传感器技术
电 子 测 量 技 术
EL ECTRONIC M EASUREM EN T
TEC HNOLO GY
第31卷第11期
200811基于无线传感器网络的桥梁结构健康监测系统
徐春红1 吉 林2 沈庆宏1 张 巍1 B. F. Spencer ,Jr. 3
(1. 南京大学 南京 210093; 2. 江苏省长江公路大桥建设指挥部 泰州 225321; 3. 美国伊利诺伊大学厄巴纳2香槟分校土木与环境工程系 伊利诺伊 61801, 美国)
摘 要:基于桥梁结构健康监测和无线传感器网络基本概念, 设计出用于桥梁结构健康监测的无线传感器节点模型和软硬件结构体系。硬件基于Intel 公司研制的Imote2平台, 软件采用TinyOS 操作系统。最后对基于无线传感器网络的桥梁结构健康监测系统的优势进行了分析与总结。无线传感器网络以其覆盖范围广、测量精度高和分布式、自组织等特点解决了有线系统的一些固有缺点, 还可解决结构健康监测系统鲁棒性、自身寿命以及数据泛滥等问题。关键词:结构健康监测; 无线传感器网络; 传感器节点; Imote2中图分类号:TP212. 9 文献标识码:A
Bridge structural health monitoring sensor net Xu Chunhong 1 Ji Lin 2 Shen 11F. Spencer , J r. 3
(1. Nanjing , 210093Yangtze River Highway Bridge
, 225321;3. Depart ment of Civil and , of Illinois at Urbaba 2Champaign , IL 61801, USA )
Abstract :This the basic concept for structural health monitoring and wireless sensor networks and analyzes the advantages of applying wireless sensor networks to bridge structural health monitoring. The wireless sensor node model and the software/hardware structure of the system are given. The hardware designing is based on Imote2platform developed by Intel while the software adopts TinyOS operating system. At last , the prospect of wireless sensor networks based bridge structural health monitoring is discussed. Wireless sensor networks have the characteristics of wide coverage , high measuring accuracy , distribution , self 2organization , etc. It can solve some inherent defects of wire system and can also solve the problems of conventional structural health monitoring system such as robustness , time to live and data flooding.
K eyw ords :Structural Health Monitoring ; Wireless Sensor Networks ; Sensor Node ; Imote2
0 引 言
桥梁在营运过程中不可避免地会出现各种损伤现象,
使得结构承载力与安全性降低。全国公路桥梁普查结果显示, 已有相当一部分桥梁存在不同程度的损伤, 仅据2003年江苏交通统计年鉴显示, 全省由公路部门管养的桥梁中危桥数即达到1307座。国内外近年来发生的如韩国圣水大桥、中国四川宜宾南门桥、辽宁盘锦田台庄大桥等一系列令人触目惊心的桥梁垮塌事故, 提醒我们必须要重视桥梁的定期健康检测与安全评估, 以及危桥的损伤检测和监控, 力争把隐患消灭在萌芽之中。而WSN 技术由于其自组织性、微结构性、低成本、灵活性、监测精度高、可靠性高、安装维护成本低廉等特点, 在结构健康监测系统作为一种新型的数据传输方式正受到日益广泛的关注。
1 桥梁结构健康监测
桥梁结构健康监测技术通过测量桥梁结构响应与环境参数, 并通过理论分析比照, 以期实现结构损伤的检测、识别与评估。结构损伤可能是由于受到环境作用(如地震, 强风等) 、人为的破坏或者长期累积疲劳所造成的。通过分析结构响应数据, 可以掌握结构所处受力或变形状态, 判断是否存在损伤。一旦检测到损伤, 便可采取相应措施修复等。目前大多数SHM 方法是通过模态分析获得模态参数, 如频率、阻尼比、振型等。通过对这些参数识别, 来检测和定位损伤[1]。
大型桥梁健康监测系统一般应包括以下几部分内容组成[2]。
1) 传感系统。由传感器、二次仪表及高可靠性的工控
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2. 2 WSN 网络体系结构
WSN 网络体系结构可以分为分层的网络通信协议、
机等部分组成。
2) 信号采集与处理系统。实现多种信息源、不同物理信号的采集与预处理, 并根据系统功能要求对数据进行分解、变换以获取所需要的参数, 以一定的形式存储起来。
3) 通信系统。将处理过的数据传输到监控中心。4) 监控中心。利用可实现诊断功能的各种软硬件对接收到的数据进行诊断, 包括结构是否受到损伤以及损伤位置、损伤程度等。
我国的桥梁健康监测虽然近年来在理论研究与实际应用中都取得了一系列进展, 但在现代测试技术中, 还存在着不少有待解决的问题, 其中, 监测系统的鲁棒性、自身寿命以及数据泛滥等问题尤为突出, 此外, 远程数据通信方式也始终为人所关注。
传感器网络管理以及应用支撑技术3部分[3]。分层的网络通信协议采用类似于TCP/IP 的协议体系结构, 包含物理层, 数据链路层, 网络层, 传输层
, 应用层。网络管理技术包括能量管理、移动管理、拓扑管理、QoS 管理及网络管理等功能。应用支撑技术包括定位和时间同步两个子层。图2是WSN 网络体系结构图。
2 WSN
2. 1 WSN 的基本概念
无线传感器网络是一种无中心节点的全分布系统。通过随机投放的方式, 众多传感器节点被密集部署于监控区域。
这些传感器节点集成有传感器、数据处理单元和通信模块, 它们通过无线信道相连, 感器节点间具有良好的协作能力, 完成全局任务。图2 WSN 网络体系结构
3 WSN 应用于SHM
桥梁结构健康监测中, 各传感器节点被大量布散在桥梁关键监测区域, 传感器单元将采集到的数据传送给处理单元, 处理单元完成数据处理和存储后,
通过无线通信技术转发给网关节点, 网关节点可通过Internet 等多种方式将监测数据送到监控中心, 并且系统可在异常情况下进行报警, 监测人员可随时了解桥梁运行情况, 达到健康监测的目的。
传感器节点模型如图3所示。
图1 无线传感器网络系统结构图
图3 传感器节点模型
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3. 1 节点硬件
第11期
传感器节点硬件图如图4所示。Imote2搭载了一个
强大的PXA271Intel XScale 处理器芯片, 内部集成了TI 公司的ChipCon 2420802. 15. 4无线收发器并有一个板载微带天线(Antenova Mica SMD ) 。集成的Antenova Mica SMD 天线有效通信距离是30m , 可以通过一个SMA 连接器外接天线增加通信距离, 如文献[4]中提出系统使用的Proxim RangeL AN27911无线收发器原通信距离为91m , 改用1dBi 全向天线后通信范围在开阔地带可达到300m , 安装在结构内部时也可接近150m [4]。Imote2与其他无线传感器平台的不同之处是具有板上存储器结构, 它包含256K B 内部RAM 、32MB 外部SDRAM 、32MB 的FL
ASH 存储器[5], 这使它能够满足动态结构监测高频采样的要求。
图4 Imote2, 传感功能由传感器电路板ITS400来实现。ITS400是Intel 公司研制的基本传感器
电路板, 通过接口连接器连接到Imote2上。
3. 2 节点软件
TinyOS 是加州大学伯利克分校开发的一个开源的嵌入式操作系统, 主要应用在无线传感器网络方面。TinyOS 采用事件驱动的执行机制, 很好地满足了无线传感器网络
中存在的大量的并发操作; 基于组件的架构方式更加适应无线传感器网络应用的多样性[6]。3. 3 实验验证
10个Imote2被安装在伊利诺伊大学厄巴纳2香槟分校智能结构技术实验室里的三维桁架模型上[7], 这些Imote2采用同步传感中间件测量桁架在限带白噪声激励下的加速度响应。利用自然激励技术, 在激励满足平稳高斯白噪声的条件下, 结构中两点之间的加速度响应的互相关函数满足结构振动方程。故可用结构各点加速度响应之间的互相关函数作为自由衰减响应进行结构模态参数识别[8]。由美国Ling 公司生产的V408型激振器对桁架进行激励, 计算机发送限带白噪声到激振器, 直到结构振动频率最高达到100Hz 。固定在桁架节点上的Imote2测量3个方向的加速度。采样频率为560Hz 的加速度信号重采样到280Hz 。一个下弦水平杆用一个横截面变小的杆代替, 以模拟结构损伤。DL V 8和20的横截面积减小7%失, DL V 211共安装10个Imote2, 来(图5) 。节点4、6和8作为簇主节点, 和五个相邻的节点组成。在单元替换前后, 均进行模态参数的识别。各个群落的损伤识别结果再由邻近的簇主节点共享, 进行最终的损伤识别。如果邻近的簇主节点识别结果一致, 损伤识别结果报告至基站, 簇主节点转入睡眠状态。反之, 如果结果出现矛盾, 重复进行损伤识别过程。图6是簇主节点在采用SDL V 方法和群组间交换损伤单元信息后向基站发送的报告。单元
8是唯一被识别有损伤的单元,Imote2成功识别了结构损伤单元。三维桁架模型如图7所示。
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[2] 黄方林, 王学敏, 陈政清, 等. 大型桥梁健康监测研究
4 结 论
相对于现有的分布式采集2有线数据传输2中央数据处理的传统结构健康监测系统架构, 基于无线传感器网络技术的分布式采集2无线数据传输2分布式处理的新一代结构健康监测系统架构, 由于具有覆盖范围广和测量精度高的特点, 可以较好地解决上述问题, 并且由于无线传感器网络具有分布式、自组织以及以数据为中心的特点, 还可解决结构健康监测系统鲁棒性、自身寿命以及数据泛滥等问题。因此在构建新一代大型桥梁结构健康监测系统方面, 无线传感器网络应用前景广阔。
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,46(6) :7692772.
简介
徐春红, 女,1983年出生, 南京大学电
子系07级硕士研究生, 主要研究方向为无线传感器网络。
E 2mail :chunhongnqwjx@163. com
(上接第94页)
用高斯模型处理RSSI 避免一些随机性的扰动; 敏感区与非敏感区概念可以有效地解决RSSI 易变化、不稳定的问题, 从而做到了低能耗、无扩展、高精度定位。
参考文献
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作者简介
张兴会, 男,1963年出生, 博士, 教授, 博士生导师, 主要从事智能预测控制、无线传感器网络、图像处理等方面的研究工作。
张志辉, 男,1983年出生, 硕士研究生; 主要从事无线传感器网络定位的研究工作。E 2mail :zhangzhihuil@163. com
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