基于无线传感器网络的核电装备状态监测系统设计

发布时间:2010-8-16 15:52    发布者:lavida
关键词: 核电装备 , 无线传感器 , 状态监测
随着现代化大生产的发展和科学技术的进步,核电装备的结构越来越复杂,功能越来越完善,自动化程度也越来越高。因此对核电设备运行状态进行监测就变得很重要。例如1979年3月美国发生的三里岛核电站事故和198*月前苏联发生的切尔诺贝利核电站事故,再三地向人们诠释了安全操作的重要性。传统的监测系统要么是离线监测,要么是基于有线的设计。然而有线存在很多不可避免的缺点,主要体现在:  

(1)网络维护困难,新增或者减少传感器都很麻烦,消耗大量人力物力资源;  

(2)人难以接近的位置,如核电站的深层设备、旋转机械转动部分、危险区域及运动的设备,无法对传感器进行有线连接;  

(3)有线一般公用电源,如果没有良好的有线隔离,将导致一个传感器故障引发整个系统的崩溃;  

(4)大量传感器的安装往往受到电缆重量和费用的限制,大量布线增加了系统潜在危险和不可控性。为了解决这些问题,迫切需要引入一种新型的、无需布线的网络。一种可行的方案是将无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)应用到核电装备状态监测系统。  

1 无线传感器网络  

WSN是无线Ad-Hoc网络的一个重要研究分支,是随着MEMS、传感技术、无线通讯和数字电子技术的迅速发展而出现的一种新的信息获取和处理模式。它是由随机分布的传感器、数据处理单元和通信模块的微小节点通过自组织的方式构成的网络(如图1所示),WSN具有造价低、规模大、分布式模式、无需布线、节约成本、面向具体应用、配置灵活、工作频段无需申请和付费、支持硬件加密等特点,现在已经在很多领域进行了成功的应用,比如军事应用;环境监测,比较典型的例子是生物学家借助WSN对美国缅因州大**岛上的一种海燕的生活习性进行细微观察;工业监控,英特尔公司为美俄勒冈的一家芯片制造厂安装200个无线传感器节点,来监控设备的振动情况。2003年,美国《技术*论》杂志论述未来新兴十大技术时,无线传感器网络被列为第一项未来新兴技术。我国于2006年初发布的《国家中长期科学与技术发展规划纲要》为信息技术确定了三个前沿方向,其中两个与WSN的研究直接相关,足见对无线传感器网络的重视程度。  


  
核电站设备冗余多、系统复杂,其监测数据和诊断技术与常规电厂有很大的不同,长期以来,对机械运行状态的监测与诊断是采用传统的阈值方法。针对以上特点,本文将WSN应用到核电设备状态监测系统中来,用无线网络代替有线网络,不失为一种可行的方案。本文设计了基于LM3S1138和CC2420的无线传感器网络,设计了双电源系统,并且在实时性很高的TEEN路由算法基础上设置了信号采集周期。应用该系统可以达到很好的数据采集效果。  

2 WSN硬件设计  

由于核电站的特殊性,对于某些部位的取电很方便,因此采取双节点的方法,即信号采集节点与汇聚节点Ⅲ。节点的设计如图1所示,由传感器、微处理单元、通信模块、电源模块组成。信号采集节点用普通高能干电池供电,而汇聚节点则采用干电池与220 V双电源设计方案(如图2所示),220 V的电压经过低压变压器降压至5 V左右,整流后输入到Vin,经过SPX1117稳压电路以后,就可以在Vout输出3.3 V的稳压电。这样的话,可以大大增强汇聚节点的运算能力,最大限度地延长网络的工作时间。同样信号采集节点的干电池也可以采用这种稳压方式。  


  
微处理器采用美国Luminary Micro公司的LM3S1138,该芯片采用的是内核设计公司ARM最新推出的先进CortexTM-M3处理器。官方免费提供了基于C语言(符合ANSI C标准)的驱动库软件包,并且源代码是公开的,因此用户完全可以摒弃晦涩难懂的汇编语言,电不需要掌握底层寄存器的操作细节,只要懂C语言就能轻松开发。它有3种工作模式:运行模式(Run-Mode)、睡眠模式(Sleep-Mode)、深度睡眠模式(Deep-Sleep-Mode),其极低的功耗保证了系统的长久运行。它有32位ARM CortexTM-M3内核(ARM v7M架构);兼容Thumb的Thumb-2指令集,提高代码密度25%以上;50 MHz运行频率,1.25DMIPS/MHz,加快35%以上;64 KB单周期FLASH,16 KB单周期SRAM。在外围设备方面,它提供了3路全双工UART,位速率高达3.125 Mb/s,16单元接收FIFO和发送FIFO;2路I2C,支持400 Kb/s快速模式;2路SSI(兼容SPI),可以直接和CC2420射频芯片实现连接。LM3S1138强大的功能,不到1美元的价格,完全能够满足大规模布置节点的要求。  

射频芯片采用TI-Chipcon公司生产的CC2420,CC22420是为无线传感器网络设计的,符合2.4 GHzIEEE802.15.4的一款射频芯片。它基于Chipcon公司的smartRF03技术,以0.18 9m CMOS工艺制成,只需极少外部元器件(如图3所示),性能稳定且超低电流消耗(RX:19.7 mA,TX:17.4 mA)。CC22420的选择性和敏感性指数超过了IEEE802.15.4标准的要求,抗邻频道干扰能力强(39 dB),可确保短距离通信的有效性和可靠性。  


  
CC2420采用O-QPSK调制方式,图4为O-QPSK信号产生电路,Tb/2的延迟电路是为了保证I,Q两路码元偏移半个码元周期。BPF的作用是形成QPSK信号的频谱形状,保持包络恒定。O-QPSK信号的数学表达式为:  





OQPSK信号可以采用正交相干解调方式解调,如图5所示,Q支路在时间上偏移了Tb/2,所以抽样判决时刻也应偏移Tb/2,以保证对两支路交错抽样。由此可以看出,O-QPSK克服了180°的相位跳变,信号通过BPF后包络起伏小,性能得到了改善,由此受到了广泛重视。利用此芯片开发的无线通信设备支持数据传输率高达250 Kb/s,可以实现多点对多点的快速组网。  


  
CC2420与LM3S1138的连接十分简单,通过连接4线(SI,SO,SCLK,CSn)的同步串行接口SSI就可以方便设置芯片的工作模式,并实现读/写缓存数据、读/写状态寄存器等。通过控制FIFO和FIFOP管脚接口的状态可设置发射/接收缓存器。对于传感器的使用,微处理器内嵌了温度传感器,拥有8通道10位ADC,采样速率可达1 MSPS,ADC模块含有一个可编程的序列发生器,它可在无需控制器干涉的情况下对多个模拟输入源进行采样。每个采样序列均对完全可配置的输入源、触发事件、中断的产生和序列优先级提供灵活的编程。如果单采集温度信号,那么微处理器可以轻松地实现信号的采集,如需采集机械振动信息,那么只要接人相应的加速度传感器与电荷放大器就可以实现,为了试验方便,本课题先以温度的测量来验证算法的效果。由于篇幅原因,仅简单介绍ADC初始化:  


  
至于基站的设计,由于主流电脑大多都没有串口或并口,都是用USB 2.0接口来实现通信。为此本系统采用FTDI公司的FT2232D与串行CMOS E2PROM芯片CAT93C46结合,如图6所示,通过这种方式,只需要一根USB线,就可以实现对基站的供电、下载程序到基站、与基站实现双边通信。这样就大大简化了电路的设计。  


  
3 WSN的网络支持  

路由协议解决的是数据传输的问题,是WSN的核心技术之一。WSN的路由协议与传统的Internet网络不同,WSN要求网络在使用有限的硬件资源和能量的前提下完成数据的采集功能,由于无线信道的不稳定性,节点的移动和失效以及工厂环境等综合因素的影响,WSN的拓扑结构随时可能发生变化,而且变化的趋势是随机的,再加上网络中存在大量的数据冗余,所以设计一款适合WSN的路由协议非常必要。针对核动力设备的特殊要求,采纳一种实时性很高的路由算法TEEN。TEEN是一种分层结构路由协议,该思想下网络通常划分为簇,每个簇由一个簇头和多个簇成员组成。簇头节点负责簇内成员的管理,并且完成簇内信息的收集和融合操作,同时还负责簇间数据的转发。TEEN网络简化结构(可以建立更多的分簇)如图7所示,由于事先已经确定了双电源系统的个数以及位置,所以选择靠近基站的双电源系统作为路由的簇头,簇头确定好了以后,簇头节点通过广播告知整个网络自己成为簇头的事实,网络中的非簇头节点根据接受信号的强度决定从属的簇,并通知相关的簇。簇头通过TDMA方法实现数据的调度,还向簇内成员广播有关数据的硬阈值(Hard Threshold,HT)和软阈值(SoftThreshold,ST)两个参数。硬阈值是开始进行数据传输的最低限度,软阈值则规定被检测数据的变动范围。在簇的稳定阶段,节点通过传感器不断地感知其周围环境。当节点首次检测到数据到达硬阈值,便打开收发器进行数据传送,同时将该检测值存人节点保存为监测值(Sensed Value,SV)。节点再次进行数据传送时要满足两个条件:当前的检测值大于硬阈值;当前的检测值与SV的差异等于或大于软阈值。只要节点发送数据,变量SV便置为当前的的检测值。TEEN协议的优点是实时性比较高;通过设置硬阈值和软阈值两个参数,TEEN能够大大地减少数据传送的次数;由于软阈值可以改变,监控者通过设置不同的软阈值可以方便地平衡监测准确性与系统节能性两项指标;随着簇首的变化,用户可以根据需要重新设定两个参数的值,从而控制数据传输的次数。但是TEEN不能对数据进行连续的采集,不适合数据在线监测,为此在TEEN的基础上再向数据采集节点广播一个计数时间,这样的话哪怕没有达到所需要的一个阈值,只要计数时间一到,将无条件采集所需的数据,从而达到在线监测的目的。  


  
4 试验结果  

设置系统的硬阈值为10℃,软阈值为0,计数器计数时间为0.1 s,系统采集一次数据的时间为0.01 s。由于温度采集数据量庞大,不一一列举,用Matlab把试验所采集的数据用曲线的形式标记出来,如图8所示,采集到的数据在10℃以下呈点状分布;而超过10℃时,呈曲线分布;25~42℃之间与现场电子温度计测得的温度基本一致,而10~25℃之间出现了小偏差,原因可能为外界系统的干扰。  


  
5 结 语  

核电装备监测系统采用WSN,在满足低功耗和系统可靠性的前提下,能够对温度数据实现有效的采集。该系统成本低廉、布网方便,通过试验表明,此系统完全能够满足工业的需要。在机电系统监测、安全控制方面将会有很大的发展空间。在以后的研究中,重点研究数据的融合与机械震动信号的采集,并对采集信号进行特征提取,以便对有效数据进行处理。
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