楊 康,劉文強(qiáng),萬 駿
(江蘇理工學(xué)院,江蘇 常州 213000)
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,工廠爆炸性事故頻發(fā)已成為制約國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)突出因素[1]。我國化工廠多且各地均有分布,且由于化工廠環(huán)境復(fù)雜、監(jiān)測預(yù)警設(shè)備不完善[2]、人員水平不高、監(jiān)管不到位等,化工廠爆炸性事故時(shí)有發(fā)生[3]。因此,提前對工廠爆炸性事故進(jìn)行監(jiān)測及預(yù)警很有必要。
隨著信息技術(shù)和電子技術(shù)的發(fā)展[4],將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)和化工廠爆炸性環(huán)境監(jiān)測相結(jié)合[5]已成為當(dāng)前發(fā)展趨勢。
基于此,本文開發(fā)了一種便捷可靠的化工廠爆炸性環(huán)境監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)以實(shí)時(shí)監(jiān)測的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),迅速、準(zhǔn)確地對爆炸環(huán)境進(jìn)行預(yù)警。一旦監(jiān)控終端報(bào)警,系統(tǒng)將立即提醒監(jiān)管人員迅速處理險(xiǎn)情。
本系統(tǒng)包括監(jiān)控分站、遠(yuǎn)程監(jiān)控管理服務(wù)器、OneNET物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)及Android移動(dòng)終端。系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案如圖1所示,其中,監(jiān)控分站包括核心控制器、熱成像裝置、壓力傳感器、氣體濃度傳感器、電源模塊、串口、I/O模塊、NB-IoT傳輸模塊及外圍電路。工作流程如下:通過傳感器實(shí)時(shí)采集工廠環(huán)境的狀態(tài)參數(shù)信息,NB-IoT將采集的信息發(fā)送至網(wǎng)絡(luò)云服務(wù)器,移動(dòng)終端和上位機(jī)服務(wù)器從網(wǎng)絡(luò)云服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)并處理,如果發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)則報(bào)警。此外,服務(wù)器還具備管理員登錄、工廠歷史環(huán)境參數(shù)信息管理與查詢等功能。監(jiān)管人員可通過計(jì)算機(jī)或移動(dòng)終端遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)查看工廠監(jiān)測區(qū)域狀況。
在監(jiān)控分站設(shè)計(jì)中,其主控MCU選用STM32RCT6,通信模組選用M5310-A開發(fā)板[6]。M5310-A開發(fā)板擁有豐富的板載資源及超低功耗的硬件。使用STM32RCT6控制各類傳感器采集相關(guān)參數(shù)[7],并控制M5310-A通信模組以無線通信方式與OneNET物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)通信。監(jiān)控分站的硬件程序設(shè)計(jì)在Keil μVision5軟件[8]環(huán)境下完成。硬件框圖如圖2所示。
圖2 硬件框圖
2.1.1 監(jiān)控分站數(shù)據(jù)采集、發(fā)送流程
(1)由微處理器STM32RCT6通過控制單片機(jī)串口進(jìn)行相應(yīng)傳感器的數(shù)據(jù)采集,然后保存采集的溫度、壓力、濃度等數(shù)據(jù);
(2)STM32RCT6對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行打包,并通過NB-IoT模塊發(fā)送給OneNET物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái),隨后間隔1 s循環(huán)發(fā)送。
監(jiān)控分站數(shù)據(jù)采集發(fā)送流程如圖3所示。
圖3 監(jiān)控分站數(shù)據(jù)采集、發(fā)送流程
2.1.2 紅外熱成像監(jiān)控平臺(tái)設(shè)計(jì)
紅外熱成像處理流程如圖4所示。MLF-WD11紅外熱成像傳感器通過串口通信將熱成像數(shù)據(jù)發(fā)送到終端(終端基于MATLAB語言設(shè)計(jì)而成)。其中,串口讀取數(shù)據(jù)包時(shí),對每個(gè)熱成像數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)頭(E1)截取數(shù)據(jù),若未成功截取則重新采集數(shù)據(jù)包。一個(gè)完整的數(shù)據(jù)包由159 177個(gè)十六進(jìn)制字節(jié)數(shù)組成,包括熱成像圖像每個(gè)像素點(diǎn)的R、P、G數(shù)據(jù)(機(jī)芯像素為230×230,每個(gè)像素有3個(gè)字節(jié)數(shù),則總字節(jié)數(shù)為230×(230×3+2)),以及特征點(diǎn)溫度數(shù)據(jù)(17個(gè)十六進(jìn)制數(shù)據(jù))。熱成像圖還原時(shí)需先將R,P,G數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制數(shù)據(jù),再把該部分?jǐn)?shù)據(jù)通過遍歷疊加(R、P、G各有230×230個(gè)數(shù)據(jù),對應(yīng)組合為cat(3,R,G,B))得到一張完整圖片。
圖4 紅外熱成像處理流程
熱成像特征點(diǎn)溫度包括最高溫度、最低溫度和平均溫度,每個(gè)溫度值都由2個(gè)字節(jié)組成,高8位在左(T1),低八位在右(T2),將其組合(Strcat(T1,T2))即得到該溫度數(shù)據(jù)的十六進(jìn)制表示,最后將其轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制數(shù)據(jù),通過除法運(yùn)算便得到真實(shí)溫度。例如:接收到的十六進(jìn)制溫度數(shù)據(jù)為01,7C,則十進(jìn)制數(shù)為380,其真實(shí)溫度為38 ℃。每個(gè)溫度值都有對應(yīng)坐標(biāo),灰度轉(zhuǎn)換時(shí)可以將對應(yīng)灰度值存儲(chǔ)于數(shù)組中以便計(jì)算。
灰度轉(zhuǎn)換公式為Y=0.3R+0.6G+0.1B,相關(guān)數(shù)據(jù)已在讀取時(shí)保存(R,G,B數(shù)組)。目前,在定量分析方面因?yàn)榧夹g(shù)保護(hù)等原因,傳統(tǒng)紅外測溫只能聚焦于最高溫、最低溫、平均溫,但這并不完全滿足工廠監(jiān)控體系對所有工廠設(shè)施安全隱患排查的要求[9]。通過MATLAB結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)對熱圖像特征點(diǎn)的灰度和溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合插值運(yùn)算,可以得到兩者之間的線性函數(shù)關(guān)系[10],如圖5所示。
圖5 灰度和溫度的函數(shù)關(guān)系
在定性考量下,可以只考慮對溫度值和灰度值進(jìn)行線性插值獲取全像素點(diǎn)溫度。本文主要是定性討論在不同溫度區(qū)間內(nèi)灰度值(G)和溫度(T)的線性關(guān)系:G=xT+y,即T=(G-y)/x。線性插值要求在既有數(shù)據(jù)(溫度)范圍內(nèi)對像素點(diǎn)溫度進(jìn)行擬合推算,特征點(diǎn)溫度恰好包括監(jiān)測對象的溫度范圍。特征點(diǎn)溫度數(shù)據(jù)越多,則線性推演出的溫度越接近真實(shí)值。由于實(shí)驗(yàn)條件所限,實(shí)驗(yàn)過程中選擇的溫度上限未超過80 ℃。對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)比較,可知在更高的溫度區(qū)間內(nèi)其線性系數(shù)將發(fā)生改變。在線性計(jì)算公式T(X)=interp1(GArray,TArray,G(x), 'linear')中,GArray 為特征點(diǎn)灰度值的數(shù)組,必須進(jìn)行線性排列,其對應(yīng)溫度值存放在溫度數(shù)組TArray中;linear表示處理方式為分段式線性插值。將相關(guān)數(shù)據(jù)帶入該式,即可對任一像素點(diǎn)溫度進(jìn)行計(jì)算,且結(jié)果誤差較小。全圖溫度計(jì)算只需遍歷運(yùn)行該過程即可實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)過程中,本文將整體像素縮放至32×32,在提高運(yùn)行效率的同時(shí),其所測溫度數(shù)據(jù)與分析結(jié)果基本一致。
2.1.3 紅外熱圖像存儲(chǔ)服務(wù)器
紅外熱成像監(jiān)控平臺(tái)經(jīng)過相應(yīng)處理流程之后,將生成的熱圖像通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)上傳到紅外熱圖像存儲(chǔ)服務(wù)器。移動(dòng)監(jiān)控終端以及上位機(jī)服務(wù)器可以隨時(shí)隨地實(shí)時(shí)監(jiān)測分站的熱圖是否有異常,若發(fā)現(xiàn)異常則及時(shí)預(yù)警并通知監(jiān)管人員。
2.1.4 OneNET云監(jiān)控平臺(tái)設(shè)計(jì)
系統(tǒng)設(shè)計(jì)的OneNET物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)可用作數(shù)據(jù)的中轉(zhuǎn)和儲(chǔ)存服務(wù)器。在物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)上創(chuàng)建有相應(yīng)傳輸接口,當(dāng)移動(dòng)監(jiān)控終端和上位機(jī)服務(wù)器需要獲取數(shù)據(jù)時(shí),只需訪問接口即可。OneNET物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)接收數(shù)據(jù)流程如圖6所示。
圖6 OneNET物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)接收數(shù)據(jù)流程
2.2.1 上位機(jī)監(jiān)控服務(wù)器設(shè)計(jì)
根據(jù)監(jiān)測預(yù)警功能需要,監(jiān)控軟件主要用于獲取、存儲(chǔ)和管理化工廠環(huán)境的氣壓、溫度、危險(xiǎn)氣體濃度以及煙霧濃度變化等參數(shù)信息。利用Visual Studio 2017開發(fā)工具設(shè)計(jì)出基于C#語言的上位機(jī)顯示界面。設(shè)計(jì)的功能模塊主要包括信息管理模塊、數(shù)據(jù)解析模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)查詢模塊。
2.2.2 移動(dòng)APP監(jiān)控終端設(shè)計(jì)
移動(dòng)終端的顯示界面是人機(jī)交互的重要途徑,作為用戶與系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡谝宦窂?,良好的人機(jī)交互界面將直接影響到系統(tǒng)的美化效果和用戶的操作體驗(yàn)。根據(jù)移動(dòng)終端的整體功能,設(shè)備的UI界面分為四屏:第一屏作為啟動(dòng)屏幕,實(shí)現(xiàn)登錄功能;第二屏是第一屏的子屏幕,用于在指定區(qū)域使用相應(yīng)控件顯示數(shù)據(jù);第三屏和第四屏是第二屏的并列屏,主要用于實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)查詢、實(shí)時(shí)熱圖像查詢等功能。
查詢設(shè)備若需要向服務(wù)器請求相關(guān)的數(shù)據(jù),可通過Socket向網(wǎng)絡(luò)發(fā)出請求,服務(wù)器接收到請求之后進(jìn)行識(shí)別并響應(yīng),在客戶端與服務(wù)器之間建立Socket通信。
在移動(dòng)監(jiān)控終端上,當(dāng)用戶輸入相應(yīng)賬號(hào)、密碼登錄之后,系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入功能選擇界面。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢界面如圖7所示。
圖7 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢界面
圖7中依次顯示了氣體濃度、管道氣壓、最高溫度、最低溫度、平均溫度、煙霧濃度信息。從圖7可以看出,當(dāng)前最低溫度和平均溫度存在異常,并已將問題數(shù)據(jù)標(biāo)紅。APP具有實(shí)時(shí)后臺(tái)報(bào)警功能,針對非正常情況能實(shí)時(shí)預(yù)警,方便監(jiān)管人員及時(shí)處理。
歷史數(shù)據(jù)篩選界面如圖8所示。從圖中可以看出選擇的是顯示儲(chǔ)存在云平臺(tái)上的所有數(shù)據(jù),并且以列表形式顯示,且所顯示數(shù)據(jù)均正常。通過歷史數(shù)據(jù)查詢功能,可以方便監(jiān)管人員預(yù)覽數(shù)據(jù)。此外,監(jiān)管人員點(diǎn)擊界面中的“按時(shí)間篩選”按鈕后,可以彈出如圖9所示的時(shí)間選擇界面。
圖8 歷史數(shù)據(jù)篩選界面
圖9 時(shí)間選擇界面
可以從圖片服務(wù)器實(shí)時(shí)獲取從監(jiān)控終端上傳的熱圖像,如圖10所示。當(dāng)溫度出現(xiàn)異常時(shí)會(huì)在圖中標(biāo)出相應(yīng)異常區(qū)域,方便監(jiān)管人員精確定位并采取措施。
統(tǒng)計(jì)分析界面可以對某一時(shí)刻的數(shù)據(jù)生成相應(yīng)圖表,方便監(jiān)管人員掌握數(shù)據(jù)的變化趨勢。圖表數(shù)據(jù)對比界面如圖11所示。
圖10 紅外熱圖像顯示界面
圖11 圖表數(shù)據(jù)對比界面
打開軟件即可看到圖12所示的軟件界面。點(diǎn)擊“開始”將實(shí)時(shí)顯示熱圖像,并自動(dòng)篩選出最高溫、最低溫,計(jì)算平均溫度,之后通過網(wǎng)絡(luò)將熱圖像上傳至位于公網(wǎng)的圖片服務(wù)器。圖13所示為紅外熱成像及計(jì)算功能界面,圖14所示為點(diǎn)測溫功能界面,圖15所示為阿里云服務(wù)器實(shí)例列表,圖16所示為服務(wù)器所存熱圖像的文件夾。
圖12 熱成像處理平臺(tái)終端界面
圖13 紅外熱成像及計(jì)算功能界面
圖14 點(diǎn)測溫功能界面
圖15 阿里云服務(wù)器實(shí)例列表
圖16 阿里云圖片文件夾
上位機(jī)端實(shí)時(shí)顯示當(dāng)前數(shù)據(jù),并繪制圖表,設(shè)置報(bào)警閾值,界面如圖17所示。上位機(jī)端查詢歷史數(shù)據(jù)、繪制圖表的界面如圖18所示。
圖17 上位機(jī)實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù),繪制圖表并設(shè)置報(bào)警閾值界面
圖18 上位機(jī)端查詢歷史數(shù)據(jù)、繪制圖表界面
上位機(jī)端獲取實(shí)時(shí)熱圖像的界面如圖19所示。
圖19 實(shí)時(shí)熱圖像界面
本文提出的化工廠爆炸性環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案實(shí)現(xiàn)了對監(jiān)控終端各類參數(shù)的采集與發(fā)送、異常數(shù)據(jù)報(bào)警并智能處理、手機(jī)終端隨時(shí)隨地查看、歷史數(shù)據(jù)查詢與分析等功能。測試結(jié)果顯示,該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,基本實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)目標(biāo)。該系統(tǒng)為現(xiàn)代化工業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)控產(chǎn)業(yè)的完善和發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),應(yīng)用前景廣闊。