基于物聯(lián)網(wǎng)的正壓生物防護(hù)服遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)研究

張紫緣，衣穎，張宗興，吳金輝

1. 軍事科學(xué)院系統(tǒng)工程研究院 衛(wèi)勤保障技術(shù)研究所，天津 300161；2. 國(guó)家生物防護(hù)裝備工程技術(shù)研究中心，天津 300161

引言

圖1 電動(dòng)送風(fēng)過(guò)濾式正壓生物防護(hù)服[1]

本文利用傳感器技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、Android開(kāi)發(fā)技術(shù)等開(kāi)發(fā)正壓生物防護(hù)服遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，將防護(hù)服狀態(tài)信息實(shí)時(shí)傳遞到后方指揮平臺(tái)，便于指揮調(diào)度中心及時(shí)掌握前方信息，做出合理決策，保障作業(yè)人員生命健康安全，確保任務(wù)順利完成。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

基于物聯(lián)網(wǎng)的正壓生物防護(hù)服遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)層次架構(gòu)由感知節(jié)點(diǎn)、服務(wù)器與客戶端組成[3]，總體結(jié)構(gòu)如圖2所示。感知節(jié)點(diǎn)包括微環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)模塊和動(dòng)力送風(fēng)控制模塊，實(shí)時(shí)采集防護(hù)服內(nèi)微環(huán)境參數(shù)及實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)控制、風(fēng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)監(jiān)測(cè)及定位功能，感知節(jié)點(diǎn)模塊間通過(guò)藍(lán)牙傳輸參數(shù)信息。

圖2 系統(tǒng)總體架構(gòu)圖

1.1 微環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)

微環(huán)境監(jiān)測(cè)參數(shù)包括溫濕度、壓力、噪聲及二氧化碳含量，均為正壓防護(hù)服安全性和舒適性的關(guān)鍵指標(biāo)。

壓力：壓差是正壓生物防護(hù)服的主要特征，也是核心防護(hù)能力的關(guān)鍵支撐。正壓生物防護(hù)服通過(guò)形成高于大氣壓的相對(duì)正壓區(qū)間來(lái)保證氣流始終從防護(hù)服內(nèi)部向外部流動(dòng)，阻止病原微生物的滲透。穩(wěn)定的內(nèi)部正壓是保持高防護(hù)性能的關(guān)鍵，防護(hù)服局部破損和穿戴人員肢體動(dòng)作都可能對(duì)其產(chǎn)生擾動(dòng)[4]。對(duì)防護(hù)服內(nèi)部壓力進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，當(dāng)內(nèi)外壓差超出正常區(qū)間范圍時(shí)及時(shí)預(yù)警，以降低內(nèi)部壓力波動(dòng)和損失對(duì)防護(hù)性能產(chǎn)生的負(fù)面影響。

溫濕度、噪聲、二氧化碳含量：正壓生物防護(hù)服作為密閉空間，作業(yè)人員長(zhǎng)時(shí)間穿戴容易感到悶熱潮濕、胸悶氣短[5]。動(dòng)力送風(fēng)裝置工作產(chǎn)生噪聲過(guò)高時(shí)不利于人員與外界交流，對(duì)工作效率和質(zhì)量造成影響[6]。風(fēng)機(jī)換氣不暢可能引起微環(huán)境二氧化碳含量過(guò)高，降低人腦活動(dòng)指標(biāo)[7]。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)防護(hù)服內(nèi)溫濕度、噪聲、二氧化碳含量，對(duì)超過(guò)閾值的異常參數(shù)及時(shí)預(yù)警，提醒作業(yè)人員提前做出應(yīng)對(duì)措施，以避免因身體不適導(dǎo)致事故發(fā)生，預(yù)防職業(yè)病危害。

選擇小尺寸、低功耗和高靈敏度的傳感器進(jìn)行防護(hù)服內(nèi)微環(huán)境數(shù)據(jù)采集，規(guī)格參數(shù)如表1所示。

表1 微環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)模塊傳感器選型規(guī)格

1.2 動(dòng)力送風(fēng)控制監(jiān)控

動(dòng)力送風(fēng)控制模塊由風(fēng)量監(jiān)測(cè)、電池電量監(jiān)測(cè)及GPS+北斗雙模定位模塊等組成，為正壓生物防護(hù)服提供電動(dòng)送風(fēng)功能及風(fēng)量、電量等裝置運(yùn)行狀態(tài)和地理位置實(shí)時(shí)監(jiān)控。

風(fēng)量監(jiān)測(cè)：防護(hù)服通過(guò)電動(dòng)風(fēng)機(jī)送風(fēng)滿足穿戴者呼吸需要，同時(shí)使防護(hù)服整體保持安全正壓值，其大小直接決定了防護(hù)服內(nèi)微環(huán)境狀態(tài)及整體熱舒適性[8]。使用脈寬調(diào)制（Pulse Width Modulator，PWM）對(duì)強(qiáng)力渦流風(fēng)機(jī)進(jìn)行無(wú)級(jí)調(diào)速，通過(guò)調(diào)節(jié)PWM占空比切換高、低檔風(fēng)速模式，霍爾傳感器對(duì)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，當(dāng)風(fēng)量過(guò)低時(shí)進(jìn)行報(bào)警。

資產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)方面，目前城投集團(tuán)的資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主要集中在房屋拍賣、房屋出租、廣告經(jīng)營(yíng)、房產(chǎn)開(kāi)發(fā)等幾個(gè)方面，雖有一定成效，但層面不夠?qū)?，挖掘不夠深，走得不夠遠(yuǎn).加強(qiáng)盈利能力，轉(zhuǎn)變發(fā)展模式，創(chuàng)造新的贏利點(diǎn)，投入更多的精力在資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理上，積極占有城市資源，探索適合自己的商業(yè)模式.

藍(lán)牙無(wú)線傳輸：采用DX-BT22無(wú)線串口透?jìng)魉{(lán)牙模塊與微環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)模塊進(jìn)行無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸。模塊接單片機(jī)實(shí)現(xiàn)軟件控制，調(diào)節(jié)輸入電平喚醒模塊或斷開(kāi)連接，支持透明傳輸模式和AT命令模式。使用LED燈進(jìn)行狀態(tài)指示，通過(guò)閃爍頻率區(qū)分待機(jī)、藍(lán)牙信號(hào)搜索連接、連接成功等狀態(tài)。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.1 應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)

系統(tǒng)采用客戶端/ 服務(wù)器（Client/Server，C/S）軟件體系架構(gòu)進(jìn)行開(kāi)發(fā)。搭建物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)作為服務(wù)器，對(duì)于動(dòng)力送風(fēng)控制模塊獲取的數(shù)據(jù)信息，通過(guò)Wi-Fi或4G網(wǎng)絡(luò)傳輸至物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)統(tǒng)一管理[9]。客戶端負(fù)責(zé)人機(jī)交互及界面展示[10]，在智能手機(jī)、平板電腦等智能終端上運(yùn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)應(yīng)用程序，通過(guò)Wi-Fi或4G網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息并在應(yīng)用程序上可視化呈現(xiàn)，對(duì)接收的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行異常判斷及報(bào)警[11]。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖3所示，相對(duì)于瀏覽器/ 服務(wù)器（Browser/Server，B/S）架構(gòu)，C/S架構(gòu)數(shù)據(jù)響應(yīng)速度更快，信息安全控制能力及各部分間耦合性更強(qiáng)。

圖3 C/S架構(gòu)示意圖

物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)采用傳輸控制協(xié)議（Transmission Control Protocol，TCP）建立長(zhǎng)連接進(jìn)行JSON字符串格式數(shù)據(jù)傳輸，硬件終端按照通信協(xié)議上傳數(shù)據(jù)至物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)，時(shí)間間隔可根據(jù)不同指令增加或減小[12]。使用Android Studio作為Android應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)[13-14]，Java語(yǔ)言編寫應(yīng)用程序，具有基于Gradle的靈活構(gòu)建支持。

客戶端采用超文本傳輸協(xié)議（Hyper Text Transfer Protocol，HTTP）與服務(wù)器進(jìn)行通信，通過(guò)Builder定義OkHttpClient實(shí)例，創(chuàng)建Request對(duì)象發(fā)起HTTP請(qǐng)求，并在build()方法之前連綴url()方法設(shè)置物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)地址。使用輕量級(jí)Java網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求框架OkHttp訪問(wèn)物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)并獲取數(shù)據(jù)信息，通過(guò)OkHttpClient的newCall()方法創(chuàng)建Call對(duì)象，調(diào)用它的execute()方法來(lái)發(fā)送請(qǐng)求并獲取服務(wù)器返回的Response對(duì)象[15]。對(duì)于服務(wù)器返回的JSON格式數(shù)據(jù)，調(diào)用Google提供的GSON開(kāi)源庫(kù)中parseJSONWithGSON()方法映射對(duì)象對(duì)服務(wù)器返回?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)解析。定義Data類，借助TypeToken將待解析數(shù)據(jù)類型傳入gson.fromJson()方法，并傳遞給客戶端對(duì)應(yīng)位置可視化顯示?？蛻舳讼蚍?wù)器發(fā)送HTTP請(qǐng)求流程圖如圖4所示。

圖4 發(fā)送HTTP請(qǐng)求流程圖

客戶端使用輕量級(jí)嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)SQLite對(duì)服務(wù)器獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理，SQLiteStudio作為數(shù)據(jù)庫(kù)可視化管理工具[16]。數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)E-R圖如圖5所示，在數(shù)據(jù)庫(kù)中建立防護(hù)服表、當(dāng)前微環(huán)境參數(shù)表、當(dāng)前動(dòng)力送風(fēng)參數(shù)表及各參數(shù)歷史數(shù)據(jù)表。

圖5 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)E-R圖

2.2 應(yīng)用功能模塊

正壓生物防護(hù)服遠(yuǎn)程監(jiān)控應(yīng)用程序主要用戶界面及功能如圖6所示。

圖6 應(yīng)用程序主要用戶界面導(dǎo)圖

系統(tǒng)應(yīng)用程序主要包括主界面、參數(shù)實(shí)時(shí)可視化、上位機(jī)預(yù)警、查看歷史數(shù)據(jù)等主要功能模塊，流程圖如圖7所示。

圖7 系統(tǒng)應(yīng)用程序功能流程圖

系統(tǒng)主界面：當(dāng)客戶端運(yùn)行APP時(shí)，首先通過(guò)Wi-Fi或4G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)操作，選擇確定要查看的防護(hù)服編號(hào)。若未連接到網(wǎng)絡(luò)直接查看防護(hù)服參數(shù)信息將提示網(wǎng)絡(luò)異常。

參數(shù)實(shí)時(shí)可視化：選擇要查看的參數(shù)信息，此時(shí)客戶端向服務(wù)器發(fā)送HTTP數(shù)據(jù)請(qǐng)求并等待服務(wù)器返回響應(yīng)。若服務(wù)器未能及時(shí)響應(yīng)則將請(qǐng)求掛起并定時(shí)判斷，直至獲取服務(wù)器響應(yīng)或響應(yīng)超時(shí)結(jié)束請(qǐng)求[15]。對(duì)符合正常區(qū)間的數(shù)據(jù)在對(duì)應(yīng)用戶界面上可視化顯示。

上位機(jī)預(yù)警：客戶端對(duì)服務(wù)器響應(yīng)后返回的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行異常判斷，若數(shù)據(jù)超出閾值區(qū)間則在用戶界面彈出異常報(bào)警提示窗并將異常數(shù)據(jù)可視化顯示[17-18]。

查看歷史數(shù)據(jù)：客戶端可通過(guò)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢各參數(shù)歷史信息，調(diào)用MPChart庫(kù)繪制變化曲線[19]。查詢地理位置歷史數(shù)據(jù)時(shí)，在XML布局文件中加入地圖組件MapView并逐點(diǎn)繪制路徑軌跡，同時(shí)更新坐標(biāo)位置，標(biāo)記最后獲取的位置坐標(biāo)作為地圖中心。

3 系統(tǒng)測(cè)試與應(yīng)用

3.1 測(cè)試結(jié)果

穿戴研發(fā)的配備遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的正壓防護(hù)服，考慮網(wǎng)絡(luò)、距離、障礙等影響，多次測(cè)量防護(hù)服內(nèi)微環(huán)境狀態(tài)和動(dòng)力送風(fēng)運(yùn)行情況，驗(yàn)證正常狀態(tài)及人為制造高溫、高濕、低壓、高噪、高CO2濃度、低風(fēng)量、低電量、位置越界等參數(shù)異常情況下系統(tǒng)準(zhǔn)確性、可靠性、環(huán)境適應(yīng)性、抗干擾能力和異常報(bào)警功能，測(cè)試數(shù)據(jù)量較大時(shí)系統(tǒng)負(fù)載能力。

選擇一名監(jiān)控者同時(shí)對(duì)在同一房間、相鄰房間、相距≤500 m、相距≥1000 m的4名穿戴者進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，首頁(yè)選擇穿戴者序號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)頁(yè)面切換。測(cè)試方案與結(jié)果如表2所示，表明測(cè)量結(jié)果與實(shí)際偏差均在誤差范圍內(nèi)，在網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)良好情況下傳輸速率和穩(wěn)定性受距離和障礙影響極小，滿足遠(yuǎn)程監(jiān)控需求。

表2 系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果

3.2 應(yīng)用效果展示

用戶在智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)智能終端上運(yùn)行APP，在主界面選擇要監(jiān)控的防護(hù)服編號(hào)，可點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)動(dòng)力送風(fēng)參數(shù)頁(yè)面、防護(hù)服微環(huán)境參數(shù)頁(yè)面。防護(hù)服動(dòng)力送風(fēng)參數(shù)頁(yè)面如圖8a所示，可查看電動(dòng)送風(fēng)裝置中風(fēng)機(jī)風(fēng)量、電量參數(shù)信息，對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行報(bào)警提醒。點(diǎn)擊地理位置按鈕可跳轉(zhuǎn)至地理位置信息頁(yè)面，用戶可使用定位按鈕對(duì)防護(hù)服所在地理位置進(jìn)行快速定位并顯示歷史軌跡路線，使用放縮按鈕對(duì)界面地圖大小比例進(jìn)行調(diào)節(jié)。當(dāng)系統(tǒng)接收防護(hù)服所在地理位置不在安全作業(yè)區(qū)域時(shí)，將彈出地理位置越界報(bào)警彈窗。防護(hù)服微環(huán)境參數(shù)頁(yè)面可查看防護(hù)服內(nèi)溫度、濕度、壓力、噪聲和CO2含量參數(shù)信息并對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行報(bào)警提醒，點(diǎn)擊相應(yīng)參數(shù)文本框可跳轉(zhuǎn)至該參數(shù)歷史記錄頁(yè)面變化折線圖。歷史溫度數(shù)據(jù)頁(yè)面如圖8b所示。

圖8 系統(tǒng)應(yīng)用頁(yè)面

4 討論與總結(jié)

傳統(tǒng)生物防護(hù)服往往致力于從材料和結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行改造，以滿足不斷提高的防護(hù)性能需求，而缺少對(duì)防護(hù)服智能化研究。本文針對(duì)目前絕大部分正壓生物防護(hù)服沒(méi)有實(shí)時(shí)狀態(tài)遠(yuǎn)程監(jiān)控導(dǎo)致指揮控制中心無(wú)法及時(shí)了解前方作業(yè)人員情況的問(wèn)題，對(duì)基于物聯(lián)網(wǎng)的正壓生物防護(hù)服遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和研究，實(shí)現(xiàn)了前后方信息互聯(lián)互通，提高了防護(hù)裝備的整體效能，為優(yōu)化指揮策略與科學(xué)決策提供有力支持。

本系統(tǒng)使用傳感器技術(shù)實(shí)現(xiàn)溫濕度、壓差、噪聲、CO2含量等防護(hù)服微環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)及風(fēng)量、電量、定位等動(dòng)力送風(fēng)裝置運(yùn)行參數(shù)監(jiān)測(cè)，并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將參數(shù)上傳至物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)存儲(chǔ)管理，Android開(kāi)發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)智能終端數(shù)據(jù)可視化顯示。系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明，在良好網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下能對(duì)防護(hù)服參數(shù)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、歷史數(shù)據(jù)查找及異常報(bào)警，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、采集、傳輸、存儲(chǔ)到查找的全過(guò)程，功能完整，操作簡(jiǎn)單。后續(xù)考慮構(gòu)建正壓生物防護(hù)裝備智能化體系架構(gòu)，增加穿戴人員體溫、呼吸、心率、血氧等生理體征參數(shù)監(jiān)測(cè)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)在云端進(jìn)行深度挖掘分析與建模，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，及早進(jìn)行安全狀態(tài)評(píng)估和監(jiān)控預(yù)警，為用戶提供及時(shí)可靠的健康管理服務(wù)，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的突發(fā)公共事件和不斷增長(zhǎng)的防護(hù)需求，提升個(gè)體防護(hù)裝備安全防護(hù)科學(xué)監(jiān)管能力。