天津天獅學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院 王小東 郝張紅 韓彬彬 馮鑫銳

泥石流通常發(fā)生于山地區(qū)域的山體洪水流[1]，我國幅員遼闊，地形復(fù)雜，山區(qū)約占全國總面積的2/3，廣大山區(qū)幾乎都具備泥石流形成的基本條件，從而造成山體滑坡等自然災(zāi)害，這不僅嚴(yán)重侵害國家財(cái)產(chǎn)安全，還直接威脅人民的生命安全[2,3]。泥石流的發(fā)生受自然環(huán)境影響較大，其形成影響因子為多方面[4-6]，但大多數(shù)原因均為持續(xù)性強(qiáng)降水。對于泥石流的治理應(yīng)以預(yù)防為主，積極主動(dòng)地做好泥石流災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警，是防災(zāi)減災(zāi)的重要手段[7]。

國內(nèi)不少學(xué)者對泥石流監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行了研究，劉書倫、吳德輝等人分別通過LoRa 物聯(lián)網(wǎng)、ZigBee 技術(shù)、WSN 技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對滑坡山洪泥石流的數(shù)據(jù)采集和遠(yuǎn)程監(jiān)測預(yù)警[8-10]。王軍基于Logistic 回歸模型，定量分析了引起泥石流的雨量評判指標(biāo)影響因子[11]，形成了一種能預(yù)測泥石流是否發(fā)生的災(zāi)害預(yù)警方法。但是現(xiàn)有對于泥石流災(zāi)害的監(jiān)測仍然存在著數(shù)據(jù)獲取困難、數(shù)據(jù)量不足以及實(shí)時(shí)性不高等問題[12,13]。

為了及早發(fā)現(xiàn)泥石流，做到早發(fā)現(xiàn)早預(yù)防，減少泥石流帶來的損害，本文設(shè)計(jì)了一套基于云平臺(tái)的泥石流災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，本系統(tǒng)包括下位機(jī)和上位機(jī)兩部分。下位機(jī)以STM32F103 微控制器為核心單元，主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集和傳輸；上位機(jī)采用OneNET 云平臺(tái)，用于實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)。一旦數(shù)據(jù)達(dá)到設(shè)定的臨界點(diǎn)，系統(tǒng)進(jìn)行報(bào)警提醒，實(shí)現(xiàn)了對泥石流災(zāi)害的遠(yuǎn)程監(jiān)測和預(yù)警。

1 總體方案設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)包括下位機(jī)(數(shù)據(jù)采集系統(tǒng))和上位機(jī)(云平臺(tái))兩部分，下位機(jī)以STM32 微控制器為核心單元，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、分析和處理，由位置信息采集模塊、坡體形變采集模塊、雨量檢測模塊、無線通信模塊、報(bào)警電路組成，可實(shí)現(xiàn)對降雨量、坡體形變、地理位置等數(shù)據(jù)的采集，并將數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)。上位機(jī)采用物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)，接收數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)發(fā)送的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并進(jìn)行顯示和報(bào)警，實(shí)現(xiàn)對泥石流災(zāi)害的遠(yuǎn)程監(jiān)管。系統(tǒng)設(shè)計(jì)框圖如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)框圖Fig.1 System design block diagram

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1 STM32 微控制器

STM32F103C8T6 是一款基于ARM Cortex-M3 內(nèi)核的32 位嵌入式微控制器，程序存儲(chǔ)器容量為64KB，工作電壓2V-3.6V 之間。該處理器通過總線矩陣和內(nèi)核實(shí)現(xiàn)通信。時(shí)鐘高達(dá)72MHz，支持硬件除法、TAG/SWD 多種調(diào)試方式、FLASH 和SRAM 內(nèi)存、上電復(fù)位以及掉電復(fù)位。內(nèi)置多個(gè)A/D 轉(zhuǎn)換器，方便實(shí)現(xiàn)對外圍檢測設(shè)備數(shù)據(jù)的讀取。

2.2 位置信息采集電路設(shè)計(jì)

GT-U12 是高性能的雙頻GNSS 定位模組，搭載華大北斗的HD8040X 芯片，該模組支持新一代北斗三號信號，同時(shí)支持全球所有民用導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)（包含BDS/GPS/GLONASS/Galileo/IRNSS/QZSS/SBAS）。U26-H84集成電源管理架構(gòu)，為GNSS 導(dǎo)航定位提供高精度、高靈敏度、低功耗的解決方案，能完成亞米級定位精度和多徑抗抑制技術(shù)，在城市峽谷等復(fù)雜城市環(huán)境中定位效果優(yōu)異，在環(huán)境惡劣的情況下，依舊能定位得相對精準(zhǔn)。該模塊與STM32 主控制器之間通過IIC 協(xié)議通信，其SCL 端與STM32 的PA6 腳相連，SDA 端與STM32 的PA7 腳相連。

2.3 坡體形變傳感器電路設(shè)計(jì)

RP-L 柔性薄膜壓敏傳感器是由綜合機(jī)械性能優(yōu)異的聚酯薄膜，高導(dǎo)電材料和納米級壓力敏感材料組成，頂層是柔性薄膜和復(fù)合在上面的壓敏層，底層是柔性薄膜和復(fù)合在上面的導(dǎo)電線路，兩者通過雙面膠貼合以及隔離感應(yīng)區(qū)域。當(dāng)感應(yīng)區(qū)受壓時(shí)，在底層彼此斷開的線路會(huì)通過頂層的壓敏層導(dǎo)通，端口的電阻輸出值隨著壓力變化，壓力越大電阻越小。該模塊激活時(shí)間小于0.01s，響應(yīng)時(shí)間小于10ms，耐久性100 萬次以上，使用壽命長。在本設(shè)計(jì)中，將該模塊的輸出端與STM32 的PA1 口相連。

2.4 雨量采集電路設(shè)計(jì)

降雨是誘發(fā)泥石流形成的主要原因[11]。在本系統(tǒng)中，采用雨滴傳感器對降雨量進(jìn)行模擬，該傳感器在對抗氧化、導(dǎo)電性及壽命方面具有優(yōu)越的性能，可用于各種天氣狀況的監(jiān)測，輸出端具有數(shù)字和模擬兩路信號可供選擇，在本系統(tǒng)中，采用模擬信號輸出，發(fā)送給STM32 進(jìn)行AD 轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)處理。

2.5 無線通信模塊設(shè)計(jì)

ESP8266 通信模塊是一款高性能的WiFi 通信模塊，具有體積小、功耗低等特點(diǎn)，同時(shí)支持STA、AP、STA+AP工作模式，其中串口速率最高可達(dá)4Mbps。支持標(biāo)準(zhǔn)的IEEE802 協(xié)議，內(nèi)置了TCP/IP 協(xié)議，具有非常豐富的內(nèi)設(shè)資源，可以方便快捷地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸功能。能夠通過AT 指令進(jìn)行相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)配置以及傳輸數(shù)據(jù)的封裝。ESP8266 的串口發(fā)送端和接收端分別與STM32 的PA10 口和PA9 口相連。

2.6 報(bào)警電路設(shè)計(jì)

報(bào)警電路采用有源蜂鳴器模塊，當(dāng)檢測到的數(shù)據(jù)值不在預(yù)設(shè)范圍時(shí)，STM32 主控制器發(fā)送控制信號，蜂鳴器進(jìn)行報(bào)警提醒。在本系統(tǒng)中，采用低電平觸發(fā)的有源蜂鳴器，該有源蜂鳴器模塊通過8550 三極管進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，當(dāng)IO 口輸出低電平時(shí)，8550 三極管導(dǎo)通，蜂鳴器鳴叫。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

本設(shè)計(jì)使用Keil5 進(jìn)行軟件開發(fā)，文中的各大功能模塊的程序編輯、調(diào)試等都在該軟件下進(jìn)行。

在整個(gè)系統(tǒng)的邏輯處理過程中，先要進(jìn)行各個(gè)檢測設(shè)備的初始化。在本設(shè)計(jì)中，主要用到GPIO、ADC、串口、DMA 傳輸、定時(shí)器等，待外設(shè)初始化完成后進(jìn)行WiFi 連網(wǎng)。本程序中，對每一項(xiàng)參數(shù)的初始化之后都必須等待模塊返回成功應(yīng)答，否則程序?qū)?huì)卡死在當(dāng)前指令。連接完成后，系統(tǒng)將進(jìn)入循環(huán)，以任務(wù)輪詢的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并將采集的數(shù)據(jù)與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，當(dāng)超過所設(shè)定的閾值時(shí)，蜂鳴器報(bào)警，同時(shí)將采集的數(shù)據(jù)和報(bào)警信息一起上傳至云平臺(tái)。具體的主程序流程圖如圖2 所示。

圖2 主程序流程圖Fig.2 Main program flowchart

4 系統(tǒng)測試結(jié)果

本系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對邊坡形變、降雨量、位置信息的采集，云平臺(tái)可以接收下位機(jī)發(fā)送的數(shù)據(jù)并顯示，結(jié)果如圖3 所示。其中JD:108，WD:34 表示位置信息，東經(jīng)：108°，北緯：34°，YL 表示降雨量，220 是實(shí)際采集值，單位為ml，XB 表示坡體形變信息，209 是坡體形變位移采集值，單位為mm，BJ 表示報(bào)警信息，當(dāng)前值為0 表示系統(tǒng)沒有報(bào)警。

圖3 云平臺(tái)顯示Fig.3 Cloud platform display

5 結(jié)語

本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)采集監(jiān)測點(diǎn)的坡體形變信號、降雨量、位置信息，并將信息上傳至OneNET 云平臺(tái)，當(dāng)采集的數(shù)據(jù)值超過設(shè)定的閾值時(shí)，系統(tǒng)能夠進(jìn)行報(bào)警提醒，實(shí)現(xiàn)了對泥石流的遠(yuǎn)程監(jiān)測和預(yù)警。在下一步工作中，將對數(shù)據(jù)融合處理進(jìn)行研究，以提高系統(tǒng)預(yù)測的準(zhǔn)確性。

引用

[1] 劉文科.基于ARM Cortex-M7的可視化泥石流次聲監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].北京:中國地質(zhì)大學(xué),2019.

[2] 崔文杰.基于次聲的泥石流監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與分析[D].青島:山東科技大學(xué),2017.

[3] 徐根祺,溫宗周,李麗敏,等.監(jiān)測預(yù)警技術(shù)在泥石流災(zāi)害中的應(yīng)用[J].有色金屬科學(xué)與工程,2021,12(02):97-104.

[4] 談云建.面向泥石流災(zāi)害的物聯(lián)網(wǎng)在線監(jiān)測預(yù)警平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].蘭州:蘭州大學(xué),2014.

[5] 尚東方,劉敦龍,韓雪,等.基于次聲監(jiān)測的泥石流實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化,2020(3):6-12+18.

[6] 王雨.基于大數(shù)據(jù)分析與挖掘的鐵路區(qū)域泥石流災(zāi)害預(yù)警模型研究[D].成都:電子科技大學(xué),2022.

[7] 姜圩.泥石流風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型及應(yīng)用研究[D].北京:中國地質(zhì)大學(xué),2019.

[8] 劉書倫,孫建國.基于LoRa物聯(lián)網(wǎng)的滑坡泥石流遠(yuǎn)程監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)研究[J].重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2022,24(4):42-45.

[9] 吳德輝.基于ZigBee技術(shù)的山洪泥石流災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D].南京:東南大學(xué),2015.

[10] 董曉俊.基于WSN的泥石流災(zāi)害預(yù)警數(shù)據(jù)采集與休眠機(jī)制設(shè)計(jì)[D].成都:電子科技大學(xué),2013.

[11] 王軍,李學(xué)峰.基于Logistic 回歸的泥石流災(zāi)害預(yù)警模型[J].廈門理工學(xué)院學(xué)報(bào),2018,26(3):73-77.

[12] 徐根祺,曹寧,任小文,等.基于STM32F103的泥石流災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].微處理機(jī),2021,42(5):57-60.

[13] 溫宗周,劉超,袁妮妮,等.基于STM32的泥石流監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程,2017,45(1):92-96+141.