基于无线传感网的矿井监控系统设计与研究

卫文慧 龙水军

【摘要】煤矿安全问题一直是制约煤矿发展的关键因素，解决该问题的办法之一就是建立一套可靠的监控系统，实现智能化管理。本文利用高性能微处理器S3C2440A采集矿井下重要环境点的图像、有害气体等数据。进行相关的算法处理后传送给附近的ZigBee节点，然后通过ZigBee节点组成的传感网络进行无线传输，最终在控制端实现对每个节点的实时监控。结果表明，本文设计的智能化矿井监控系统能大大提高矿井的管理力度，降低矿井下的事故发生率，提高工作效率。

【关键词】无线传感网;ZigBee;S3C2440A;嵌入式系统

引言

近年来，我国对能源的需求不断增加，在一定程度上导致我国煤矿开采量不断上升。煤矿采煤方法与技术在煤矿开采中扮演着重要的角色，其中矿井安全是必须考虑的问题。我国煤矿事故常年位居世界前列，要避免煤矿事故，减少伤亡，就必须及时了解井下空气中有害气体含量和人员定位信息[1-2]。为了实现数据的无线传输，需要先组建一个高效可行的网络。无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。传感器、感知对象和观察者构成了无线传感器网络的三个要素。传感器网络实现了数据的采集、处理和传输三种功能[3-4]。

1.矿井监控系统的总体设计

本文设计的矿井监控系统主要实现了对井下安置的节点周围环境的监控，包括各种有害气体、图像等。包括数据采集系统、传输系统和上位机控制系统。其中数据采集系统实现对各个与之相连的传感器进行数据的采集和处理，并最终通过串口将数据传送给数据传输系统。传输系统接收到数据后，通过自组网实现无线传输功能。当数据到达上位机控制端时，则可以对该节点的数据进行分析并实现相应的控制。具体的流程如图1所示：

图1 矿井监控系统总体设计图

2.数据采集系统

本文中数据采集端微处理器采用的是ARM9系列的S3C2440A，主要实现图像、温湿度、二氧化碳、一氧化碳、天然气等数据的采集。该系统为开放性架构，可以增添数字传感器。系统总体实现流程图如图2所示：

图2 数据采集系统设计图

2.1 微处理器S3C2440A介绍

S3C2440A是三星公司生产的一款低功耗和高性能的小型芯片微控制器。其最高晶振能达到405MHZ。该芯片功耗低，简单精致且全静态设计适合于对成本和功率敏感型的应用，采用总线架构如先进微控制总线构架（AMBA）。S3C2440A 的突出特点是其处理器核心由Advanced RISC Machines（ARM）公司设计的16/32位ARM920T的RISC处理器。ARM920T实现了MMU、AMBA总线和哈佛结构高速缓冲体系结构，这一结构具有独立的16KB指令高速缓存和16KB数据高速缓存。这里微处理器S3C2440A的存储单元包括一个64M的SDRAM、一个2M的NOR FLASH和一个256M的NAND FLASH。SDRAM的型号为K4S561632C-TC75，其作用是为程序提供一个运行的虚拟内存，但不能保存数据，掉电即丢失。NOR FLASH的型号为 SST39VF1601，其主要存储系统运行的Bootloader（引导程序），一般该单元烧写引导代码后不经常改动。NAND FLASH的型号为K9F2G08，其主要功能是用来存储烧入的程序代码，掉电不丢失。其连接示意图如图3所示：

图3 S3C2440A存储单元示意图

2.2 图像采集的具体实现

图像传感器采用的型号为OV7620，OV7620属于CMOS图像传感器，由它组成的图像采集系统，比较常见的有：OV7620搭配OV5ll+、CPLD或FPGA。OV511+、CPLD或FPGA采集的图像数据通过USB 总线或双端口RAM 输出到PC或MCU（ARM、DSP等），由PC或MCU对图像数据进行下一步的处理。本文所设计的图像采集系统仅用一个ARM芯片就实现了OV7620 的功能配置、时序同步、数据采集与处理等功能，系统结构紧凑实用。OV7620的供电电压为5V，直接在ARM板子上取电。用到的引脚有：数字信号输出Y0...Y7，奇偶场信号FOOD，像素同步信号PCLK，行信号HREF，场信号VSYNC，芯片复位引脚RST，模拟信号输出VTO（用于调试对焦），SCCB读写引脚SCL、SDA，电源引脚VCC（+5V）、GND，一共18个管脚。由于S3C2440A的特殊性，其引脚中集成有对应的摄像头引脚，且和OV7620要用到的引脚正好一一对应，只需对应接上即可，然后就可进行编程采集数据。温湿度传感器采用的型号是AM2305，与单片机之间采用IIC通信，通过发送配置指令即可接收传感器自动发送的数据。二氧化碳传感器采用的型号是MG811，上电后通过采集输出引脚的电压值，转换为相应的二氧化碳浓度值即可得到真实的数值。一氧化碳传感器采用的型号是MQ-9，MQ-9气体传感器所使用的气敏材料是在清洁空气中电导率较低的二氧化锡（SnO2）。采用高低温循环检测方式低温（1.5V加热）检测一氧化碳，传感器的电导率随空气中一氧化碳气体浓度增加而增大，高温（5.0V加热）检测可燃气体甲烷、丙烷并清洗低温时吸附的杂散气体。使用简单的电路即可将电导率的变化，转换为与该气体浓度相对应的输出信号。通过S3C2440A采集输出引脚的电压值，然后转换为一氧化碳浓度即可。另外类似的传感器还有天然气传感器、空气质量传感器。

2.3 数据处理

采集到上述数据后需要经过一定的处理才能进行传送，这里对每一个传感器采集到的数据进行打包处理，包括前导符和标识符的标识。由于数字图像传感器采集的数据量比较大，这里必须对其进行压缩处理，采用DCT压缩方法，其处理流程如图4所示[5]：

图4 数字图像压缩流程图

8X8的DCT和IDCT表达式为：

（式1）

经过上述压缩算法，采集多组数据进行分析，通过下式即可计算出压缩比，其中LS为原数据量，Ld为压缩之后的数据量：

（式2）

可计算出压缩比的大致范围为：75.4%～ 91.1%。当对每个传感器采集到的数据进行处理后即可传送给数据传输系统。

图5 ZigBee监测系统结构图

3.数据传输系统的设计

Zigbee协议栈是一组基于IEEE 802.15.4的无线网络标准，它采用分层结构，根据开放式通信系统互联模型，具有物理层（PHY）、媒体介质访问层（MAC）、网络层（NWK）和应用层（APL）。网络层和应用层的协议由ZigBee联盟制定，IEEE802.15.4 标准定义物理层和媒体介质访问层[6-8]。CC2430/CC2431单片机是TI公司生产的一款专用于IEEE802.15.4和ZigBee协议通信的片上系统解决方案。芯片采用0.18μmCMOS工艺生产，工作时的电流损耗为27mA;在接收和发射模式下，电流损耗分别低于27mA或25mA。CC2430/CC2431休眠模式和主动模式的转换时间短，特别适合那些要求电池寿命非常长的应用。CC2430与CC2431的区别在于：CC2431有定位跟踪引擎，CC2430无定位跟踪引擎，在外观上CC2430与CC2431完全一样。

ZigBee矿井综合监测系统数据传输部分的主要硬件是围绕核心芯片CC2430/CC2431搭建的一套开发板，并在开发板上预留足够的外部接口引脚。由于CC2430与CC2431引脚互相兼容，所以CC2430的PCB设计同样适用于CC2431。本系统的参考节点（RefNode）采用CC2430芯片，定位节点即盲节点（BlindNode）采用CC2431芯片，这两种设备的芯片外围设计（PCB模块设计）是完全一致的。如图5所示，在监测区域内放置若干个CC2430模块作为参考节点，在其中一个或几个参考节点上连接一套环境信息采集设备，一个代替定位目标的CC2431模块作为定位节点，即可构成一个ZigBee无线监测网络的硬件系统结构。该网络最终通过协调器和计算机连接，组成一个完整的ZigBee无线监测系统。

表1 数据传输误码率试验

实验次数 发送字节数 接收字节数 误码率

20 100 100 0

20 2000 2000 0

20 10000 10000 0

20 20000 20000 0

4.实验结果分析

通过上述设计搭建的监控系统，最主要的一点就是实现数据的准确传输，下面通过大量实验来验证该方案的传输误码率。由表1可以看出，当发送的字节数在20000以下时，误码率为0，可见搭建的系统是可行的。

5.总结

本文主要搭建了一个煤矿井下监控系统。采用高性能微处理器S3C2440A来收集井下节点周围的环境数据，进行一定的处理后，通过ZigBee技术搭建的传感网络进行传输，最终在上位机控制端实现显示和控制功能。结果表明该方案是可行的，本文设计的监控系统已在具体煤矿环境中实现应用，对于减小煤矿井下的事故发生率、实现智能化管理有很好的效果。

参考文献

[1]陈丽芳.重特大矿难事故网络舆情研究[J].煤炭技术，2012，07：1-2.

[2]杨君.我国矿难频发的根源及其法理分析[J].行政论坛，2009，3（16）：44-47.

[3]田亚.基于ZigBee无线传感器网络系统设计与实现[D].同济大学，2007.

[4]徐瑞娜.基于无线传感器网络和CDMA的环境远程监测系统设计[D].西安电子科技大学，2010.

[5]王新年，张涛编.数字图像压缩技术实用教程[M].北京：机械工业出版社，2009，10.

[6]查爽.基于ZigBee技术的无线传感器网络网关研究与实现[D].大连理工大学，2007.

[7]高守伟，吴灿阳.ZigBee技术实践教程[M].北京：北京航空航天大学出版社，2009.

[8]Chengbo Yu， Yanfei Liu， Cheng Wang. Research on ZigBee Wireless Sensors Network Based on ModBus Protocol[J]. Wireless Sensor Network，2009.1.

作者简介：卫文慧（1983―），男，安徽无为人，工程师，主要从事矿用安全仪器仪表、监控系统、有线/无线通信、救生舱的研究和检验工作。