基于STM32单片机的煤矿综合监测系统设计

尹建龙，郭秀娟

吉林建筑大学 电气与计算机学院,长春 130118

0 引言

近年来,煤炭在我国能源消耗占比较大,煤矿安全事故频繁发生.据国家煤矿安全监察局统计,仅2019年上半年就发生57起煤矿事故,造成161人伤亡,因此研究煤矿综合监测系统对降低煤矿安全事故的发生,减少人员伤亡尤为重要.国内外学者在该领域进行了大量的研究探索:文献[1]以CAN总线为基础,采用P87C591单片机及传感器模块对井下温湿度、CO、瓦斯浓度、供电电源开停状态进行实时监测,一定程度上保障了煤矿的安全生产;文献[2]采用RS-485总线实现上位机与单片机的信号传输,来监测井下各环境参数,提高了系统的抗干扰性和可靠性.经研究,我国传统的煤矿监测系统监测对象单一,且与井下人员定位监测是分离的,集成度低、成本高[3-4].在此背景下,本文提出一种基于STM32单片机的煤矿综合监测系统,该系统融合多传感器监测井下环境参数及人员RFID定位,采用CAN总线进行数据传输,在组态王软件中设计人机交互界面.

图1 煤矿综合监测系统设计方案Fig.1 Design scheme drawing of coal minecomprehensive monitoring system

1 系统总体设计

针对煤矿井下特殊环境,本文设计了一

种基于STM 32单片机的煤矿综合监测系统.该系统主要由信息采集电路、井下监测分站、CAN总线通信网络及上位机4个部分组成.从图1中可以看出:将各种传感器实时采集的井下环境参数(CO，CH4、烟雾、温湿度)以及利用射频信号识别的人员位置信息传给监测分站进行处理,并将采集的环境参数与预测值相比较,如超限则通过现场设备进行报警,同时CAN总线将单片机收集的环境参数及人员定位信息传给煤矿上位机进行显示处理,并及时限制井下工作人员进入环境危险区域,使报警装置的声光信息发布与人员定位联动.煤矿综合监测系统设计方案如图1所示.

2 系统硬件部分

在本文的煤矿综合监测系统中,井下监测分站主要以STM32F103ZET单片机为控制核心,系统具有数据采集、超限报警、人员跟踪定位、联动控制等功能,其系统硬件结构及硬件实物连接如图2，图3所示.本次硬件选型主要包括监测分站控制器、CAN总线控制器、定位标签射频芯片、RFID读写器、烟雾传感器、温湿度传感器和CO，CH4传感器等,该系统硬件选型清单如表1所示.

图2 系统硬件结构Fig.2 System hardware structure diagram

图3 硬件连接实物图Fig.3 Hardware connection

表1 煤矿综合检测硬件选型Table 1 Selection of coal mine comprehensive inspection hardware

该设计选用的微控制器STM32F103ZET单片机是基于ARM公司cortex-M的32 bit的单片机,较传统的51系列、AVR系列单片机而言,寄存器和外设功能更丰富,高性能、低功耗,时钟频率高达72 MHz,支持以太网、USB和CAN 2.0B等多种外设接口同时工作[5].CAN总线控制器SJA1000支持CAN 2.0B协议,采用低电平复位,可同时支持11位和29位识别码,在SJA1000和CAN总线收发器82C250之间加光耦隔离,增强抗干扰能力[6-7].RFID收发模块nRF24L01采用2.4 MKH的传输通信频率,可同时无线双向接收,采用CRC数据校验,且内置掉电模式,功耗小.现场传感器的布置方案及选型如下:气敏传感器需安装在井巷、回风巷道、采空区以及工作面等,温湿度传感器安装在采煤工作面及煤矿的各个关键点对煤矿进行实时监测,气敏传感器选用MQ-7,MQ-4,MQ-2分别对CO,CH4,烟雾浓度进行采集,该类传感器采用半导体为敏感材料,集成化、智能化程度高,响应恢复快,可靠稳定,寿命长.温湿度传感器DHT11是一种以数字信号为输出、集温湿度为一体的复合型传感器,该传感器与单片机进行通信采用单总线数据格式,仅需要一个I/0端口,采用校验和方式进行校验,精度高,响应速度[8].

3 RFID定位及算法

RFID系统主要由3个部分组成:RFID标签、RFID读写器和通信网络.井下工作人员携带储存着编码信息的被测标签,单片机外接RFID读写器,通过已知位置的读写器对被测标签进行定位.定位方法选择基于测距的RSSI定位,并结合优化后的LANDMARC算法对井下人员进行定位跟踪.RSSI定位是利用RFID标签发出无线电信号随距离的增大而有规律的衰减来计算RFID标签与读写器的距离,以此实现井下人员的定位[9-10].

LANDMARC算法的基本原理是实时读取待定位标签和参考标签的RSSI值,并通过欧几里得公式计算待定位标签和参考标签的距离,根据RSSI的相似程度来比较Emn,选择最小的前k个参考标签,并计算这k个参考点的权重,从而对待定位标签的坐标进行加权估算.欧几里得公式为:

(1)

式中,系统包含有R个RFID读写器,N个待定位标签,M个参考标签,Emn为待定位标签n与参考标签m的欧氏距离,Smr为第m个参考标签在读写器r处的RSSI值,Snr为第n个待定标签在读写器r处的RSSI值[11-12].

由于煤矿井下环境复杂,受电磁波、场强等多种因素干扰,传统的LANDMARC算法很难满足其准确定位的要求.本设计选用加入自适应K值算法来优化LANDMARC算法,减小井下工作人员的定位误差.自适应K值优化流程如图4所示.

图4 LANDMARC算法的k值优化流程Fig.4 k value optimization process of LANDMARC algorithm

图5 下位机主程序流程Fig.5 The main program flow chart of the lower computer

4 系统软件设计

4.1 下位机软件设计

在煤矿综合检测系统程序设计中,选取Keil uvision5进行软件编程,首先进行系统初始化设置,设定报警参数,然后进行采集数据,井下数据采集包括两个部分,一部分是采集井下CO，CH4、烟雾、温湿度等环境参数,另一部分是通过井下人员所携带被测标签发出应答信号的功率损耗来采集井下人员位置信息.下位机主程序工作流程如图5所示.

4.2 上位机软件设计

组态王是当前应用广泛的组态监控软件之一,主要用于数据采集、分析处理显示、图形界面设置,实现人机交互功能.在该系统中组态王6.55通过CAN总线网络与下位机进行实时通讯,将井下每个区域采集模拟量转化成数字量通过CAN总线上传到井上检测中心,井上监测中心上位机将收到的数据进行解析处理并显示出来,根据参数预设值确定是否发出报警信号,限制井下工作人员进入该区域,以此实现精准监测的效果.以东北某煤矿为例,设计上位机安全报警界面如图6所示.

图6 上位机安全报警界面Fig.6 Upper computer security alarm interface

5 结论

本文以STM32F103ZET为控制核心对煤矿综合监测系统进行硬件与软件的设计,在井下人员RFID定位上采用自适应K值算法和LANDMARC算法相结合的方法,提高了井下人员定位的准确度,完成了对井下环境和人员位置的实时监测,并对参数超限进行及时报警,保障了井下工作人员的人身安全.利用组态王软件实现对整个系统的监测,实时掌握井下环境动态,提高了煤矿井下的安全系数.