基于物聯網技術的防倒灌自控截污系統設計

任 健,周紅標,劉帥祥,張金龍,蘇 衍

(淮陰工學院自動化學院,江蘇 淮安 223003)

0 引言

隨著城市規模的不斷擴大和工業廢水排放量的日益增加,地表水污染問題日趨嚴重[1]。由于排水系統落后,現代城市大多存在污水排河或河水倒灌等問題[2]。傳統截流井依據井內水體深度和流量大小實現截污,能夠防止污水溢流到城市河流水體。但是,傳統截流井存在易老化、易損壞、運行成本高和維護難等諸多缺點[3-4]。

與傳統截流井相比,智能截流井首先采用智能感知技術實時獲取雨量、液位和流量等指標,然后通過嵌入式微處理器對數據進行分析、處理,最后控制閘門動作,以實現自控截污[5]。郭坤等[6]采用可編程邏輯控制器(programmable logic controller,PLC)設計自動控制系統,根據水位和雨量等信息自動控制閘門的開啟和關閉。王雷等[7]采用有線通信方式實現截流井的數據上傳和遠程控制。索猛等[8]采用單片機開發工業過程循環水檢測裝置,實現酸堿度、電導率、氧化還原電位等水質參數的在線監測。然而,上述截污系統的控制動作主要依賴嵌入式設備對現場數據的分析,并沒有工程師和智能算法的支撐,容易引起控制器誤動作。

針對上述問題,本文采用物聯網技術設計智能防倒灌自控截污系統。該系統能夠感知井內外的雨量、流量、液位、濁度、酸堿度(potential of hydrogen,pH)和化學需氧量(chemical oxygen demand,COD)等水質數據,并利用4G無線通信技術將數據傳輸到云端;在云端采用支持向量機(support vector machine,SVM)算法構建水質智能預警模型,可實現數據可視化、管理無人化和控制智能化。該系統降低了運維成本,提高了污水截流的可靠性。

1 傳統截流井概述

截流井是城市排水系統的重要組成部分,起到攔截污水和雨天泄洪的作用。在干旱季節或雨季初期,截流井引導污水通過污水管排入污水處理廠,能夠有效防止污水侵入城市水體;在雨季中后期,截流井引導雨水通過雨水管排入河流,以增加淡水資源量、減輕雨水對污水處理廠的負荷沖擊。

傳統截流井主要采用鴨嘴式、槽式或閘式結構,具有造價低、使用方便等優點。

傳統截流井構造如圖1所示。

圖1 傳統截流井構造圖

傳統截流井在實際工程應用時存在以下缺陷。鴨嘴式截流井利用內外壓差開啟和關閉止回閥。其并不能有效防止河水倒灌,同時存在橡膠結構易老化、易泄漏、易損壞的缺點。槽式截流井囿于井體構造,無法有效實現中后期雨污分流。閘式截流井以手動控制為主,存在需專人看管、自動化程度低以及統一管理和維護難度大等問題。此外,傳統截流井由于沒有考慮井內水質狀況,在旱季井內水質符合排河標準時仍控制水體進入污水管網內。這不可避免地增大了污水處理廠的運轉負荷。

2 系統總體架構

為了解決傳統截流井存在的問題,本文設計了1種基于物聯網技術的智能防倒灌自控截污系統。

系統總體架構如圖2所示。

圖2 系統總體架構

基于物聯網技術的智能防倒灌自控截污系統主要由設備層、網絡層和應用層3個部分組成。設備層主要包括STM32主控模塊、多傳感器模塊、閘門和潛水泵控制模塊。網絡層主要包括嵌入式智能網關和云端服務器。應用層主要包括云平臺和微信小程序。

系統工作流程如下。

首先,設備層利用多傳感器模塊采集雨量、流量、液位、濁度、pH和COD等水質數據,并通過設備層的STM32主控模塊將數據上傳到智能網關。同時,設備層接收智能網關下發的控制命令,以實現潛水泵和閘門的自動控制,起到自動截污和污水防倒灌的作用。

其次,智能網關接收到水質數據后,同步獲取潛水泵和閘門的運行狀態數據,將數據封裝成幀,并利用4G通信技術上傳到云端服務器。

再次,云服務器接收、解析數據包,并將處理后的數據保存在云端服務器數據庫中。

最后,在云端服務器搭建云平臺,以實現水質數據的可視化展示、水質等級的智能分類判別以及控制設備的遠程操控。同時,開發的微信小程序提升了運維管理的便捷性。

3 系統硬件設計

系統硬件主要由多傳感器模塊、STM32主控模塊、RS-485通信模塊、4G通信模塊和控制模塊組成。

3.1 多傳感器模塊

多傳感器模塊主要采集雨量、流量、液位、濁度、pH和COD等各類水質數據。后續水質分類和控制設備動作均依賴數據的處理結果。

本文分別選用RS-YL-N01-6-02型翻斗式雨量傳感器、DN65型水流量傳感器、 KDL300RS型投入式液位傳感器、PR-3002-ZD型濁度傳感器、FH-100型pH傳感器和PR-300-ZD-1000型COD傳感器來構建多傳感器模塊。

翻斗式雨量傳感器能夠將降雨量轉換為開關量表示的數字信號。水流量傳感器能夠輸出與水流量成線性比例關系的脈沖信號。投入式液位傳感器以高性能壓力傳感器作為測量元件,能夠建立液體壓力信號以輸出與液體深度之間的線性對應關系。濁度傳感器采用紅外線對管的透光原理檢測水體的污濁程度。pH傳感器采用測量電極之間的電位差來檢測溶液中的氫離子濃度。COD傳感器采用水體中有機物對254 nm波長紫外光具有吸收作用的原理,測量水中溶解的有機污染物含量。

3.2 STM32主控模塊

系統選用STM32F103RC作為主控芯片。該芯片最高工作頻率可達72 MHz,最大可集成512 KB的閃速存儲器和64 KB的靜態隨機存取存儲器(static random-access memory,SRAM),提供3個12位的數模轉換器、5個通用同步/異步接收/發送器(universal synchronous/asynchronous receiver/transmitter,USART)等資源。因此,該芯片能夠實現對多路傳感器信號的采集、儲存、通信和控制,具有控制性能優越、功耗低、集成度高和開發簡便等優點[9-11]。

STM32主控模塊的硬件電路主要由STM32主控芯片、時鐘電路、復位電路和濾波電路等組成。

STM32主控模塊如圖3所示。

圖3 STM32主控模塊

3.3 RS-485通信模塊

智能網關作為數據集中處理和異構網絡數據交互的平臺,主要作用是對接入的RS-485設備進行數據解析,并對設備層數據進行分析處理、數據加密和協議轉化,從而將數據通過網絡接口發送給云端服務器。因此,本文利用RS-485通信模塊實現智能網關與設備層STM32之間的數據通信。RS-485總線傳輸速率為100 Kbit/s～10 Mbit/s,傳輸距離最高可達1 200 m,完全能夠勝任截污系統井下幾十米距離的數據傳輸工作。

本文采用MAX3485芯片設計RS-485通信模塊。在設備層和智能網關中,2塊MAX3485的RO和DI引腳分別與相應STM32的RX和TX串口相連。設備層MAX3485的B引腳和A引腳分別與智能網關MAX3485的B引腳和A引腳相連,從而實現設備層STM32和智能網關STM32的雙向通信。

RS-485通信模塊如圖4所示。

圖4 RS-485通信模塊

3.4 4G通信模塊

系統采用4G物聯網技術構建智能網關與云端服務器之間的通信鏈路,實現多套智能截污系統與服務器的報文交換和數據對接。本文選用SIM7600模塊構建4G通信電路。該電路上行最大傳送速率為50 Mbit/s,下行最大傳送速率為150 Mbit/s,完全能夠勝任系統的遠程監控工作。

STM32與4G模塊之間的串行通信電路如圖5所示。

圖5 STM32與4G模塊之間的串行通信電路

串行通信電路以通用異步收發傳輸器(universal asynchronous receiver/transmitter,UART)實現數據的串口透傳。智能網關中,STM32的TX、RX引腳分別與SIM7600的RXD、TXD引腳相連,從而實現設備層現場數據的無線上傳與應用層控制指令的遠程下發。

3.5 控制模塊

系統通過STM32控制器與繼電器的協同工作實現閘門和潛水泵等機電設備的遠程控制。繼電器控制電路如圖6所示。圖6中:OUT1為STM32的輸入/輸出(input/output,I/O)端口;TLP521為光電耦合器;Q6為NPN型三極管。當STM32的OUT1輸出低電平時,三極管飽和導通,繼電器線圈得電,閘門或潛水泵開始工作。當STM32的OUT1輸出高電平時,三極管截止,繼電器線圈失電,閘門或潛水泵停止工作。

圖6 繼電器控制電路

4 系統軟件設計

系統軟件主要由主程序、云端服務器程序、云平臺程序和可視化界面等組成。

4.1 主程序

主程序流程如圖7所示。

圖7 主程序流程圖

主程序主要包括STM32主控程序和智能網關程序。主程序在Keil uVision4開發平臺中采用C語言編寫,通過JLINK仿真器將編譯生成的hex文件燒寫進STM32。STM32主控程序主要包括數據采集程序、數據處理程序和信號控制程序等。智能網關程序主要包括串口加密通信程序、4G無線通信報文傳輸程序等。

主程序中,STM32主控程序是先運行的部分。其首先進行系統初始化操作,然后對各傳感器進行數據采集與處理。截污控制算法根據采集的數據對閘門和潛水泵進行控制,直至達到設定值。同時,STM32主控芯片對數據進行加密,通過RS-485總線與智能網關通信。數據由智能網關統一發送到4G無線模塊SIM7600,經加密后上傳到云端服務器。

4.2 云端服務器程序

云端服務器程序是基于Visual Studio 2015開發平臺,使用C語言編寫的。通過對程序進行編譯和打包,可在云端服務器上生成1個監聽上位機的客戶端。該監聽上位機負責接收來自智能網關的數據,并將數據存儲在MySQL數據庫。

云端服務器程序流程如圖8所示。

圖8 云端服務器程序流程圖

云端服務器中監聽上位機的工作流程如下。首先,監聽上位機執行系統初始化操作,主要設置串口波特率、延時函數、定時/計數器工作模式、系統中斷等。其次,監聽上位機啟動監聽功能,通過監聽特定的端口,建立設備層與云端服務器之間的通信通道。通信通道確保了設備與服務器之間的有效連接。接著,監聽上位機進入待命狀態,時刻準備接收來自設備層發送的數據包。一旦接收到數據包,監聽上位機會對數據包進行解析和處理,以驗證數據的完整性和準確性。最后,經過解析和處理的數據會被保存到云端服務器的MySQL數據庫中,以供后續查詢、分析和處理。云端服務器重復執行上述步驟,直到停止監聽操作?？傊?監聽上位機實現了設備層與云服務器之間的有效數據傳輸。

4.3 云平臺程序

云平臺程序主要由前端和后端組成。前端負責數據的可視化展示。后端負責讀取云服務器數據庫的數據,并與前端進行數據交互。本研究采用HTML5搭建前端頁面;采用CSS3實現前端頁面的靜態展示;采用JavaScript實現前端頁面的動態交互;采用Spring Boot實現后端與前端之間的數據交互。

云平臺功能架構如圖9所示。

圖9 云平臺功能架構

云平臺程序的主要任務如下。

①設備分布是實時顯示設備的地圖分布和詳細信息。

②數據管理是實時顯示液位、雨量、流量、水質等數據信息,在線對潛水泵和閘門進行控制。

③數據分析是利用人工智能算法處理后臺數據,形成智能決策。

④用戶管理是分配用戶操作設備的權限。

4.4 可視化界面

為了便于數據的集中管理、統一顯示和智能分析,本文利用Visual studio 2015軟件設計客戶端可視化界面。該軟件具有開發效率高、插件豐富等優點,能夠滿足截污系統遠程可視化界面的設計需求?？梢暬缑婺軌驅崟r顯示設備序列號、最新數據上傳時間、設備狀態(潛水泵的啟動和停止、閘門的開啟和關閉)、實時水質參數(雨量、流量、液位、濁度、COD值、pH值)等信息。

本文設計的防倒灌自控截污系統在無錫市某地進行了性能有效性測試。試驗在某安置點,利用該系統采集30天的雨水管出水水質數據。其中,前10天和后10天均關閉截污系統,僅依靠截流井機械結構的功能完成污水截流。

系統測試效果如圖10所示。

圖10 系統測試效果

由圖10可知,在系統開啟后,雨水管中的總磷和濁度等水質數據得到明顯改善。這表明系統將大部分污水轉運至污水管網中,截污效果良好。

5 水質分類模型研究

5.1 SVM理論

SVM是Vapnik等[12-13]在統計學習理論中提出的。SVM利用多個支持向量確定的超平面對數據進行分類。假設訓練集為(x(i),y(i))(i=1,2,…,n;xi∈Rn;y(i)∈{-1,1}),則最佳分類超平面為:

f(x)=w·φ(x)+b=0

(1)

式中:w為權重向量;b為權重偏置。

根據式(1),訓練樣本x(i)到最佳分類超平面f(x)的距離為:

(2)

同比率調整w和b,可實現f(x)的歸一化,并確保訓練集滿足以下約束條件:

y(i)[w·φ(x(i))+b]-1≥0

(3)

(4)

本文采用Lagrange法將式(4)的二次規劃問題轉換為對偶問題:

(5)

式中:α=(α1,α2,…,αn)T為Lagrange乘子向量。

本文利用核函數K=K(x(i),x(j))可解決數據點在低維空間的線性不可分問題。其中,應用較為廣泛的函數是高斯核函數:

(6)

式中:σ為高斯分布的寬度。

本文利用核函數對式(5)進行內積變換,得到以下對偶問題:

(7)

5.2 試驗結果

SVM分類結果如圖11所示。

圖11 SVM分類結果

為了提高控制器動作的自動化和智能化程度,本文采用SVM理論設計水質分類模型,以將分類信息提供給控制器進行決策動作。SVM模型輸入為雨量、流量、液位、濁度、pH和COD等水質指標。模型輸出為工程師根據井下水質以及污水轉運情況所設計的3種類別標簽。對于第一類水質,系統啟動閘門控制器,將其溢流至內河水體。對于第三類水質,系統啟動潛水泵控制器,將其抽取轉運至污水管網。對于第二類水質,如果雨量較大,系統則開啟閘門將超量的雨污水溢流至水體;如果雨量較小或未下雨,系統則開啟潛水泵將污水轉運至污水管網。截污系統連續運行3個月,總共獲取720個樣本數據。從每類樣本中隨機選取40個(共計120個)樣本作為測試集,剩余的600個樣本作為訓練集。3類樣本判斷正確的個數分別為35、34、37,總分類準確率為88.3%。這個結果表明:水質分類模型能夠有效支撐截污系統的智能決策和自動控制。

6 結論

本文利用物聯網技術和人工智能算法對傳統截污系統進行改造升級,實現了對井下水質參數的遠程在線監測。4G通信技術有效避免了線纜鋪設等問題,極大地方便了數據上云和移動監控,提高了截流系統的信息化程度。SVM等智能算法取代了工程師的現場經驗判斷,不僅減輕了運維成本,而且朝無人值守的智能污水截流系統邁進了一大步。下一步工作是根據季節、天氣、雨勢等實際情況,研究復雜工況下井內污水轉運連續控制算法,以期在解決污水侵入雨水管網造成內河水質受污問題的同時,降低污水水量對污水廠的負荷沖擊。