滑坡体多参数实时采集装置的研究

杨 那，丁 晗，樊昌元，张 明

（成都信息工程大学电子工程学院，成都 610225）



滑坡体多参数实时采集装置的研究

杨 那，丁 晗，樊昌元，张 明

（成都信息工程大学电子工程学院，成都 610225）

［摘 要］目前我国用于对滑坡体数据采集的传统设备，普遍存在智能化程度低、参数单一、准确性差等问题，因此研究并设计了一种滑坡体多参数实时采集装置，其具有成本低、智能化程度高和多参数等优点。通过采用ADuC847内置24位A/D转换器的微处理器，控制高精度加速度传感器测量微小位移变化，可以使数据采集精度高达10-5，以及通过采用两个一维ADXL193垂直安装，组成一个二维的加速度传感器，测量冲击力加速度大小，测量范围为-250 g～+250 g，测量灵敏度为8 mv/g，较好地实现了对滑坡体数据的采集和分析，该采集装置已在实际中成功投入使用。

［关键词］滑坡体；多参数；微位移；冲击力加速度

0引言

我国是一个幅员辽阔但地质结构比较复杂的国家，也是世界上地质灾害最严重的国家之一［1］。随着我国建设社会主义现代化目标的发展，地质灾害频繁发生，已经严重影响我国社会和经济建设的可持续发展，然而滑坡体产生的滑坡、泥石流和崩塌是地质灾害中最严重的一类。由于滑坡等地质灾害本身所具有的突发性与随机性等特点，使得滑坡体数据采集的研究一直处于缓慢进行的状态。目前，国内外现有的滑坡体数据采集仪器和方法主要有:地下钻孔测斜仪、降雨量检测仪、简单观测法、远程监测法等［2］，这些方法都是通过采集单一参数来分析滑坡体趋势变化的设备，无法实现对滑坡体的方位角、倾角、工具面角、微位移、温度、含水量以及滑坡时冲击力加速度等多参数的准确实时采集［3］。其次，由于地质灾害发生迅速，破坏作用剧烈，这就要求测量装置既可以准确测量参数的瞬间变化过程，同时又能够抵抗灾害发生时对装置的破坏并且将采集到的数据准确实时传输，而传统的测量方法都难以实现。

随着传感器技术的飞速发展，使得滑坡体多参数实时采集装置的设计成为可能。装置通过采用高精度加速度传感器和由ADXL193组成的二维加速度传感器为核心部件［4-5］，实现了微小位移测量和冲击力加速度测量的多参数、智能化实时采集装置的设计，较好地实现了通过测量结果分析发生滑坡的原因以及发展规律，进而预测和预报滑坡发生的规模和时间并且通过采取及时有效的防治措施，尽可能减轻甚至避免滑坡带来的生命及财产损失［6］。

1　系统的总体设计

整个装置由主系统、高精度微位移测量子系统、二维冲击力加速度测量子系统、含水量测量子系统以及通信模块组成。主系统通过电子罗盘完成方位角、倾角和工具面角的数据采集，并且通过实时时钟芯片读取时间数据。其中，主系统采用霍尼韦尔公司的数字电子罗盘HMC6343传感器，该电子罗盘传感器内部集成有三维磁阻传感器和三维加速度传感器，通过I2C总线读取方位角、工具面角和倾角［7］。高精度微位移测量子系统、二维冲击力加速度测量子系统以及含水量测量子系统分别对相应的传感器参数进行采集。整个系统构架如图1所示。

当滑坡体发生微小位移变化时，在高精度微位移测量子系统中的伺服加速度传感器会以比较高的精度记录山体滑坡时的位移变化。当发生比较大的山体滑坡或者崩塌时，滑坡瞬间完成，二维冲击力加速度测量子系统会迅速记录下发生山体滑坡或者崩塌时的撞击或冲击力加速度大小。同时在主系统中，将会存储方位角、倾角、工具面角等角度变化数据以及磁场加速度和重力场加速度的数据。通过3个系统存储的数据可以分析出，在发生山体滑坡或者崩塌时的剧烈状况、运动轨迹以及发生的时间。

2　系统硬件设计

2.1高精度微位移测量子系统方案设计

高精度微位移测量子系统主要完成对三维伺服加速度传感器和温度数据的采集，包括传感器电路、存储电路以及温度采集电路。其结构框图如图2所示。

其中通过加速度计算微位移的主要原理是:

设a（t），v（t），d（t）和T分别为滑坡体运动的加速度、速度、位移和周期，g（t）为重力加速度。滑坡体运动时，加速度传感器的输出为

g（t）变化很小，可看作常数。由于加速度传感器的输出采用了零点校正，因而只需考虑滑坡体运动的加速度a（t）。对a（t）积分得滑坡体运动的速度

考虑滑坡体作周期性运动的特点，若将v（0）看成下始点的初始速度，则v（0）=0。于是

同样，位移可以通过对速度积分得到，即

若将下始点的位移d（0）作为参考点，则滑坡体作周期性运动的相对位移

三维伺服加速度传感器采用高灵敏度的加速度传感器，考虑到伺服加速度传感器精度要求需达到10-5，并且同时要求具有一个能支持SPI通信的标准异步通信接口，综合考虑，可选的器件型号包ADuC845/847，从芯片资源和成本角度考虑，最终决定选用ADI公司具有内置24位模数转换器的ADuC847微处理器。温度传感器选用DS18B20，测温范围为-55～+125摄氏度，测温分辨率为0.0625℃。

ADuC847微处理器具体的设计电路如图3所示，共有5根连接线，分别是X、Y、Z方向的加速度数据线、电源线以及地线，数据线输出的是模拟信号，其电压范围为-5V～+5V。其中，X_IN、Y_IN 和Z_IN接口分别是传感器数据输入引脚，单线连接温度传感器引脚为18b20_dat。

2.2二维冲击力加速度测量子系统方案设计

该子系统主要完成对冲击力加速度的数据采集并且能够及时存储以及将实时数据传送到相应通信模块等，其电路主要包括冲击力加速度传感器电路、UART和SPI通信电路。具体框图如图4所示。

在冲击力加速度测量子系统中，由于碰撞产生的冲击力瞬间完成，需要对传感器采集的数据进行快速A/D转换，因此要求微处理器的A/D转换速度比传感器采集速度要快2倍以上，因此，所选处理器至少应该具有内置高速8位高精度的A/D转换器，同时至少有一个能内置SPI通信接口的标准异步通信接口。综合考虑成本以及冲击力加速度传感器采集速度（400 K）的因素，决定采用ADuC7022微控制器，它具有1MSPS的A/D转换速度并且内置了16路12位A/D转换器，可以很好地满足系统的设计要求。该控制器的A/D转换模块共包含3种工作方式，分别是伪差分模式、全差分模式以及单端输入模式。设计中采用的是单端输入模式，利用控制器自身的基准电压Vref，其值为2.5V，在使用内部基准电压2.5V时，需要将其用一个0.47uF的电容接到模拟地AGND上。管脚9是一个多功能输入输出引脚，它通过引导模式（BM），复位时BM为低电平，则芯片进入串行下载模式；BM由按键控制，悬空本引脚则运行程序代码。其详细设计电路如图5所示。

在冲击力加速度测量子系统中，传感器选用的是ADXL193系列传感器AD22283-B，它的采样速率为400 K，测量范围为-250 g～+250 g，测量灵敏度可达8 mv/g。由于该传感器是一维的，系统需要得到二维的传感器数据，因此在设计中采用将两个ADXL193垂直安装得到二维冲击力加速度值。在设计电路中，将不用的引脚和公共端直接接地，在输出脚上串联两个100 K的电阻之后接地分压得到输出电压XOUT和YOUT。由于ADXL193的输出电压是一个模拟量，输出电压范围为0 V～5 V，而在其后使用的一个ADuC7022控制器自带的A/D转换器的单端输入模式，它要求输入的电压范围是0到2.5 V，所以在ADXL193的输出电路上，经分压后XOUT和YOUT输出的电压范围就变成0 V～2.5 V，达到后续A/D转换器对输入电压的要求。设计电路如图6所示，硬件实物如图7所示。

3　系统软件设计

系统软件部分采用信号处理算法，完成对数据的处理，其系统软件设计流程图如图8所示。

读取实时数据顶角、工具面角、方位角的6次滑动平均处理程序，以倾角数据滤波处理为例，其他类似。其中，用picth表示从串口接收的倾角数据值，用数组Sp1来存放顶角的连续几个数据，其中部分核心程序如下。

4　系统性能分析

系统设计中，采集到的方位数据使用查表方法来解决系统误差问题，可以使系统的数据测量误差得到很好的纠正。同时采集到的数据在进行相关参数计算之前，在软件部分首先做改进后的滑动滤波算法处理，然后再经过手工校正处理，这样可以很好地提高测量精度［8］。主控系统连续采集到的实时数据如表1所示，校正后的存储数据如表2所示。

从测试数据分析可知，姿态角通过手工校正后误差可控制在约6%以内。在高精度微位移测量子系统中使用的伺服加速度传感器要求精度高达10-5，因此可以在很高的精度下测得滑坡体的微小位移变化，通过这个微小位移变化可以对滑坡体进行比较准确的预测。另外，当发生滑坡或跨塌时，冲击力加速度的测量范围可达±250 g，测量灵敏度可达8 mv/g，因此该装置能够准确实时地测量并记录加速度的数据，以便从中找出规律，在预防时有章可循。

表1　主控系统实时数据Table 1 Real time data of main control system

表2　主控系统存储数据Table 2 Stored data of main control system

5　结束语

文中提出的滑坡体多参数采集系统包含一个主系统、两个无线通信模块和三个子系统模块。采用模块化方式，增强了系统的灵活性和可靠性，设计通过引入微位移以及冲击力加速度等参数的测量，以此来弥补传统测量参数单一化的问题，具有精度高、多参数和智能化等优点，对设计同类滑坡体采集装置具有很好的借鉴意义和实际参考作用。

［参考文献］

［1］ 郭华，于胜文.基于物联网的滑坡自动远程监测预警系统设计［J］.传感器与微系统，2015，34（4）:75-77.

［2］ Lei Jinsheng，Tang Huiming，Liu Xinting.Dynamic analysis of the fluid-solid interaction mechanism of anchored rock slope ［C］//Mechanic Automation and Control Engineering（MACE），2010:728-733.

［3］ 黄润秋.20世纪以来中国的大型滑坡及其发生机制［J］.岩土力学与工程学报，2007（3）:433-453.

［4］ 李光伟，董林玺.基于MEMS加速度传感器的位移检测系统［J］.传感器与微系统，2014，33（7）:79-81.

［5］ 容太平，沈承虎，袁中平，等.用加速度传感器测量位移的原理与误差分析［J］.华中科技大学学报:自然科学版，2000，28（5）:58-60.

［6］ 仝达伟，张平之，吴重庆，等.滑坡监测研究及其最新进展［J］.传感器世界，2005，11（6）:10-14.

［7］ 唐玉发，张合，刘建敬.基于磁阻传感器与加速度计复合的姿态角检测技术［J］.传感器与微系统，2013，32（1）:56-58.

［8］ Martha T R，Kerle N.Segment optimization and data-driven thresholding for knowledge-based landslide detection by objectbased image analysis［J］.IEEE Geoscience and Remote Sensing Society，2011，49（12）:4928-4943.

（责任编辑 李亚青）

Design of Landslide Multi-parameter Real-time Collection Device

YANG Na，DING Han，FAN Chang-yuan，ZHANG Ming
（College of Electronic Engineering，Chengdu University of Information Technology，Chengdu 610225，China）

Abstract:The device for collecting the landslide data in our country is currently still traditional device.Its common existing problems are the followings，such as low intelligent degree，single parameter and lower accuracy. So a landslide multi-parameter real-time collection device is designed，which is characterized by low-cost，intelligence and multiple-parameters.The high-precision micrometric displacement measurement sub-system collects the high-precision micrometric movement sensor data by Aduc847 controller.The processor comprises 24 bits of A/D converter，and the precision of the high-precision sensor can reach 10-5.The impact force acceleration measurement sub-system utilizes two pieces of ADXL193 acceleration sensor，and collects two directions of acceleration values by two sensors mounted in vertical.The measuring range is from-250g to+ 250g，and the sensitivity is 8mv/g.The device realizes a better collection and analysis of the landslide data and has been used in field by users successfully.

Key words:Landslide；Multiple-parameters；Micrometric displacement；Impact force acceleration

［中图分类号］P 642.22

［文献标志码］A

［文章编号］1005-0310（2016）02-0050-06

DOI：10.16255/j.cnki.ldxbz.2016.02.009

［收稿日期］2015-12-08

［作者简介］杨那（1990-），女，河北省石家庄市人，成都信息工程大学电子工程学院硕士研究生，主要研究方向为信号获取与处理。E-mail:575789917@qq.com