城市隧道风机综合安全监测系统

张 超，刘龙超

（江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122）

0 引 言

在隧道内安装风机可输送和调节空气或排除烟尘，从而确保隧道建设和运营的安全性和舒适度。为不占用交通面积，会专门修建通风道，将风机设计悬挂在隧道顶部。 随着风机在城市公路隧道中的广泛应用，隧道风机的安全性将直接影响后期道路行车的安全，而风机支座钢板的施工质量对风机的安全性起到决定性作用。如果长期不对其进行检查，可能会存在安全隐患。但若是长期进行检查就会产生工程量较大、施工成本较高、延误工期等问题。本文研究的重点在于制定一种检测方法，能够直观检测出风机支撑结构的稳定性；并将检测计算得到的数据上传到物联网平台，降低检查维护的成本，减少检查维修时间。

1 课题研究背景与发展现状

1.1 课题研究背景

随着中国对基础建设的投入不断加大，特长隧道、长隧道与隧道群不断增加，为了保证隧道在运营中处于相对安全、健康的环境中，当隧道中的自然通风条件无法满足通风要求时，必须安装通风设备。城市隧道的风机安装在隧道顶部，当隧道烟雾较浓或湿度较高时，会启动风机以调节隧道内的空气质量。长时间运行后，安装焊缝存在脱落松动的隐患，对过往车辆而言存在安全风险。振动传感器能够监测风机异常振动，通过城市隧道风机综合安全监测系统能够及时向隧道运维管理人员预警，以减少车辆安全事故的发生，保障人民生命财产安全。

1.2 国内外研究现状

为保障隧道风机运行安全可靠，学者提出了多种方案。例如张松等人提出在风机安装时先铺设一定尺寸的钢板，钢板通过锚栓与二次衬砌混凝土连接，以加固风机支座预埋钢板，实现隧道风机支座钢板加固。杨东等人设计了基于PLC控制的隧道风机系统，在主从站关系下，利用地感传感器监测隧道内车辆数判断风机启停，风力传感器控制风机风向，同时在道路口配备手动控制箱，保证隧道系统的安全；钟正强等人设计了适用不同形式风机支承结构的钢丝绳反力支承系统，针对不同风机钢架采用对应连接件，检测其承载力，确保结构安全稳固。

2 数据采集

2.1 振动数据采集

描述振动的量有位移、速度、加速度等。风机异常振动时，其振动参数会超出误差范围。由于加速度在高频领域敏感度好，可以检测出微小缺陷中产生的应力波，因此利用加速度的变化来反映风机状态，并采用HWT905-485姿态角度传感器获取风机振动的加速度。借助RS 485 CAN HAT模块使树莓派具备RS 485、CAN通信功能，并利用RS 485通信电缆实现远距离数据通信。将采集的振动加速度数据集传输至树莓派，由此完成振动数据的采集。

2.2 声音数据采集

当风机异常运行时会产生异音。ReSpeaker Mic Array v2.0麦克风传感器具有远场语音捕获、语音算法、波束成形、噪声抑制、消混响、声学回声消除等优点，因此使用ReSpeaker Mic Array v2.0麦克风传感器采集风机振动声音。

2.3 Socket通信

采用Socket通信技术实现服务器与客户端的信息交互。由于数据量过大，树莓派无法处理，因此将树莓派中的振动数据文件和音频文件发送至PC机，在PC机中进行处理。在数据上传阶段，采用Socket.I/O双向通信技术实现物联网网关物理模型与物联网云平台虚拟模型的同步更新，以有效提高系统的数据传输效率。

3 数据处理

3.1 频谱分析

频谱是指时域信号在频域下的表示方式，可以针对信号进行傅里叶变换。所得结果是以幅度及相位为纵轴，频率为横轴的图像（有时可省略相位信息）。有时也以“幅度频谱”表示幅度随频率变化的情形，“相位频谱”表示相位随频率变化的情形。

经过预处理的声音信号在进行特征提取之前，首先需从时域转换到频域。常用的频域分析方法分别为幅值谱分析、功率谱分析和倒频谱分析。幅值谱分析是利用傅里叶变换后频率的幅值对信号进行分析。由于频域信号携带的有用信号更多，因此这样更有利于下一步的分析与特征提取。

3.2 傅里叶变换与小波变换

将信号从时域转换到频域的方法分为傅里叶变换和小波变换。傅里叶变换与小波变换的区别在于，傅里叶变换在进行变换时将时域信息完全丢弃，仅体现信号的频率分布情况。但声音、振动等信号的时域信息也是非常重要的指标，因此，在傅里叶变换的基础上进行改进，使用短时傅里叶变换方法，将时域信号分割成若干个小窗，分别对每一个小窗进行傅里叶变换，从而保留部分时域信息。但短时傅里叶变换在每一个小窗的边缘部分变换效果并不理想，因此小波变换在继承和发展了短时傅里叶变换局部化的思想后应运而生。该算法不仅克服了窗口大小不随频率变化等缺点，还能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，因此该算法是进行信号时频分析和处理的理想工具。该算法的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，对时间（空间）频率进行局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终实现高频处时间细分，低频处频率细分的目的，以自动适应时频信号分析的要求，解决傅里叶变换中存在的难题，成为继傅里叶变换以来在科学方法上的重大突破。

3.3 运用MATLAB进行处理

将采集的振动加速度数据集及音频文件导入MATLAB，采用快速傅里叶算法在频域进行滤波和积分处理，得到重要的速度和位移指标参数，从而实现对声音频谱和振动频谱的处理。

4 数据存储与框架

数据存储采用时序数据库InfluxDB和关系型数据库MySQL，协议测试可以保证信息链中遵循同一协议的不同设备正确互联。因此通信采用MQTT协议。

传感器设备作为MQTT协议的发布者，将数据传给MQTT消息代理（Broker），后端以订阅者的身份订阅某主题的消息，每当发布者向代理上传该主题的消息，此时订阅了该主题的客户便能收到消息内容（负载）。消息的发布者和订阅者均为客户端，消息代理为服务器。

获取到传感器监测、处理后的数据便能与数据库交互，完成数据存储。查询数据时，由前端向后端发出请求，后端查询语句访问数据库，获取查询结果返回给前端显示。

整体数据流图如图1所示。

图1 存储数据流图

5 前端显示

借助Socket通信技术将处理完成的数据发送到物联网平台端口，在物联网平台中进行前端展示，包括风机运行状态可视化、管理树莓派、定期体检、风机异常关断与维护。

（1）风机运行状态可视化：基于三维和驾驶舱可视化开发技术，将多风机监测以及焊缝形变信息进行可视化展示，能够有效提高公共设施维保人员的处理效率；

（2）管理树莓派：我们不仅要掌握每台风机的异常运行状态，还要掌握边缘计算设备是否正常运行，因此将边缘计算设备的运行状态上传至物联网平台，以实时监测树莓派；

（3）定期体检：定期报告风机异常运行时间、异常运行程度、异常运行次数及树莓派异常运行情况；

（4）风机异常关断与维护：当监测到风机异常运行，超出安全阈值时，物联网平台弹出红色窗口预警，隧道运维管理人员远程关断风机，并通知维修人员及时维修，减少车辆安全事故的发生。

6 结 语

通过对隧道风机振动和声音的分析，可以较为准确地得到隧道风机的运行状况。使用传感器获得隧道风机声振数据，再运用Socket通信技术将传感器得到的数据传给PC机，通过MATLAB进行频谱处理，得到重要的速度和位移指标参数，最后将所得数据上传到物联网平台。系统成功实现了对风机异常运行的监测，并通过物联网平台能及时向隧道运维管理人员预警，以减少车辆安全事故的发生，保障人民生命安全。