悬浮隧道模型试验数据同步采集方法研究

辛全波，王瑞玺，胡亚杰，阳志文，2，毕金强

（1.交通运输部天津水运工程科学研究所，天津 300456；2.港口水工建筑技术国家工程研究中心，天津 300456）

0 引言

悬浮隧道作为一种崭新的水下交通结构形式，成为近年来隧道行业的研究热点[1-2]。研究悬浮隧道结构在波浪、水流或大型物体桩体条件下的动力响应，可为理论分析和工程设计提供科学依据。在尚无工程案例和实测数据的情况下，物理模型试验是当前研究悬浮隧道的主要方法[3]。保证试验环境中各类传感器采集的数据在时间轴上同步更便于分析物理量间的变化规律，特别是在极端工况下，分析特定时刻的物理量极值的关系是悬浮隧道模型试验的研究重点。

模型试验数据分析存在诸多困难：1） 不同采集系统的时间系统不一致，缺少高精度时间同步机制；2） 无法保证各采集系统的起始采集时间处于同一时刻；3） 部分传感器未记录原始时间，以采集系统的时间替代实际采集时间存在传输延迟；4） 数据多源、异构、量大，极端工况下特征提取困难。

针对上述问题，依托天津水运工程科学研究院筹建的“悬浮隧道试验水池”和悬浮隧道机理试验研究工作[4]，从万兆光纤组网、数据采集同步控制、数据实时存取与智能判断3 个方面，研究面向悬浮隧道机理试验的局域网同步采集控制和特征数据提取技术，设计并实现悬浮隧道试验数据同步采集控制系统，解决高精度的模型试验时间同轴和数据智能提取问题，以满足机理试验符合试验数据精准控制与试验结果可重复的设计原则。

1 试验数据与数据采集问题分析

悬浮隧道试验的采集数据包括试验环境监测数据和模型响应测量数据两类，试验环境监测数据是指波浪和流速等环境水动力数据，该数据作为特征数据提取的判断条件；模型响应测量数据是指管体模型在水动力环境下的结构响应数据，包括运动姿态、加速度、缆力、应变等。各类数据由单独的传感器采集，并配有相应的数据采集控制系统实现数据管理。本次悬浮隧道机理试验采用的数据采集系统情况如表1 所示。

表1 试验数据采集系统情况Table 1 Situation of experimental data acquisition system

为了满足模型试验可重复、可再现的原则[2]，有如下问题需解决：

1） 试验数据终端采集系统多为定制开发，各系统之间缺少数据与信息交互机制，依赖人工操作实现同步采集控制，数据同步精度无法保证。如何通过技术手段突破定制化软件的信息交互壁垒是关键和难点。因此，需建立局域网内的终端通信协同机制，研究面向不同采集系统的外部调用方法，实现对试验数据采集系统的同步控制。

2） 考虑到数据从采集终端至采集系统的传输时间可忽略不计，可用采集系统时间代替数据采集时间。由于系统时间偏差和时钟累积误差的存在，难以保证各采集系统拥有同一时间基准。需研究局域网内的时间同步机制，减少网络传输造成的延迟，保证时间的一致性和精确性。

3） 如何从海量实时的水动力监测数据中快速提取满足特定工况的特征数据片段是机理试验数据分析的重点。因此，需研究海量数据的高效存储方法和特征数据的快速提取方法，实现数据的完整保存和特征数据的智能化判断。

2 万兆光纤组网方案

光纤网络具有频带宽、损耗低、抗干扰能力强、性能可靠等优势[5]，常被用于局域网搭建。万兆光纤组网是目前桌面级主流的高速组网方案[6]，可满足悬浮隧道机理试验数据传输需求。依靠万兆交换机和万兆光模块2 个关键设备，为所有入网的采集控制计算机加装10 G 光纤网卡，通过光纤汇聚至万兆交换机，组成万兆光纤局域网，网络拓扑架构如图1 所示。

图1 万兆光纤组网的网络拓扑架构Fig.1 Network topology architecture of 10 Gigabit fiber optic networking

万兆光纤组网由网络层、软件层和采集层组成。网络层由万兆光纤、万兆交换机和光纤网卡组成。软件层包括同步控制端、数据服务器、采集客户端（上位机）和展示大屏，每类设备均安装光纤网卡，通过网络层实现互连互通；采集层为安装在悬浮隧道机理试验环境中的各类传感器和下位机。

万兆光纤组网的信息流转过程为：同步控制端通过同步控制端系统向采集客户端的数据采集系统（上位机）发送数据采集指令，数据采集系统接收到消息后向下位机或传感器发送指令，并通过万兆网卡反馈最新的数据采集状态，数据采集系统将采集数据实时存储至数据服务器，将系统实时图像信号同步传输至展示大屏上。经测算，局域网中计算机之间的理论通信延迟低于400 μs，可忽略网络传输延迟造成的影响。

3 数据采集同步控制

3.1 基于NTP 的时间同步机制与偏差估算

时间同步控制是通过操作本地时钟，达到为局域网内的控制服务端和采集客户端提供统一时间基准的过程。NTP 协议基于时间戳概念，利用双向传输的方法可将局域网内计算机同步至时钟源[7-10]，精度可以达到毫秒级，满足悬浮隧道试验的精度要求，而且不需要对网络设备和网络协议进行改造，性价比高。结合悬浮隧道机理试验的环境现状和需求，采用基于NTP 协议的时间同步方法。NTP 协议通过时间戳记录服务端和客户端信息发送和接收的时间，通过时间差计算来确定时间延迟和偏差。

如图2 所示，T1为服务器发出同步指令的时间，T2为客户端收到同步指令的时间，T3为客户端发出确认指令的时间，T4为服务端收到确认指令的时间。假设服务端与客户端的时间偏差值为θ，δ1为同步指令的网络传输耗时，δ2为确认指令的网络传输耗时，δ 为网络传输总耗时。

图2 NTP 协议原理Fig.2 NTP protocol principle

可以推算出网络传输总耗时δ、服务端与客户端的时间偏差值θ。

受网络稳定性影响，同步指令和确认指令的网络传输时间不同，每次同步指令和确认指令的网络传输也不尽相同，这是时间偏差值θ 的主要误差来源。假设双向网络传输耗时δ1和δ2相等，网络传输总耗时δ 和近似时间偏差值θ1可被准确的计算出来，时间偏差的Δθ 误差值最大为δ/2。

根据上述算法和分析进行时间同步试验，以150 次往返同步请求为一组数据，共采集10 组数据，单组时间同步试验结果如图3 所示，可以看出，网络传输总耗时δ 和近似时间偏差值θ1之间有明显的线性相关且趋于固定值，网络传输稳定性直接影响时间偏差的测量。为此，可通过概率统计方法求得目标值，首先基于均值和标准差的异常值检测方法[11]去除偏离平均值超过±5%的采样数据，然后对保留的数据计算均值和标准差。

图3 单组时间同步试验结果Fig.3 Single experimental results of time synchronization

重复多次时间同步试验的结果如表2 所示。利用概率统计方法可得出本次试验结果为：近似时间偏差值θ1约为13.955 s，最大时间偏差误差值约为2 ms，时间偏差13.955 s±2 ms，达到悬浮隧道模型试验对时间精度的要求。

表2 多次时间同步试验结果Table 2 Multiple experimental results of time synchronization

3.2 服务器端与客户端通信机制

借助于万兆光纤网络，建立同步控制端与采集客户端之间的Socket 通信连接，基于C#.NET平台和TCP/IP 协议实现双向通信和数据交换[12]。

服务端程序创建ServerSocket 对象并绑定IP和端口，启动监听命令，接收客户端程序发送的连接请求；客户端创建ClientSocket 对象，并向服务端发送连接请求；服务端与客户端建立连接后，通过Socket 通信方式进行通信；服务端向客户端发送时间同步指令或采集控制指令，客户端接收到指令后执行相应操作，并将结果发送至服务端。服务端与客户端的同步控制通信机制如图4 所示。

3.3 采集控制中间件

数据采集控制中间件处于客户端与下位机之间，实现对数据采集系统的交互控制和数据访问，包括开始数据采集、停止数据采集、读写监测数据等功能。首选的中间件开发方式是数据采集系统能够提供基于SDK 的开发接口，这样既不会对现有系统造成影响，又能实现接口和数据的定制。然而，部分数据采集系统为国外软件或第三方开发，提供接口开发的可行性和性价比低。波要素采集系统（波高）、PolySync 软件（流速）、流量采集系统（流量）均无法提供接口。

受限于平台和技术的封闭性，通过系统二次开发实现信息交互极为困难，考虑到数据采集系统运行在Windows 操作系统上，而Windows 是一个事件驱动的操作系统，可通过消息队列实现底层通讯，从而突破数据访问和接口相对封闭的限制。采用基于Spy++的消息模拟触发采集控制指令的执行，使用Spy++的图形视图找出要操作的窗口和控件句柄，然后调用Windows API 中的SendMessage 函数，将指定的消息发送到指定窗口，由窗口调用触发控件关联的事件，实现数据采集控制。

4 数据实时存取与智能判断

4.1 四库分离的数据实时存取

数据采集系统之间相对封闭的数据存储方式存在局限性：片段式存储无法实时反馈试验状态，甚至发生重要数据资料因故障丢失情况；数据不完整影响试验数据分析；数据横向对比困难，数据分析效率低。针对这些问题，通过四库分离存储的数据库设计来提高数据查询的时效性、高效性和安全性。

1） 数据解析存储

数据解析存储依赖于数据采集系统的数据处理方式。对于具备数据实时存取条件的采集系统，可通过对现有系统进行功能扩展、开发数据读取接口或开发数据转存程序3 种方式实现。对于不具备数据实时存取条件的采集系统，开发数据转换存储功能，并记录数据采集时间戳，对临时数据文件解析处理后存储至数据库中。

2） 存取效率提升

数据库设计上，通过数据库分区、分表的方式减少数据之间的存取效率影响，设计临时库、正式库、永久库、历史库对5 类监测数据分别存储。临时库存放实时监测数据；正式库存放经过智能化判断后提取的特定工况监测数据；永久库存放正式库中进一步筛选后符合试验数据分析要求的监测数据；历史库存放历史监测数据。通过数据库分离设计能有效保证海量监测数据的高效存储与及时更新。

数据库存取上，通过读写分离、数据索引构建等方法提升数据库性能。通过设定数据库脚本自动执行任务实现将临时库中超过一定时限的数据迁移至历史库中，保证批量数据插入和智能化判断在低负载环境下执行。

4.2 数据智能判断

智能判断是通过监测水动力环境变化，自动提取符合特定工况条件的监测数据[4]。水动力环境参数包括波高、流量和流速，智能化判断规则包括纯流工况判断、纯浪工况判断和波流工况判断，具体判断方法有均值法、极值法、累积值法、方差法等，各类工况的触发条件均预先设定，当水动力环境条件达到设定阈值或条件时，系统自动做出判断并执行下一步操作。通过建立试验阶段、试验类型、环境参数、模型参数的数据库，开发工况管理模块，实现试验工况标准化管理，尽量避免因人为失误导致的试验失败和重复试验风险。

5 应用验证

2019 年5—8 月，悬浮隧道试验数据同步采集系统在悬浮隧道整体结构行为机理试验中得到成功应用[2]，完整记录了机理试验过程中拉力、应变、波高、加速度、流速、流量等动态监测数据，实现了各类数据的同步采集控制，并通过智能化判断自动提取了包括波浪试验、水流试验、波流试验、激振试验、撞击试验等满足特定工况条件的试验数据。系统保证了试验数据安全可靠，降低了试验数据丢失风险，实现了试验数据高效存储，提升了数据分析效率，保障了悬浮隧道试验顺利开展。采集同步控制系统如图5 所示。

图5 采集同步控制系统Table 5 Acquisition synchronization control system

图6 记录了纯浪工况下波浪试验的数据智能提取的完整过程，当波高超过设定阈值时开始提取水动力环境数据（波高）和模型响应监测数据（拉力、加速度、垂向位移），直至不再满足预设工况条件。

图6 纯浪工况下波浪试验的数据提取过程Fig.6 Data extraction process of wave experiment under single wave condition

6 结语

针对悬浮隧道模型试验测量系统复杂、试验数据庞大的特点和试验过程高精度、可再现的要求，通过软硬件结合设计了试验数据同步采集系统，实现了数据高精度同步采集和特征数据自动提取。试验表明：

1） 万兆光纤组网方案能够提高网络传输效率和稳定性，为同步采集控制和数据实时存储提供运行环境支撑，万兆光纤组网产生的网络传输延迟可忽略不计。

2） 基于概率统计的时间偏差估计方法可提高基于NTP 的时间同步精度，在万兆光纤网络下同步精度可达到毫秒级，且更加稳定可靠。

3） 采用临时库、正式库、永久库、历史库的数据库分离设计能够提升海量试验数据的存储和分析效率，满足悬浮隧道试验对数据实时存取和特征提取的需求。

下一步将该方法应用到其他水工模型试验和工况环境分析中，验证方法的普适性，并采用流式缓存技术进一步提升和优化数据存取效率。