基于MEMS 加速度計的桿塔傾斜設備設計

(揚州大學 信息工程學院,江蘇 揚州225127)

陳澤宇,陳舒涵,楊欽榕,陳萬培

0 引言

電力行業是物聯網的一個新的應用領域,基于電力物聯網的各類傳感器被用于監測輸電線路運維安全。 電力物聯網產品可以全天候、全方面監控輸電線路狀態,具有不可替代性。 桿塔傾斜度監測傳感器是電力物聯網產品中用于實時監測桿塔傾斜度,防止因桿塔傾倒而出現安全事故。

楊洪磊等[1]提出使用對中心波長變化敏感的光纖傳感技術來測量桿塔傾斜度,然而由于光纖傳感技術設備的昂貴很難普遍使用。 王榆夫等[2]指出可以使用無人機航拍提取桿塔的中軸線與地面法線之間的夾角來確定桿塔的傾斜度,航拍無法做到實時監測,同時在惡劣復雜的環境中無法使用。 穆曉辰等[3]提出可以使用北斗與GPS 雙系統來監測桿塔的滑移狀態,提前報告防止安全事故發生,然而在一些地質災害易發生地段由于安裝條件的限制無法安裝。 筆者認為可以使用鉛錘法、經緯儀測量以及激光雷達測量,但這些方式不僅需要人工測量,無法實時監測,而且檢測設備昂貴且高功耗,難以實現大范圍內的推廣與應用[4-5]。

針對以上問題,本文提出了一種基于慣性傳感器的低功耗桿塔傾斜度測量設備,其特點有:(1)體積小巧,便于安裝,電池供電方便維護;(2)采用遠距離通信協議LoRa 傳輸數據,并在硬件與軟件上滿足低功耗要求;(3)對加速度計采集到的原始數據先低通濾波去除高頻部分,再使用改進型滑動平均值濾波計算較高精確度的綜合傾斜度。

1 輸電桿塔傾斜度測量推演算法

確定桿塔傾斜度,可以避免輸電桿塔因局部環境或者外力因素而導致倒塔斷線造成的安全隱患。

如圖1 所示,OX 為順線方向,OY 為垂直導線方向(橫線方向),OZ 為垂直方向,即可建立一個三維笛卡爾坐標系。 OB 在平面YOZ、平面XOZ、平面XOY 上的投影分別為OA、OC、OB′,OD 為測量點距離地面的高度,OD 與OC 的夾角θ1稱為順線傾斜角,OD 與OA 的夾角θ2稱為橫向傾斜角,OD 與OB 的夾角θ3稱為綜合傾斜角。 可以得到以下幾種幾何關系。

圖1 桿塔傾斜度測量模型

式(6)中的Gx為順線傾斜度,式(7)中的Gy為橫向傾斜度式(8)中的Gz為綜合傾斜度。

2 傾角計算與改進型滑動平均值濾波

2.1 傾角計算

檢測物體傾角的傳感器一般有兩種,陀螺儀與加速度計。 陀螺儀可以檢測物體的角速度,再將角速度積分便可以得到傾角,該方式雖然簡單,但誤差也會隨著積分次數的增加而不斷累積。 加速度計則是通過重力矢量及其在加速度計軸上的投影來確定物體傾角。本文中使用的是3 軸MEMS 傾角傳感器村田SCL3300。

如圖2 所示,假設傳感器的X 軸與水平面xOy 之間的夾角稱為俯仰角α,Y 軸與xOy 之間的夾角稱為滾轉角β,Z 軸與重力加速度g 方向夾角為γ。

圖2 三軸加速度計傾角計算模型

由于3 個軸的讀數ax,ay,az為重力加速度在3 個軸上的投影,因此可得:

再根據平行四邊形法則可得:

從而得到:

在理想的狀態下,加速度計的精度直接決定傾角測量的精度,而重力加速度是影響加速度計精度的唯一因素。 但桿塔上的情況復雜,會因風力等因素影響而在加速度計測量的信號上疊加干擾信號,因此,需要對原始加速度信號進行處理,使用低通濾波去除信號中的高頻噪聲。 然后再使用改進型的滑動平均值濾波進行綜合傾斜度的計算。

2.2 改進型滑動平均值濾波

雖然加速度計的原始數據經過低通濾波去除高頻噪聲,但依舊會有原理性導致的誤差需要去除或降低,從而得到更接近于真實值的數據。 當前處理數據的常用方法一般有限幅平均濾波、卡爾曼濾波等,但這類算法比較復雜,比如卡爾曼濾波的計算時間較長,占用大量CPU 資源,不適用于低功耗、低成本的實時嵌入式系統。 考慮到效率問題,本文使用實時性較好的滑動平均濾波,雖然數據經過滑動濾波后可以去除干擾,可以穩定平滑,但該濾波方式需要占用RAM 的資源,同時無法處理突變的數據。 因此,本文對滑動平滑濾波進行了改進:(1)直接使用一個變量保存所有數據的累加和,再用累加和除以數據個數得到濾波后的平均值;(2)對數據進行限制,即設定閾值,超過閾值時立即更新平均值。 經過改進的滑動平均值濾波器兼顧了實時性與穩定性,流程如圖3 所示。

圖3 改進型滑動平均值濾波算法流程

3 桿塔傾斜測量設備系統設計

3.1 總體設計

桿塔傾斜測量設備需要上傳的數據量較少,因此數據傳輸速率可以較低。 工程上常用的無線通信協議有NB-IoT,ZigBee,LoRa 等。 Zigbee 傳輸距離短而且芯片價格較貴,NB-IoT 傳輸距離遠但需要移動通信網絡的支持,LoRa 既可以實現遠距離通信,又可以使用免費的頻段,因此桿塔傾斜測試設備使用LoRa 進行報文傳輸,具體流程如圖4 所示。

圖4 LoRa 協議下桿塔傾斜系統整體設計

傾斜測量設備采用的加網方式為OTAA(空中激活方式),設備加網后將采集的數據發給網關,網關通過4G 將數據發至服務器。

3.2 硬件單元設計

基于LoRa 的桿塔傾斜測量設備如圖5 所示,傾斜度傳感器使用STM32L051C6T6 芯片、SX1280 以及SCL3300 傾斜傳感器。 STM32L051C6T6 是一款低功耗芯片,內核為Corte-M3,在復雜環境下可正常工作,時間信號由32.768 kHz 的外部晶振提供,ADC 口監測電池電壓。 通信使用Semtech 公司低功耗收發一體的LoRa 模塊SX1280,可在2.4 GHz 下達到2 km 的遠距離通信,抗干擾能力強,接收靈敏度可達-132 dBm,傾斜度測量傳感器使用的是SCL3300,精度可以達到±0.5°,因此其通信距離、精度、功耗等方面均滿足設計需要。 LoRa 協議中對終端節點分類,本傳感器為Class A,也是功耗最低的。

圖5 基于LoRa 的桿塔傾斜測量設備

式(12)、式(13)、式(14)分別計算數據傳輸速率、接收靈敏度、傳輸距離,SF為擴頻因子、BW為信道帶寬、CR為編碼率、Pt為發射功率、L0 為介質損耗,f為中心頻率。 經過理論計算與實驗后,為滿足低功耗需求,選擇的SF為8,BW為125 kHz,CR為4/5,此時的傳輸距離測得為1.4 km 左右。

3.3 軟件單元設計

3.3.1 桿塔傾斜度報文設計

報文設計如表1 所示,LoRa 使用的是OTAA 加網方式,因此報文中有DevEUI,APPEUI,APPKey 3 個參數,其中DevEUI 為測量設備唯一ID,除此以外還包括綜合傾斜度,順線傾斜度,橫向傾斜度,以及用于監測傳感器電池狀態的電池電壓。

表1 ZigBee 桿塔傾斜系統報文

3.3.2 傳感器、網關與服務器

LoRa 通信協議下設備、網關與服務器數據交互如圖6 所示。 設備發出的加網命令通過網關送至網絡服務器(NS),NS 確認后在加網回復時分配網絡地址,雙方使用AppKey 與加網回復信息計算出NwkSKey 與AppSKey 對數據加密、解密與校驗,傳感器可以請求加網3 次。 傳感器加網后將加密的采集數據通過網關發至服務器。 服務器收到加密報文后,會使用NwkSKey與AppSKey 對報文進行校驗與解密,解密后的數據會存儲到本地方便用戶后臺查詢。

圖6 傳感器、網關、服務器交互

設備使用電池供電,因此不僅要在硬件選材設計上達到低功耗的要求,還需要在軟件設計上滿足低功耗需要。 對于桿塔這類傾斜變化緩慢的物體,并不需要測量設備不間斷監測,基于此,桿塔傾斜設備可以每間隔一定的時間進行采樣與數據處理,這種方式不僅可以降低功耗,而且可以定時與服務器取得通信,以防設備出現故障而掉線,可以隨時檢修。 當設備采樣、數據處理與發送完成后,單片機沒有計算任務,此時可以將設備設置為睡眠狀態,降低功耗。 因此,可以使用定時中斷模式,通過定時器,定時喚醒設備執行數據讀取、計算、通信等任務。 為防止設備睡眠期間傾角發生變化,允許傾角傳感器在檢測到角度變化時通過中斷引腳向單片機發送信號,將設備從睡眠中喚醒,所以在設備睡眠之前需要單片機開啟外部中斷串口。

通過以上操作基本可以在硬件與軟件兩個層面滿足設備低功耗的要求。

4 實驗結果分析

為測試桿塔傾斜設備的功耗情況與傾角測量準確度,本文設置了兩個實驗。

傾角測量對比實驗方法如下:首先將兩個桿塔傾斜設備固定在同一鐵桿上,其中一個數據無濾波處理,接著使用鉛垂線確定垂直線,之后以鐵桿與地面接觸點為圓心慢慢旋轉鐵桿。 假設鐵桿安全傾角為0 ～45°,每旋轉5°對傾角進行一次測量,同時輕微晃動鐵桿模擬風中桿塔微微晃動的情況,實驗測量數據如表2所示。

表2 有無濾波處理的傾角數據對比

數據有濾波處理的設備測量的傾角相對于沒有濾波處理的設備誤差要小,相對精度控制在1.0%左右,滿足桿塔傾斜監測的需求。

功耗對比實驗如下:將本設備定時喚醒時間設置為10 分鐘,以ZigBee 協議的桿塔傾斜設備作對比,使用電流表監測兩設備在睡眠狀態與工作狀態下的電流大小,結果如表3 所示。

表3 中,在同樣的工作電壓下,LoRa 設備的功耗微大于ZigBee 設備,這是由于LoRa 模塊需要通過STM32芯片驅動,但 LoRa 設備的傳輸距離與穿透能力卻是ZigBee 設備不能相比的。 此時可以計算LoRa 設備的傳輸速率:

表3 兩種協議下傳感器各項數據比較

而ZigBee 設備的傳輸速率可以達到250 kbps,可以看出LoRa 通過犧牲傳輸速率來達到遠距離通信,所以LoRa 的速率越快,傳輸距離反而會縮短。 表3 中LoRa 的發射功率為ZigBee 的兩倍,功耗也差不多為兩倍。 并且桿塔上干擾多,ZigBee 傳輸距離急劇縮短,存在較多丟包現象,LoRa 表現比較穩定,丟包率極低,采用2 500 mah 電池ZigBee 理論能工作12 年,LoRa 能工作8 年,均能滿足國網要求,綜合考慮穩定性及工作年限后,LoRa 設備更適用于輸電線路桿塔傾角測量。

5 結語

本文從低功耗和精確測量角度兩方面出發,設計桿塔傾斜監測設備。 為滿足設備低功耗的需求,在硬件設計與軟件設計都做了處理。 軟件設計不僅設置了定時喚醒工作模式,而且使用低通濾波與改進型滑動平均值濾波處理原始數據,使得設備測量的傾角更加準確。 論文實現了對輸電桿塔傾斜的實時監測,卻沒有實現對輸電桿塔傾斜趨勢的預測,這是今后研究方向。