基于LoRa通信的铁路轨道滑坡实时监测预警系统研究

摘 要：为有效避免山体滑坡对铁路交通运输的影响和经济损失，对铁路轨道的易滑坡区域进行高效、实时的监测和预警，该文提出基于LoRa通信的铁路轨道滑坡实时监测预警系统。该系统通过角度传感器与雨量传感器采集易滑坡区域的各项数据，实现对易滑坡区域的实时监测，通过LoRa通信将采集到的数据实时上传至上位机，以保证系统能够及时发现易滑坡区域的异常，并发出预警。同时，该系统的特殊构成和安装方式适用于多种易滑坡区域的地形，能够全面、准确地监测各项数据变化。该系统具有监测精度高、实时、低功耗的特点，能有效避免山体滑坡对铁路交通运输造成的影响。

关键词：LoRa;铁路轨道;滑坡;监测;预警

中图分类号：U298 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2024）22-0022-04

Abstract： In order to effectively avoid the impact of landslides on railway transportation and economic losses， efficient and real-time monitoring and early warning of landslide-prone areas of railway tracks are carried out. A real-time monitoring and early warning system of railway track landslides based on LoRa communication is proposed. The system collects various data of landslide-prone areas through angle sensors and rainfall sensors to realize real-time monitoring of landslide-prone areas. The collected data will be uploaded to the host computer in real time through LoRa communication to ensure that the system can find the anomalies in the areas prone to landslides in time and issue early warning. At the same time， the special structure and installation mode of the system are suitable for a variety of landslides， and can comprehensively and accurately monitor the changes of various data. The system has the characteristics of high monitoring accuracy， real-time and low power consumption， and can effectively avoid the impact of landslides on railway transportation.

Keywords： LoRa; railway track; landslide; monitoring; early warning

随着当今社会发展，越来越多的人将火车高铁作为主要的交通工具之一。同时，铁路的发展对人们的生产生活，社会乃至国家的经济发展和旅游业的发展都起着至关重要的作用。在我国西南地区，特别是西南丘陵地区群山环绕，山势陡峭，土壤结构疏松，极易受地质、气候变化、人类活动的影响，山体滑坡和泥石流等滑坡灾害频繁发生，对人民群众的生活和生命安全造成了巨大影响[1]。

在实地检测工作中，国内外只采用了宏观地质观测法、仪表观测法及自动遥测法，这些监测方法普遍存在的问题是系统采集数据需要人工定期到达现场进行采集，导致数据缺乏实时性、及时性、即时性[2-3]。近几年，三维激光扫描技术、InSAR（合成孔径雷达干涉测量）及多传感器的集成等高新技术在滑坡监测与预测、预报领域的应用，进一步提高了山体滑坡和泥石流等滑坡灾害的成功预警率，但由于成本太高、设备安装条件等问题未能大规模使用[4-7]。本文提出的基于LoRa通信的铁路轨道滑坡实时监测预警系统旨在保证高精度监测质量的同时，降低监测预警系统的成本，以便于监测预警系统能够大规模使用，进而有效避免山体滑坡对铁路交通运输造成的影响。

1 系统整体设计

系统以上位机为核心，结合DTU模块、显示模块、电源管理模块、角度传感器模块、雨量传感器模块和STM32微控制器实现对易滑坡区域的监测和预警。系统利用角度传感器模块对易滑坡区域的环境进行角度数据采集，通过雨量传感器模块采集监测点的雨量数据，单片机将采集到的角度数据简单处理和判断之后将数据传输给LoRa网关节点，多个LoRa网关节点收集数据回传至LoRa网关，收集到的数据可以通过LoRa网关传输到上位机，上位机对收集到的数据进行精确判断和预测，之后将数据通过显示模块实现数据可视化。若出现异常，数据则将该数据进行异常标注，单片机下达指令提高对监测点的采样频率，通过大量数据推断该监测点的情况，并通过DTU（4G数据传输）模块发送该监测点的数据发送至监测人员，以便监测人员能够及时排查危险，避免高铁动车驶过该危险地段造成生命财产损失。系统整体设计框图如图1所示。

2 系统软件设计

2.1 系统总体框架设计

系统上电后开始运行，总程序进行初始化，检查LoRa节点是否正常，检查能够回传数据和收发指令后，检查陀螺仪是否正常。若不正常则通过陀螺仪初始化校准，检测正常后，检测雨量传感器是否正常。一切正常之后，开始采集监测点的角度数据和雨量数据。当发现异常数据时，将异常数据标注并优先回传至上位机处理，将该监测点的数据采样频率提高后重新采样。若无异常数据，则依照设置的正常频率继续采样。上位机接收到异常数据后需要分析该监测点的情况，判断属于角度偏差超过阈值还是雨量超过阈值，进而精准下达指令提高该数据的采样频率，收集大量数据进行预测的同时也能够减少系统的工作量，实现系统的低功耗功能。系统软件总体设计流程图如图2所示。

2.2 LoRa通信

LoRa通信模块采用AS32-TTL无线模块。AS32-TTL无线模块以SX1278芯片作为核心，LoRa扩频调制。AS32-TTL无线模块采用高效的循环纠错算法，编码效率高，纠错能力强，极大地提高了LoRa通信的抗干扰性和稳定性。AS32-TTL无线模块支持410～441 MHz频段，接收灵敏度高达-130 dBm，具有定点传输、数据监听、透明传输和空中唤醒功能。且AS32-TTL无线模块具有AS32-TTL-1W和AS32-TTL-100两种功能侧重点不同的样式，可以满足不同监测点的需求。AS32-TTL-1W无线通信模块传输距离高达10 000 m，更适合偏僻监测点的数据传输;AS32-TTL-100无线通信模块的传输距离相较而言较短，但其正常工作状态下发射电流仅为104 mA，省电工作状态下，消耗电流仅为几十微安，休眠电流仅为18 μA，十分适合超低功耗的应用[8]。

当监测点数据处于较为平稳且正常时，AS32-TTL无线模块在一定的时间间隔内将采集到的数据信息回传至上位机。无信息传输任务时，AS32-TTL无线模块处于休眠状态，降低LoRa通信频率的同时，也可以避免其他监测点异常数据快速回传时出现信道堵塞等情况。AS32-TTL无线模块的空中唤醒功能采用高精度时钟和智能唤醒算法，能够快速且同步唤醒，在真正实现超低功耗的同时也能避免信道拥挤，从而高效地实现对监测点数据的传输，也保证了传输数据的实时性。

当数据传输距离较远时，可能会出现数据丢包、传输失败等情况。此时可以利用数据重发算法解决数据丢包时上传错误的问题。网关节点发出唤醒命令，唤醒终端数据采集系统进行数据采集，当终端节点无应答数据包回传时，判断为数据传输失败，网关节点自动重发唤醒数据包，直到接收到应答数据包时才会判定数据包传输成功，接着继续对下一个终端节点发送唤醒命令。

在通信信道堵塞的情况下，可能会导致通信失败，可采用信道扫描机制来避免通信拥堵。LoRa数据传输系统在每一次发送数据包之前都会对通信信道进行扫描，如果通信信道处于空闲状态，则发送数据;如果信道是处于被占用状态则将数据缓存至内缓冲区，继续进行信道扫描，若达到最大扫描次数时，通信信道仍处于被占用状态则将数据直接发送，防止长时间的等待而占用资源。数据成功发送之后将清除缓存，等待下一次的唤醒发送。

2.3 山体倾斜判断

山体倾斜度数据的采集使用TL735G三轴姿态仪来实现，三轴姿态仪包含先进的惯性导航算法，可以构建Kalman滤波模型，实时反馈系统误差，防止系统发散且能够有效地抑制陀螺仪短时间漂移的问题。当山体发生微小位移时，能够快速且准确地感知位移的角度。TL735G三轴姿态仪具有掉电保护的功能，当该监测点发生山体滑坡，意外导致设备损坏等情况时，TL735G三轴姿态仪可以很好地保存采集到的数据，监测人员可以导出其中的数据对该监测点的环境进行分析，有效避免监测点数据出现空白的情况，大大保证了该监测预警系统的准确性。

监测系统启动后，需根据监测点的环境情况和监测设备的安装情况设定合适的阈值。当监测点未发生山体滑坡，也无滑坡迹象时，采集到的山体倾斜数据应较为平稳且不超出阈值范围;当山体出现落石或突发抖动时，系统将会提高对倾斜角度数据的采集，因为大量山体滑坡是伴随暴雨出现的，所以还需结合雨量传感器采集到的数据，进一步判断是否只有突发落石导致监测设备出现异常数据还是属于持续抖动状态出现山体滑坡的迹象。

2.4 数据采集与处理

监测设备启动之后，系统对设备上的角度和雨量传感器进行检测。检测一切正常之后，角度传感器和雨量传感器开始对监测点的环境进行数据采集，将采集到的数据传至监测系统中的STM32单片机做数据处理和判断，判断数据是否超过阈值和出现异常。当雨量传感器采集到的数据出现异常时，则判断是否处于暴雨状态，同时下达对角度传感器高频率采集数据的指令，通过对比采集到的2处节点数据进而判断山体是否发生倾斜，是否将会发生山体滑坡现象。当角度传感器采集到的数据出现异常时，结合雨量数据判断天气情况，若仅是山体突然抖动，而未发生降雨则仅提高角度传感器的采样频率;当采样到的数据显示该监测点数据处于长时间平稳时，则恢复正常的采样频率;当采集到山体倾斜角数据和雨量数据都出现异常时，角度传感器和雨量传感器都需要提高采样频率，且该监测点的数据需要优先且快速回传至上位机，此时该监测点可能处于即将发生山体滑坡或山体滑坡刚开始的阶段，需要通过DTU模块进行紧急报警并将该监测点的信息紧急发送至铁路交通管理局，避免发生滑坡时火车高铁等经过该监测点所处的轨道而造成生命财产损失。

2.5 监测点设备的安装方式

监测点的监测设备安装至一个圆柱体内，雨量传感器安装至圆柱体的上端，以保证能够准确且及时采集到降雨的数据，角度传感器安装至圆柱体的下端，以保证采集到的山体倾斜数据的准确性，圆柱体的底部连接一个圆锥体，便于安装该监测装置。出于三角形的稳定性，监测点的监测设备布置方式呈等边三角形布置，位于3个节点的监测装置采集的数据可以更好地分析出该监测点周围的环境情况，如发生滑坡的大致方位、滑坡的程度等，从而提高监测预警系统判断的准确性。为保证能够实时监测易滑坡区域的各项指标变化，监测预警系统需要覆盖整个易滑坡区域，但由于易滑坡区域的大小、地形不同等原因，监测设备设置的数量和设置的方位需要根据易滑坡区域的情况而定，以确保能够全面、准确地监测易滑坡区域的各项数据变化。

3 系统测试分析

3.1 静态角度传感器采集角度数据的准确度测试

多次将水平仪和角度传感器设置为相同的角度，并详细记录两者显示的角度进行精确的对比分析。测试和对比的数据见表1。通过对比水平仪与角度传感器的测量结果可知，角度传感器的测量误差范围在±1°，表明该系统测量精度高。

3.2 监测设备滑坡监测分析

为全面评估监测设备的性能，将监测设备安装至不同倾斜角度的坡面上进行实地测试，测试过程中及时记录上位机对异常数据的识别结果及是否触发异常，以确保设备能够及时准确地响应潜在的安全隐患。监测设备实地测量数据见表2，对于不同的倾斜角度坡面，系统对异常数据的识别和异常报警的成功率较高。

4 结束语

为有效避免山体滑坡对铁路交通运输造成的影响和经济损失，对铁路轨道的易滑坡区域进行高效、实时监控和预警。本文提出了基于LoRa通信的铁路轨道滑坡实时监测预警系统，系统结合了角度传感器和雨量传感器采集的数据，进行实时监测和滑坡预警分析，以及结合监测装置采集的山体倾斜数据与降雨数据，能够及时且准确地判断监测点的环境情况。监测装置搭载的LoRa通信装置能够保证数据传输的实时性，同时根据不同监测点与网关的距离能够选择更加合适的LoRa通信装置，真正实现系统的低功耗。系统采用的监测装置的外形设计及等边三角形布置方式，能够更好适应不同监测点的环境情况，同时也能够降低监测装置安装的难度，以及能全面、准确地监测数据，并且能通过DTU模块将监测信息发送至手机上。

参考文献：

[1] 刘书伦，孙建国.基于LoRa物联网的滑坡泥石流 远程监测预警系统研究[J].重庆科技学院学报（自然科学版），2022，24（4）42-45.

[2] 徐乔，余飞，余绍淮.基于多源遥感数据的山区铁路滑坡危险57be324b7b98bc6b6b4d979a4689159d性评价[J].铁道工程学报，2021，38（11）：8-14.

[3] 杨国忠，杜立，党超凡.铁路路堑边坡滑坡的成因分析和治理[J].云南水力发电，2020，36（9）：74-76.

[4] 时丕旭.地面LIDAR在滑坡灾害三维实景建模中的应用[J].铁道勘察，2024，50（1）：28-32，38.

[5] 徐文龙.高寒地区膨胀性岩土铁路滑坡治理方案研究[J].路基工程，2023（6）：208-213.

[6] 童鹏，伍尚前，谢猛，等.新建高速铁路滑坡隐患遥感解译及风险评估[J].铁道勘察，2023，49（6）：56-63，102.

[7] 杨文腾.基于滑坡案例库的铁路选线辅助决策方法研究[J].铁道勘察，2022，48（6）：108-112，120.

[8] 罗金洪.鹰厦铁路K308+620滑坡稳定性分析与治理[J].铁道建筑，2022，62（3）：158-161.

基金项目：2022年国家级大学生创新创业训练计划项目（202213644004）

第一作者简介：黄鹏（1987-），男，工程师。研究方向为嵌入式技术。