隧道机电传感数据融合采集技术及其应用.pdf
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1、第 36 卷 第 5 期2023 年 5 月江西电力职业技术学院学报Journal of Jiangxi Vocational and Technical College of ElectricityVol.36 No.5May.2023隧道机电传感数据融合采集技术及其应用任 宇(中铁十八局集团第二工程有限公司,河北 唐山 064000)摘 要:隧道机电系统中,传感设备的电气接口较多,且拥有不同的数据格式、传输协议,由于机电系统内的控制系统封闭,易于引发“传感数据孤岛”现象。鉴于此,构建了隧道机电设备融合监控的架构,统一不同传感设备的接入与传输接口,科学管理隧道机电状态、传感器数据。关键词:隧
2、道机电;传感数据;融合采集技术中图分类号:TP212 文献标识码:B 文章编号:1673-0097(2023)05-0016-030 引言隧道内部与外部光线明暗对比强烈,隧道内视线差、道路窄小,极易发生安全事故,轻则造成经济损失,重则引发人员伤亡事故。机电系统可以保证隧道的安全运营,其涉及通风、视频监控、消防、供配电、设备控制、可变情报板等方面。机电系统利用隧道通信系统,可以达到集中、独立控制效果,确保隧道安全运营。机电设备控制系统见图1。图1 隧道机电设备控制系统隧道机电设备控制系统运行期间存在较多不足与缺陷。例如:系统使用与管理的复杂度高,传感器管理依赖各自系统,传感器设置难度大,需要厂家
3、进行修改操作等。传感数据比较独立,与传感器的融合难度大,无法进行综合化分析。相关学者通过对隧道信息采集问题的研究,提出了“智慧隧道”概念,建立隧道管养平台后,但仍要派遣专人巡查机电设备的状态1。建设数字型智慧型的现代化交通的前提是推动针对基础设施的数字化转型升级,通过建立基于物联网的隧道机电设施体系,经由统一的采集路径,获取机电设备前段传感数据;进一步构建数据管理综合平台,实现对传感数据的科学处理,继而为业务应用层提供数据预测、分析数据提供便利。通过核主元分析法、贡献图法,提供多种针对不同故障的判断思路,从而发挥出基于多元数据融合平台的整合特性与功能。1 隧道机电传感数据融合方案为实现隧道机电
4、数据融合处理,基于Agent技术建立逻辑架构(见图2)。在图2中,隧道机电设备监管系统的构成大致可分三个层次,主要涉及业务应用层、数据管理层、数据感收稿日期:2023-01-10作者简介:任宇(1995),男,甘肃天水人,助理工程师,主要研究方向为桥梁、隧道等施工领域。第 5 期隧道机电传感数据融合采集技术及其应用17知层。作为传感数据处理中心,数据管理层是实现数据采集转向应用的关键2。作为前端数据采集环节,数据感知层集成了除传感器外的自控仪表、独立系统,以及物联网感知Agent。图2 系统逻辑架构图1.1 数据感知层数据感知层包含数据融合采集、数据缓存的功能。针对数据融合采集功能,适用于多种
5、设备,拥有统一的接入方式。围绕隧道机电设备,将其分为智能网络设备终端、视频监控设备、普通工作设备、非智能机电设备。其中,智能网络设备终端、视频监控设备均拥有成熟的监管技术。针对普通工作设备、非智能机电设备,则要设计物联网感知Agent网关,适配主流接口(见表1)。表1 技术指标项目指标中央处理器ROCKCHIP,ARM Quad Cortex-A17中央处理器核心数4核;主频100-1800MHz通信接口4G;WiFi;Bluetooth;100 M-LAN存储器2GB DDR3 RAM,16GB ROM功耗重量10W,5kg传感器采集接口05V;420mA;RS 485供电电压24V DC工
6、作环境温度:-4075;湿度:5%RH95%RH防护等级IP65显示输出1080P HDMI2.0尺寸170mm110mm数据缓存功能主要选自SQLite数据库,可以准确存储传感器数据,远程设置数据的采集频率。感知Agent能够在数据库内存储传感器数据。通过较快的读写速度、SQLite轻量级、C语言API,避免数据传输冲突,降低数据丢失率。1.2 数据管理层获取的数据在被传送至管理层前由智能网关实现整体封装。该数据封装的过程大多以JS对象简谱的格式标准实现,其层次结构清晰,可以生成和解析机器。数据管理层能够保证数据、感知设备状态管理的有效性。第一,REST API:根据REST技术,优化设计A
7、PI接口,使上层拥有统一接口,从而对接其他服务3。第二,设备管理:可对隧道机电体系中的传感器进行相应管理,包括注册、修改或认证等,并具备新设施的接口互连功能,保证其兼容性。第三,用户管理:主要提供客户信息的维护、修改等服务,随时登录网站,监控数据信息。维护人员登录系统后,通过检查设备的日志记录、历史数据,明确设备运行状态。第四,事件管理:基于大数据与数据库技术,查询获取以往类似事件的优化处理措施,结合科学的业务管理方案与对策,高效处置突发事件。1.3 业务应用层业务应用层涉及业务系统、数据应用(见图3)。图3 数据融合采集与应用架构业务系统主要定位为基于数据管理层接口而得到的运行数据,提供可靠
8、、及时的日常管理功能,包括机电设施维保、异常监控和工作质量评价等。数据综合应用主要实现渠道为物联网大数据,并据此完成不同传感器与业务范围的整体分析,包括联动控制、应急处置、故障判断等,同时可以提升系统的智慧化、智能化水平,顺应未来发展趋势4。2 隧道机电设施故障分析隧道机电系统分布着众多的传感器,现有主路运行环境下无法控制多因素影响。若某个传感器发生故障,则要判断传感器状态。根据隧道测点采集数据,合理使用核主元分析法;在高维特征空间中建立平方预测误差,保证置信界限计算的准确性;利用求解贡献图,准确定位故障传感器。2.1 选取数据集选择通风井口位置、周边位置,配置烟雾传感器、18江西电力职业技术
9、学院学报第 36 卷一氧化碳浓度传感器、风向风速仪。传感器序号、测点位置见表2。表2 传感器序号、测点位置序号测点位置与传感器1通风井口位置的一氧化碳浓度传感器2通风井口位置的烟雾透过率传感器3通风井口位置的风向风速仪4附近部位的CO含量传感器5附近部位的烟雾透过率传感器6附近位置的风向风速仪在隧道机电设备稳定运行的状态下,多次测取一定组数的变量形成统计数据,将其中70%的数据定为训练对象,得到特征空间主元,结合置信下限,构建核主元分析模型5。对剩余30%数据开展测试,人为引入故障后分析正确率,具体参数见表3。表3 测试数据实例测点位置 一氧化碳浓度(mg/m3)烟雾浓度(mg/m3)风速(m
10、/s)通风井口位置0.0490.00454.60.3010.00505.00.4380.00525.50.2790.00465.70.1040.00384.7井口周边2.1380.00643.72.4630.00773.12.6140.00863.62.8660.01014.22.3310.00723.92.2 判断故障对原始训练数据为保证分析的科学性,在获取标准化矩阵前应进行预处理。基于径向基核函数的主元分析法获取核函数矩阵,即KR66。归一化处理核函数,获得6 6RKR66,通过k,提取核函数矩阵的特征值,通过下述公式,选择适宜的主 元数l。()161t85%lkkkiiCoun r p=
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