王 鵬，徐圣法，劉杰強，李田甜，王海江

(北京東方計量測試研究所，北京 100086)

0 引言

隨著試驗任務(wù)的不斷增加，對發(fā)射區(qū)工作環(huán)境的安全性和可靠性提出了更高的智能化監(jiān)控管理要求。如何更好的在信息化、智能化的技術(shù)條件下，收集整合分析環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，高效評估預(yù)測環(huán)境健康狀態(tài)，對突發(fā)事故快速響應(yīng)報警，提前預(yù)判安全事故，把風(fēng)險系數(shù)降到最低，是當(dāng)前智慧發(fā)射場建設(shè)需研究的課題。本文設(shè)計的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，通過在發(fā)射區(qū)關(guān)鍵位置布置的傳感器收集環(huán)境參數(shù)信息，采用虛擬實景、二維、三維、圖形、圖表、柱狀圖、餅狀圖、曲線等多種可視化手段，在正常情況下，實時展示發(fā)射場區(qū)環(huán)境綜合監(jiān)測信息；在事故發(fā)生時，快速鎖定泄漏源位置，預(yù)判推進(jìn)劑泄漏擴(kuò)散路徑，評估事故危險等級，給出巡檢人員最佳逃生路線的指導(dǎo)性意見，為管理者指揮調(diào)度提供重要的數(shù)據(jù)參考依據(jù)。該系統(tǒng)顯示功能多樣化，操作簡單，維護(hù)便捷，可實現(xiàn)跨平臺訪問與管理，具備智能預(yù)判與提前預(yù)警等快速響應(yīng)能力，提高了發(fā)射場智能化監(jiān)控管理水平，有效提升人員工作效率。目前該系統(tǒng)已在某地投入使用，應(yīng)用效果顯著。

1 系統(tǒng)功能要求

環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)主要用于實時監(jiān)測、評估、判斷發(fā)射區(qū)環(huán)境的健康狀態(tài)、推進(jìn)劑泄漏情況、推進(jìn)劑泄漏擴(kuò)散狀態(tài)、空調(diào)設(shè)備運行狀態(tài)、人員健康狀態(tài)等情況，對突發(fā)安全事故快速響應(yīng)，迅速鎖定事故源，掌握相關(guān)處置策略，對事態(tài)變化趨勢跟蹤和評估，作為事故搶救的重要依據(jù)。其主要功能如下。

1.1 重要部位，實時監(jiān)測顯示

利用關(guān)鍵部位布置的傳感器、網(wǎng)絡(luò)通訊、數(shù)據(jù)交互、大數(shù)據(jù)分析與處理等多種技術(shù)手段，結(jié)合地理圖像數(shù)據(jù)，采用虛擬實景、二維、三維、圖形、圖表、柱狀圖、餅狀圖、曲線等多種可視化手段，實時展示發(fā)射區(qū)域環(huán)境健康狀態(tài)、空調(diào)設(shè)備運行狀態(tài)，跟蹤推進(jìn)劑泄漏數(shù)據(jù)的變化趨勢，并對環(huán)境安全程度做出評估。還可進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)查詢、三維模型歷史數(shù)據(jù)回放、歷史數(shù)據(jù)變化趨勢查詢等操作。

1.2 突發(fā)事故，快速報警提醒

當(dāng)推進(jìn)劑泄漏事故發(fā)生時，可通過界面高亮閃爍和現(xiàn)場聲光報警器，根據(jù)不同程度的報警等級，發(fā)出報警信號，實現(xiàn)雙重報警，快速鎖定泄漏源位置，及時判斷評估泄漏事故狀態(tài)，為巡檢人員提供最佳逃生路線的指導(dǎo)性意見，快速給出事故處理的合理建議。還可進(jìn)行報警歷史查詢、報警事件統(tǒng)計分析、重要數(shù)據(jù)預(yù)測報警、報警限值設(shè)定等操作。

1.3 環(huán)境狀態(tài)，跟蹤預(yù)測評估

當(dāng)發(fā)生推進(jìn)劑泄漏事故時，可通過泄漏源定位功能，快速鎖定事故發(fā)生源頭，為事故搶修節(jié)約寶貴時間；通過推進(jìn)劑泄漏擴(kuò)散評估功能，模擬推進(jìn)劑泄漏后，在發(fā)射場外部擴(kuò)散情況，為場外工作區(qū)與生活區(qū)人員撤離提供指導(dǎo)意見；通過空調(diào)設(shè)備運行狀態(tài)評估功能，判斷重要區(qū)域空氣風(fēng)場流向及風(fēng)力大小，為空調(diào)設(shè)備控制調(diào)整提供指導(dǎo)意見；通過重要數(shù)據(jù)變化趨勢預(yù)測功能，提前預(yù)防安全事故發(fā)生，為試驗任務(wù)安全執(zhí)行提供有力保障。

1.4 人員健康，安全運維管理

通過巡檢人員佩戴便攜式個人劑量計設(shè)備，收集工作人員接觸推進(jìn)劑濃度累積量，記錄統(tǒng)計巡檢人員工作情況，運用加權(quán)比較法，分析評估人員健康狀態(tài)，建立人員健康檔案，為工作人員健康工作，提供指導(dǎo)意見。

1.5 系統(tǒng)設(shè)備，智能監(jiān)控管理

可對系統(tǒng)中涉及到的傳感器、數(shù)據(jù)采集器、個人劑量計、聲光報警器等設(shè)備進(jìn)行配置、修改、增刪操作；建立設(shè)備信息庫，定期提示需要維護(hù)的設(shè)備信息；對系統(tǒng)用戶個人信息、系統(tǒng)界面操作菜單、用戶操作日志記錄、角色分配權(quán)限，進(jìn)行集中運維管理，實現(xiàn)權(quán)限統(tǒng)一分配和系統(tǒng)輔助操作管理。

2 系統(tǒng)整體架構(gòu)

環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)主要是通過發(fā)射場重要區(qū)域和關(guān)鍵位置布置的各種高精度傳感器，實時采集發(fā)射區(qū)周邊偏二甲肼氣體濃度、二氧化氮氣體濃度、氧氣濃度等10余種環(huán)境參數(shù)狀態(tài)信息，通過數(shù)據(jù)采集器把環(huán)境參數(shù)模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，再傳遞到中轉(zhuǎn)工控機(jī)上，通過組態(tài)軟件把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特定協(xié)議格式，打包分類，傳送至服務(wù)器主機(jī)上，通過數(shù)據(jù)處理軟件和評估算法模塊，對數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析、計算、處理、評估，并通過數(shù)據(jù)顯示軟件，把處理后的數(shù)據(jù)展示給用戶。該系統(tǒng)采用B/S架構(gòu)設(shè)計[4]，可以直接在瀏覽器中輸入網(wǎng)址打開，通過特定賬號和密碼來遠(yuǎn)程登陸訪問該系統(tǒng)，便于用戶隨時查看發(fā)射區(qū)域現(xiàn)場及周邊以至整個場區(qū)的態(tài)勢。在人員值班室分別放置兩臺聲光報警器，當(dāng)泄漏事故發(fā)生時，系統(tǒng)自動控制發(fā)出聲光報警信號，提示工作人員事故排查。

環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)通過對環(huán)境參數(shù)收集分析，運用Calpuff軟件[5-7](非穩(wěn)態(tài)拉格朗日煙團(tuán)模型，可模擬三維流場隨時間和空間發(fā)生變化時，污染物在大氣環(huán)境中的擴(kuò)散過程)，建立氣體擴(kuò)散模型，模擬推進(jìn)劑泄漏后，在發(fā)射場外部擴(kuò)散情況，為場外工作區(qū)與生活區(qū)人員撤離提供指導(dǎo)意見；運用樸素貝葉斯方法，判斷定位推進(jìn)劑泄漏源位置，輔助值班人員及早發(fā)現(xiàn)險情，為事故搶修節(jié)約寶貴時間；基于ARIMA模型，預(yù)測評估推進(jìn)劑泄漏變化趨勢，提前做好防范工作，把安全事故風(fēng)險系數(shù)降到最低；通過微壓差數(shù)據(jù)分析對比，識別關(guān)鍵區(qū)域風(fēng)場流向和風(fēng)力強度，判斷當(dāng)前空調(diào)設(shè)備運行情況是否符合設(shè)計要求，為空調(diào)設(shè)備風(fēng)量控制調(diào)節(jié)，提供指導(dǎo)意見，確保推進(jìn)劑泄漏后，可沿風(fēng)場方向排出場外，保障巡檢人員人身安全；通過巡檢人員攜帶的個人劑量計，收集人員攝入的推進(jìn)劑濃度累積量數(shù)據(jù)，運用加權(quán)比較法，評估人員健康狀態(tài)，建立人員健康檔案，給出員工合理工作建議，保障身心健康。

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成圖

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

該系統(tǒng)采用B/S架構(gòu)設(shè)計，運行于銀河麒麟操作系統(tǒng)上，可兼容Microsoft Windows系列操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)存儲于MySQL數(shù)據(jù)庫中，采用SpringBoot框架編寫業(yè)務(wù)層服務(wù)，前臺展示界面采用Vue.js技術(shù)開發(fā)，其邏輯架構(gòu)如圖2所示。系統(tǒng)軟件由兩部分組成：數(shù)據(jù)處理軟件和數(shù)據(jù)顯示軟件。數(shù)據(jù)處理軟件包含數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)服務(wù)和評估算法；數(shù)據(jù)顯示軟件包含數(shù)據(jù)顯示與查詢模塊、報警查詢與預(yù)警模塊、環(huán)境評估模塊、人員健康檔案、設(shè)備管理模塊和系統(tǒng)管理模塊。

數(shù)據(jù)處理軟件主要負(fù)責(zé)對中轉(zhuǎn)工控機(jī)上傳的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)接收處理，與評估算法模塊配合完成數(shù)據(jù)的綜合分析與評估、對其運行結(jié)果進(jìn)行存儲和管理。數(shù)據(jù)顯示軟件可以通過訪問服務(wù)器數(shù)據(jù)庫表對處理和評估后的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取顯示。數(shù)據(jù)顯示軟件為人機(jī)操作交互界面，通過向各個模塊發(fā)送請求，被請求模塊前往數(shù)據(jù)庫表中調(diào)用相關(guān)數(shù)據(jù)，然后返回查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果，結(jié)合地理信息模型，運用多種可視化手段，為用戶展示數(shù)據(jù)運行結(jié)果。數(shù)據(jù)處理軟件和數(shù)據(jù)顯示軟件二者之間完全獨立運行，通過WebSocket通信協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。

圖2 系統(tǒng)架構(gòu)圖

軟件運行流程如圖3所示。首先，數(shù)據(jù)處理軟件采用UDP通信協(xié)議方式獲取數(shù)據(jù)采集器傳輸?shù)母黝惌h(huán)境參數(shù)信息數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。然后，系統(tǒng)對解析后的數(shù)據(jù)通過與報警限值比較，判斷是否存在報警事件，如果存在，則在系統(tǒng)界面報警提示，并把報警信息存儲到報警記錄數(shù)據(jù)庫表中；如果不存在，則把解析后的數(shù)據(jù)存儲到實時監(jiān)測數(shù)據(jù)庫表中。同時，解析后的數(shù)據(jù)經(jīng)算法評估模塊的各功能模塊運行計算，得到預(yù)測評估結(jié)果數(shù)據(jù)，并對結(jié)果數(shù)據(jù)與預(yù)警限值比較，判斷是否有預(yù)警事件發(fā)生，如果有，則在系統(tǒng)界面預(yù)警提示，并把預(yù)警數(shù)據(jù)存儲到預(yù)警記錄數(shù)據(jù)庫表中；如果沒有，則把結(jié)果數(shù)據(jù)存儲到預(yù)測數(shù)據(jù)庫表中。同時，解析后的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理分析后，存儲到相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫表中。當(dāng)用戶需要查看不同類型的數(shù)據(jù)信息時，數(shù)據(jù)顯示軟件觸發(fā)數(shù)據(jù)調(diào)用程序，從相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫表中提取相關(guān)數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行多維度展示。

圖3 系統(tǒng)軟件流程圖

4 預(yù)測報警算法

推進(jìn)劑濃度是環(huán)境參數(shù)中最重要的監(jiān)測指標(biāo)，一旦發(fā)生泄漏事故，如果處理不當(dāng)，將會引發(fā)嚴(yán)重后果。為了預(yù)防推進(jìn)劑泄漏事故發(fā)生，系統(tǒng)開發(fā)推進(jìn)劑預(yù)測報警功能，通過對推進(jìn)劑歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的綜合分析，運用ARIMA模型[8-10]，對推進(jìn)劑泄漏的時間序列數(shù)據(jù)分析與預(yù)測，提前預(yù)警，及早通知維護(hù)人員檢查維修，把安全事故風(fēng)險系數(shù)降到最低。

預(yù)測報警算法模塊工作流程如圖4所示。首先，數(shù)據(jù)處理軟件對推進(jìn)劑實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測門限判別，當(dāng)推進(jìn)劑濃度數(shù)據(jù)連續(xù)5個以上超過預(yù)測門限值時，系統(tǒng)觸發(fā)算法模塊，對推進(jìn)劑數(shù)據(jù)變化趨勢預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果，繪制出未來24小時內(nèi)的數(shù)據(jù)變化趨勢曲線，同時，系統(tǒng)還對預(yù)測值與報警閥值進(jìn)行比較，如果預(yù)測值超過報警閥值，數(shù)據(jù)處理軟件立即向數(shù)據(jù)顯示軟件發(fā)出報警信號，通過系統(tǒng)界面報警提示和聲光報警器發(fā)出聲光報警信號等多種報警手段，提醒工作人員有安全隱患存在，需前往現(xiàn)場故障排查。系統(tǒng)自動將預(yù)警過程信息和預(yù)警判別結(jié)果存入到預(yù)警記錄數(shù)據(jù)庫表和趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)庫表中，便于用戶后續(xù)查看。

圖4 預(yù)測報警算法模塊工作流程圖

預(yù)測報警算法是基于ARIMA模型來實現(xiàn)的，其中，φ、θ兩個權(quán)值的作用是將采集的推進(jìn)劑濃度值Xt-i和誤差項u進(jìn)行加權(quán)，獲得未來時刻推進(jìn)劑濃度的預(yù)測值Xt，權(quán)值需要通過ARIMA模型運算獲取。

ARIMA算法模型可以表示為：

(1)

式中，Xt-i為系統(tǒng)在t-i時刻所采集到的推進(jìn)劑濃度值；Xt為算法模塊預(yù)測的t時刻推進(jìn)劑濃度值；ut-j、ut為t、t-j時刻的誤差項；φi為對應(yīng)i時刻采集的推進(jìn)劑濃度的權(quán)值；θj為j時刻誤差項的權(quán)值；p、q為通過ARIMA模型識別定階后生成的最佳參數(shù)。

算法模塊運行步驟如下所示：

1)識別推進(jìn)劑濃度序列的平穩(wěn)性。把采集到的推進(jìn)劑濃度值看做一個序列，令Bk為k時刻推進(jìn)劑濃度的滯后算子，即：

BkXt=Xt-k

(2)

把公式(2)代入到公式(1)得公式(3)：

(3)

令φ(B)=1-φ1B+φ2B2+……+φpBp,則序列的平穩(wěn)條件是φ(B)的根在單位圓外。

2)對非平穩(wěn)序列平穩(wěn)化處理。如果推進(jìn)劑濃度序列的根在單位圓內(nèi)，即為非平穩(wěn)濃度序列，則需要對序列數(shù)值進(jìn)行差分運算。取序列中各相鄰項之間的差值，組成新的序列，并判斷新序列的平穩(wěn)性。如果新序列依然為非平穩(wěn)序列，則繼續(xù)差分運算，直到差分后的序列變?yōu)槠椒€(wěn)為止，差分階數(shù)記為d。

3)根據(jù)序列模型識別規(guī)則，建立對應(yīng)序列模型。當(dāng)推進(jìn)劑濃度序列平穩(wěn)處理后，對模型識別定階，判斷適合該序列的最佳模型，識別出使模型最佳的p與q兩個參數(shù)。

在建立模型的過程中，首先需確定推進(jìn)劑濃度序列的自協(xié)方差函數(shù)rk、自相關(guān)函數(shù)pk與偏自相關(guān)函數(shù)φkk，其數(shù)學(xué)公式如(4)～(6)所示。

(4)

式中，σ2為白噪聲序列的方差；k為某一時刻。

(5)

式中，pk表示推進(jìn)劑濃度序列中，相隔k時刻的采樣值之間的相關(guān)程度。

(6)

式中，φkk表示對于推進(jìn)劑濃度序列Xt，在已獲取k-1個推進(jìn)劑濃度序列值的情況下，Xt與Xt-k之間的條件相關(guān)關(guān)系。

隨著k的增加，如果推進(jìn)劑濃度序列的自相關(guān)函數(shù)pk與偏自相關(guān)函數(shù)φkk的函數(shù)值逐漸變?yōu)?，我們稱其具有截尾性；反之，如果隨著k的增加，自相關(guān)函數(shù)值和偏自相關(guān)函數(shù)值不為0，則稱其具有拖尾性。若濃度序列的偏自相關(guān)函數(shù)是截尾的，而自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，則濃度序列選用AR模型運算；若濃度序列的偏自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，而自相關(guān)函數(shù)是截尾的，則濃度序列選用MA模型運算；若濃度序列的偏自相關(guān)函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)均是拖尾的，則濃度序列選用ARMA模型運算。

模型的最佳參數(shù)p和q可以通過AIC準(zhǔn)則來確定，AIC定階準(zhǔn)則的公式如式(7)所示：

(7)

(8)

(9)

(10)

5)把獲得的最佳參數(shù)p和q、權(quán)值φ和θ、推進(jìn)劑采集的濃度值Xt-i以及誤差項u代入到識別得到的序列模型中，經(jīng)計算，最終得到未來各時刻的推進(jìn)劑濃度差分?jǐn)?shù)據(jù)序列。在關(guān)閉算法模塊之前，系統(tǒng)將一直延用識別得到的序列模型進(jìn)行預(yù)測，模型運算得到的各項參數(shù)值將保持不變。

6)對計算得到的未來時刻推進(jìn)劑濃度差分?jǐn)?shù)據(jù)序列進(jìn)行差分逆運算，即為推進(jìn)劑濃度未來時刻預(yù)測值，系統(tǒng)自動把預(yù)測值存儲到趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)庫表中。

通過上述步驟，可以得到推進(jìn)劑濃度未來時刻預(yù)測值，系統(tǒng)通過調(diào)用趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)庫表中相關(guān)數(shù)據(jù)，繪制成推進(jìn)劑濃度變化趨勢曲線，展示給用戶。

運用MATLAB仿真軟件驗證監(jiān)測預(yù)警算法的準(zhǔn)確性。系統(tǒng)連續(xù)選取600個真實的推進(jìn)劑濃度值作為參考數(shù)據(jù)源，監(jiān)測預(yù)警算法模塊按照上述步驟，利用前200個推進(jìn)劑濃度實際值，計算得到后400個推進(jìn)劑濃度預(yù)測序列值，預(yù)測數(shù)值與實際數(shù)值對比，如圖5所示。對算法得到的推進(jìn)劑預(yù)測值與實際值進(jìn)行相對誤差運算，運算結(jié)果如圖6所示，由圖可看出，推進(jìn)劑預(yù)測值與實際值相對誤差小于2.6%。

圖5 實際值與預(yù)測值仿真對比圖

圖6 相對誤差運算結(jié)果圖

根據(jù)上述實驗結(jié)果可知，由預(yù)測報警算法模塊計算得到的推進(jìn)劑濃度預(yù)測序列數(shù)據(jù)曲線與推進(jìn)劑實測曲線相比，準(zhǔn)確率最高達(dá)97%以上，可以作為推進(jìn)劑泄漏預(yù)測報警的重要判斷依據(jù)。

5 試驗驗證與分析

為了驗證系統(tǒng)功能指標(biāo)是否滿足設(shè)計要求，保證試驗結(jié)論的真實性和有效性，特委托第三方測評機(jī)構(gòu)對系統(tǒng)功能測試。測試工具包括：USR-TCP232-Test串口轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)調(diào)試助手、jmeter壓力測試工具、Post-man接口測試工具、MATLAB仿真工具、Visual Studio、MySQL和ProView。

系統(tǒng)功能測試連接關(guān)系如圖7所示，測試方法主要是通過數(shù)據(jù)源模擬軟件模擬現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)，驗證系統(tǒng)功能符合情況。

圖7 系統(tǒng)功能測試連接關(guān)系圖

系統(tǒng)主要測試用例執(zhí)行情況統(tǒng)計如表1所示，系統(tǒng)全部測試用例執(zhí)行情況統(tǒng)計如表2所示。系統(tǒng)所有測試用例都覆蓋執(zhí)行，所有測試用例都全部通過，無不合格測試項，系統(tǒng)功能滿足設(shè)計要求。

6 結(jié)束語

本文提出的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)，結(jié)合了“大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬實景、人工智能”等最前沿技術(shù)手段，實現(xiàn)了對發(fā)射區(qū)環(huán)境安全、空調(diào)設(shè)備運行安全和人員健康安全的全面監(jiān)控，通過評估算法模塊及ARIMA數(shù)學(xué)模型，大大提高了發(fā)射場智能化監(jiān)控管理水平，為發(fā)射場建設(shè)提供安全、可靠、敏捷的一體化解決方案。

表1 系統(tǒng)主要測試用例執(zhí)行統(tǒng)計表

表2 系統(tǒng)全部測試用例執(zhí)行情況統(tǒng)計表

該系統(tǒng)在實際應(yīng)用中發(fā)揮了重要作用，可為其他領(lǐng)域的環(huán)境與設(shè)備健康監(jiān)測管理提供一種技術(shù)手段，具有一定的實用性和應(yīng)用前景。