

VS5基于報警響應時間的性能對比結果見表2、3。

表2 VSP與點式商業探測系統報警響應速度對比 %

注：30 s內報警、120 s內報警表示在最先報警探測報警后的30 s、120 s內報警。

表3 兩種VSP報警響應速度對比 %

明火實驗最先報警響應百分比總和超過100%是因為存在同次實驗兩系統同時最先報警情況。陰燃實驗百分比總和小于100%，是因為有3次實驗沒有系統能夠響應，這些實驗包括兩次電纜陰燃火和一次油布陰燃火。其中兩次電纜陰燃火源布置于過道，過道光線昏暗且通風良好，

以至于沒有探測器能夠響應。

兩種VSP系統探測事件能力相似，但是響應速度卻差別很大。VSP1、VSP2僅對于一類明火、一類陰燃火和兩類干擾源場景探測結果有差異。對于明火源VSP1、VSP2的響應速度相似，而對于陰燃火源，VSP1明顯快于VSP2，VSP1首先探測陰燃火的比例為54%，而VSP2僅為25%。結果表明，VSP2在多數情況下比VSP1響應慢1～2 min。造成響應性能上的差異主要是因為VSP2采用的SiginiFire的VID系統和VSP1采用的SFA系統的性能差異。總之，VSP1總體上性能優于VSP2，因此以VSP1為代表評估VSP系統性能。

由于立體傳感系統具備探測水、氣泄漏事件的能力，以及良好的抗干擾能力(尤其是對于焊接干擾源)，VSP系統性能優于獨立VID系統和點式感煙探測系統。VSP系統在探測正確率與VID和點式探測器類似，但是VSP實際能探測火源的次數比VID多，比如，VSP1探測到56次火源(66次事件中的85%)，而其采用的SFA的VID系統僅探測到47次火源(59次事件中的80%)。同樣VSP增強了其組件VID系統的抗干擾能力，VSP1干擾源實驗的正確識別率為78%，而VID系統僅為51%。

除了強大的探測能力，VSP系統較點式感煙探測系統響應更快。VSP1能首先探測到82%的明火火源，以及74%的陰燃火源。在首次報警的120 s內，VSP1能夠響應多數火源，而點式感煙探測系統僅能響應不到21%。換言之，大部分點式探測器報警較VSP晚2 min。

3 結論

1)VSP系統可應用于各類艙室中的各類事件源：明火、陰燃火源、水釋放、氣體釋放，同時能抵抗各種干擾源，其在小空間結構的靈活性被成功證實。

2)VSP系統通常比VID、點式感煙探測系統在探測范圍、探測火災、抗干擾、響應速度等方面性能優越。

3)自動滅火控制系統(AFSS)與VSP系統成功對接。

[1] ROSE-PEHRSSON S L, OWRUTSKY J C, GOTTUK D T, et al. Phase I: FY01 investigative study for the advanced volume sensor[R].NRL/MR/6110-03-8688, US Naval Research Laboratory,2003.

[2] WRIGHT M T, GOTTUK D T, WONG J T, et al. Prototype early warning fire detection system: Test series 1 results[R]. NRL/MR/6180-00-8486, US Naval Research Laboratory,2000.

[3] WRIGHT M T, GOTTUK D T, WONG J T,et al. Prototype early warning fire detection system: Test series 2 results[R]. NRL/MR/6180-00-8506, US Naval Research Laboratory,2000.

[4] WRIGHT M T, GOTTUK D T, WONG J T, et al. Prototype early warning fire detection system: Test series 3 results[R]. NRL/MR/6180-01-8592, US Naval Research Laboratory,2001.

[5] GOTTUK D T, WRIGHT M T, WONG J T, et al. Pro-totype early warning fire detection system: Test series 4 Results[R]. NRL/MR/6180-02-8602, US Naval Re-search Laboratory,2002.

[6] WALES S C, MCCORD M T, LYNCH J A, et al. Acoustic event signatures for damage control: water events and shipboard ambient noise[R]. NRL/MR/7120-04-8845, US Naval Research Laboratory,2004.

[7] GOTTUK D T, HARRISON M A, SCHEFFEY J L, et al. An initial evaluation of video-based fire detection technologies[R]. NRL/MR/6180-04-8737, US Naval Research Laboratory,2004.

[8] LYNCH J A, GOTTUK D T, ROSE-PEHRSSON S L, et al. Volume sensor development test series 2-lighting conditions, camera settings, and spectral and acoustic signatures[R]. NRL/MR-MM/6180-04-8843, US Naval Research Laboratory,2004.

[9] OWRUTSKY J C, STEINHURST D A, NELSON H H, et al. Spectral based volume sensor component[R]. NRL/MR/6110-03-8694, [R] US Naval Research Laboratory,2003.

[10] STEINHURST D A, MINOR C P, OWRUTSKY J C, et al. Long wavelength video-based event detection, preliminary results from the CVNX and VS1 test series, ex-USS SHADWELL[R]. April 7-25, 2003. NRL/MR/6110-03-8733, US Naval Research Laboratory,2003.

[11] STEINHURST D A, LYNCH J A, GOTTUK D T, et al. Spectral-based volume sensor testbed algorithm development，Test Series VS2[R]. NRL/MR/6110-05-8856, Naval Research Laboratory, Washington, DC,2005.

[12] LYNCH J A, GOTTUK D T, ROSE-PEHRSSON S L, et al. Volume sensor development test series 4 results-multi-component prototype evaluation[R]. NRL/MR/6180-06-8934,2006.

[13] LYNCH J A, GOTTUK D T, ROSE-PEHRSSON S L, et al. Volume sensor development test series 5-multi- component prototype evaluation[R]. NRL/MR/6180-05-8931,2005.