戴則宇,周麗雅,董方武
(1.寧波市職業(yè)教育中心浙江寧波315040;2.浙江紡織服裝學(xué)院機(jī)電與軌道交通學(xué)院,浙江寧波315211)
基于ZigBee的地鐵車站BAS監(jiān)控系統(tǒng)
戴則宇1,周麗雅1,董方武2
(1.寧波市職業(yè)教育中心浙江寧波315040;2.浙江紡織服裝學(xué)院機(jī)電與軌道交通學(xué)院,浙江寧波315211)
針對地鐵車站空調(diào)監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求,提出了基于ZigBee技術(shù)的地鐵車站空調(diào)運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng),給出了監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。使用CC2430組成BAS系統(tǒng)的環(huán)境數(shù)據(jù)采集與傳輸、設(shè)備運(yùn)行控制的控制器,給出了傳感器和控制節(jié)點(diǎn)電路。為消除檢測數(shù)據(jù)中粗大誤差的影響,采用多項(xiàng)式最小二乘曲線擬合算法,對粗差點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)值處理,設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)處理流程進(jìn)行檢測數(shù)據(jù)的粗差處理。實(shí)際應(yīng)用表明,該系統(tǒng)能夠消除各類檢測數(shù)據(jù)中的粗大誤差,保證BAS監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性。
地鐵;BAS;CC2430;最小二乘;粗差處理
目前,在國內(nèi)地鐵車站BAS系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)采集與傳輸、系統(tǒng)控制等一般采用有線傳輸方式,而這種數(shù)據(jù)采集與傳輸方式存在檢測元件少、控制精度低、抗干擾能力差、成本高、能耗大等缺點(diǎn)。同時(shí),系統(tǒng)在對站內(nèi)空氣質(zhì)量及BAS的電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控時(shí),需要對設(shè)備運(yùn)行的電氣參數(shù)如電壓、電流及工作頻率和空氣質(zhì)量參數(shù)等進(jìn)行在線檢測,并對所檢測到的各類電氣參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。由于監(jiān)控現(xiàn)場存在各種干擾源,加之檢測設(shè)備本身也存在檢測誤差,因此在數(shù)據(jù)采集與傳輸時(shí),由于各種干擾信號及數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳送過程中的改變等因素,都會使數(shù)據(jù)偏離真實(shí)值,測量信號往往含有一定數(shù)量的粗差,盡管粗差出現(xiàn)的概率較低,但由于粗差測量值的幅值較大,如未經(jīng)處理直接輸入到控制系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,使輸入數(shù)據(jù)精度降低,甚至得出錯誤的處理結(jié)果[1],造成對設(shè)備控制的誤動作,影響系統(tǒng)正常工作。因此,需要對傳感器檢測到的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理,消除檢測數(shù)據(jù)誤差,才能保證BAS系統(tǒng)的正常工作。
文中針對地鐵車站BAS系統(tǒng)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一套基于WSN技術(shù)的地鐵車站空調(diào)監(jiān)控系統(tǒng),以統(tǒng)計(jì)理論和計(jì)算方法為基礎(chǔ),采用基于多項(xiàng)式最小二乘法自動剔除檢測數(shù)據(jù)中的粗大誤差(野值),對BAS監(jiān)控系統(tǒng)中質(zhì)量參數(shù)和設(shè)備電氣參數(shù)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)對溫度、濕度等環(huán)境參數(shù)的控制,經(jīng)測試運(yùn)行完全能滿足地鐵車站對空氣調(diào)節(jié)的要求。
1.1空調(diào)控制系統(tǒng)原理
基于ZigBee的地鐵車站BAS控制系統(tǒng)通過分布于站內(nèi)的若干個傳感器節(jié)點(diǎn),對車站內(nèi)的溫濕度、CO2濃度和BAS系統(tǒng)機(jī)電設(shè)備電參數(shù)等進(jìn)行檢測,各傳感器節(jié)點(diǎn)將檢測到的溫濕度、CO2濃度、機(jī)電設(shè)備電流、電壓與工作頻率等參數(shù)經(jīng)處理后以無線方式傳送到空調(diào)系統(tǒng)控制器,空調(diào)系統(tǒng)控制器將檢測到的參數(shù)與設(shè)定的工藝參數(shù)進(jìn)行比較,分別控制空調(diào)制冷系統(tǒng)進(jìn)行車站溫度和濕度調(diào)節(jié),控制送排風(fēng)系統(tǒng)和風(fēng)閥系統(tǒng)進(jìn)行車站空氣質(zhì)量控制,將車站的環(huán)境參數(shù)控制在工藝設(shè)定范圍內(nèi)。
1.2空調(diào)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
地鐵車站BAS控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,由分布于車間的環(huán)境參數(shù)與電氣參數(shù)檢測節(jié)點(diǎn)、與空調(diào)控制系統(tǒng)主控制器連接的主節(jié)點(diǎn)、及與各工藝參數(shù)控制器集成的控制節(jié)點(diǎn)和進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)穆酚晒?jié)點(diǎn)組成一個無線傳感器與控制網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對車站環(huán)境參數(shù)的檢測、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)傳輸、控制信號的收發(fā)等。系統(tǒng)由若干個傳感器節(jié)點(diǎn)組成,每個傳感器可以檢測地鐵車站溫濕度、CO2濃度、電氣參數(shù)等。傳感器與控制節(jié)點(diǎn)的主控制器選用CC2430芯片[2]。
主控制器采用ROCKWELL的兩個1756-RM ControlLogix冗余模塊PLC,實(shí)現(xiàn)對車站BAS控制系統(tǒng)中傳感器檢測數(shù)據(jù)的處理,控制模式的選擇,產(chǎn)生BAS系統(tǒng)控制指令等。PLC與主控制節(jié)點(diǎn)之間使用RS485總線接口接連。
分布于各控制單元的控制器包括風(fēng)機(jī)控制變頻器、控制電磁閥、風(fēng)閥調(diào)節(jié)及制冷機(jī)組控制器等。
系統(tǒng)中與PLC連接的節(jié)點(diǎn)設(shè)置為主節(jié)點(diǎn)(FFD),負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)管理及數(shù)據(jù)收發(fā);其余為從節(jié)點(diǎn)(RFD),分別進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)及設(shè)備控制。
1.3環(huán)境參數(shù)傳感器選擇
溫、濕度檢測采用RH821A02C2A6[3]溫/濕度傳感器,其相對濕度測量范圍為0~100%,精度為±2%RH,分辨率為0.5%RH;濕度測量范圍為-50℃~+50℃,分辨率為0.1℃;測量露點(diǎn)的精度<±1℃。
CO2濃度的檢測使用CDD4A100(室內(nèi)型)及CDD4 A200(管道型)[4]其CO2濃度檢測范圍為0~10000 ppm、工作溫度和濕度分別為0~50℃、檢測精度<±5%。
2.1傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)
根據(jù)地鐵車站BAS系統(tǒng)特點(diǎn),傳感器節(jié)點(diǎn)分為車站環(huán)境參數(shù)檢測節(jié)點(diǎn)和設(shè)備電氣參數(shù)監(jiān)控節(jié)點(diǎn)兩類,環(huán)境檢測傳感器節(jié)點(diǎn)用于檢測車站的空氣質(zhì)量參數(shù)包括溫度、濕度、CO2濃度等,設(shè)備電氣參數(shù)檢測節(jié)點(diǎn)則只檢測BAS機(jī)電設(shè)備的電氣工作參數(shù)。車站空氣參數(shù)傳感器節(jié)點(diǎn)基本電路如圖2所示。溫度/濕度傳感器U4將檢測到的溫、濕度參數(shù)經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換及對相對濕度自動標(biāo)定后存儲至其指定存儲器;CC2430的P0_0、P0_1分別與U4的DATA、SCK相連,當(dāng)U5的P0_1腳向U4的SCK發(fā)出控制信號時(shí),從U3的DATA讀出檢測到的溫度及濕度參數(shù),并存儲到U5指定的存儲器。
當(dāng)檢測節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生時(shí)間中斷或接到BAS系統(tǒng)控制器的參數(shù)采集指令時(shí),U4對站內(nèi)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行檢測,并以無線方式傳送至BAS系統(tǒng)主控制器。
BAS機(jī)電設(shè)備電氣參數(shù)檢測節(jié)點(diǎn)電路基本與車站環(huán)境參數(shù)檢測相似。
圖1 車站BAS控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖
圖2 室內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)基本電路
圖3 送、排風(fēng)機(jī)控制節(jié)點(diǎn)基本電路框圖
圖4 風(fēng)閥開度控制節(jié)點(diǎn)電路框圖
2.2控制節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)
車站BAS控制系統(tǒng)的控制節(jié)點(diǎn)主要有制冷及送、排(回)風(fēng)控制、風(fēng)閥開度控制等節(jié)點(diǎn)。圖3為送、排(回)風(fēng)控制節(jié)點(diǎn)電路框圖。U2接收到主控節(jié)點(diǎn)的動作指令,經(jīng)過一系列處理后,通過P0口輸出一個控制電平,經(jīng)轉(zhuǎn)換電路輸入到風(fēng)機(jī)控制變頻器,控制風(fēng)機(jī)的送風(fēng)量。圖4為進(jìn)、排、回風(fēng)閥開度控制節(jié)點(diǎn)電路框圖,采用電動線性閥門執(zhí)行器,步進(jìn)電機(jī)控制器采用ML7421(A)B型適配器,系統(tǒng)控制指令經(jīng)U2處理,輸出至步進(jìn)電機(jī)控制器,驅(qū)動步進(jìn)電機(jī)控制風(fēng)閥開度。其中,新風(fēng)風(fēng)門控制車站CO2濃度,排(回)風(fēng)風(fēng)閥控制回風(fēng)量。
3.1數(shù)據(jù)誤差處理的方法
在地鐵BAS監(jiān)控系統(tǒng)中,設(shè)備正常工作時(shí),加在設(shè)備上的電壓或電流等動態(tài)物理量的變化都是連續(xù)的,并在連續(xù)的檢測時(shí)間內(nèi)所檢測的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。根據(jù)正態(tài)分布誤差理論,任何一個態(tài)物理量的變化都是連續(xù)的,不連續(xù)的動態(tài)數(shù)據(jù)點(diǎn)出現(xiàn)的概率為零[5]。在一定時(shí)間內(nèi),用一組連續(xù)的檢測數(shù)據(jù),通過多項(xiàng)式最小二乘曲線擬合求得一組擬合數(shù)據(jù),用這兩組動態(tài)數(shù)據(jù)求出各自對應(yīng)點(diǎn)之差的均值,即可得該物理量的動態(tài)數(shù)據(jù)噪聲均值εx[6]。然后根據(jù)拉依達(dá)準(zhǔn)則,即小概率不存在原則,選定粗差(野值)處理判定閥值,即可對粗差剔除,并用統(tǒng)計(jì)特性替補(bǔ)該值。
3.2動態(tài)噪聲均值的計(jì)算
BAS監(jiān)控系統(tǒng)中,檢測數(shù)據(jù)可以看成是一個按時(shí)間序列的數(shù)據(jù)序列(Ti,Yi),i=1,2…n),設(shè)數(shù)據(jù)點(diǎn)采樣步長為ΔT,則第i個數(shù)據(jù)點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)刻Ti為:
其m次最小二乘擬合多項(xiàng)式為:
所有數(shù)據(jù)點(diǎn)上的偏差為:
令上述偏差的平方和最小,由多項(xiàng)式最小二乘曲線擬合各點(diǎn)的殘差平方和最小原理,使
當(dāng)式(4)達(dá)到極小值時(shí)。由多元函數(shù)值條件得:
對式(5)引入內(nèi)積化簡可得多項(xiàng)式,并最終得到一組n個數(shù)據(jù)點(diǎn)(Ti,PYi)的擬合值。εx動態(tài)噪聲值為:
3.3粗差的剔除與插值的補(bǔ)值
根據(jù)拉依達(dá)準(zhǔn)則,誤差絕對值超過3ε時(shí),其數(shù)據(jù)置信度為97%。由于在綜合監(jiān)控系統(tǒng)中部分檢測數(shù)據(jù)可能包含故障信息,需要保留,以便系統(tǒng)對故障進(jìn)行判別,故取粗差剔除的閥值為5(數(shù)據(jù)置信度量為99.99%)[7],即:
滿足式(9)條件的數(shù)據(jù)值即為需要剔除的粗差,同時(shí)對該剔除的粗差進(jìn)行補(bǔ)值。考慮到對連續(xù)多點(diǎn)粗差的處理,可以繼續(xù)判斷第i+1,i+2點(diǎn)的數(shù)據(jù)。粗差剔除點(diǎn)處的補(bǔ)值可按式(8)及式(9)進(jìn)行插值:
當(dāng)為雙點(diǎn)粗差值時(shí),即Yi、Yi+1均為粗差時(shí),其補(bǔ)值為:
當(dāng)為單點(diǎn)粗差時(shí),即Yi是粗差,其補(bǔ)值項(xiàng)為:
4.1數(shù)據(jù)處理流程
檢測數(shù)據(jù)處理流程如圖5所示。
圖5 粗差處理流程
具體算法流程如下:
Step1:用全段數(shù)據(jù)粗差預(yù)估值2檢測數(shù)據(jù)第一個值為基準(zhǔn)段的初值。
Step3:基準(zhǔn)段更新?;鶞?zhǔn)段向后移動一個點(diǎn),即去掉原基準(zhǔn)段的第一個值,并補(bǔ)以基準(zhǔn)段后緊鄰的一個值(如此量測值已被判斷為粗差,則補(bǔ)以它的預(yù)測值)。如果整個數(shù)據(jù)處理完畢,轉(zhuǎn)Step4,否則,轉(zhuǎn)向Step3。
Step4:用前一輪剔除粗差后的數(shù)據(jù)重新估算2,然后判斷這一輪數(shù)據(jù)中是否有新粗差被剔除,如沒有,計(jì)算結(jié)束,否則轉(zhuǎn)向Step2。這一處理過程實(shí)際上是循環(huán)剔粗。先剔除大值的粗差,后剔除小值的粗差。一般設(shè)置循環(huán)3次即可達(dá)到剔粗的目的。
4.2粗差數(shù)據(jù)處理
在某時(shí)段通過傳感器檢測到某電機(jī)工作電流,實(shí)測數(shù)據(jù)如表1所示,通過計(jì)算該組數(shù)據(jù)的初始εx為0.13,其帶粗差實(shí)測數(shù)據(jù)如圖6所示。
表1 某電機(jī)實(shí)測工作電流(A)
圖6 某電機(jī)帶粗差實(shí)測數(shù)據(jù)(A)
經(jīng)1次粗差剔除后,數(shù)據(jù)中的粗大誤差基本剔除,其效果如圖7所示,但數(shù)據(jù)中毛剌較多,經(jīng)過幾次循環(huán)剔除后,數(shù)據(jù)中的粗差(毛剌)基本被剔除,處理后的效果如圖8所示。
圖71 次剔粗效果
圖8 剔粗處理后數(shù)據(jù)
文中將ZigBee技術(shù)應(yīng)用到地鐵車站BAS監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)地鐵車站BAS系統(tǒng)工作參數(shù)與機(jī)電設(shè)備進(jìn)行的無線監(jiān)控;在檢測數(shù)據(jù)處理中采用多項(xiàng)式最小二乘法對BAS系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,然后使用拉依達(dá)準(zhǔn)則確定剔除檢測數(shù)據(jù)中粗差的閥值進(jìn)行粗差剔除,并按統(tǒng)計(jì)原理進(jìn)行被告剔除粗差進(jìn)行補(bǔ)值的方法,提高了地鐵BAS監(jiān)控系統(tǒng)檢測精度,提高了地鐵BAS監(jiān)控系統(tǒng)檢測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和系統(tǒng)可靠性。實(shí)際應(yīng)用表明,該系統(tǒng)在地鐵BAS監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)監(jiān)控中具有可靠性高、實(shí)用性強(qiáng)的特點(diǎn)。
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Intelligent control system of metro BAS based on ZigBee technology
DAI Ze-yu1,ZHOU Li-ya1,DONG Fang-wu2
(1.NingBo Vocational Education Center School,Ningbo 315040,China;2.Mechanical and Electrical Engineering School,Zhejiang Textile&Fashion College,Ningbo 315211,China)
Aiming at the timely requirement of real-time of the subway integrated monitoring system,the monitoring system of the subway integrated monitoring system System which is based on ZigBee technology is put forward.pictured its System network structure.and the CC2430 chip which is based on ZigBee technology is applied to system environmental data collection and transmission,air conditioning equipment operation control and so on.Then the article devised one circuit schematic for performance data collecting,control node of Equipment and monitoring network main node and so on.to eliminate the impact of gross error detection data using polynomial least squares curve fitting algorithm in order to pull Ida criteria for detecting data noise error variance statistics basis using dynamic threshold discriminated the gross error processing
metro;BAS;CC2430;least squares approximation;gross error processing
TN06;U231+.6
A
1674-6236(2016)17-0128-04
2015-06-29稿件編號:201506240
戴則宇(1991—),男,浙江寧波人,助講。研究方向:自動控制。
gross errors in the data points and removed,then the statistical properties of crude handicap data complement value processing,the design of the data processing flow detection data.The practical application shows that the method can eliminate the gross errors in the various testing data,and to ensure the reliability of the monitoring system.