楊俊杰，徐大誠(chéng)

(蘇州大學(xué) 電子信息學(xué)院，江蘇 蘇州 215006)

0 引言

無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)在石油管線、高速公路及橋梁等現(xiàn)代化安全運(yùn)營(yíng)管理等領(lǐng)域應(yīng)用較廣[1]。壓電振動(dòng)能量采集器(PEH)可從環(huán)境振動(dòng)中收集電能，同時(shí)感知環(huán)境振動(dòng)信息，可作為無(wú)源振動(dòng)傳感器監(jiān)測(cè)振動(dòng)狀況，如監(jiān)測(cè)管線、圍欄、橋梁和各種目標(biāo)振動(dòng)異常情況[2-3]，省去了傳感器相關(guān)的功耗，并將振動(dòng)能量轉(zhuǎn)換為電能供給系統(tǒng)?！笆录?qū)動(dòng)”傳感機(jī)制[4]是進(jìn)一步降低系統(tǒng)功耗的解決方法，由于無(wú)環(huán)境振動(dòng)異常信息時(shí)，系統(tǒng)將處于長(zhǎng)時(shí)間超低功耗休眠狀態(tài)，具有壽命長(zhǎng)的特點(diǎn)。將壓電振動(dòng)能量采集器與“事件驅(qū)動(dòng)”傳感機(jī)制相結(jié)合，構(gòu)建無(wú)源“事件驅(qū)動(dòng)”模塊，這將顯著提高無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)的工作效率。

Khalifa S等[5]將壓電振動(dòng)能量采集器作為傳感器來(lái)識(shí)別人的日常行為，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)K近鄰法識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)80%。D. Ma等[6]使用壓電能量采集器進(jìn)行步態(tài)識(shí)別，通過(guò)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)進(jìn)一步提高識(shí)別性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明召回率最高可達(dá)98.94%。目前壓電振動(dòng)能量采集器的傳感應(yīng)用主要集中在人體行為識(shí)別及交通方式識(shí)別等，對(duì)于許多重要目標(biāo)(如石油管線、野外防護(hù)圍欄等)供電較難場(chǎng)合的安全監(jiān)測(cè)，智能化獲取具有破壞行為的振動(dòng)意義重大[7]，而壓電振動(dòng)能量采集器卻非常契合，此類振動(dòng)監(jiān)測(cè)應(yīng)用報(bào)道較少。

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種具有“事件驅(qū)動(dòng)”傳感機(jī)制、感知環(huán)境信息、無(wú)線通信的智能傳感節(jié)點(diǎn)。通過(guò)壓電振動(dòng)能量采集器獲取環(huán)境振動(dòng)信息，利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(1D-CNN)實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信息的智能化處理，達(dá)到對(duì)環(huán)境振動(dòng)事件信息感知的目的，節(jié)點(diǎn)具有無(wú)線通信功能，可構(gòu)建無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，形成遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測(cè)。

1 壓電振動(dòng)能量采集器

結(jié)合“事件驅(qū)動(dòng)”傳感機(jī)制，能量采集器采用兩級(jí)振子結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了上變頻特性，提升了電能轉(zhuǎn)化效率，并具有振動(dòng)閾值觸發(fā)的功能，其結(jié)構(gòu)如圖1(a)所示。能量采集器由感應(yīng)振子和發(fā)電振子組成，兩級(jí)振子上均裝有永磁鐵，磁化方向平行同向，以構(gòu)成雙穩(wěn)態(tài)[8]。在感應(yīng)振子的反面安置質(zhì)量塊以降低諧振頻率，以便耦合頻率較低的環(huán)境振動(dòng)。發(fā)電振子上粘合片狀壓電陶瓷(PZT)薄膜通過(guò)壓電效應(yīng)將機(jī)械振動(dòng)能轉(zhuǎn)換為電能，并通過(guò)輸出電壓信號(hào)傳遞環(huán)境振動(dòng)信息。

圖1 壓電振動(dòng)能量采集器

設(shè)計(jì)的能量采集器PZT材料所受應(yīng)力方向與電場(chǎng)方向垂直，壓電材料工作于d31模式，此時(shí)壓電本構(gòu)方程可改寫(xiě)為

(1)

(2)

壓電材料兩端電極產(chǎn)生的電荷為

(3)

式中：A、Δ為壓電極化層面積、厚度；b、h為懸臂梁寬度、厚度;L為壓電材料長(zhǎng)度；l0、l1為壓電材料在懸臂梁的位置坐標(biāo)。

假設(shè)懸臂梁的振動(dòng)頻率為ω，則電流I與電荷Q的關(guān)系為I=ωQ，接入電阻值為R的負(fù)載時(shí)，其兩端電壓為

(4)

圖1(c)為器件工作過(guò)程。環(huán)境振動(dòng)強(qiáng)度低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，感應(yīng)振子無(wú)法越過(guò)雙穩(wěn)態(tài)勢(shì)壘，兩級(jí)振子都在各自的平衡位置附近做微小振動(dòng)，能量采集器未觸發(fā)，輸出電壓較微弱；環(huán)境振動(dòng)強(qiáng)度達(dá)到或超過(guò)閾值時(shí)，感應(yīng)振子能獲得足夠的能量使其越過(guò)勢(shì)壘，在兩個(gè)穩(wěn)態(tài)間來(lái)回運(yùn)動(dòng)，驅(qū)動(dòng)發(fā)電振子在其自身諧振頻率下振動(dòng)，此時(shí)能量采集器觸發(fā)、輸出電壓顯著增大。

測(cè)試壓電振動(dòng)能量采集器的振動(dòng)閾值觸發(fā)特性，在實(shí)驗(yàn)中采用信號(hào)發(fā)生器(KEYSIGHT-33500B)設(shè)置激勵(lì)為40 Hz的正弦振動(dòng)，通過(guò)功率放大器(YE5872A)驅(qū)動(dòng)激振臺(tái)(JZK-10)產(chǎn)生振動(dòng)激勵(lì)，激振臺(tái)裝有夾具，用于安裝壓電振動(dòng)能量采集器和加速度計(jì)(ADXL-345)。示波器(Agilent-DSO-X-2024A)同步顯示能量采集器輸出電壓信號(hào)。振動(dòng)加速度幅度從0開(kāi)始,并以0.2g(g= 9.8 m/s2)的步長(zhǎng)增加。壓電振動(dòng)能量采集器測(cè)試結(jié)果如圖2所示。當(dāng)振動(dòng)加速度<2.6g時(shí)，其輸出電壓為±1 V；當(dāng)振動(dòng)加速度≥2.6g時(shí)，壓電振動(dòng)能量采集器輸出電壓可達(dá)±3.5 V。這表明壓電振動(dòng)能量采集器具有振動(dòng)閾值觸發(fā)的功能。

壓電振動(dòng)能量采集器應(yīng)用于振動(dòng)信息感知時(shí)，其本身可充當(dāng)“事件驅(qū)動(dòng)”傳感器。通過(guò)檢測(cè)能量采集器的輸出電壓判斷“破壞事件”是否發(fā)生，便可進(jìn)一步對(duì)“破壞事件”加以處理、分析,且PEH輸出電壓信號(hào)與外界環(huán)境振動(dòng)具有較強(qiáng)相關(guān)性。因此，壓電振動(dòng)能量采集器可用于環(huán)境的振動(dòng)狀態(tài)識(shí)別。

2 智能感知無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)

2.1 硬件設(shè)計(jì)

基于上述壓電振動(dòng)能量采集器，將識(shí)別圍欄等防護(hù)設(shè)備上具有破壞行為的振動(dòng)類型作為應(yīng)用，設(shè)計(jì)智能感知無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)。對(duì)于圍欄等防護(hù)設(shè)備，典型的破壞方式為手搖晃和錘子敲擊破壞[9]，結(jié)合“事件驅(qū)動(dòng)”傳感機(jī)制，智能感知無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)主要感知4類事件,即風(fēng)吹雨打等自然界引起的正常微弱振動(dòng)類型(沒(méi)有破壞行為)、人為搖晃引起的振動(dòng)類型、硬物錘子等敲擊破壞引起的振動(dòng)類型及燃燒破壞行為。

本文設(shè)計(jì)的智能感知無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)框圖如圖3(a)所示，由2只壓電振動(dòng)能量采集器、A/D轉(zhuǎn)換模塊、能量收集管理模塊、微控制器(MCU)、無(wú)線通信模塊和電源模塊組成。其中A/D轉(zhuǎn)換芯片采用TI公司的ADS1015，微處理器采用ST公司的STM32F103ZEH6，溫度傳感器采用Sensirion公司提供的SHT30，能量收集管理芯片采用實(shí)驗(yàn)室自研芯片XC003，其不僅具備無(wú)源電壓監(jiān)測(cè)的功能，還能實(shí)現(xiàn)能量收集與管理[10]。無(wú)線通信模塊采用實(shí)驗(yàn)室自研芯片XC001，其具有802.15.4/6雙協(xié)議通信結(jié)構(gòu)，并將數(shù)字基帶與射頻相結(jié)合構(gòu)成一體化無(wú)線通信芯片。智能感知無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)實(shí)物如圖3(b)所示。其中壓電振動(dòng)能量采集器2與能量收集管理芯片XC003構(gòu)成無(wú)源“事件驅(qū)動(dòng)”模塊，壓電振動(dòng)能量采集器1作為感知環(huán)境振動(dòng)的傳感器。

圖3 智能感知無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)框圖及實(shí)物

2.2 工作過(guò)程

圖4為節(jié)點(diǎn)工作流程圖。首先，初始化后進(jìn)入睡眠模式，當(dāng)圍欄等防護(hù)設(shè)備出現(xiàn)異常振動(dòng)狀況時(shí)，壓電振動(dòng)能量采集器2將檢測(cè)環(huán)境振動(dòng)并轉(zhuǎn)換為電能，能量收集管理芯片XC003內(nèi)部的相關(guān)無(wú)源電壓監(jiān)測(cè)電路將工作(設(shè)定閾值電壓VPEH=2 V)產(chǎn)生Flag信號(hào)以喚醒系統(tǒng)進(jìn)行后續(xù)工作，由此實(shí)現(xiàn)“事件驅(qū)動(dòng)”傳感機(jī)制。同時(shí)將收集的能量?jī)?chǔ)存在儲(chǔ)能電容中，控制電路檢測(cè)儲(chǔ)能電容上能量的累積，達(dá)到一定閾值時(shí)，打開(kāi)內(nèi)置LDO并驅(qū)動(dòng)點(diǎn)亮LED燈，無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)報(bào)警。

圖4 系統(tǒng)工作流程圖

通過(guò)MCU設(shè)計(jì)的控制程序，F(xiàn)lag信號(hào)來(lái)到時(shí)，調(diào)度A/D轉(zhuǎn)換電路采集振動(dòng)能量采集器1的交流電壓信號(hào)，隨之進(jìn)行在MCU中部署的1D-CNN模型預(yù)測(cè)，將振動(dòng)預(yù)測(cè)結(jié)果及相關(guān)環(huán)境信息通過(guò)數(shù)字基帶通信與射頻模塊發(fā)送到解調(diào)接收端，實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境中振動(dòng)信息感知與報(bào)警功能，射頻模塊工作后，系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)入睡眠模式以降低功耗。該系統(tǒng)還具有環(huán)境溫度感知功能，在無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到環(huán)境溫度異常(設(shè)定溫度閾值為60 ℃)，同樣驅(qū)動(dòng)射頻模塊工作，將燃燒破壞事件發(fā)送到接收終端，然后系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)入睡眠模式。如此設(shè)計(jì)，若無(wú)上述4類感知事件發(fā)生，系統(tǒng)將長(zhǎng)時(shí)間處于超低功耗休眠狀態(tài)，從而延長(zhǎng)系統(tǒng)的工作壽命。

3 基于1D-CNN模型的振動(dòng)模式識(shí)別方法

通過(guò)智能無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)采集程序獲取搖晃和敲擊兩種振動(dòng)模式下PEH的輸出電壓信號(hào)數(shù)據(jù)集并構(gòu)造樣本。樣本構(gòu)造設(shè)計(jì)為：A/D轉(zhuǎn)換電路采集到第一個(gè)電壓≥2 V時(shí)，則將包含此點(diǎn)及后續(xù)共1 000個(gè)離散電壓值作為一個(gè)數(shù)據(jù)樣本，樣本構(gòu)造過(guò)程如圖5(a)所示。搖晃和敲擊兩種振動(dòng)模式分別構(gòu)造900個(gè)樣本，共1 800個(gè)數(shù)據(jù)樣本。

圖5 樣本構(gòu)造過(guò)程及多尺度

壓電振動(dòng)能量采集器輸出電壓信號(hào)為一維信號(hào)，H.Wu等[11]指出1D-CNN適用于時(shí)間序列分類，故本文以1D-CNN為基礎(chǔ)進(jìn)行改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)振動(dòng)模式識(shí)別。Chen W等[12]與Xiang LI等[13]指出，時(shí)間序列在不同的時(shí)間尺度上具有不同的特征表示。如圖5(b)所示，由于壓電振動(dòng)能量采集器采用二級(jí)諧振結(jié)構(gòu)，其輸出電壓信號(hào)含有不同時(shí)間尺度的特征，故有必要設(shè)計(jì)多個(gè)尺度的卷積核從序列中分別提取特征。

1D-CNN模型最終需要部署在微控制器上，其模型結(jié)構(gòu)不宜復(fù)雜，計(jì)算量不宜過(guò)大，最終模型結(jié)構(gòu)如圖6所示。輸入序列為1 000個(gè)數(shù)據(jù)的一維向量，模型輸入層采用局部均值池化，可降低數(shù)據(jù)維度并同時(shí)濾除環(huán)境隨機(jī)噪聲。卷積層C1通過(guò)長(zhǎng)短兩種尺度的卷積核同時(shí)提取序列多尺度特征，繼而將提取到的長(zhǎng)、短期特征進(jìn)行特征融合。卷積層C2再進(jìn)行卷積操作，以提取更深層次的特征。然后最大池化層極大地降低了數(shù)據(jù)維度，同時(shí)采用隨機(jī)丟棄概率(Dropout)技術(shù)防止網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合。全連接層構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輸出空間，最后通過(guò)Softmax分類器實(shí)現(xiàn)分類。

圖6 1D-CNN模型結(jié)構(gòu)圖

構(gòu)建1D-CNN模型后進(jìn)行算法模型驗(yàn)證。模型訓(xùn)練的損失函數(shù)為交叉熵函數(shù)，優(yōu)化算法為Adam，初始學(xué)習(xí)率設(shè)為0.000 1。模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)為振動(dòng)事件識(shí)別準(zhǔn)確率。為了防止網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合，訓(xùn)練時(shí)Dropout的概率設(shè)為0.8。模型優(yōu)化后，均值池化窗口為5，長(zhǎng)短卷積核寬度為(10，2)，兩卷積層的過(guò)濾器數(shù)量為(8，16)，算法性能達(dá)到最好。

將構(gòu)建的1D-CNN與機(jī)器學(xué)習(xí)算法邏輯回歸(LR)、K近鄰法(KNN)、支持向量機(jī)(SVM)算法進(jìn)行對(duì)比,如表1所示。由表可知，3種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類準(zhǔn)確率差別較小，當(dāng)選用線性核函數(shù)、C=2.3(C為SVM的懲罰系數(shù),即對(duì)誤差的寬容度)的參數(shù)設(shè)置時(shí)，SVM算法分類準(zhǔn)確率最高可達(dá)82.9%，而1D-CNN模型識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)95.7%。

表1 不同算法準(zhǔn)確率比較

4 測(cè)試實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

為了驗(yàn)證該節(jié)點(diǎn)的相關(guān)功能，測(cè)試實(shí)驗(yàn)選擇在空曠且具有可模擬事件狀態(tài)的環(huán)境下進(jìn)行?；趬弘娬駝?dòng)能量采集器的智能無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)測(cè)試方案如圖7所示。該節(jié)點(diǎn)被設(shè)計(jì)的專用夾具固定在體育場(chǎng)防護(hù)圍欄上以模擬其應(yīng)用場(chǎng)景，解調(diào)接收端由高增益接收天線、USRP N210 硬件平臺(tái)、構(gòu)建GUN Radio軟件無(wú)線電平臺(tái)的PC、UPS不間斷電源(Santak-C2KVA)構(gòu)成。

圖7 測(cè)試系統(tǒng)設(shè)置

測(cè)試通信傳輸距離大于100 m，設(shè)置多種環(huán)境破壞事件進(jìn)行試驗(yàn)。用錘子敲擊圍欄、人手搖動(dòng)圍欄，分別為傳感節(jié)點(diǎn)提供“環(huán)境振動(dòng)事件”激勵(lì)，熱風(fēng)槍則模擬“燃燒破壞事件”。每種事件類型測(cè)試都需要重復(fù)300次。每次“燃燒破壞事件”測(cè)試前，系統(tǒng)溫度應(yīng)降至室溫水平。

測(cè)試行為及接收人機(jī)交互界面、可視化界面 (GUI)結(jié)果如圖8所示，對(duì)于3種破壞事件均能穩(wěn)定報(bào)警。表2為智能感知無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)實(shí)際測(cè)試結(jié)果。由表可知，測(cè)試了3種“破壞事件”，其重構(gòu)精度約為99%，這表明所提出的智能感知無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)適用于無(wú)線監(jiān)控應(yīng)用場(chǎng)合。

圖8 系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果

表2 智能感知無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)實(shí)際測(cè)試結(jié)果

5 結(jié)束語(yǔ)

本文基于壓電振動(dòng)能量采集器設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種智能感知無(wú)線監(jiān)測(cè)傳感節(jié)點(diǎn)，可滿足野外無(wú)線安全監(jiān)測(cè)的需求。結(jié)合“事件驅(qū)動(dòng)”傳感機(jī)制，系統(tǒng)將長(zhǎng)時(shí)間處于極低功耗的待機(jī)狀態(tài)，最大程度地降低監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的功耗。當(dāng)振動(dòng)事件發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)進(jìn)入工作狀態(tài)實(shí)時(shí)獲取環(huán)境振動(dòng)信息，實(shí)現(xiàn)了高精度的環(huán)境振動(dòng)模式識(shí)別，提出利用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1D-CNN)模型處理壓電振動(dòng)能量采集器獲取的環(huán)境振動(dòng)信息，模型識(shí)別率達(dá)95.7%。測(cè)試結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的智能感知無(wú)線監(jiān)測(cè)傳感節(jié)點(diǎn)在能量采集器觸發(fā)后1.2 s內(nèi)可獲取環(huán)境振動(dòng)模式，3種不同事件下實(shí)際識(shí)別準(zhǔn)確率大于99%。驗(yàn)證了無(wú)線通信功能，在大于100 m的測(cè)試距離檢測(cè)環(huán)境振動(dòng)事件發(fā)生，5 s內(nèi)報(bào)警；燃燒事件發(fā)生，3.7 s內(nèi)報(bào)警。此智能感知無(wú)線監(jiān)測(cè)傳感節(jié)點(diǎn)在圍欄監(jiān)控等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。