基于NB-IoT的機車油量監測系統①

王 明,王志成

1(中國科學院大學,北京,100049)

2(中國科學院 沈陽計算技術研究所 高檔數控國家工程研究中心,沈陽 110168)

目前燃油機車的油量監測主要依靠司機通過機車上磁翻板液位計估計油量,這種方式有諸多缺點:精度低;無法對油耗進行科學管理.隨著鐵路信息化的發展,提高機車油耗的管理水平、加強對油耗的成本控制成為鐵路行業亟待解決的難題.

針對以上問題,本研究提出了基于NB-IoT的機車油量實時監測系統,采用高精度超聲波液位傳感器及GPS模塊實時采集機車的位置、車速、油量液位等信息,通過NB-IoT窄帶無線通信技術將信息實時發送到云端服務器,實現機車油耗的科學管理,用戶可通過瀏覽器實時查看機車的油耗、位置等信息,對機車進行科學調度,提高資源的利用.

1 NB-IoT 技術

NB-IoT(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)是物聯網領域基于蜂窩通信的新興技術[1],屬于低功耗廣域網(LPWAN)技術之一,具有低功耗、低成本、長距離、廣連接等優勢[2],適合環境監測、智能抄表、智能物流等諸多應用領域[3].

NB-IoT使用License頻段,在上行和下行傳輸數據時,最小只消耗 180 kHz 的系統帶寬,可直接部署于GSM網絡、UMTS或LTE網絡,降低部署成本,實現網絡平滑升級[4-6].

2 系統結構設計

本系統由感知層、通信層、服務層、用戶層組成,總體架構如圖1所示.第一層為感知層,超聲波液位傳感器負責采集機車油量液位數據,GPS模塊負責獲取機車的經緯度和速度等狀態數據,并將信息通過NBIoT模塊空口連接到通信層的NB-IoT基站[7];第二層為通信層,負責感知層NB-IoT設備空口接入處理等功能,通過S1-lite接口連接到NB-IoT核心網[8];第三層為服務層,負責匯聚接入網的IoT相關數據,并根據自定義協議區分不同類型的數據,存儲到數據庫,并向用戶層提供油耗查詢、查詢歷史油量等服務接口;第四層為用戶層,用戶可以通過瀏覽器查看油耗、歷史數據,修改NB-IoT設備上報頻率等參數.

圖1 系統結構圖

3 系統實現

3.1 NB-IoT終端實現

3.1.1 NB-IoT 終端硬件實現

NB-IoT終端硬件組成如圖2所示,由NB-IoT模組、微控制器、超聲波液位傳感器、GPS模組、電源模塊、備用電池組成.

圖2 硬件設計示意圖

NB-IoT通信模組采用芯訊通公司的SIM7000C,該模組基于高通MDM9206平臺開發的LTE eMTC(CAT M1)和 NB-IoT 模塊,支持多種頻段,硬件接口支持 UART、USB2.0等,使用AT 命令控制,支持多種通訊協議,是目前低功耗場景由其他通信技術向NB-IoT通信轉變的首選[9].

微控制器采用STM32L0系列芯片,支持低功耗模式.

超聲波液位傳感器是非接觸式、易于安裝,支持RS485和RS232串口輸出.

GPS模組采用u-blox公司的Ublox-NEO-M8N定位芯片,具有高靈敏度、低功耗、小型化的特點,定位精度可達3米.

電源模塊負責提供穩定電源,備用電池負責機車斷電后繼續監控油量.

3.1.2 NB-IoT 終端軟件實現

NB-IoT設備主程序由定時、監聽、上傳數據、采集數據等功能組成,程序的工作流程如圖3所示.主程序首先對STM32進行系統初始化,如定時器、串口等,然后對NB-IoT、GPS和傳感器初始化,開啟采集和發送數據的定時器,定時時間根據參數設置采集定時器的時間要小于發送定時器的時間,采集定時器負責控制設備采集油量液位、定位信息,設備狀態等信息,發生定時器負責定時上傳數據至服務器;NB-IoT模塊監聽下行數據,當有下行業務時能喚醒模塊[10].

圖3 NB-IoT 設備軟件主程序流程圖

3.2 服務器端實現

服務器軟件采用B/S架構進行設計,為減小程序的耦合性,提高程序實時性,將程序分Socket網絡通信程序和Web服務程序兩部分,實時消息的傳遞采用Redis消息隊列,整體結構如圖4所示.

圖4 服務器軟件結構示意圖

為Socket網絡通信模塊時刻監聽指定端口,負責接受、解析NB-IoT設備上傳的數據,將油量經過濾波算法處理后存儲到MySQL數據庫,同時負責監聽Web服務程序通過Redis消息隊列發布的命令,下發給NB-IoT設備;Web服務程序通過訪問MySQL數據庫向用戶展示油量、油耗、機車位置、速度等信息,同時接受用戶對NB-IoT設備的控制,通過Redis消息隊列發布給Socket網絡通信程序,通過Socket傳輸給NB-IoT設備.

3.2.1 濾波算法

機車在運動過程中會引起油的波動致使測量的液位不精準,影響系統的精度和可靠性.為此本系統在服務器接收到數據以后加入了濾波算法提高系統的穩定性.因為機車油是上下波動以及緩慢消耗的過程,并且機車有加油的情況不能當做誤差處理掉,所以采用滑動平均濾波算法、限幅濾波算法以及一階低通濾波算法相結合的方法減小誤差,提高系統的精度和穩定性.

滑動平均濾波算法的思想:建立一個長度為N的隊列,在隊列中存放N個歷史數據N{a1,a2,···,an-1,an},每次獲取到新數據,先刪掉隊列中最老的舊數據,然后新數據入隊,求得新隊列的平均,便作為最終的采集數據.滑動平均濾波算法的算法公式如下:

其中,Xt為當前取得的值,N為隊列長度,ai為隊列的具體數據.

限幅濾波算法公式如下:

其中,Xt第t次取得的值,Yt為第t次測量的值,Yt-1為第t-1次測量的值,A是相鄰兩次測量允許的最大偏差.

一階低通濾波算法公式如下:

其中,Xt為第t次取得的值,Yt為第t次測量的值,Xt-1為第t-1次取得的值,α為濾波系數,本設計采用的低通濾波算法 α為0.1及0.01.

本系統濾波算法的整體思路如圖5所示,首先將液位值轉化為油量值,然后經過濾波方法1,用于加油檢測,同時經過濾波方法2將油量值存到數據庫.

圖5 濾波算法整體思路

濾波方法1的狀態轉換如圖6所示.

濾波方法1是在滑動平均濾波算法的基礎上增加了正常態、異常態、異常超時態三個狀態,正常態是第t次測量的值Yt與第t-1次獲取的值Xt-1差的絕對值小于等于50;異常態是第t次測量的值Yt與第t-1次獲取的值Xt-1差的絕對值大于50;異常超時態是油量值一直處于異常狀態時間超過T分鐘.

圖6 濾波方法 1 的狀態圖

濾波方法2是油量在經過濾波方法1之后,用限幅濾波算法和一階低通濾波結合使得液位變化平緩而不失真,濾波流程如圖7所示.

圖7 濾波方法 2 的流程圖

4 系統測試與分析

通過在某車務段調度機車上安裝NB-IoT設備布置測試環境,測試結果表明本系統可以正常運行,系統運行首頁如圖8所示.歷史油量數據如圖9所示.

4.1 NB-IoT終端設備能耗特點

NB-IoT終端設備主要由NB-IoT模組、微處理器、超聲波液位傳感器、GPS模塊組成.NB-IoT模組分為休眠和工作兩種模式[11],在休眠狀態下耗流小于5 mA,在工作模式下發射模式為LTE功耗為0.25 W,EDGE功率為0.5 W[12].因此終端設備的能耗與上傳數據的時間間隔密切相關,本系統數據上傳間隔為10 s,平均能耗為 0.2 W.微處理器采用 STM32L051 芯片,stop 模式喚醒功耗 0.8 uA,工作模式下功耗為 2.4 uA.超聲波液位傳感器工作電流為35 mA.GPS模塊采用Ublox-NEO-M8N,功耗為 50 mW.

圖8 系統運行首頁

圖9 機車油量歷史數據趨勢圖

4.2 系統的綜合性能

本系統中的超聲波油量傳感器更新頻率為1 s,上傳數據的時間間隔為10 s,控制命令下發的時間為0-10 s,因為只有在設備上傳數據后才能根據此時的設備號匹配到相應的IP地址將命令正確的下發給相應的終端設備.因此本系統的響應速度為10 s.

實驗中油量濾波算法的隊列長度為60,時間間隔為10 s,則監測的油量有10分鐘的延時,油量正常消耗階段對油量的觀測沒有影響.

4.3 濾波效果

實驗中采用濾波算法如上所述方法實現,濾波前與濾波后油量實時液位如圖10、圖11所示.

4.4 測量精度

機車油箱總油量約為9000 L,由于測試條件有限無法得到精確的實際油量,根據車務段機車的加油數據,對比加油前后的油量差與實際的加油量相差為正負 100 L.

圖10 濾波前液位高度

圖11 濾波后液位高度

5 總結

基于NB-IoT的機車油量監控系統利用NB-IoT技術能夠穩定的將機車油量液位、經緯度、速度等信息傳輸到服務器,使用多種簡單濾波算法相結合的方法減少液位波動引起的誤差取得較好的效果,對機車進行科學調度,提高資源的利用,加強對機車油耗的控制.