支持城域LoRa物聯專網的煙感報警器設計與實踐

2020-07-23 11:42:13湯奇峰

物聯網技術 2020年7期

摘要：上海于2017年開始城域LoRa物聯專網建設，以期解決公共管理、公共安全、公共服務等多場景應用中的網絡覆蓋問題。智慧消防是該專網建設的主要內容之一，而煙感報警器是智慧消防建設中必需的傳感器。傳統的煙感安裝需要布線，這對于絕大多數已完工的建筑體而言，線路改造成本高、施工阻力大，且不具有遠程功能的獨立式煙感，僅支持本地聲光報警。同時，煙感會隨著自身硬件器件老化、環境溫度變化及灰塵堆積等原因出現誤報問題，浪費人力和通信資源。針對這一現狀，文章提出了一種支持城域LoRa物聯專網的煙感報警器設計方案，旨在消除傳統煙感安裝的繁瑣及應用場景的局限，結合邊緣計算和LoRa雙向數傳技術，實現煙感檢測閾值和基線的本地自適應和遠端協同感知等功能，工程應用實踐表明該設計方案有效提升了煙感報警器的綜合性能。

關鍵詞：城域LoRa物聯專網;智慧消防;煙感報警器;LoRaWAN;通信;邊緣檢測

中圖分類號：TP39;TN919.5 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2020）07-00-04

0 引言

火災是社會生活中最常見的災害之一，會對人類的生命、財產、公共安全造成威脅，國家各級政府將消防工作作為保障民生安全的重要內容之一[1]。目前建筑體內的消防子系統存在監測手段單一、數據交互封閉、應用場景局限等問題，嚴重制約了智慧消防的發展[2]。國家公安部、民政局、住房城鄉建設部已于2015年11月聯合出臺公消[2015]289號《關于積極推動發揮獨立式感煙火災探測報警器火災防控作用的指導意見》，明確指出：養老院、福利院、幼兒園、社區居民活動場所、老舊居民住宅、宿舍、小旅館等場所需安裝感煙報警器[3]。而我國很多老舊建筑由于先前設計的局限，消防設施存在缺失或者陳舊落后等問題，為了確保人民生命財產安全，需要進行現代化改造，以便及時將火災信息上傳至報警中心。

煙感報警器作為消防報警系統中的核心感知設備之一，成本低廉的優勢使其具備了大規模應用部署的經濟基礎，是老舊建筑實現火災感知和預警的最佳監測手段。傳統的獨立式煙感存在布線困難、誤報率高等缺點，為該類傳感器的大規模推廣應用帶來一定的限制[4-5]。物聯網技術的發展為智慧消防的發展帶來了新的契機，物聯網技術和邊緣計算技術的發展為煙感報警器的研制提供了新的思路[6]。通過物聯網技術，可以快速靈活搭建無線局域網網絡，實現數據遠程雙向傳輸，確保在無人值守場所實現24小時的火災監測功能，把火災消滅在萌芽狀態[7]。邊緣技術在煙感報警器中的植入，可以快速實現該類報警器的火情檢測閾值和基準自適應計算，消除因為電子元器件老化、溫度和灰塵等因素引起的基線漂移現象，降低該類傳感器的誤報率[8-10]。

本文將從上海聯數物聯網有限公司城域LoRa物聯專網網絡架構出發，利用中國科學院上海微系統與信息技術研究所在物聯網領域多年的技術積累，結合獨立式煙感報警器的數據結構和功耗特征，設計一套均衡數據響應時效和功耗最優的雙向傳輸機制，在第一時間將火警狀況向消防指控中心進行匯報，提高火災感知的及時性和準確性。引入邊緣計算機制，自適應調整煙感報警器的感知門限及背景閾值，降低環境影響因素導致的誤報率，提高LoRa無線通信信道資源的利用率及消防部門的科學決策能力。

1 系統架構及硬件組成

1.1 煙感報警系統架構

支持城域LoRa物聯專網的煙感報警系統主要由4大部分組成，即負責前端火災感知的煙感報警器、負責數據轉發的LoRa網關、負責LoRa網絡管理的城域LoRa物聯專網云平臺及負責數據展示和控制各類用戶應用的終端軟件。系統總體架構如圖1所示。

由于獨立式煙感報警器采用電池供電，能量受限。為了盡可能拓展其使用壽命，本文所設計的煙感報警器將工作于LoRa Class A模式。Class A是一種異步通信機制，其基本通信機制如圖2所示。工作在該模式下的煙感報警器僅在需要向外傳輸火情信息或用于設備維護心跳數據包時，報警器才會主動發起數據通信，并以無線收發器數據發送成功的中斷信號為起點，在RxDelay1之后的時刻開啟同頻接收窗口，等待來自NS服務器的用戶數據。如果煙感報警器在RX1接收窗口內未接收到來自NS服務器的信息，煙感報警器將在RxDelay2時刻開啟固定頻點的RX2接收窗口，繼續等待下行數據。該機制與同步通信機制相比，可以省去偵聽喚醒的能耗，延長煙感報警器使用時間[11-12]。

1.2 煙感報警器的硬件組成

作為感煙報警系統中核心感知設備的煙感報警器，需要滿足功耗低、精度高、安裝方便、使用容易、成本低廉等特征，這就限制該類設備硬件的電子元器件選型和設計規則需要滿足低功耗低成本的特征。為了克服傳統煙感報警器布線繁瑣的困難，基于LoRa低功耗遠距離的無線通信技術可以有效提升安裝維護的便捷性。由于邊緣計算需要豐富的數據特征滿足其時效性、多樣性以及關聯性數據處理需求，因此煙霧傳感器需要豐富信號量輸出。煙感報警器硬件組成主要包括低功耗主控芯片STM32L052、具有模擬量輸出的煙感報警器MQ-2和支持LoRa的遠距離低功耗無線收發器SX1278。硬件系統設計方案如圖3所示。

一般來說，煙感報警器各功能子模塊的功耗由工作平均電流、供電電壓和持續時間來決定，如式（1）所示。由于硬件模塊定型后，其工作電流和供電電壓均固定，因此只有減少相關模塊工作持續時間，才能降低煙感報警器的總體功耗。

由于煙霧傳感器的能耗在總能耗中占比最大，對于能量受限的煙感報警器來說，煙霧傳感器的總工作持續時間決定了煙感報警器的服務年限。在實際應用場合中，只需對煙霧傳感器的輸出信號按特定采樣率進行量化和分析即可實現火情信息的精準捕獲，而兩次采樣之間的時間間隔內完全可以讓煙霧傳感器進入休眠模式，以降低該傳感器的平均能耗。因此，本文所設計的硬件結構中，在煙霧傳感器的電源輸入端增加PMOS控制電路，通過主控制器的GPIO實現該傳感器電源開關控制，使煙霧傳感器工作于間歇式模式，從而降低煙感報警器的整體平均功耗，延長該類設備的工作年限。

2 邊緣檢測算法設計與實現

為了實現火情信息的精準捕獲，主控制器的ADC將會定期采集和分析煙感傳感器輸出的反應煙霧濃度的模擬量信號，通過植入在主控制器中的智能算法給出當前采集時刻的火災探測結果。如果探測結果發生改變，相關數據經主控制器中運行的LoRaWAN協議封裝后通過SX1278發送到網絡中，同時接收來自城域LoRa物聯專網云平臺的相關下行數據。反之，主控制器將會關閉所有外圍模塊，同時使其進入休眠模式直至下一個采樣周期到來。

2.1 探測算法的設計

閾值等同于算法系統中邊界條件，是多種人工智能算法實現的基礎。基于閾值比較的算法具有算法復雜度低、可靠性高、實現容易、資源占用少等優勢，通常被應用于低功耗物聯網產品中，煙感報警器通常也采用閾值檢測算法來實現火災狀態信息的感知。其算法原理如下所示：

式中：A（i）為煙霧傳感器輸出模擬量的量化數據;B（n）為煙霧傳感器當前的背景基準值;T（n）為當前火災感知的閾值;F（n）為當前檢測結果;TRUE表示有火情發生，FALSE表示當前無火情信息;n和i為采樣序列;W為連續檢測窗口中的采樣點個數。為了增強火情檢測算法的魯棒性，該算法中引入了連續檢測窗口W。只有煙霧傳感器輸出的連續W煙霧濃度偏移量大于特定的閾值，當前狀態才會被識別成有火情發生，反之亦然。

2.2 自適應基線算法

從式（2）可以看出，基準值B（n）是煙感報警器性能優劣的決定性因素之一。由于煙霧傳感器及其外圍電路會因自身物理特性、電子特性和長期使用后的電氣性能發生改變，導致各類監測參數發生變化，在特定狀況下會引發煙感報警器產生誤報信息。同時，由于建筑內的煙感長時間無人維護清理，大量灰塵沉降在煙霧傳感器內，導致設備基準背景值發生漂移。環境的變化也會增加煙感報警器誤報概率，如夏季空調出風口附近安裝的煙感報警器容易受氣流和溫度的影響。通風氣流進入煙感報警器后會形成氣流旋，將停留或吸附在探測器保護遮罩網上的粉塵揚起，達到報警門限值，從而造成誤警。

為了提高煙感報警器性能，基準背景值應能根據環境的變化自適應調整，確保煙感報警器能夠在各類場合中取得較好的適應性。在實際應用中，權重適配性算法可以有效解決基線漂移問題：

式中：α為權重值，該值默認可設置為0.01;B（n-1）和B（n）分別為上一時刻點與當前時刻點的基準值。在實際應用中，該值可以通過LoRa的下行通道進行自適應匹配。從式（3）中可以看出，當煙感報警器在沒有檢測到火警信息時，基準背景將會按權重進行自適應調整，有效克服了因為環境影響而導致基線漂移的問題。在火情發生時，基準背景值保持不變，確保基線不被錯誤改變。

2.3 自適應閾值算法

從式（2）可以看出，閾值T（n）是決定煙感報警器性能優劣的另一個重要因素。與基線自適應算法相似，也可采用權重方式進行自適應調整。

式中：β為權重值，該值默認可以設置為0.99;T（n-1）和T（n）分別為上一時刻點與當前時刻點的檢測閾值。該值也可以通過LoRa的數據下行通道進行遠程更新。

2.4 協同感知算法

在實際應用中，建筑內的一定區域都會安裝多個煙感報警器，一旦發生火災，多個傳感器能同時報警。但由于煙感報警器單體性能不一致及安裝場合的差異，導致某些安裝點位的煙感報警器出現誤報。長時間的誤報會增加無線通信的頻次，造成無線信道資源浪費和能量損失。同時，誤報時蜂鳴器的鳴叫聲會為用戶帶來一定困擾，導致用戶體驗下降，容易引發民眾對該類產品產生抵觸。

因此，針對上述單體誤報所產生的問題和煙感報警器監測對象的普遍特征，通過區域內多煙感報警器協同感知算法，針對容易誤報的煙感報警器設定特定參數。充分利用LoRa數據上下行通道，對煙感報警器中的α和β兩個參數根據實際狀況進行遠程配置。該方案可以降低個體煙感報警器的誤報概率與無線發送的頻次，延長煙感報警器中電池的續航時間。

3 系統測試

上海聯數物聯網有限公司作為上海市城域LoRa物聯專網的主體建設單位，中國科學院上海微系統與信息技術研究所作為主要協作單位，在上海市政府指導下，依據上海市經濟和信息化委員發布的《新型城域物聯專網建設導則（2018版）》[13]，2017年底前在上海市多區建設并完成了城域LoRa物聯專網網絡覆蓋，并在上海市虹口區涼城街道完成了基于城域LoRa物聯專網的智慧消防應用落地與示范。

本文設計的獨立式煙感報警器在上海市虹口區涼城街道安裝部署了2 000余臺，所有煙感報警器均采用ABP（Activation by Personalization）入網模式，且工作于LoRa CLASS A模式，采用型號為ER14505M的鋰亞電池為其提供日常工作的能量。所有報警器與網關間均為雙向通信，開啟自適應數據速率功能（Adaptive Data Rate，ADR），支持

8路上行信道和1路下行通道，所有報警器與網關間的通信在不同無線頻率和數據傳輸速率基礎上進行。該方式可以在傳輸距離和消息時延間取得較好的折衷，具體測試結果如圖4所示。

經過長達2年測試的結果表明，本文所設計的基于LoRa獨立式煙感報警器具有穩定性高、功耗低、維護方便等特征。部署的煙感報警系統進一步加強了涼城街道的消防設施建設，為火災防控工作提供了科學指引，奠定了消防防控對象精細化管理的數據基礎，改善了該區域內消防安全環境，為該區域的公共安全及居民人身安全提供了有力保障。

4 結語

本文根據LoRa技術低功耗遠距離特征，針對老舊建筑體消防系統智能化需求，給出了基于物聯網和邊緣計算技術的獨立式煙感報警器設計方案，詳細闡述了該類產品的總體結構、硬件框架及嵌入式軟件算法實現原理。為滿足煙感報警器現場應用場合的復雜性和多變性，本文提出了自適應基線及閾值調整算法，并對多傳感器協調感知算法原理做了系統性闡述。經過在現場長時間測試，設計的支持城域LoRa物聯專網的獨立式感煙傳感器具有功耗低、可靠性高和安裝方便等優點，滿足了智慧消防應用場景，具有較好的市場前景。

參考文獻

[1]常劍，楊晶，袁博文，等.基于LoRa技術的智慧消防報警系統設計[J].物聯網技術，2019，9（1）：46-47.

[2]金恩曼，侯順祥，汪嬋嬋，等.基于NB-IoT的智能煙感系統設計

[J].信息與電腦（理論版），2019（7）：71-74.

[3]佚名.關于積極推動發揮獨立式感煙火災探測報警器火災防控作用的指導意見[J].消防界（電子版），2015（4）：50.

[4]李響.工業消防報警系統在選煤廠中的應用[J].山東工業技術，2018（15）：199.

[5]王家春，曹旭艷.煙感功能的拓展[J].電子世界，2017（14）：82.

[6]曹媛，曹林君.以物聯網為載體的社區智慧消防管理系統研究[J].內蒙古科技與經濟，2019（10）：75.

[7]周天元，李遠新，彭瑤，等.基于物聯網的校園消防遠程控制系統設計[J].遼寧科技學院學報，2019，21（2）：6-7.

[8]楚俊生，張博山，林兆驥.邊緣計算在物聯網領域的應用及展望

[J].信息通信技術，2018，12（5）：31-39.

[9]趙雷.淺析地下商場的煙感探測器誤報原因[J].黑龍江科技信息，2011（28）：92.