一类公交车厢内易燃气体智能检测系统的设计

2019-11-14

闽江学院学报 2019年5期

(福州大学电气工程与自动化学院，福建福州 350116)

汽油、酒精等易燃性液体在社会中广泛使用，但其一旦发生泄漏，气体分子就会混杂在环境中，当其达到一定的浓度时，一旦遇到一点明火就极可能引发爆炸，不仅会造成巨大损失，而且危害人民生命安全[1]。近年来，随着易燃性液体获取容易及公交乘客增多，使不法分子利用易燃性液体引发公交纵火屡屡发生。大多数城市已意识到公交车安全检测方面的缺陷，开始加强对携带易燃物品乘客的排查，因此，设计出一套公交车厢内易燃气体智能检测系统是势在必行。

1 系统硬件设计

图1 系统硬件模块图Fig.1 System hardware module diagram

系统硬件可分成4个模块：气体传感器模块、通信模块、无线传输模块、声光报警模块(图1)。气体传感器模块将对车厢内易燃气体进行浓度检测；无线传输模块分为射频发射端及接收端，使检测仪器及终端显示屏通过无线相连接，从而达到传输报警信息的目的；通信模块负责系统所在公交车的各类信息与远程监测平台之间的通讯；声光报警模块则负责当车厢内易燃气体浓度达到或超过报警阈值时进行声光报警，以提醒驾驶员注意车内安全问题。

1.1 气体传感器模块

通过查阅文献及综合比较，选用费加罗公司的TGS-813型半导体气体传感器，该传感器反应灵敏、响应速度快、恢复时间短、环境影响小、重复性好、稳定性高。其可燃气体检测范围为1%～25% LEL(爆炸下限)，敏感膜的电导率极低，传感器阻值约为104～105kΩ。当空气中存在可燃气体时，敏感膜表面与可燃气体发生氧化还原反应，使其电导率增加，从而改变了电阻值，以实现可燃气体挥发分子浓度检测[2]。图2即为TGS-813实物图及基本测量电路。

图2 TGS-813气体传感器实物及基本测量电路Fig.2 TGS-813 gas sensor physical and basic measurement circuit

图2中管脚1与管脚3内部相连，管脚4与管脚6内部相连，这两者间是气敏材料，即气敏电阻。管脚2与管脚5之间是加热丝。开始检测时，给传感器的加热丝通上电压；再接上电路电压，就能测得电压。由式(1)计算出传感器的电阻值：

(1)

1.1.1 前置放大电路设计

TGS-813型气体传感器输出信号极为微弱，必须通过前置放大电路对原始输出信号进行放大、滤波等处理，才能获得干扰小、强度大的电压信号，使信号在模数转换后更具有区分度。

TGS-813型气体传感器输出信号的滤波放大电路如图3所示。LM358运放(U1A)反馈线路上接瓷片电容和电阻，组成积分电路，实现传感器输入信号的硬件低通滤波。通过适当调节电位器R1和R6，可以使得电路最后一级电压跟随器的电压输出范围为0～3.3 V。一旦空气中可燃气体浓度产生变化时，传感器中敏感元件的阻值也随之发生相应变化，这使得传感器的输出电压也随之变化，该信号经过滤波放大后，送给单片机的ADC模块，进行实时采样。

图3 传感器输出信号前置放大电路Fig.3 Sensor output signal preamplifier circuit

1.1.2 故障自诊断电路设计

半导体气体传感器大多数都需要置于到某一温度值，才会使传感器的灵敏度、响应速度等特性达到最好，所以气体传感器一般都内置了加热丝。通过为其施加一个加热电压，可以升高传感器温度，使气体传感器工作时的各项性能处于最优。TGS-813型气体传感器中加热丝设定的加热电压为5 V。图4为加热丝故障自诊断电路。由图4可知，通过适当调节电位器R12使得稳压块LM317的输出端OUT经过电阻R13后输出+5 V，用于为加热丝供电；通过调节电位器R14使运放LM358的反相端的电压值为9.5 V。当传感器的加热丝正常工作时，输入到运放LM358的同相端的电压值小于9.5 V，即小于反相端电压值，此时运放LM358输出端会输出低电平，经过光耦隔离，GZ引脚输出高电平；当传感器的加热丝出现故障，由两个稳压管(D1、D2)组成齐纳式安全栅具有稳压功能，使输入运放LM358同相端的电压值超过9.5 V，即大于反相端电压值，则运放LM358输出端输出高电平，再经光耦隔离，GZ引脚输出低电平。

将GZ引脚与单片机的PA2管脚连接，并设置单片机的PA2管脚为信号输入、外部中断功能、下降沿有效等。当加热丝正常工作时，GZ引脚输出高电平，一旦加热丝出现故障，GZ引脚输出低电平，即产生一个下降沿跳变信号输入到PA2管脚，触发单片机外部中断。单片机执行中断函数，启动故障报警。

图4 故障自诊断电路Fig.4 Fault self-diagnosis circuit

1.2 无线传输模块

传统产品通信需在通信点间进行布线进行有线传输，但存在布线麻烦、设备不可移动等问题。而无线技术克服了必须在环境中布线的限制，移动性灵活，设备安装难度低。因此，对于现有公交车，使用无线通信更加合适，方便系统的安装及使用。

1.2.1 无线传输模块的选型

选用Nordic公司研发的nRF2401单芯片，此芯片工作频段是24 GHz ISM频段免许可证使用，能够选择125个频道，满足本系统跳频通信之需要；最高通信速率达到1 MB/s,高于蓝牙，具有高数据吞吐量；正常工作时电压为1.9～3.6 V，提供掉电状态，在没有数据通信时可降低芯片功耗[3]；其近数十米的无线工作范围足以满足公交车通信距离；内置高频电感、硬件CRC检验、滤波器，实现高可靠性及稳定性无线通信。nRF2401模块与单片机STM32F103ZET6连接原理图如图5所示。单片机与nRF2401通信采用4线制SPI总线，其中nRF2401模块的MOSI、MISO、SCK引脚分别与单片机的PB14、PB15、PB13引脚相连。外部中断引脚IRQ与PE5相连时，串联一个1 kΩ电阻，限制流入PE5引脚电流，保护单片机。

图5 nRF2401模块与单片机连接原理图Fig.5 nRF2401 module and microcontroller connection schematic

1.2.2 抗干扰技术的实现

由于车厢内常有噪声干扰，以及蓝牙、Wi-Fi等诸多同频信号干扰，严重影响无线通信之可靠性与数据传输准确率。因此，利用扩频通信技术实现抗干扰，以避开同频信号干扰源，提高数据传输准确率。

所谓扩频通信是基于信道容量公式[4]：

(2)

(3)

在正常干扰环境下，S/N≪1，利用泰勒公式将式(3)进行展开得：

(4)

(5)

可以看出，当信噪比不变时，C和B成正比，即增加传输信息的带宽B，可提高信道速率C，即一旦信道中信噪比降低，可以通过扩大传输带宽的方式保持较低误码率。基于此原理，扩频通信系统化分两支：频率跳变扩频系统以及直接序列扩频系统[5]。本系统采用频率跳变扩频技术，以抗车厢内信号、噪声的干扰。

1.2.3 跳频通信

跳频通信系统之中，载波频率将在接收方与发送方中进行周期性跳变，其跳变方式取决于跳频序列的控制，即频率合成器会随伪随机码的变化而输出相应载波频率。图6所示数学模型以表达跳频通信系统工作原理，其展示了信号从调制发射、传输到接收解调的实现过程[6-7]。

图6 跳频通信系统工作原理的数学模型Fig.6 Mathematical model of working principle of frequency hopping communication system

1.3 通信模块

通信模块用于将CAN总线网络上所采集之数据远程传送给上位机软件。选用SIMCOM公司开发的SIM900A无线通信模块，带有标准SIM卡接口，支持GPRS数据传输。如图7系统所示，终端显示屏通过CAN总线把检测节点的数据传送给单片机，单片机进行CAN通信协议和GPRS通信协议之转化，最后数据由GPRS模块发送出去[8]。

图7 通信模块简图Fig.7 Communication module diagram

1.4 声光报警模块

图8 声光报警触发流程图Fig.8 Sound and light alarm trigger flow chart

当气体浓度通过气体传感器模块检测出后，将此信号转化为电信号并通过RBF神经网络智能算法进行计算，以确定此气体浓度是否达到报警值，若达到，则触发此模块的功能，通过检测仪器以及终端显示屏进行声光报警来使驾驶员注意公交车厢内安全。触发声光报警流程如图8。

1.5 电源设计

电源电路是易燃气体监测系统硬件设计的重要环节，由于系统内部各硬件模块所需电压各有不同，因此电源电路设计必须能够为各个硬件模块提供正常稳定运行所需电压。

在系统中，集气风扇需要+12 V供电；传感电路中反对数变换器则需要+5 V供电；以及nRF2401射频收发器、单片机所需电源电压为+3.3 V。由于本系统将在公交车上运行，而公交车车载电源电压为+24 V。因此，本系统将采用降压芯片进行降压处理来分别得到+12 V、+5 V、+3.3 V电压。本系统选用LM2596芯片，该芯片功耗低、效率高、能够进行过热保护、限流保护。电源转换电路如图9所示。

在电源电路设计中，其外围电路具有以下保护作用[9]：在输入端及地之间并联了0.1 μf及22 pf电容，以减小输入端之暂态电压并滤除噪声干扰；在输出端及地间加上吸纳二极管，能够在开关闭合时为电感电流提供通路，并具有过电压保护功效；在输出端加入电感确保电压输出稳定，并降低电流纹波输出。

图9 电源转换电路Fig.9 Power conversion circuit

图10 系统软件工作流程图Fig.10 System software work flow chart

2 系统软件设计

2.1 主程序设计

主程序分为两部分：一是设计检测设备主程序，包括设备初始化、故障自检测、无线收发数据、智能算法等；二是设计终端主程序，包括初始化、接收报警信息等。本系统采用模块化结构，通过相应子程序来实现各自功能。图10为系统软件工作流程。

2.2 故障自检测设计

图11 加热丝故障自诊断流程图Fig.11 Heating wire fault self-diagnosis flow chart

系统完成初始化后，将首先进行传感器故障检测，一旦出现故障，将会触发中断，单片机将启动蜂鸣器及故障灯，令其进行鸣叫及闪烁。驾驶员观察发现系统出现故障之后，可通过终端显示屏按键取消蜂鸣器鸣叫，并通知维修人员前来处理故障。图11所示为故障自诊断流程。若无故障，等到预热结束后，传感器便开始正常工作，由系统调用进行气体浓度采样和后续处理。

2.3 远程监测平台

为能够实时监测到车辆位置与情况，将设置远程监测平台，通过终端显示屏内之GPRS模块将CAN总线与平台相连接，可对车辆进行定位，另终端上有紧急报警按键，当出现紧急情况时，平台上可收到驾驶员之紧急报警，从而快速对事件进行分析及提供处理方案。

3 智能算法

由于公交车厢内混杂着许多诸如汽车尾气等气体，故而车厢内气体环境并不稳定，传统算法并不能完全判断系统所吸入气体浓度是否达到危险值，故而采用BPF神经网络智能算法，使之能够因地制宜的进行检测，准确判断吸入气体是否需要报警。

3.1 RBF神经网络算法

RBF神经网络算法仿造神经元的生物模型。模型之中，神经元成为节点，其输入端相当于生物模型中的树突，输出端相当于轴突，权值则相当于突触。算法分为出入层、隐藏层、输出层，每层皆为单隐层，能够达到任一不间断函数的精度[10]。该算法能够快速智能识别易燃气体并将其分类，提高系统精度。此算法的输出可单可多，可分别由图12和图13进行表达其中的映射关系。因车厢内气体繁多复杂，且最终只需得出一个输出以确定是否进行声光报警，故本系统采用多个输入单个输出的形式。

图12 多输入多输出RBF神经网络算法结构Fig.12 Multi-input and multi-output RBF neural network algorithm structure

图13 多输入单输出RBF神经网络算法结构Fig.13 Multi-input and single-output RBF neural network algorithm structure

在RBF算法中，其输入向量为X=[x1,x2,…,xn]T，此处设径向基函数向量为H=[h1,h2,…,hn]T，其中hj是为高斯激发函数：

(6)

其中，Cj为网络节点之中心矢量，bm为网络节点函数宽度。基宽向量为B=[b1,b2,…,bm]T，权值向量为W=[w1,w2,…,wm]T。其中bj为节点之基宽度参数。因此，RBF网络性能指标函数为：

(7)

式中y(t)和ym(t)分别为网络实际及理论输出值。

3.2 实际应用

在实际应用于本系统中时，选用多输入单输出RBF神经网络算法结构，其中X为给定样本的输入，Y为给定样本的输出。本系统所提供样本为报警时易燃气体浓度之方差、均方根、峭度。其中，通过公式(8)测出隐藏层神经元数：

(8)

其中n为隐藏层神经元数，m为输入数，l为输出数，a为1—10之间的常数。经多次对本系统进行实验，能够得到当n选取为10时，系统输出误差最小。本文选取6组数据，设系统输出0±0.25为正常信号，输出1±0.25为警告信号，输出2±0.25为干扰信号。在表1中，样本1、2为无干扰时系统检测值，样本3、4为手持汽油瓶晃过系统入风口之检测值，样本5、6为喝白酒后通过系统之检测值。