基于DSP和无线传输技术的危化品实时监测系统

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1引言
       
        随着工业的发展，易燃、易爆、有毒气体及液体的种类和应用范围都得到了增加。在化工、石油、染料以及其他行业中就有许多有害物质，如液化石油气、氨、氯、硫化氢、二氧化硫及酒精等，如果在生产或运输过程中由于操作失误或其他原因，致使这些危险性物质泄漏出来，由于气体本身存在的扩散性，发生泄漏后，在外部风力和内部浓度梯度的作用下，气体会沿地表扩散，在事故现场形成燃烧爆炸或毒害危险区。为了增强运输安全性，同内外对危险化学品运输车辆实行监管，主要针对车辆行驶状态的监测。在圈外也有针对危险化学品运输的基于GIS平台的危险性评估研究，以此作为运输路径的选择依据。目前，国内中集集团应用的基于MEMS传感器的集装箱监测系统很好地监测了运输过程中气体浓度和温湿度、罐内危险化学品的压力和液位、罐体的空间姿态和加速度以及阀件腔腔体的开合状态等信息。为了进一步提高气体浓度监测的可靠性，设计采用双传感器相互监测，以防因单传感器失灵造成的误报警，并且设计注重数据处理融合精度，从而加强报警准确性。因此设计首先确定了安装位置，然后结合DSP和无线传输技术，增强数据处理能力以及传输的及时性，对泄漏情况全面及时监测。
       
        2实验测点分布概况
       
        根据危险化学品常压铁路罐车罐体常见缺陷调查、常见泄漏事故调查以及有害气体运输过程中泄漏扩散的分析可得知：危化品泄漏多发原因主要有罐体焊缝撕裂、罐内内加强圈老化、罐体酸碱腐蚀造成的罐体漏洞等，并且在泄漏监测范围内，泄漏扩散多以大于环境空气密度的重气扩散为主。由此可见，对于安装点的位置的确定要既实现全方位监测目的，又能对易发生泄漏点如罐体焊缝、阀门进行重点监测，并且需要考虑到气体密度、风向等因素。在列车行进过程中，由于风力作用，泄露气体会随风向方向扩散。又由于多数危险气体密度大于空气，即所谓的重气，扩散时，会有向。
       
        地表扩散的趋势，因此可见图1安装点位置都位于罐尾下风处，并且在易泄漏点（罐体两侧焊缝和罐顶安全阀）下方，3个安装点可以全面监测整个罐体的泄漏情况。
       
       
        图1实验测点分布示意图
       
        3系统总体设计
       
        基于DSP的危险气体泄漏监测报警系统由从机与主机构成，如图2所示。从机以TI公司的DSP芯片TMS320F2812为核心，可完成对1个监测报警点的两路气体浓度采集、一路环境温度数据采集、采集后的数据处理、控制执行结构、与主机通信等功能，自身构成一个闭环测控系统，实现对所在安装点区域的监测。主机由PIC微处理芯片、液晶显示、声光报警、通信模块组成的二次仪表机实现，主要负责与从机的数据通信、声光报警、浓度显示功能，以便操作人员对现场进行分析，根据分析结果采取有效措施，以防止可燃气体的泄漏，杜绝事故隐患。
       
       
        图2监测系统总体结构框图
       
        4硬件结构框图
       
        为快速准确地检测出周围气体中酒精气体的含量，并且在达到危险浓度时发m声光报警，系统由6个方面组成：
       
        （1）可燃气体传感器，可以通过可燃气体传感器感知周围空气中可燃气体的浓度值，并将其转换为电信号使电路能够识别；
       
        （2）温度传感器，可燃气体传感器受其工作环境中的温度的影响比较大，故需要测得周围环境中的温度，进而对气体传感器测得的数据进行补偿；
       
        （3）供电电源保障系统；
       
        （4）计算显示单元；
       
        （5）声光报警单元；
       
        （6）友好的人机交互界面及通信接口。
       
        泄漏监测系统硬件结构图如图3所示。
       
       
        图3泄漏监测系统硬件结构图
       
        5系统软件及数据处理方法
       
        为便于编程和管理，软件用C语言编写，采用模块化设计，程序以循环方式工作，完成初始化及子程序调用。软件分为3个子系统：
       
        （1）危化品运输设备状态数据采集与存储；
       
        （2）数据处理；
       
        （3）数据无线传输通信。
       
        3个子系统相互关联又相互独立，协同完成状态数据处理、状态检测、数据存储及上传到车载终端。
       
        5.1数据采集
       
        危化品运输设备状态数据采集与处理是系统软硬件设计的核心部分，主要完成各个传感器状态数据采集，对采集的数据进行滤波、放大、整合处理后作为数据融合的数据源。正常数据每间隔10min向车载终端上传一次，报警数据每间隔3s向车载终端上传一次并且启动声光报警。
       
        5.2数据处理
       
        该设计采用两个传感器，首先计算互相关值，当相关值大于0.7时，认为两个传感器数据显着相关；小于0.7时，再采样10次，连续小于0.7进行传感器故障报警，这样可以起到互相监督的作用，防止由于某一个传感器故障引起系统失灵，根据表1的计算，为两个传感器在酒精浓度为1×104g/m下温度变化范围在15℃～l9℃的数据，数据经过传感器信号归一化方法处理，由0～3.3V的测量范围变为输出介于[0，1]之间），数据互相关值为O.7058，经证明显着相关，可以用作下一步数据源。
       
        表1两个相同型号传感器同一条件下测量值
       
       
       
        设计中需要监测的环境参量主要是温度、危险气体在空气中的含量，由于气体传感器受到周围环境中温度变化的影响很显着，故需要采用温度补偿，这是数据处理的关键点。
       
        当干扰输出和传感器输m之间的数学关系已知时，则干扰可以在测量干扰变量的幅度之后，通过数字计算进行补偿。该设计采用这种补偿方式，即拟合出气传感器与温度变化而变化的曲线，列出相应的方程式，在得到气体传感器、温度传感器信号的情况下，通过方程计算，计算受温度影响的量值进行补偿。这样设计的优点是具有较大的灵活性或宽范围的拟合功能。根据得出的准确的温度和湿度值带入传感器对于周围温度影响的特性曲线，得变化的传感器数据，即电压值，进而得出由于周围环境温度变化对于造成的影响进行补偿。
       
        文中应用最小二乘法做曲线拟合，最小二乘法可以用来处理一组数据，可以从一组测定的数据中寻求变量之间的依赖关系，这种函数关系称为经验公式。在实验中测得变量之间的n个数据（x1，y1），（x2，y2），……，（xn，yn），在xoy平而上，这些数据点P（xi，yi）（i=l，2，……n）组成“散点图”，从图中可以粗略看出这些点大致散落在某直线近旁，认为x与Y之间近似为一线性函数。应用最小二乘法计算出温湿度曲线与传感器之问的函数关系。
       
        表2连续温度下气体传感器测量电压值
       
       
        将表2数据在Matlab中拟合后的曲线如图4所示，得出曲线关系为y=0.020lx+0.2379.
       
        经过温度补偿的数据再利用多传感器静态时最优权值分配原则做数据融合，即每个传感器分配的权系数：
       
        其中Ri为各传感器精度的平方。设Zi（k）表示第i个传感器第k次采样的结果，则第次采样时各传感器测量的融合值：
       
        此原则获得的融合结果具有无偏性、有效性和一致性。
       
        6结语
       
        该危化品运输设备状态实时监测系统可以实现危化品泄漏的全面探测及环境温度等的检测，通过实时数据处理、传输实现实时报警，运用技术手段实现了维护危化品运输伞程探测、监测与跟踪，从而减少和避免事故的发生，避免和降低事故危害，提高了危化品运输的安全性和可靠性。该系统对于危化品的陆路运输有很好的适用性，为工控现代化及现代化物流提供了一种安全的解决方案。
       
        参考文献：
       
        [1]. TMS320F2812 datasheet http://www.dzsc.com/datasheet/TMS320F2812_1116432.html.