基于WSN的天然气管道运行状态安全监测系统设计

2015-11-10 09:26程新根马朝华
物联网技术 2015年10期
关键词:安全监测无线传感器网络天然气

程新根 马朝华

摘 要:通过对天然气管道运行状态安全监测系统的优化设计,可保障西气东输管线网络的稳定可靠运行。文中提出了一种基于无线传感器网络(WSN)信息自适应感知的天然气管道运行状态安全监测系统的设计方法,以构建天然气管道安全运行状态监测数据采集系统。该系统可负责天然气管道安全运行状态信息的采集、处理和与上位机的通信。系统基于DSP信号处理芯片,在CCS 2.20开发平台下进行天然气管道安全运行状态监测的平台集成编译和接口连接,最后完成整个系统的硬件集成设计。实验结果表明,采用该系统设计方法,能准确实现对天然气管道运行状态的信息采集和状态分析,从而实现对天然气运输管道的安全监测和管理。

关键词:天然气;西气东输;管道;无线传感器网络;安全监测

中图分类号:TP271 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2015)10-00-03

0 引 言

“西气东输”工程是我国距离最长、口径最大的天然气管道网络工程,西气东输的天然气管道西起塔里木盆地的轮南,东至上海,东西横贯新疆、甘肃、宁夏等9个省市区,全长为4 200千米。西气东输管道投资的67%都在中西部地区,有效拉动了沿线地区的机械、电力、化工等工业的发展。由于西气东输的天然气管道组网复杂,工作环境恶劣,需要对管道网络的运行状态进行安全监测,保障西气东输管线网络的稳定可靠运行。研究西气东输天然气管道的运行状态安全监测系统设计方法具有重要意义。传统的天然气管道运行状态安全监测系统采用压力预警方法,结合FPGA逻辑控制,实现天然气管道的安全监测和预警,但在系统设计中,需要配备专门的压力信息采集卡,管道运行状态信息的自组织能力较差,应用性不好[1]。

针对上述问题,本文提出了一种基于无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)信息自适应感知的天然气管道运行状态安全监测系统设计方法。首先进行了系统的总体设计描述,设计天然气管道安全运行状态监测数据采集系统,负责天然气管道安全运行状态信息的信号采集、处理和与上位机通信,基于DSP信号处理芯片,在CCS 2.20开发平台下进行天然气管道安全运行状态监测的平台集成编译和接口连接,并进行能量收集电路设计,延长系统的寿命周期。最后通过仿真实验进行了性能测试,展示了本文设计系统的可靠性和优越性,从而得出有效结论。本文将对系统总体设计描述及功能模块分析与系统硬件电路设计与实现作出详细介绍。

1 系统总体设计描述及功能模块分析

1.1 系统总体设计框架

天然气管道运行状态安全监测系统主要是实现对天然气管道的野外运行状态进行监测,系统主要由分布在监测站的无线传感器WSN模块、核心控制处理器模块、数据无线收发模块和能量供给模块组成[2-4]。其中,天然气管道的压力传感器节点是天然气管道运行状态安全监测系统最基本的组成单元,它具有传感、信号处理和无线通信能力。由此得到本文设计的天然气管道运行状态安全监测系统的总体结构框图如图1所示。

图1 系统总体结构框图

图1中,传感器模块负责监控管道运行网络系统内的原始信息,并进行数据采集,被监控的管道运行状态信息决定了传感器的类型,比如压力传感器、振动传感器和故障信息采集传感器等,无线通信模块负责传感器之间的无线通信,并实现与上位机的数据交换。电源模块负责为整个节点提供能量,通过能量收集,保障系统的稳定运行[5]。

1.2 系统的功能模块设计

在天然气管道运行状态安全监测系统设计中,基于WSN信息自适应感知,进行功能模块设计,重点对系统供电功能模块的电路设计方案进行描述,针对本设计的天然气安全监测系统,考虑采用能量收集芯片LTC3105搭建微弱太阳能收集电路。LTC3105是一款高性能同步升压型DC/DC转换器,其启动电压低至250 mV,输入电压范围宽至0.2~5 V,输出电压范围为1.5~5.25 V,适用于高阻抗可替代能源的收集,如太阳能电池、温差电池和燃料电池等。LTC3105具有最大功率点控制MPPC功能,通过一个简单电阻即可设置最大功率点,极大地提高了光电能量的转换效率,特别适合于微能源领域。由此得到能量收集电路设计如图2所示,该单元可产生恒定的直流电压,可供节点负载工作,同时后续模块还能将多余的能量储存起来,实现无线传感WSN节点的连续供电。

上述电路设计的主要参数计算描述如下:

(1)升压转换器输出Vout。通过连接在引脚OUT和FB之间的电阻分压器,控制升压转换器的输出电压Vout,计算公式如下:

(1)

在本设计中,输出电压要求为4.1 V,R1取1 MΩ,R2取301 kΩ。

(2)最大功率点跟踪设置。最大功率点电压由MPPC引脚和GND之间的电阻阻值确定,计算公式如下:

VMPPC=10μA×R (2)

通过上述设计,能有效满足西气东输天然气管道野外运行状态安全监测的需求。

2 系统硬件电路设计与实现

天然气管道安全运行状态监测具有高效动态性及静态特性,系统主要包括了能耗监测的硬件模块和软件模块设计,本文设计的天然气管道安全运行状态监测模块的主要技术指标描述如下:FIR带通滤波动态范围为-30 dB~+40 dB,WSN节点信号采集接收信号的幅度采样率≥200 kHz ;安全运行状态监测的D/A分辨率为12位。

天然气管道运行状态安全监测的硬件模块设计通过串行通信转移到PC上得到WSN信息自适应感知的输出采样为:

(3)

其中,e(t)为WSN信息自适应感知误差分量,kp为数据采样周期,天然气管道运行状态安全监测电路主要是对写信号进行功率损耗测量处理,其构成主要有加法电路、计数电路。采用STM32F101xx芯片设计功耗监测的功率放大电路,在设计时,将STM32F101xx给予功率增益控制。从功率增益控制P-V管线可以看出,存在一个点M,对应的输出功率P最大,把这一点称为最大功率点,所对应的电流和电压分别为峰值电流Im和峰值电压Um。

基于ADP3339的线性稳压主频分离测距测量技术,在切断或者导通后继续使稳压模块与之前的滤波模块连接,从而实现对各个测量点上不同时间调整下的数据资料分别进行处理,提取各自的分离曲线,比较不同时间对主频测量信息的影响,将TRF7960的I/O_0~I/O_7作为并口输入输出端,得到天然气管道运行状态监测系统的功率放大模块设计如图3所示。

图3中,假设系统采样率至少200 kHz,系统第一级放大倍数的建立时间为23 ns(达到0.01%),系统的功耗小(仅为34 mW)。由于单晶硅电池片的实验室转换效率只有20%左右,为了提高系统的功率转换效率,可使用最大功率追踪MPPT方法,基于WSN信息自适应感知,使电池片的输出功率最大。天然气管道运行状态安全监测的阻抗能等效成并联回路,此时负载仅为G。设计PCI接口,在EPM7128AETI100上连入各芯片的读写信号,由于运行状态监测节点使用单晶硅单片,WSN能量采集开路电压Uoc与电池片面积无关,约为0.6 V,峰值电压约为0.45~0.5 V,短路电流和功率则与电池片面积成正比。可以通过将太阳能电池片串并联的方式,以满足系统设计电压和电流的要求。综上分析,得到本文设计的天然气管道安全运行状态监测系统的硬件集成电路如图4所示。

3 系统实验与结果分析

为了测试本文设计的系统在实现天然气运行状态数据采集和监测的性能,进行仿真实验。实验中,假设CC2530芯片的工作电压范围为2~3.6 V,传感器DS18B20工作电压范围为3~5 V,而锂电池的供电电压范围为3.7~4.2 V,在天然气管道运行状态监测中需要进行DC-DC转换。本设计中选用LTC3537DC/DC转换器,可提供1.5~5.25 V的稳定电压。天然气管道运行状态安全监测系统的输出压电电压E=vl×B,管道气体压力采集仪的输出转矩为15 N·m,天然气管道运行状态安全监测控制模块的宿主机安装了Windows 7系统,模拟100个安全监测的请求任务。基于上述仿真环境和参数设定,进行天然气运行状态数据采集,WSN采用水听器进行分布式组网布阵,得到水听器接收到的管道安全运行状态信号采集结果如图5所示。

从图5可见,采用本文设计的监测系统能准确实现对天然气管道运行状态的信号采集,天然气管道压力波动的幅度为28 kPa,数据监测的准确度为98.13%,数据监测结果准确。以此为数据输入,进行安全运行状态分析,实现对天然气管道运行状态的实时评估和监测预警。

图5 WSN节点对天然气管道运行状态的信号采集结果

4 结 语

对天然气管道运行状态安全监测系统进行优化设计,保障西气东输管线网络的稳定可靠运行。本文提出一种基于无线传感器网络信息自适应感知的天然气管道运行状态安全监测系统设计方法。设计天然气管道安全运行状态监测数据采集系统,进行系统的硬件电路集成设计。系统仿真实验结果表明,采用本文优化系统设计,能准确实现对天然气管道运行状态的信号和数据的自适应采集和特征分析,从而实现对天然气管道的安全监测和管理。

参考文献

[1]李春龙,刘莹.一种高斯色噪声混响背景的宽带信号检测算法[J].科学技术与工程,2011,11(3): 480-483.

[2]齐昕, 周晓敏, 马祥华, 等. 感应电机预测控制改进算法[J]. 电机与控制学报, 2013, 17(3): 62-69.

[3]曹玉丽,史仪凯,袁小庆,等.自平衡机器人变论域模糊PID控制研究[J].计算机仿真,2013,30(2): 347-350.

[4]温阳东, 宋阳, 王颖鑫, 等.基于模糊神经网络的电力变压器故障诊断[J].计算机测量与控制,2013, 21(1): 39-41.

[5]高志春,陈冠玮,胡光波,等.倾斜因子K均值优化数据聚类及故障诊断研究[J].计算机与数字工程,2014,42(1): 14-18.

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