摘 要：針對現(xiàn)存氣體泄漏檢測儀效率低、無法定位泄漏源等問題，提出了基于STM32的雙車聯(lián)動周期巡檢方案，同時利用多傳感器融合的方法，成功實現(xiàn)了對泄漏源位置的精準定位。方案采用了模塊化設計思想和電子積木的概念，綜合了便攜式、固定式和區(qū)域檢測系統(tǒng)3種方案的優(yōu)點。實驗證明，該周期巡檢方案和泄漏源定位技術切實可行，不僅定位精度高、通信響應及時，還具備出色的可維護性和可升級性，并且系統(tǒng)各個模塊具有可替換性，使得其擁有更廣泛的實用性和普及性。

關鍵詞：氣體泄漏；STM32；雙車聯(lián)動；周期巡檢；多傳感器融合；泄漏源定位

中圖分類號：TP23 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）01-00-05

0 引 言

隨著世界經濟的迅速發(fā)展，工業(yè)氣體能源的使用率在逐年提高，但同時也存在著重大的安全隱患。在工業(yè)生產過程中，因報警系統(tǒng)響應滯后、工作人員操作失誤等均會造成氣體體積分數超過預警值或泄漏源發(fā)現(xiàn)不及時而引發(fā)事故，該類事故會對人身安全、社會經濟以及生態(tài)環(huán)境造成不可挽回的重大損失。如2022年6月，約旦亞喀巴港口發(fā)生的有毒氣體泄漏事故造成了14人死亡，256人受傷[1]；2023年1月，遼寧省盤錦浩業(yè)化工有限公司發(fā)生的氣體泄漏事故造成13人死亡，35人受傷。傳統(tǒng)的氣體泄漏檢測儀存在著諸多局限性，如便攜式氣體泄漏檢測儀精度低、依賴人工且檢測效率低；固定式設備雖能提供較為穩(wěn)定精準的數據，但受固定位置和檢測范圍的限制，難以應對快速變化的泄漏情況；區(qū)域監(jiān)測系統(tǒng)雖在覆蓋范圍上具有優(yōu)勢，但其復雜性和高成本問題也不可忽視。另外，以上幾種方式均無定位泄漏源的功能，在發(fā)生氣體泄漏時需要現(xiàn)場工人逐區(qū)核查定位泄漏源。

為此，文中提出了基于STM32的雙車聯(lián)動周期巡檢方案，同時結合了多傳感器融合的泄漏源定位技術。該方案不僅具備泄漏源定位功能，還擁有巡檢自動化、覆蓋范圍廣、響應速度快、定位精度高等諸多優(yōu)勢，能較為全面地彌補現(xiàn)有儀器的缺陷，為工業(yè)生產提供更安全可靠的檢測方式。

1 總體設計

1.1 系統(tǒng)框架設計

本系統(tǒng)主要由上位機、基站、小車A和小車B這4部分組成。在第一周期內，小車A負責巡檢，并將氣體體積分數數據通過藍牙模塊持續(xù)發(fā)送給上位機，由上位機對數據和基站接收到的小車A的坐標點進行處理。根據預先設定好的標準體積分數，提取出異常體積分數的值及其對應的坐標點，進行路徑規(guī)劃，并將路徑和疑似泄漏點的坐標點發(fā)送給小車B。小車B通過規(guī)劃好的路徑到達疑似泄漏點進行氣體體積分數檢測和泄漏判斷，若氣體體積分數超標則會進行泄漏源定位，若未超標則繼續(xù)檢測下一疑似泄漏點，直至完成本周期內所有疑似泄漏點的檢測。同時在小車B運行的整個流程中，小車B的坐標值將會被實時發(fā)送給上位機。在往后的周期里，上位機將根據小車A實時傳輸的氣體體積分數值和坐標點，對小車B的運行路徑進行動態(tài)規(guī)劃和調整，雙車聯(lián)動重復循環(huán)檢測、判斷與定位。

設計中，為了提高設備的性價比，采用模塊化設計的方案，通過應用多傳感器且引入電子積木概念完成系統(tǒng)的搭建[2]。硬件模塊的選擇上優(yōu)先考慮氣體體積分數檢測和泄漏源定位功能。在氣體體積分數檢測方面，考慮到電化學式氣體傳感器檢測范圍大但精度較低，而熱成像檢測范圍小但精度和可視化程度高，故設計中選擇讓小車A搭載電化學式氣體傳感器、小車B搭載OpenMV的方式來完成工廠的巡檢。同時OpenMV和TOF測距模塊還具備避障能力，使巡檢效率更高。在泄漏源定位方面，采用UWB空間定位模塊、OpenMV等多傳感器融合運用的方式來完成泄漏源的定位，達到快速精準的定位效果。該系統(tǒng)的總體設計框架如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體設計框架

1.2 系統(tǒng)流程設計

1.2.1 系統(tǒng)事故分析方法

設計中采用事故樹分析法分析工廠氣體泄漏原因，事故樹分析法是一種演繹推理的方法，簡稱FTA。該方法把系統(tǒng)可能發(fā)生的某種事故與致使事故發(fā)生的各種因素之間的邏輯關系用樹形圖的形式表示；然后對事故樹進行定性分析與定量計算，找出事故發(fā)生的主要影響因素，為制定相應的安全措施提供指導[3]。該系統(tǒng)的事故樹分析示意圖如圖2所示，圖中列舉了氣體工廠事故的常見原因。

圖2 事故樹分析示意圖

事故的結構函數如下：

A=B*C*D=（B1+B2）*C*（D1+D2+D3+D4+D5）" " " " " "（1）

由式（1）得出該事故樹的最小割集如下：

{B1， C， D1}， {B1， C， D2}， {B1， C， D3}， {B1， C， D4}" " " " " （2）

{B2， C， D1}， {B2， C， D2}， {B2， C， D3}， {B2， C， D4}

將事故樹轉為成功樹，其最小割集為：

K1={B1， C， D1， D2， D3， D4， D5}" " " " " " " " " （3）

K2={B2， C， D1， D2， D3， D4， D5}

由于點火源的成因復雜、助燃劑的成分復雜且難以檢測，故消除火災或燃爆隱患的最優(yōu)方法是在可燃物逸出到達濃度極限前發(fā)現(xiàn)泄漏點。

1.2.2 系統(tǒng)運作流程搭建與分析

根據設計方案，系統(tǒng)的工作流程如圖3所示，小車A負責一級巡檢和數據反饋，小車B負責二級巡檢和泄漏源定位，上位機負責路徑規(guī)劃和數據傳輸。其中，小車A、B上搭載標簽，用于反饋車輛位置以及路徑信息。

（1）系統(tǒng)準備階段

系統(tǒng)準備階段的流程搭建如圖4所示，具體步驟如下：

（a）搭建上位機，部署基站，構建工廠內的空間坐標系。

（b）設立小車A、小車B標簽。

（c）調用小車A，沿道路中線行駛，遍歷所有需要檢測的路徑，建立基礎地圖。

（d）根據各路段的路寬、路面情況等環(huán)境因素設立各路段交通阻抗系數，再利用各點之間的距離加權計算路阻函數（以行駛時間表示），并以此數據計算遍歷最短路徑。

（e）將小車A遍歷點的環(huán)境信息反饋到已經構建的工廠空間坐標系中，得到工廠的各路段路阻系數并生成地圖數據。

（f）將地圖數據儲存到上位機，作為測量標注泄漏點的基礎數據，構建路網并規(guī)劃A車的巡檢路徑。

做好前期流程搭建、路徑計算及基礎數據采集后，再根據氣體數據是否正常進行不同流程的處理。

（2）氣體數據正常時的系統(tǒng)工作步驟

（a）小車A依據上位機的巡檢路徑對空間內氣體體積分數數據進行巡檢評估。

（b）小車A測得所有點位數據均在正常范圍內，反饋巡檢數據到上位機的設備運行日志中。

（3）氣體數據異常時的系統(tǒng)工作步驟

（a）小車A依據上位機的巡檢路徑對空間內的氣體體積分數數據進行持續(xù)檢測。

（b）小車A測得氣體體積分數數據異常時，記錄氣體體積分數的點位以及后期所有疑似泄漏點的位置信息，實時反饋所有點位的數據到上位機。

（c）上位機對反饋的巡檢結果進行處理，找出疑似泄漏點，根據疑似泄漏點的位置規(guī)劃出小車B的路徑。

（d）小車B根據上位機提供的最短路徑，快速前往疑似泄漏點，排查該點是否存在泄漏。

（e）如果發(fā)生泄漏，則反饋泄漏點位置信息到上位機的監(jiān)測警報裝置，發(fā)出警報；如果未發(fā)生泄漏，則小車B繼續(xù)根據上位機提供的最短路徑前往下一疑似泄漏點排查，同時反饋該疑似泄漏點的坐標值至上位機的設備運行日志中。

2 技術創(chuàng)新與方法改進

2.1 系統(tǒng)通信

本系統(tǒng)主要通過藍牙模塊和DW1000模塊進行通信，在三維空間坐標中采用基站0、1、2、3共4個基站進行定位。小車A和小車B對應配備標簽A和標簽B，用于通信反饋。其中，通過基站1、2、3收集到的數據用于三維空間坐標系的搭建；基站0通過DW1000模塊接收標簽A和標簽B返回的三維空間坐標（x， y， z），并通過串行端口USART1將小車A的坐標值反饋給上位機。上位機規(guī)劃路徑后，將小車B

的最短路徑和疑似泄漏點反饋給基站0，再由基站0通過USART3連接的藍牙模塊發(fā)送給小車B。UWB的通信原理圖如圖5所示。

在小車A巡檢過程中，標簽A經過超寬帶TDOA算法[4]，將得出的小車A的三維空間坐標點（x1， y1， z1）通過DW1000模塊發(fā)送給基站0，同時通過USART1發(fā)送給小車A。若氣體體積分數超過預先設定好的標準值，小車A將接收到的坐標點（x1， y1， z1）與氣體體積分數數據通過USART3連接的藍牙模塊反饋給基站0，由基站0將數據反饋給上位機，進行小車B的路徑規(guī)劃。

在整個運行周期內，標簽B經過超寬帶TDOA算法，將得出的小車B的三維空間坐標（x2， y2， z2），通過DW1000模塊發(fā)送給基站0，并同時由串行端口USART1發(fā)送給小車B。小車B通過USART3連接的藍牙模塊[5]，接收由基站0發(fā)送的路徑和疑似泄漏點坐標；接著根據接收到的路徑，對疑似泄漏點逐個進行泄漏源檢測。若小車B通過數據對比判斷出氣體發(fā)生泄漏，則進行泄漏源定位。當小車B定位到泄漏源的位置時，將進行坐標計算并通過藍牙模塊反饋給基站0，由其發(fā)送給上位機。其中，在小車B的整個運行過程中，標簽B會實時將坐標值通過基站0發(fā)送給上位機。

系統(tǒng)巡檢的過程中，小車A和小車B使用串口進行通信，并通過延時消抖來解決系統(tǒng)誤差過大的問題。其中藍牙使用一主多從的模式，上位機的藍牙模塊為主機，小車A和小車B為從機。整個周期巡檢的過程中，上位機對獲取到的小車A的坐標值和氣體體積分數進行數據處理，同時進行路徑規(guī)劃，再將規(guī)劃完成的路徑以及疑似泄漏點的坐標發(fā)送給小車B，由小車B進行二級巡檢和泄漏源定位。此方案極大地縮短了小車A和小車B的運算時間，提高了小車的響應能力，同時避免了通信延遲所導致的決策延遲，提高了數據傳輸的效率和準確性，同時降低了功耗。

2.2 小車定位精度的提高

本系統(tǒng)通過TOF測距模塊與UWB模塊的融合來提高小車的定位精度[6]。其中TDOA算法的原理是通過多基站接收同一個標簽信號，并計算信號到達基站的時間差，結合連接上位機的通信基站0，在已知基站坐標的情況下算出距離差，最后再通過三角定位原理，將距離差和時間差通過三維多邊測量定位，得出小車的三維空間坐標點（x， y， z）。在本系統(tǒng)中，基站通過DW1000模塊獲取車輛標簽定位，運用TDOA算法獲取自身與基站間的距離，并通過坐標運算來計算出精確的位置信息，具體做法為：首先進行UWB定位系統(tǒng)框架的搭建[7]，其中包括UWB的基站和標簽，基站的位置是已知的，標簽則是需要定位的目標；接著在小車中添加TOF測距模塊，用于測量UWB信號的傳播時間，從而計算標簽到基站的距離；然后根據TOF測距模塊測量的距離信息，結合UWB的多點定位算法，通過三角測量、TDOA算法實現(xiàn)三維空間定位；最后將TOF測距模塊測量的距離信息與UWB系統(tǒng)的信息結合起來，通過循環(huán)迭代的算法，提高定位的精度。

循環(huán)迭代算法分為預測步驟和更新步驟。在預測步驟中，根據系統(tǒng)動態(tài)模型，使用先前的狀態(tài)估計來預測下一時刻的狀態(tài)估計，主要包括以下計算。

狀態(tài)預測：

_=F· （4）

式中： _為預測的狀態(tài)估計；F為狀態(tài)轉移矩陣。

協(xié)方差矩陣預測：

P_=F·P·FT+Q " " " " " " " （5）

式中：P_為預測的狀態(tài)協(xié)方差矩陣；Q為過程噪聲的協(xié)方差矩陣。

在更新步驟中，根據測量值和測量模型，使用預測的狀態(tài)估計來更新系統(tǒng)狀態(tài)的估計，這包括以下計算。

卡爾曼增益[8]計算：

K=P_·HT·（H·P_·HT·R）-1" （6）

式中：K為卡爾曼增益；H為測量模型矩陣；R為測量噪聲的協(xié)方差矩陣。

殘差計算：

y=z-H· _" （7）

式中：y為殘差；z為測量值。

狀態(tài)更新：

= _+ K ·y （8）

狀態(tài)預測：

P=（I-K·H）·P_ " " " " " " " （9）

式中：I為單位矩陣。

重復執(zhí)行預測步驟和更新步驟，以不斷更新系統(tǒng)狀態(tài)的估計。在每個時間步驟中，根據新的測量值和系統(tǒng)模型來迭代更新狀態(tài)估計。在循環(huán)迭代算法運算過程中應確保UWB系統(tǒng)中各個基站和標簽的時鐘是同步的，以減小時間測量誤差。

在此方案中加入TOF測距模塊進行實時測量，提高了UWB定位的速度和精度，使得其可在復雜的環(huán)境中得到可靠的定位結果。

2.3 泄漏源的定位

本系統(tǒng)通過OpenMV熱成像模塊[9]和泄漏源定位公式進行泄漏源的定位，當小車B根據規(guī)劃好的路徑到達指定疑似泄漏點時，緩慢移動承載著OpenMV的舵機云臺進行檢測，OpenMV熱成像模塊MLX90640檢測到泄漏源時STM32記錄舵機的脈沖數[10]并利用以下公式進行計算：

θ =舵機記錄的脈沖數量× " "（10）

由式（10）可得出此時OpenMV轉動的角度，同時將OpenMV通過多次測距所計算出的平均值反饋給STM32芯片，并通過上位機搭建的空間坐標系進行數據的標記[11]。

如圖6所示，坐標系為上位機自主搭建，其中O點為搭建的坐標系原點，A點為小車坐標，B點為泄漏源二維平面坐標，AC方向為車頭朝向，AB為小車A與泄漏源在二維平面上的直線距離。

" " " " " " " " （11）

式中：A（x1， y1）為小車坐標；B（x2， y2）為泄漏源二維平面坐標。

由式（11）可得B點的坐標為（x2， y1k（x1-x2））。接著可得泄漏源二維平面的計算公式為：

" （12）

式中：M=x1（x1+2ky1-k2x1）-AB2，x1、x2分別大于0且 x2 1 + y2 1 gt;

AB2。

由式（12）可得出二維平面上泄漏源的坐標B（x2， y2）。設小車攝像頭與具體泄漏源位置坐標的垂直距離為BE，即泄漏源三維空間上的具體泄漏位置坐標點為E（x2， y2， BE），則小車攝像頭與具體泄漏源位置坐標的直線距離為AE。參考角度計算公式（10）可以得出AB與AE的夾角γ的具體值，且小車A與泄漏源在二維平面上的直線距離AB已知，根據式（13）可得出BE的值，從而得到三維空間坐標（x2， y2， BE），最后將泄漏點反饋給上位機，并由上位機發(fā)出警報。

tanγ= " " " " " " " " " " （13）

3 數據采集訓練及泄漏源定位驗證

為了進一步驗證本文所提出的方法的實際效果，進行了模擬實驗分析。通過大規(guī)模的管道采樣并進行訓練，使系統(tǒng)具備識別管道的能力。將收集到的管道圖片放入Edgeimpulse中進行標注，在標注完成后通過設定卷積神經網絡模型進行多周期的模型訓練，如圖7所示。通過訓練，目前管道識別率已達到98.9%，系統(tǒng)能快速精準地識別出管道，經過訓練后的管道識別圖如圖8所示。

由于本文系統(tǒng)主要針對易燃易爆和有毒氣體，而該類氣體在實際操作中會給模擬實驗帶來不便。為了確保模擬實驗正常進行，利用一條放置于室外并且存在泄漏點的鐵質管道，進行氣體泄漏模擬實驗。在此模擬實驗中，如圖6所示，空間原點坐標為O（0， 0），小車空間坐標為A（2， 1），小車與泄漏源的距離AB=2，θ=45°，γ=60°。根據式（12）可以得出泄漏源坐標B（3， 2， 2" ）。圖9為泄漏源定位圖，可見目前本系統(tǒng)已具備泄漏源定位的能力。小車在一個周期內檢測出了所有疑似泄漏點，并在檢測完畢后將泄漏點狀態(tài)反饋到上位機，上位機發(fā)出警報，隨后進入下一周期的泄漏點檢測。

經過上述模擬實驗，證實了基于多傳感器融合的泄漏源巡檢定位系統(tǒng)對管道識別的可行性及泄漏源定位的準確性。

4 結 語

本文針對現(xiàn)有氣體泄漏檢測儀無法自主移動、依賴人工導致檢測效率低下等問題，通過采用基于STM32的雙車聯(lián)動周期巡檢方案以及基于多傳感器融合的泄漏源定位技術來彌補現(xiàn)有氣體泄漏檢測儀的缺陷。周期巡檢能確保檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性且后期能通過長期趨勢分析來預測泄漏位置。除此之外，系統(tǒng)具有的泄漏源定位功能也能提高工作人員的處理速度，減少人員傷亡、環(huán)境污染和經濟損失，通過多傳感器的融合技術提高了定位精度，從而減少了事故的發(fā)生率。同時，本文提出的系統(tǒng)成本相對于傳統(tǒng)氣體泄漏檢測儀也較有優(yōu)勢，國內目前缺乏對巡檢檢測小車的系統(tǒng)性研發(fā)，故具備較大的應用價值，該研發(fā)將會成為國外進口的高成本產品的高性價比替代品。

注：本文通訊作者為張敏。

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