基于NB-IoT的污水管道气体远程监测装置设计*

2019-08-14于重重

传感器与微系统 2019年8期

鲍春, 谢涛, 杨飞, 于重重

(北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048)

0 引言

城市污水管道是维持城市运转正常的重要部分，承担着工业废水和生活污水的输送和处理作用。一直以来，污水管道里产生的易燃易爆且有毒气体，如甲烷(CH4)、硫化氢(H2S)、氨气(NH3)等都是威胁城市居民的安全隐患，而污水管道监测环境恶劣，现场监测难度大，因此，污水管道气体远程监测就成为了一项亟待解决的重要课题[1]。

针对污水管道气体监测问题，张娜提出了基于通用分组无线业务(general packet radio service,GPRS)网络的管道可燃气体监测系统，但是其没有解决运算速度慢和运算精度低的问题。高致慧等提出基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)在线气体监测系统，但是该系统只适用于现场气体监测，没有解决远程监测问题[2]。

本文提出了一种基于窄带物联网(narrow band Internet of things,NB-IoT)的污水管道混合气体远程监测系统，通过FPGA组成的传感器阵列采集气体数据，使得测量的实时性更好。利用FPGA并行结构实现神经网络算法，从而提高了测量的精度。同时，该装置嵌入了Linux操作系统，操作界面友好，最后，将采集的气体数据通过NB-IoT组网传送至云端，实现远程实时监测。

1 系统总体设计

管道气体的主要成分为CH4,H2S和NH3，因此，在检测管道气体时，先将混合气体经过气泵抽入预先设计的密闭气室中，抽取的混合气体要经过气体传感器阵列，该阵列分别由CH4,H2S和NH3传感器组成。气体数据经过FPGA和ARM组成的采集装置，由NB-IoT模块连接基站传至云平台，用户通过访问云平台获得采集数据，系统整体架构如图1所示。

2 系统硬件设计

系统硬件设计部分主要包括NB-IoT模块设计、FPGA采集硬件设计以及ARM电路设计。系统硬件设计如图2所示，以下将分成三个部分对监测系统进行介绍。

图2 系统硬件设计

2.1 NB-IoT模块设计

本系统选用的NB-IoT芯片为移远公司的BC95—B5模块，BC95是最早期推出的一种NB-IoT模块，其尺寸小，功耗低，功能强，极大的满足终端小设备的设计需求。采用LCC封装，内嵌网络协议，超低功耗的同时，具有超高的灵敏度。本设计基于BC95无线NB模块，其具备电源指示灯1路，网络状态指示灯1路，Micro SIM卡座1个。模块引出8个管脚用于和主控板对接，工作温度-40～+85 ℃，支持AT指令配置，数据传输100 bps。

BC95模块的电路设计如图3所示，模块共有94个引脚，其中，54个为LCC引脚，其余40个为LGA引脚。供电范围为3.1～4.2 V。SIM卡由电信运营商提供，并配有唯一的IMEI码[3～6]。

图3 BC95模块硬件设计

2.2 FPGA采集硬件设计

本系统采用Altera公司生产的Cyclone IV系列EP4CE30F23C8N型号的芯片。该芯片共有532个管脚，集成了28 848个逻辑单元，66个18×18 位乘法器，也可配置成为132个9×9位的乘法器；最多可具备4个增强型锁相环(phase-locked loop,PLL)；包含了高达 30个全局时钟(global clock,GCLK)网络以及高达8个PLL(每个PLL上均有五个输出端)，以提供可靠的时钟管理；I/O 支持可编程总线保持、可编程上拉电阻、可编程延迟、可编程驱动能力。

AD模块选用了AD7626芯片来进行传感器数据的模数转换，由于大部分传感器的测量数据都为模拟量，所以,进入FPGA计算的数据都要经过AD模块进行转换。AD7672是16位逐次逼近寄存器(SAR)架构式ADC，能够以10MSPS无延迟采样，不存在流水线式ADC常有的“流水线延迟”，有良好的线性度。其内部集成了一个转换时钟和一个内部缓冲基准源。本系统所用的A/D转换和FPGA之间的连接如图4所示，其中，进入AD7626芯片的传感器数据为DATA1_P和DATA1_N，在CNV的上升沿，AD7626对IN+和IN-引脚之间的电压差进行采样[7,8]。在采样过程中，所有的转换结果通过LVDS自时钟串行接口或回波时钟串行接口都可获得，本系统通过回拨时钟获得转换后的数据。

图4 采集部分硬件设计

2.3 ARM电路设计

由于FPGA作为ARM的外设挂载在嵌入式系统的总线上，因此硬件连接相对简单，其连接框图如图5所示。其中RD为读数据，CS为片选，WE为写数据，DATA为数据线，ADDR为地址线，EXINT为外部中断，MCLK为时钟信号。

图5 ARM+FPGA架构

当CS低电平有效、WE低电平有效、RD高电平无效时，ARM对FPGA进行写操作，根据ARM地址总线上传送的地址，FPGA向自身双RAM口对应单元写入ARM数据总线上的数据。当CS低电平有效、WE高电平无效、RD低电平有效时，ARM对FPGA进行读操作，根据FPGA地址总线的传送的地址，ARM读入FPGA上对应地址单元的数据[9]。

3 系统软件设计

系统软件设计包括NB-IoT软件设计和采集部分软件设计，在NB-IoT软件设计部分介绍了NB模块的初始化配置，采集部分主要包括FPGA在和AD模块之间的信息交换以及FPGA神经网络的简单介绍。系统软件设计整体流程图如图6所示。

图6 系统软件设计整体流程

3.1 NB-IoT软件设计

NB-IoT的软件设计主要为NB-IoT的初始化入网设置过程，在本文中，通过发一系列AT指令来设置NB模块，以下为终端设置步骤。

1)终端上电，发送“AT+NRB”，复位终端。

2)发送“AT+CFUN=0”，关闭功能开关。

3)发送“AT+NTSETID=1，设备ID”，此ID即为模块中SIM卡的IMEI号。

4)发送“AT+NCDP=IP,PORT”，设置对接云平台的地址。

5)发送“AT+CFUN=1”，开启功能开关。

6)发送“AT+NBAND=频段”，设置频段。

7)发送“AT+CGDCONT=1，IP，APN”设置核心网的APN。

8)发送“AT+CGATT=1”，终端入网。

9)发送“AT+CGPADDR”，查询终端获取核心网分配的IP地址。

3.2 采集部分软件设计

传感器阵列数据经AD转换后成为FPGA可以处理的数字量，FPGA与AD芯片之间通过串行外围接口(serial peripheral interface,SPI)协议进行数据通信。通过实现FPGA平台的SPI通信接口，实现数据的接收。SPI总线的特点有全双工通信、主从模式、片选使能、四线接线等优点，通信易于控制。

本系统所设计的数据模/数转换(analog-to-digital conversion,ADC)电路采用AD7626，该ADC有大量片内寄存器用于对ADC的配置和控制。如通信寄存器，与ADC所有的通信操作前都应该和通信寄存器的写操作开始，通过对通讯寄存器的配置，决定后续操作是读还是写。同时还有状态寄存器，来判断ADC读取状态；模式寄存器设置连续转换、单次转换或者待机模式；数据寄存器存储ADC的转换结果，完成读操作后，RDY位/引脚被置1。AD7626软件设计流程图如图7所示[10,11]。

图7 AD模块软件设计

由于气体传感器在检测混合气体中对应的特定气体时，会出现交叉敏感现象，即在测量某一种气体浓度时，会受到其他气体的影响，使得传感器的性能不稳定，且测量精度低。为了消除这种影响，本系统采用了在FPGA上部署BP神经网络算法，利用多传感器数据来训练神经网络，使得FPGA采集的数据更加可靠和精确。采用定点计算的方法，将神经网络运算中浮点数用定点计算公式表示，运用大量片上资源来换取并行计算的快速性。采用分段拟合的方法，将拟合区间分为若干段，利用细间距线性函数拟合激活函数。

4 系统测试与结果分析

4.1 上位机测试

本系统开发了独立的上位机软件，如图8所示，用户可以输入用户名和密码登陆软件系统，输入NB-IoT模块中SIM卡的IMSI号作为用户ID，即可获得此装置所在的管段信息，该软件提供数据包下载和查询功能，用户设置报警阈值，可得到气体状态。本实验在实验室的配气装置下，配置NH3体积分数为20×10-6，H2S为0.8×10-6，CH4为200×10-6，气体传感器采集信息后，用户登陆该软件，所得到的数据如图8所示。