《电子技术应用》

基于6LoWPAN的分布式桥梁索力监测系统设计

2017年电子技术应用第4期
李东明,胡亚斌,王永涛
(中国地质大学(武汉) 自动化学院,湖北 武汉430074)
摘要: 桥梁整体安全性能的一个重要评价指标是斜拉索当前的索力值。研制了基于6LoWPAN的分布式无线索力监测系统,首先介绍系统的总体结构,分别给出了系统的软、硬件设计以及数据传输策略,然后进行了振动测试与实际拉索测试实验。实验表明,监测系统能够准确地进行分布式远程索力监测,为桥梁远程、长期监测提供了一种便捷高效的测试系统及方法,应用前景广阔。
中图分类号: TH825
文献标识码: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2017.04.021
中文引用格式: 李东明,胡亚斌,王永涛. 基于6LoWPAN的分布式桥梁索力监测系统设计[J].电子技术应用,2017,43(4):79-82.
英文引用格式: Li Dongming,Hu Yabin,Wang Yongtao. Design of bridge cable force monitoring system based on 6LoWPAN[J].Application of Electronic Technique,2017,43(4):79-82.

Design of bridge cable force monitoring system based on 6LoWPAN

Li Dongming,Hu Yabin,Wang Yongtao
(School of Automation,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China)
Abstract: Cable force of bridge cable is an important index to measure the safety of bridge. A wireless cable force measure system based 6LoWPAN and MEMS was proposed. First, this paper introduced the overall structure of the system and the principle of cable force measurement by the method of vibration spectrum, and then it designed the cable force measure system. Finally the precision vibration test bench and real engineering cable test was developed. Experiments show that the distributed wireless sensor system based on MEMS and 6LoWPAN can accurately carry out remote cable force detection. It provides an effective method for bridge safety monitoring.

0 引言

    桥梁中承担桥梁荷载的一个重要构件是拉索,该构件控制整个结构物的应力分布,整座桥的应力分布可以作为衡量结构状态健康与否的重要指标[1-3]。大地脉动、风雨等环境激励引起的拉索振动,以及在桥梁的运营过程中拉索遭受的损害都可能导致应力分布发生改变,从而给大跨度结构带来灾难性后果。因此在工程施工期和运营期,都有必要实时监测拉索力的变化。拉索桥索力测量工程中,利用速度、加速度等传感器对微弱振动进行测量的索力测量方法是目前广泛使用的一类方法[2-6],但是该类方案中数据通信一般基于有线数据通信,尤其在一些大跨度桥梁的巡检、中长期监测中,有线数据通信的后期维护问题日益突出。基于WiFi、ZigBee的无线索力监测系统解决了传统现场测量需要布线的缺陷,但是却无法实现低功耗大规模组网,且ZigBee还需要单独设计网关才能接入互联网[4]。基于此,本文提出基于6LoWPAN的分布式索力监测系统。该系统利用振动法检测桥梁拉索的振动基频并计算索力,最后利用IPV6快速接入互联网,实现了分布式远程索力监测。

1 频率法测量索力原理

    频率法测量索力的基本原理是利用拉索自由振动时其内部应力与频率之间的关系进行间接测量。一根能够自由振动的拉索,其自由振动方程如下:

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其中,F为内部非实变应力,m为每米拉索质量质量(假设质量均匀),l为索的自由长度,EI为抗弯刚度,n为振动频率的阶数。式(2)的假设条件在很多应用中存在误差,另外,由于拉索垂度的影响,导致拉索在自由空间的3个维度上的频谱表现不同。所以,该理论只能用做索力值的大致估算。毛幸全等[8]考虑了垂度在基本振动关系中的影响,引入垂度无量纲常数λ,利用最小二乘拟合索力实用计算公式:

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2 基于6LoWPAN的振动频谱测量系统

2.1 系统总体结构设计

    监测系统硬件体系可以分3层:第一层为布置在拉索上的基于6LoWPAN的MEMS加速度传感器节点;第二层为由6LoWPAN 组成的Mesh网络中的Router节点,该节点将若干节点采集到的数据进行汇总并传输至远程云端;第三层为云端服务器,对接收到的数据进行分析、存储。整个网络系统结构如图1所示。图2是一个传感节点系统结构,传感节点通过6LoWPAN连接Router节点实现IPV6到IPV4的转换,直接进入Internet,实现物联网和互联网的无缝连接。

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2.2 加速度传感节点硬件设计

2.2.1 加速度传感器电路设计

    加速度传感节点采用ST公司的MEMS加速度器件LIS344作为加速度传感核心,其内部结构与信号调理系统分别如图3、图4所示。由于AD芯片内置程控放大可达64倍,因此Z轴加速度的信号调理设计得以简化,只需要在加速度芯片的输出信号端简单滤波即可获得信噪比很高的信号。

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2.2.2 AD转换器的电路设计

    拉索振动信号检测属于弱信号检测范畴,对加速度传感器的低频特性、灵敏度,对数据采集的速率、分辨率以及动态范围都有较高的要求。A/D转换器采用1通道、24位转换器ADS1255,采用标准4线SPI接口与CPU连接,实现数据通信,如图5所示。

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2.2.3 基于6LoWPAN技术的物联网系统设计

    6LoWPAN技术以精简IPv6为核心,使低功耗、小成本的传感器网络能够采用IP技术方便地连接到互联网。协议栈模型如图6所示。目前能够较完整或全部支持6LoWPAN协议的开源操作系统主要有加州大学伯克利分校的Tinyos系统和瑞典计算机研究院的Contiki系统,可较好地进行学术研讨和修改测试[6-10]。本文基于当前研究较为活跃的Contiki平台开展研究,实现无线组网。

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    各个传感器节点采用电池或者太阳能供电,其硬件结构如图7所示。传感器节点采用1节18650锂离子电池供电,主芯片选用TI公司ARM Cortex-M3内核的CC2538SF53,其内部集成了工作频率为2.4 GHz并符合IEEE802.15.4标准的RF收发器。在低功耗外部中断模式下,该芯片的待机电流仅为0.4 μA。为了增加节点的无线收发距离,系统外扩了CC2592,本系统使用CC2538的PC4、PC5与PC6,实现CC2538对CC2592收发控制。

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2.2.4 数据采集流程与数据传输策略

    在加速度测量中,需要较高的数据采样率和较大的通信带宽,而这种需求与6LoWPAN的低速率数据传输形成一个矛盾,尤其当在一个应用中布置大量节点的时候,网络中的节点通信压力更大,因此有必要优化数据采集流程,压缩通信数据。数据采集流程如图8所示。一组有效的加速度原始数据经过压缩之后再进行传输,可以有效降低通信数据量,提高通信效率及节点存活时间。压缩计算流程如下:

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3 实验结果

    实验分为3个部分:检验测量节点的性能指标;将MEMS节点布置在拉索上进行工程实验;将设计的多个测量点进行组网,实现基于6LoWPAN的分布式索力测量。

3.1 传感器性能对比

    此对比根据加速度计检定规程JJG233-19%标准中13进行。该试验测试系统由振动台、标准传感器BK-8305、信号放大器、数据采集卡、PC等组成。

3.1.1 传感器频率响应对比实验

    实验将MEMS节点和目前常用的电磁式传感器、AD公司ADXL335系列MEMS加速度传感器进行对比,对比结果见表1。

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3.1.2 空间串扰测试

    将量程设置为±2g,假设振动台是理想的,测量Y轴的加速度响应(只存在Z轴振动),LIS344和ADXL335测量结果见如表2。

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    根据以下计算式计算轴间串扰:

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3.2 武汉某桥实际测试

    测试对象为武汉某桥拉索,将节点布置在索上测试。图9为节点的PCB,图10为节点组装后布置在索上的照片,图11为MEMS节点的功率谱测量结果。

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3.3 组网测试实验

    当大量节点部署在桥梁上时,如果数据全部实时传输至云端,则会带来巨大的数据通信压力,因此结合数据压缩方案,对比不同传输策略下的数据传输时间。通信时间Tt、平均待机时间Ta计算方法如下:

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其中Tj为每个节点的存活时间(1节18650电池电量3 000 mAh,充满电后直至电压将至3.5 V为存活时间)。表3为云端服务器轮询MESH网络耗费的时间对比。从实测数据可以看出,由于直接使用原始数据进行传输,每个节点需要上传的数据量庞大,因此耗时、耗能,设计不当还会引起网络拥堵。数据压缩策略带来明显的时间优势,原因是每个节点在数据传输之前利用较少的耗能进行数据压缩,极大地减少了通信数据量,大量节省了通信时间,提高了每个节点的存活时间。

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4 结论

    本文首先论述频率法测量桥梁拉索索力的原理,介绍了基于MEMS和6LoWPAN接入互联网的传感系统的整体架构,实现了现场拉索的分布式索力测试。结果表明,在基于6LowWPAN的物联网平台上,利用MEMS加速度传感器进行索力测量,具有数据质量优良、低功耗在线监测和成本低廉等优点,可以代替传统压电式加速度传感器测量方案,实现大规模分布式索力监测。

参考文献

[1] 周先雁,王智丰,冯新.基于频率法的斜拉索索力测试研究[J].中南林业科技大学学报,2009,29(2):102-106.

[2] 郑灿.基于频率法的索力测试方法及索的损伤研究[D].杭州:浙江大学,2008.

[3] 付诚.基于6LoWPAN的无线传感器网络路由研究及实现[D].北京:北京邮电大学,2012.

[4] 蔡鄂,李东明,胡亚斌,等.基于MEMS的远程桥梁索力监测系统设计[J].电子技术应用,2015,41(10):68-70.

[5] 王晓喃,董绘,杨嫒,等.6L0WPAN无线传感器网络路由研究[J].铁道学报,2014,36(2):49-54.

[6] Wang Xiaonan,Zhong Shan,Zhou Rong.A mobility support scheme for 6LoWPAN[J].Computer Communications,2012,35(3):392-404.

[7] LUIS M L Oliveira,AMARO F de Sousa,JOEL J P C Rodrigues.Routing and mobility approaches in IPv6 over LoWPAN mesh networks[J].IJCS,2011,24(11):1445-1466.

[8] 毛幸全,刘航,喻言,等.基于无线传感系统的斜拉桥索力测试与分析[J].传感器技术学报,2013,26(2):271-276.

[9] KIM B H,PARK T.Estimation of cable tension force using the frequency-based system identification method[J].Journal of Sound and Vibration,2007,304(3-5):660-676.

[10] Yu Yan,Zhao Xuefeng,Wang Yang,et al.A study on PVDF sensor using wireless experimental system for bridge structural local monitoring[J].Journal of Telecommunication Systems,2013,52(4):2357-2366.



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李东明,胡亚斌,王永涛

(中国地质大学(武汉) 自动化学院,湖北 武汉430074)

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