基于RFID加速度传感器标签的导线舞动在线监测*

王泉智， 何怡刚， 邓芳明,2， 施天成， 汪 涛， 童 晋， 何 威

(1.合肥工业大学 电气与自动化工程学院，安徽 合肥 230009；2.华东交通大学 电气与自动化工程学院，江西 南昌 330000)



基于RFID加速度传感器标签的导线舞动在线监测*

王泉智1， 何怡刚1， 邓芳明1,2， 施天成1， 汪 涛1， 童 晋1， 何 威1

(1.合肥工业大学 电气与自动化工程学院，安徽 合肥 230009；2.华东交通大学 电气与自动化工程学院，江西 南昌 330000)

针对目前各种导线舞动无线监测方式存在高功耗、高成本和不适于长期监测的缺陷，提出了一种基于射频识别(RFID)加速度传感器标签的导线舞动长期在线监测的设计方案，设计了一种RFID加速度传感器标签结构，因其工作在无源模式下，可以实现导线舞动的长期在线监测。介绍了加速度信号的处理方式，提出了基于小波变换的趋势项去除算法。在实验室环境下，对加速度传感器标签进行了通信性能测试和模拟导线舞动监测实验。测试结果表明：标签通信性能良好；模拟实验结果表明：经过处理后得到的位移信号能够准确反映模拟导线的舞动情况，实现了导线舞动的在线监测。

导线舞动； 长期监测； 射频识别； 加速度传感器； 小波分析

0 引 言

输电导线舞动是导线受风雪等恶劣气候条件影响所产生的一种低频(约为0.1～3 Hz)、大振幅(最大幅值约为导线直径的5～300倍)的自激振动现象。该现象会引起相间闪络、线路跳闸停电、倒塔等不同程度的事故，严重影响输电线路的供电质量和供电可靠性，甚至造成巨大的经济损失[1]。因而，对输电导线进行在线监测，能够有效预防大幅度导线舞动造成的危害，对电力系统安全运行具有十分重要的意义。

目前，国内主要采用视频图像法[2]监测输电线路导线舞动，但该方法传输速率低，图像帧数低，容易引起信号失真。此外，视频监测设备功耗大，对在线监测的取能装置有很高的要求，在恶劣天气下信息采集量有限。利用无线传感技术在线监测导线舞动现象成为当前输电线路可靠性研究的新热点[3～5]。基于无线传感技术构建的环境监测传感网络，多存在高功耗以及运行复杂等缺点，导致其需要电池或者直流电源供电。这不仅提高了成本，而且受电池使用寿命的限制，也不适合于长期的环境监测。

随着射频识别(radio frequency identification,RFID)技术的飞速发展，基于无源RFID标签的无线传感技术受到了广泛关注。基于RFID的无线传感技术通过零功耗的反向散射机制在无源条件下与询问器进行通信[6]，与ZigBee，蓝牙等技术相比，其结构简单、功耗低、成本低。并且RFID标签具有定位识别功能，可通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，更加满足长期环境监测的需求。

本文提出了一种基于RFID加速度传感器标签的输电线路导线舞动在线监测技术，首先，利用加速度传感器标签采集加速度信号；然后，进行二次积分，并利用小波分析去除积分过程中产生的趋势项，得到导线舞动的位移信号，实现对输电导线舞动的在线监测。

1 加速度传感器标签设计原理

加速度传感器标签为具有2个通信接口的新型RFID芯片：由微型控制器管理的有线I2C接口和与标准的RFID Gen2阅读器通信的无线UHF接口。加速度传感器标签将低成本的分立元器件焊接在一个FR4基片上。图1为加速度传感器标签的基本结构，由3部分组成：能量管理部分，数字部分和RFID部分。能量管理部分，芯片运行在无源模式下，利用射频整流装置，将天线接收的阅读器发出的射频信号能量转换为标签工作的直流电压，再将电能输送至数字部分。当获取的能量达到传感器以及I2C—RFID通信的工作需求时，激活微控制单元(MCU)。RFID部分主要为RFID芯片，实现调制解调，将加速度数据传送给阅读器。

1.1 能量管理

为了获得最大能量传输效率，用高品质因数的射频电感L以及高品质因数的微调电容C组成LC阻抗匹配网络。选用在超高频率上具有较高的灵敏度的零偏压肖特基二极管Skyworks SMS7630—061，设计了5级整流升压电路。经过升压的电能集聚在一个大容量的储能电容器中，将电能传输到1.8V的低压降稳压器给后续电路供电。

图1 加速度传感器标签基本结构

1.2 数字处理

储能电容器储释放电能给1.8 V的稳压器，稳压器再将电能传送到16位的MSP430F5152微型控制器。该超低功耗微型控制器在1.8 V的供应电压下运行速率达到12 MHz，并能够提供16 kB的闪存，2 kB的SRAM以及8个10位采样率200 kSPS的ADC通道。

选用的MSP430F5152微型控制器工作频率为1 MHz，并且能够执行I2C的读/写。加速度数据通过I2C接口获取。使用的加速度传感器为ADXL346三轴加速度传感器，该传感器不但超低功耗，电流消耗仅90 μA，而且还具有很高的测量分辨率，测量范围可以达到±16gn。

1.3 RFID通信

设计了一个紧凑的偶极子RFID天线并将其直接印制在PCB板上。因为，天线的输入阻抗需要调准，使其在915 MHz下可以实现良好的阻抗匹配，因此使用了Monza X-8K RFID芯片。该芯片为超高频RFID Gen2集成电路，拥有8 192 bits非易失存储容量和1个I2C接口。作为I2C装置，该芯片被当作一个标准的E2PROM使用，其存储的内容可通过Gen2协议被无线读取。因此，通过I2C，传感器监测到的加速度数据被有序地写入RFID Gen2芯片的EPC存储器中，一旦被询问时，EPC frames通过零功耗的反向散射方式将数据传送给阅读器。

2 导线舞动数据分析

图2为在线监测方案示意图，在某输电线路一个档距内，等间距安装5只上述的加速度传感器标签。由于每只标签具有唯一的ID码， RFID阅读器能够轻易识别每只传感器标签所传出的加速度数据。为了使加速度传感器数据能够通过阅读器传送给计算机，将数据编码进标签的ID中，利用经过循环冗余码校验后的第一个字节需编码要传送的数据类型，其余字节用来编码加速度数据。最后，将数据传送至通信基站，利用计算机进行实时解析，对加速度数据进行处理，并将最终的测量处理结果呈现出来，完成监测。

图2 导线舞动监测示意

2.1 基本原理

设加速度传感器测量出的振动加速度为：a(t),m/s2；对加速度进行一次积分得到速度值v(t),m/s；再对速度进行一次积分得到位移值s(t),m。加速度传感器所采集的加速度数据不连续，因此,需要进行近似积分。假设初始位移和速度均为零。将每一个时间间隔内的速度和位移的增量加到前一个值上，即为近似的积分运算。

2.2 去除高频噪声和直流分量

在采集过程中，由于传感器自身原因和周围环境的干扰，在振动测试中采集到的加速度信号数据一般含有高频噪声和直流分量，将严重影响积分变换，导致最终的结果失真，因此，需要去除高频噪声和直流分量。本文利用低通滤波器滤除高频噪声，并采用均值法消除直流分量，即先采集n个点的数据，再计算出数据的平均值[7]

(1)

然后再将采集到的各个点的数据减去平均值即可

(2)

2.3 消除趋势项

利用加速度信号进行2次不定积分得到位移公式

(3)

(4)

可知：如果不去掉c0，不但在速度中产生了累积效应，还将在位移中引入了一个以c0为斜率的趋势项。常用的去趋势项方法有最小二乘法[8]，本文采用小波分析法将趋势项提取出来。

常用的构建小波基函数的方法为基于多分辨率分析理论的Mallat算法[9]，该算法用尺度函数和小波函数按照塔式结构对信号进行快速分解和重构[10]，如图3所示。

图3 三层多尺度分析过程

图3中，A为低频；D为高频；序号代表小波分解的层数，经过多次分解便可将信号分解为高频和低频部分，分解关系为A0=A3+D1+D2+D3。

设一基本函数为

(5)

式中a,b均为常数，且a>0，随着a,b的变化，可得一族函数ψa,b(t)，则平方可积的信号y(t)的小波变换为

(6)

式中 b为平移因子；a为尺度因子；ψ(t)为母小波；*为共轭。

信号重构表达式如下

(7)

式中 ψ(ω)为ψ(t)的傅里叶变换Cψ-∞dω<∞。由于位移信号是离散的时间序列，所以采用离散小波变换。在位移信号中，趋势项为信号的低频部分，因此,通过小波变换的分解和重构将位移信号中的高频和低频部分分离，提取趋势项，从而完成位移信号的修正。

3 实验测试与分析

3.1 RFID通信测试

在实验室测试环境中使用VISN—R1200对RFID的通信性能进行测试。VISN—R1200是聚星仪器一种专用的RFID测试装置，能同时将信号进行分析、处理并将其显示出来。测试参数选择如下：运行频率为915 MHz；两个天线与标签间的距离均为0.5 m，一个天线用作传输天线，另一个用作接收天线，传输天线的辐射功率为2W。通信流程如图4所示，从上到下依次进行：RFID测试装置首先发出Select指令；等待5～6 Tari后，测试装置发出Query指令；传感器标签以RN16的方式回答询问；然后测试装置发出ACK指令，以获得包含传感器数据的ID信息；最后测试装置发出Req_RN 指令，获取标签的Handle响应。

图4 RFID通信流程

3.2 模拟导线舞动实验与分析

虽然导线舞动发生在三维坐标系中，但是单个测点受边界条件和导线两端约束的限制，沿导线方向的位移变化十分有限。为了简化计算及便于应用，实验中，将单个测点的运动轨迹看成在垂直于导线方向的平面内(即y-z平面)的周期摆动，最大幅值为0.5 m。使用普通金属缆绳模拟通电导线，并在模拟导线上安装2个加速度传感器标签，分别监测不同位置的导线舞动情况。实验步骤如下：

1)将模拟导线的最低点提升至水平位置后放开，使整条导线在y-z平面做最大幅值为0.5 m的周期舞动；2)采用加速度传感器标签测量三轴加速度；3)通过RFID阅读器采集测点运动10 s内的y轴加速度数据，送入Matlab程序中按2.2和2.3节中所述的步骤对加速度信号进行处理。分析结果如图5所示。

图5 1# 节点滤波和去直流前后加速度信号对比

图5、图6为1# 节点信号处理过程，其中，图5(a)为采集到的加速度信号，包含了高频噪声和直流分量;通过低通滤波和去直流处理后的信号如图5(b)所示；经过二次积分得到的位移信号如图6(a)所示，显然，经过积分的信号中含有一阶趋势项，位移信号严重失真。利用所述的去趋势项方法消除趋势项后的位移信号如图6(b)所示，趋势项基本消除，y轴位移的最大幅值为±0.3 m并逐渐衰减，符合1 # 节点的实际情况。

图6 1# 节点去除趋势项前后位移信号对比

同理，2 # 节点的加速度和位移信号如图7所示，位移的最大幅值为±0.5 m并逐渐衰减。图5～图7的实验结果表明，本文提出的基于RFID加速度传感器标签的导线舞动在线监测方案能够有效地获取导线舞动产生的加速度信号并能对不同标签节点准确定位；本文处理算法能够有效地去除噪声、直流分量和趋势项，得到较为准确的节点位移幅值。综上所述，本文在线监测，能够为大幅舞动造成的危害提供预警信息。

图7 2# 节点加速度和位移信号

4 结束语

本文提出了一种基于RFID加速度传感器标签的导线舞动监测系统，实现了对导线的长期监测。系统具有使用方便，低成本，低功耗，体积小等优点，并且使用寿命长，拥有良好的应用前景。此外，提出了一种基于小波分析的加速度信号处理方法。通过实验验证：有效地消除了加速度数据在积分的过程中所产生的误差。总之，系统性价比高、维护简单，为实现导线舞动的长期在线监测提供了一种新思路。

[1] 郭应龙,李国兴,尤传永.输电线路舞动[M].北京：中国电力出版社,2003.

[2] 杨永辉,刘昌平,黄 磊.图像和视频分析在电力设备监控系统中的应用[J].计算机应用,2010,30(S1):281-284.

[3] 杨 统,王 崴,刘晓卫.基于无线传感器网络的光电信号采集系统设计[J].传感器与微系统,2015,34(11):116-118.

[4] 周小湶,杨柱石,陈伟根,等.采用ZigBee PRO无线网络技术的导线舞动多点监测系统设计[J].高电压技术,2011,37(8):1967-1974.

[5] 刘宏飞,程明霄,陆春宇,等.基于无线传感器网络的在线分析系统设计[J].传感器与微系统,2014,33(2):108-111.

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[10] Torrence C,Compo G P.A practical guide to wavelet analysis[C]∥Bull Am Met Soc,2010:61-78.

Online monitoring technology of transmission line galloping based on RFID acceleration sensor tags*

WANG Quan-zhi, HE Yi-gang, DENG Fang-ming, SHI Tian-cheng, WANG Tao, TONG Jin, HE Wei

(1.School of Electrical Engineering and Automation,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China;2.School of Electrical Engineering and Automation,East China Jiao Tong University,Nanchang 330000,China)

Aiming at that various transmission line galloping wireless monitoring methods have the defects of high power consumption,high cost and not suitable for long-term monitoring.A galloping long-term monitoring is proposed based on radio frequency identification(RFID) acceleration sensor tags,and a RFID acceleration sensor tag structure is designed.For working in passive mode,the design can realize on-line monitoring for a long time.Processing mode of acceleration signal is introduced,trend term removal algorithm based on wavelet transform is proposed.In laboratory environment,the tag communication performance is tested and the simulation experiment of transmission line galloping is carried out.Test results show that the tag has good communication performance;simulation experimental results show that the processed displacement signals reflect galloping of the simulated wire accurately,and the on-line monitoring is realized.

transimission line galloping； long-term monitoring； radio frequency identification(RFID)； acceleration sensor； wavelet analysis

10.13873/J.1000—9787(2017)08—0099—04

2016—08—21

国家杰出青年科学基金资助项目(50925727)； 国家自然科学基金资助项目(51577046); 国家自然科学基金重点资助项目(51637004); 国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”资助项目(2016YFF0102200)； 安徽省科技计划重点资助项目(1301022036); 江西省科技支撑资助项目 (20161BBE50076)

TP 212.1； TM 752

A

1000—9787(2017)08—0099—04

王泉智(1990-)，男，回族，硕士研究生，研究方向为RFID传感技术和智能电网。

何怡刚(1966-)，男，通讯作者，教授，博士生导师，主要从事电路测试与诊断，RFID技术，智能电网技术等研究工作,E—mail:18655136887@163.com。