基于加速度传感器的微振动报警系统设计

李周平，韩韬（陕西国防工业职业技术学院 陕西 西安710300）

基于加速度传感器的微振动报警系统设计

李周平，韩韬
（陕西国防工业职业技术学院 陕西 西安710300）

为了提高安防报警系统的报警准确率，开发了一种基于加速度传感器的微振动报警系统。本文阐述了系统的工作原理、硬件组成和软件架构，实现对微振动信号的准确采集。利用Hilbert变换完成对原始非平稳信号进行特征参数提取。通过能量-过零计数模式识别算法完成特征信号的分类学习，从而建立专家特征库，设定匹配阈值。系统可以有效的区分了敲击、割网和攀爬、晃动以及大风暴雨，实现对入侵行为的准确识别。实验研究表明，本采集系统工作稳定、可靠、定位准确并且误报率低，成功地应用于振动安防报警中。

加速度传感器；模式识别；微振动报警系统；误报率

随着人们安全防范意识认识的提高，人们对围栏报警系统的性能要求也越来高。目前入侵报警系统种类繁多，使用的传感器原理各异，主要是光纤报警系统和红外报警系统[1]。但它们存在定位精度较低，误报率高，使用场合范围小的缺点。而微振动报警系统解决了上述报警系统的缺点。目前主要是以色列RBTEC及意大利吉斯周界在做微振动报警系统。

针对国外产品的技术封锁和价格高昂，文中提出了一种基于全方位三轴加速度传感器的微振动报警系统，该系统具有较高的定位精度和较低的误报率，且成本也大大降低。同时系统还通过模式识别将入侵行为进行分类，使报警准确率进一步提升。

1 系统方案设计

该系统主要由MCU（STM32）、信号采集模块（亚德诺半导体的ADXL345加速度传感器）、通信模块（485总线通信）、智能处理器、交换机传输网络以及客户端平台组成。系统框架图如图1所示。

微振动报警系统由多个探测防区组成，每个探测防区通过智能处理器管理多个阵列分布的振动探测加速度传感器，该传感器为感应单元，对防区的振动信号加以收集分析，经MCU控制将信号特征量传输给探测防区的智能处理器，处理器进行分析[2]，根据参数设置将符合规定的参量传递给客户端平台，进行报警提示。

图1 报警系统原理

2 系统硬件设计

2.1 系统所用处理器芯片

本系统的核心控制器采用了ST公司的STM32F103RE，其为ARM Cortex-M3系列32位微控制器，具有72 MHz时钟，64 kB SRAM、512Kb Flash。该芯片内部接口多，功能强大，功耗较低。

2.2 加速度传感器电路设计

系统选用美国ANALOG DEVICES公司的adxl345传感器，该传感器是一款小而薄的超低功耗三轴加速度传感器，测量范围达±16 g，且测量精度高，数字输出数据为16位二进制补码格式，可通过SPI（3线或4线）或I2C数字接口访问[3]。其高分辨率（3.9 mg/LSB）能够测量不到1.0°的倾斜角度变化。

加速度传感器电路如图2所示，采用I2C通讯方式，图中SDA/SDI/SDIO引脚和SCL/SCLK引脚与MCU的IIC_SDA和IIC_SDL相连，当输入低电平时，测量范围是±2g，便于串行数据传输和时钟控制。ADXL345芯片提供2个中断引脚，设计中采用其中的 INT1，并将其接入至 CPU的PA0/WKUP即ADXL345_INT，以方便后期做低功耗待机时的唤醒信号。当为低电平时，传感器处于睡眠状态，电流为3 μA，满足于低功耗要求。

该加速度传感器有多种检测功能。活动和非活动检测功能应用x、y、z三轴的加速度值与预先设定的阈值来检验运动是否发生[4]。低功耗对电源进行智能管理，使加速度传感器在阈值感测和运动加速度测量中功耗降低[5]。客户端通过阈值的设定来检测加速度信号的值是否达到报警的要求。

2.3 通讯模块设计

2.3.1 总线通讯模式

系统应用485总线通讯模式互相传递信号，所有设备即报警器通过总线方式加载在系统上，采用轮询的方式，对总线上的设备轮流进行通讯查询。如图3的设备1，3，4则为正常工作。如果有一个设备通讯异常，假设设备2异常，系统依然正常工作，只需更换设备2即可。

图2 加速度传感器电路

2.3.2 通讯电路设计

RS485通信方式结构简单、价格低廉、通信距离和传输速率适当[6]。故选用带静电保护电路的RS485芯片，系统选用TI公司SN65HVD12D。A/B线加入上下拉电阻，差分信号传输，加入上下拉电阻，保证总线空闲时，差分信号仍是确定状态，避免杂讯影响。电感和电容采用瞬态二极管（TVS）用于提高电路的EMI性能。报警器通过RS485互相传输信号，最终传输给智能处理器。

3 软件设计及信号模式识别

3.1 软件程序设计

STM32单片机的程序设计是系统主要的软件部分。系统开始配置时钟，采用外部晶振倍频到72MHz[7]。外设初始化主要有IIC、定时器和串口。ADXL345的外设初始化，包括量程、输出数据速率。程序通过检测接收完标志位来判断一帧数据是否接收完成，检查串口有数据则读取数据，进行帧数据管理，管理数据类型，读取寄存器数值，通过串口发送。流程图如图4所示。

3.2 信号模式识别算法

单片机通过智能处理器将帧数据发送到客户端，客户端利用MATLAB对各类振动信号进行信号处理[8]，提取波形特征，并从时域、频域进行分析处理，完成信号的模式识别。

图4 单片机程序流程图

文中利用Hilbert—Huang变换作为信号的特征提取方法：首先将原始信号按基本分量分解并进行Hilbert变换[9]，经过人工辅助分析和筛选信号中提取出各个事件对应的特征矢量。先对采集的信号进行数据完整性确认[10]，将传回的信号经过滤波、降噪预处理后，得到扰动事件的时域信号。这些振动有以下几个特征：

1）振动的短时性：振动为持续时间很短的事件；

2）能量包络特征：突发的振动信号，能量包络有明显的突起特征；

3）频谱分布的不均匀性：根据信号自身频谱和介质传导吸收的不同，表现为能量在频率上衰减的变化特性。

设信号序列为x（n），n=0，…，N-1，其短时能量函数定义为：

数字信号相邻的采样信号如果出现不同的符号时，则称之为过零，单位时间的过零次数叫过零率[11]，而过零率就是大致反映信号频谱特性的时域特性[12]。

根据以上特征本文提出一种能量-过零计数振动模式识别方法[13]。算法核心思想就是将滤波、去噪之后的不同扰动行为的时域信号数据作为输入数据[14]，对输入数据进行特征提取，利用Hilbert变换和数学计算，统计能量和过零率，通过大量学习，结合实际实验，建立专家数据库，便于客户端制定报警策略和设定报警参数[15]。图5为算法流程图。

通过算法的分析，可知晃动、翻越、敲击、割网都是突发的振动信号，能量较大。敲击、剪网的过零率明显比摇晃、攀爬高很多，敲击、剪网频率较大，一般风雨的能量较低。下雨动作类似敲击信号频率较大，与剪网相同，过零率较大。在系统报警的情况下能区分开不同的入侵动作种类。通过专家库大量的学习，得到入侵行为的能量过零计数规律，如图6所示。

图5 算法流程图

图6 能量-过零计数模式识别算法

4 实验验证

4.1 数据采集分析

对单一防区进行实验测试，图7位客户端采集到的x、y、z 3方向振动信号波形[16]，报警器位置z轴垂直于围栏，所以z轴加速度值较大。上位机利用Matlab 对Z轴振动波形进行数字信号处理，利用能量-过零计数模式识别算法来判断入侵行为是否报警。

图7 原始信号波形

4.2 系统测试结果

选取了一个单一防区，防区长度700米，报警器间隔3米，振动信号采样率7 kHz。

开始进行入侵行为实验，进行晃动、攀爬、敲击、割网的多次试验，将Z轴加速度数字信号最终传输到客户端，简单处理后通过能量-过零计数模式识别算法提取信号特征如图8和图9所示。

图8 敲击、割网信号特征

图9 攀爬、晃动信号特征

在小风、小雨时几乎振动信号为零，在大风、暴雨的时候，整个防区大面积报警，此时可以通过主机关闭微振动报警系统或调整模式匹配阈值[17]。

1）将学习和训练的结果保存专家数据库中，将其余的信号片段与专家特征数据库的进行匹配，得出对应的事件种类。

2）统计每个事件的正确报警个数，错误报警个数，得出每类事件的报警率和误报率。

测试试验中阈值下限设定Vth1=0.2，阈值上限设定Vth2=0.4。通过识别统计结果报警率如下表1，3类事件都可以报警率都可以达到90%以上，误报率在6%以下。当有恶劣天气时比如狂风暴雨，会出现大面积报警，可单独判断，区分出来。

表1 实验测试报警结果

5 结束语

文中提出了一个基于加速度传感器的微振动报警系统。它通过前端监控系统的报警器采集数据实时准确地传输给主机，主机通过一种能量-过零计数的模式识别算法设定匹配的阈值门限[18]，有效的区分了敲击、割网和攀爬、晃动以及大风暴雨。该系统设计的带有模式识别功能的加速度传感器微振动报警系统在国内处于空白，具有较高的研发价值[19]。随着安防行业的发展，这种基于加速度传感器的微振动报警系统将会有更广阔的应用价值和市场前景。

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A design of alarm system for micro-vibration with acceleration sensor

LI Zhou-ping，HAN Tao
（Shanxi Defence Vocation&Technical College，Xi’an 710300，China）

In order to improve and accuracy of security alarm rate，a micro-vibration alarm system based on acceleration transducer is developed.This paper introduces working principle and hardware structure and software structure of system，system acquire micro-vibration signal.Characteristic parameters of the originalnon-stationary signalisextracted by Hiberttransform.Learning and classification of characteristic signals is completed by the Energy-zero-counting algorithm.Expert database is built and Matching threshold is set.System can distinguish percussion，cutting，climbing，rock，and storm effectively.Intrusion behaviors are accurately identified.The experiments show that this system is stable，reliable，accurate positioning and low false alarm rate.It can be used in vibration security alarm successfully.

acceleration transducer；pattern recognition；border security system；false alarm rate

TN06

A

1674－6236（2017）07-0187-04

2016-03-20稿件编号：201603265

李周平（1963—），男，陕西宝鸡人，硕士，副教授。研究方向：数字信号处理，电子通信技术。