無線智能化鐵路基礎設施數據采集系統的研究與應用*

王 珣,潘兆馬,袁 焦,楊學鋒,姚書琴

(中鐵二院工程集團有限責任公司,成都 610031)

隨著現代通信技術的迅速發展,物聯網技術已愈加廣泛的應用于如電網、交通、環境等各個領域[1]。物聯網技術的本質是網絡通信技術,核心是無線技術,能夠非常便捷的實現人與物、物與物之間的相互感知。

基于無線的傳感器網絡是由一組傳感器以Adhoc方式組成的有線或者無線網絡,其目的是協作地感知、收集和處理傳感器網絡所覆蓋的地理區域中感知對象的信息,并傳遞給觀察者。無線傳感器網絡具有強大的數據獲取和處理能力使得其應用范圍十分廣泛,可以被應用于軍事、防爆救災、環境、醫療、家居、工業等領域,無線傳感器網絡已得到越來越多的關注[2]。

國際上,美國《技術評論》在預測未來技術發展的報告中,將無線傳感器網絡列為21世紀改變世界的十大新興技術之首[2]

國內也有越來越多的企業開始關注無線傳感器網絡技術的發展,開始推出針對無線傳感器網絡及ZigBee的解決方案[3]。

隨著科學技術的發展以及社會生產力對科學技術需求的不斷提高,數據采集系統在工業自動化以及科學研究中得到了廣泛的應用[2-5]。

伴隨著我國鐵路的迅猛發展,鐵路基礎設施的安全(如地質災害、結構物病害)直接關系到鐵路的運營安全。目前國內的基礎設施監測主要以半自動和有線的自動化監測為主,同時基于ZigBee、Wifi等形式的監測也逐漸有了嘗試。有線監測通常需要消耗大量的電纜費用,安裝過程也較為繁瑣,同時易于破壞,后期維護工作量大[4]。基于ZigBee、Wifi等形式的采集儀充分利用了無線傳輸數據的便利性,然而ZigBee傳輸不僅數據量較小,障礙物繞射能力也相對較差[5-11]。Wifi傳輸數據量較大,但同樣存在傳輸距離較短、受障礙物遮擋影響較大情況,其功耗較大[5-11],難以滿足鐵路沿線復雜的監測環境應用需求。

圖2 無線數據采集系統架構

結合當前物聯網與數據采集儀發展現狀,本文提出了一種基于433 MHz無線傳感器局域網絡監測系統,采集監測區域內環境數據并將數據融合后由GPRS模塊上傳至遠程服務器,實現對鐵路基礎設施的實時監測。該系統充分利用433 MHz無線傳輸的高強度障礙物繞射能力以及LoRa擴頻技術的遠距離傳輸功能,解決了設備安裝、維護困難等問題。同時針對隧道、橋梁、山體等不同應用場景,系統采用多通道多類型的傳感器接入設計,融入自適應卡爾曼濾波算法,滿足多種類型環境數據高精度的采集需求。以自定義協議為基礎,設計主、被動相結合的報警機制,使得系統不僅能夠采集到監測環境數據,也能對災害發生實時報警,同時融入SD卡掉線重傳技術,解決野外GPRS信號不穩定造成的數據無法向遠程服務器上傳而丟失的問題。該采集系統已在我國鐵路搶險和重大項目中得到了廣泛應用,取得了良好的應用效果。

1 無線網絡數據采集系統設計

為確保無線網絡的數據采集儀的多任務、強適用性能力,須首先設計其整體系統結構與明確功能目標。

1.1 系統平臺架構

通過對數據采集儀無線組網方案研究,選擇星狀組網作為無線傳輸網絡拓撲結構(見圖1),星狀網絡中心節點以下簡稱數據采集儀主站與子節點以下簡稱數據采集儀從站。采用輪詢通信機制,并采用一種新型的基于433 MHz頻段數據通信協議(Sensor_Link),在保證了數據傳輸的穩定性的基礎上,減少了采集系統成本、降低了施工難度。同時相較于ZigBee技術,該頻段下的通信傳輸距離更遠,障礙物繞射能力更強。

圖1 星狀網絡拓撲示意圖

因此根據組網方案設計數據采集儀主站、從站兩種設備,共同實現監測數據的采集、處理、傳輸等功能。通過該模式組成的數據采集系統主要由各個現場采集子系統及遠程子系統構成,其中現場采集子系統由無線數據采集儀從站及無線數據采集儀主站組成,遠程傳輸子系統由GPRS模塊、服務器、客戶端PC組成(見圖2)。

現場采集子系統布置在被監測的現場區域,通過433 MHz無線模塊,實現現場監測區域內的無線局域網絡。無線數據采集儀從站接入監測區域內需要的不同傳感器,采集被接入的傳感器數據,對數據進行濾波處理后,通過433 MHz無線模塊向無線數據采集主站發送處理后的傳感器數據。無線數據采集儀主站負責收集所有無線數據采集儀從站采集到的傳感器數據,并對數據進行融合處理后,由GPRS模塊向遠程服務器進行發送。單個采集子系統架構見圖3所示。

圖3 單工點監測系統結構圖

遠程服務器收集各個現場采集子系統數據,對數據進行分析處理,同時將分析數據實時的發布至客戶端PC機中。遠程服務器也將通過對數據進行分析處理后,實現對現場數據采集子系統中無線數據采集儀主站變頻等命令發送,從而實現遠程傳輸子系統與各個現場采集子系統的交互。

綜上述,采用數據采集儀主、從站的設計模式,即實現了數據采集的無線傳輸,同時由于主站的出現,使得每個監測工點只需一個GPRS模塊,可最大限度的降低監測系統通訊成本。

1.2 無線網絡數據采集系統功能特點

在充分研究數據采集儀總體方案和結構組成的基礎上,結合鐵路基礎設施工程及運營環境的特點,本文提出了該數據采集系統應實現的功能特點。

①數據采集儀主站、從站布設靈活、易于維護。采用無線通信的形式進行數據傳輸,減少了設備布線,同時具有遠程固件升級功能,易于設備維護。

②實時報警。采用自主設計主被動通信協議,不僅能夠按照設定時間收集并上傳監測系統內所有傳感器數據,還能對災害發生進行實時報警,及時響應并上傳災害發生時監測現場所有傳感器數據。

③數據采集精度高。數據采集儀具有多通道多類型傳感器接入能力,單臺采集儀可接入多個傳感器,并對傳感器數據進行自適應濾波處理,提高采集精度。

④數據通信穩定可靠。數據采集儀具有掉線數據SD卡自動存儲及重傳功能,確保上傳傳感器數據不丟失。

⑤低功耗。由于數據采集儀應用于野外監測環境,供電線纜鋪設困難且維護量大,所以采用低功耗的硬件設計思路,實現了數據采集儀電能供應方式靈活,適用于蓄電池、太陽能、傳統有線供電等多種場合。

2 系統硬件平臺設計

采集儀硬件平臺采用基于Cortex-M3平臺的Stm32F103芯片為基礎,本節將分為采集儀主站硬件設計與采集儀從站硬件設計進行介紹。

2.1 采集儀主站硬件平臺

采集儀主站作為星狀組網的中心節點,主要將組網區域內所有采集儀從站讀取到的傳感器數據進行融合,上傳至遠程服務器,同時作為遠程服務器與監測現場所有設備的中心通信樞紐,其功能設計見圖4所示。

圖4 數據采集儀主站功能結構圖

2.1.1 通信模塊設計

采集儀主、從站均采用基于433 MHz的無線模塊(E32-TTL-1W)實現組網的無線通信。該模塊采用LoRa擴頻技術,點對點傳輸距離在無遮擋條件下可達7 km,繞射能力也相對較強,其通信模塊及硬件接入電路見圖5所示。

圖5 數據采集儀無線模塊接入電路圖

2.1.2 sd卡接口設計

在GPRS通信不暢的情況下,采集儀主站需將無法上傳的數據自動的存儲至本地,待信號恢復正常后,存儲數據自動的上傳遠程服務器,因此主站采用外接sd卡設計,其硬件電路見圖6所示。

圖6 數據采集儀主站外擴sd卡

2.2 采集儀從站硬件平臺

采集儀從站作為星狀網絡拓撲結構的子節點,主要對接入監測區域內的不同類型傳感器進行數據采集、濾波處理,再通過無線模塊將傳感器數據傳給采集儀主站,其硬件平臺功能見圖7所示。

圖7 采集儀從站硬件平臺功能結構圖

圖7中,采集儀主、從站采用同一無線通信模塊,具有相同的電路設計方式。因此本小節重點介紹采集儀傳感器信號采集部分。

2.2.1 模擬量信號采集電路設計

數據采集儀從站總共具有16路模擬信號量接入能力,采用24位AD7124處理器,在保證采集精度的同時,具有處理多類型、多數量傳感器數據讀取功能。其具體硬件設計電路見圖8所示。

圖8 采集儀從站模擬量采集電路圖

圖9 采集儀從站脈沖量采集電路圖

2.2.2 脈沖量信號采集電路設計

數據采集儀從站具有2路脈沖信號量接入能力,能夠處理像翻抖式雨量計等脈沖量輸出類型傳感器。其具體硬件設計電路如圖9所示。

3 系統軟件設計

為充分發揮硬件平臺功能,同時滿足無線智能監測系統功能需求,采集儀主、從站設備均采用μC/OS-Ⅲ操作系統作為軟件基礎平臺。

根據前述業務需求,數據采集儀主站、從站嵌入式軟件主要實現的功能見圖10所示。

圖10 嵌入式軟件功能模塊設計

3.1 主、從站無線通信協議

為了確保對監測異常情況實時捕獲,在通信協議中加入主被動相結合通信機制。下面將從采集儀主站與從站間分為主動通信與被動通信兩方面介紹。

①被動通信

由于星狀組網中,只有一個中心節點(即采集儀主站),它與多個子節點(采集儀從站)通信采用輪詢機制(輪詢是從第1個采集儀從站開始,主站完成對單個從站發送指令與接收數據確認后,再發送請求索取下一個采集儀從站數據的指令,如此循環完成多個采集儀從站的數據匯集),數據流向見圖11所示。采集儀從站實時將采集到的傳感器數據與閾值進行比較,若在閾值上下限范圍內,根據采集儀主站中設定好輪詢頻次,由主站發送索取指令,從站確認后被動地向主站傳輸數據。主站輪詢完成對每一個從站的數據收集工作。

圖11 單次輪詢通信數據流向

圖12 主動通信時數據流向

②主動通信

每個采集儀從站均會實時采集傳感器數據,并與閾值進行比較,若出現傳感器數值大于設定閾值,則立即通過無線模塊發送報警信息。見圖12所示,在任何時刻,如從站3所采集的傳感器數據超出了閾值上下限,則第1步主動向采集儀主站發送超限報警信息,無論主站處于何種狀態,主站收到報警信息后,立即響應第2步對當前所有從站的數據進行收集,從而實現對異常數據的第一時間捕獲,提高了系統的時效性。

3.2 傳感器數據采集

本節主要介紹采集儀從站如何實現多種類型傳感器數據采集與采集后的濾波降噪處理。

①多類型數據接入

采集儀運用在不同的工點需要連接不同類型的傳感器采集環境數據,其中監測系統常用傳感器的輸出類型及名稱如表1所示。

表1 監測系統常用傳感器

采集儀根據監測環境需求連接相應傳感器,并通過PC上位機對其進行參數配置。采集儀上電工作,通過讀取配置參數信息識別接入的傳感器并分類對其進行數據讀取、轉換,其中模擬量采集硬件電路見圖8所示,脈沖量電路見9所示,具體的軟件實現流程見圖13所示。

圖13 采集儀從站傳感器數據采集流程圖

②Adatpive Kalman濾波

現場監測過程中傳感器易受到各種因素的干擾(如列車通過或大型機械作業引起的振動干擾等),為確保采集數據的精確性,確保評估數據的真實性與可靠性,數據采集儀從站須對采集到的傳感器數據進行濾波處理,剔除外部環境噪聲,提高傳感器測量精。傳統的Kalman濾波方法需要對運動激勵噪聲與測量噪聲進行統計,難以適用于鐵路基礎設施監測所處的復雜環境與傳感器的多樣性。因此本節采用Sage-Husa adatpive Kalman filter[12]濾波方法與采集儀進行融合,實現了對未知的運動激勵噪聲與測量噪聲在線統計及濾波功能(見圖14)。

圖14 采集儀從站采集數據卡爾曼濾波流程圖

整個計算流程包括了狀態估計、測量更新與參數估計3步,現以沉降變形監測為例,詳細介紹其計算步驟。

第1步:狀態估計

(1)

(2)

第2步:測量更新

(3)

(4)

(5)

第3部:參數估計

(6)

dk=(1-b)/(1-bk+1)

(7)

(8)

(9)

式中,εk為k時刻測量值與系統估計測量誤差值,dk為k時刻的影響因素,b為遺忘因子,其取值范圍為0.950～0.995,文本設置為0.96。

然后在對Rk與Qk的統計計算中采用了矩陣的減法,從而可能出現Qk喪失正定性與Rk出現負正定的情況,針對上述問題本文采用一種高效、魯棒的統計計算方法[13]避免上述問題的出現。

(10)

(11)

通過采集儀從站連接靜力水準儀傳感器,在實驗室高精度標準沉降位移測試平臺下對其濾波前后數據進行觀察測試,測試平臺見圖15所示。

圖15 沉降標準測試平臺

靜力水準儀通過感受與基準點水位高差壓力值,推算出與基準點垂直高差大小。在標準測試臺發生緩慢垂直位移變化時,靜力水準儀傳感器實時感知液位壓力變化并轉換成相對位移值,以數字信號的形式對外輸出。采集儀從站通過串口端子采集靜力水準儀數據,并對采集到的原始數據、卡爾曼濾波后數據及其測試臺真實形變量數據進行對比,其效果圖見圖16所示。

3.3 遠程升級

①主站遠程升級

為了能夠更好的對設備進行遠程管理、修復,同時配合產品科研需要,軟件能夠對新算法提供更好的支持,采集儀提供遠程在線的固件升級功能。首先由遠程服務器通過GPRS模塊發送指令,使采集儀主站進入更新狀態;然后發送待更新Bin文件程序。由于所使用的GPRS模塊,帶寬只有1 KB,而程序軟件通常在幾十到幾百KB大小范圍內。因此對更新的Bin文件需要進行分包處理。其具體工作流程見圖17所示。

圖18 采集儀從站遠程更新流程圖

圖16 觀測數據SHAKF濾波前后對比

圖17 采集儀主站遠程更新流程圖

②從站遠程升級

采集儀從站進入遠程更新狀態,主要是由采集儀主站通過433 MHz無線模塊發送指令,然后發送需要更新的Bin文件程序。由于所使用的基于433 MHz無線模塊的帶寬只有58 byte,而待更新的程序軟件大小通常在幾十到幾百KB大小范圍內,因此同樣需要對更新的Bin文件進行分包處理。其具體工作流程見圖18所示。

4 系統應用

無線數據采集系統由于其多類型傳感器融合技術以及無線組網的便利性等多個優點,目前已在鐵路基礎設施多個監測工點和地質災害監測中得到廣泛應用。本文就無線數據采集系統在北盤江特大橋橋面變形監測的實際應用進行具體闡述。

北盤江特大橋全長721.25 m,橋址位于地形復雜的V字形峽谷,為了測量拱圈收縮徐變、溫度作用引起的梁部下撓以及不均勻日照溫差引起的局部橫向扭轉變形,系統在橋墩對應的箱梁內部上下游共選取了17個測點,布設靜力水準儀、溫度計、數據采集儀和太陽能供電設備,設備布置見圖19所示。

圖19 系統監測設備布置示意圖

本系統中靜力水準儀和溫度計通過RS232信號輸出,由于RS232傳輸距離限制,將17臺靜力水準儀和溫度計分為4組,每組端部位置布設無線數據采集儀從站作為子節點,采集該組所有設備的數據,在橋頭位置無線數據采集儀主站作為主節點,與其他4個子節點組成星型網絡。主站通過輪詢的方式主動獲取各個從站的監測數據,實現對所有傳感器的數據進行實時采集和存儲,最終主站通過GPRS傳輸單元將數據傳回數據中心。

由于主節點與子節點通過無線傳輸,為了避免因箱梁外側排水管遮擋引起掉包現象,數據采集儀主站、從站均采用5 m高增益天線,利用支架天線接收端固定于箱梁外側(見圖20(c)所示),滿足主節點與子節點透視要求,此外在采集儀應用程序中增加掉包重傳功能,從而確保數據傳輸的可靠性。

無線數據采集系統中主站可遠程或自動修改采樣頻率,數據中心根據前端傳回數據自動計算出軌道平順性的評價結果,建立了4級安全等級,自動下發不同等級下變頻指令,主站接收到數據中心下發的變頻指令后,立即按照新設定采樣頻率采樣。此外,為了獲取橋梁不均勻日照溫差引起的變形數據,亦可人工設定采樣頻率(1 min～24 h),實現全天候不間斷采樣。

本系統的無線數據采集儀主站、從站、電源箱和天線等實物見圖20所示,其中圖20(a)為無線數據采集儀主站,圖20(b)為無線采集儀從站,圖20(c)為電源箱及天線。

圖20 無線數據采集系統安裝實物圖

此外,該無線數據采集系統還應用于多個國內鐵路基礎設施監測和地質災害監測項目中,采集儀主站、從站共計應用150余套,各個系統經過1～2年的穩定運行,驗證了無線數據采集系統的穩定性、可靠性與數據完整性。其典型工程項目列表見表2和圖21所示。

表2 無線網絡數據采集系統應用一覽表

圖21 工程現場應用圖

5 結論

①自主研發一種通用型數據采集儀,能夠采集多種不同類型的傳感器數據,適用于鐵路監測系統中多種復雜類型工點監測。

②基于433 MHz的LoRa射頻技術,自主設計基于無線傳輸的通信協議,融入三次重傳技術、主被動相結合報警機制。

③基于星狀組網的采集器系統具有多種智能化采集手段,實現自動變頻采集,傳感器數據自適應卡爾曼濾波,采集器程序遠程更新升級等功能。

④將Sage-Husa adatpive Kalman filter濾波算法與采集儀融合,大幅度提高了傳感器的數據采集準確性與抗干擾性。

⑤該通用采集儀已在如川黔線裁縫巖滑坡監測、滬昆線北盤江特大橋沉降監測、玉磨線橋位滑坡監測、貴廣線田壩嶺泥石流監測等一系列鐵路防災監測項目中獲得成功應用。