基于多源數(shù)據(jù)融合的建筑環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)

任遠(yuǎn)林

(安徽工商職業(yè)學(xué)院 應(yīng)用工程學(xué)院，合肥 231131)

多源數(shù)據(jù)融合是指采用多傳感器獲取數(shù)據(jù)，并按照某種規(guī)則在時(shí)間或空間上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，之后對(duì)傳感器獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行支配或使用[1]，從而得到被監(jiān)控對(duì)象的一致性解釋。

由于目前我國(guó)建筑環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)大部分使用國(guó)外軟件，國(guó)內(nèi)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)仍處于起步階段[2]，且當(dāng)前國(guó)內(nèi)設(shè)計(jì)的物聯(lián)網(wǎng)智能建筑監(jiān)控系統(tǒng)在監(jiān)控過(guò)程中容易存在缺陷，導(dǎo)致獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)不夠精準(zhǔn)[3-5]，使后續(xù)建筑的建設(shè)出現(xiàn)困難，因此,需要對(duì)現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。有較多學(xué)者對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行研究，孫孝龍等[6]研究通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)，即通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)記錄、監(jiān)控環(huán)境因子和相關(guān)工作進(jìn)程狀態(tài)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不斷學(xué)習(xí)、訓(xùn)練得到預(yù)測(cè)模型。該模型可結(jié)合實(shí)際準(zhǔn)確理解監(jiān)控對(duì)象和具體場(chǎng)景，實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)環(huán)境因子實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)控與控制，但該系統(tǒng)存在較弱的無(wú)線通信能力，在進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)復(fù)雜度較高，且安全性較低。穆永超等[7]研究基于Niagara平臺(tái)的公共建筑監(jiān)控系統(tǒng)，以某辦公樓室內(nèi)環(huán)境和能耗為研究對(duì)象，基于Niagara物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)研發(fā)一套公共建筑監(jiān)控系統(tǒng)，將各不同設(shè)備集成到同一平臺(tái),實(shí)現(xiàn)建筑能耗及室內(nèi)環(huán)境空氣品質(zhì)的管控和數(shù)據(jù)可視化，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。該監(jiān)控系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)環(huán)境參數(shù)、分項(xiàng)能耗數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、顯示和存儲(chǔ)功能,可將各不同通訊協(xié)議設(shè)備進(jìn)行安全、穩(wěn)定地連接，并通過(guò)安全策略和用戶授權(quán)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和訪問(wèn)功能，來(lái)達(dá)到對(duì)室內(nèi)環(huán)境的監(jiān)控，但該系統(tǒng)的無(wú)線通信質(zhì)量差，難以實(shí)現(xiàn)建筑環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)控。為此，文中針對(duì)現(xiàn)有建筑環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)存在的缺陷，結(jié)合無(wú)線通信在數(shù)據(jù)通信上的優(yōu)點(diǎn)，把NB-IOT和ZigBee兩種無(wú)線通信技術(shù)相融合，以智能傳感器為數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)，合理地設(shè)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)。

1 建筑環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 建筑環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

為了克服傳統(tǒng)系統(tǒng)無(wú)線通信質(zhì)量差的問(wèn)題，將NB-IOT和ZigBee兩種無(wú)線通信技術(shù)相融合，設(shè)計(jì)無(wú)線通信模塊，以此搭建建筑環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)，系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

該系統(tǒng)主要包括主控模塊、遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)模塊、多源數(shù)據(jù)融合模塊、ZigBee傳感器采集模塊、NB-IOT無(wú)線通信模塊。采用嵌入式ARM單片機(jī)(STM32芯片)作為系統(tǒng)主控制模塊，對(duì)其余4個(gè)模塊進(jìn)行控制。在無(wú)線通信模塊的支持下，主控模塊會(huì)發(fā)布指令對(duì)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)模塊、多源數(shù)據(jù)融合模塊等進(jìn)行控制，而遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)模塊、多源數(shù)據(jù)融合模塊等通信主要通過(guò)無(wú)線通信模塊實(shí)現(xiàn)。

選用CC2530作為采集模塊主芯片，將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至多源數(shù)據(jù)融合模塊進(jìn)行融合后，再將數(shù)據(jù)提供給無(wú)線通信模塊。選用BC95作為NB-IOT無(wú)線通信模塊通信設(shè)備，BC95具有兩種通信模式，主要采用主串口進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)送與接收，該模塊結(jié)合基于LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH)算法實(shí)現(xiàn)與遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)模塊的長(zhǎng)距離多源融合數(shù)據(jù)傳輸。建筑環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程監(jiān)測(cè)模塊后，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能監(jiān)測(cè)建筑環(huán)境，且在遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)模塊內(nèi)用戶可對(duì)建筑環(huán)境進(jìn)行遠(yuǎn)程智能監(jiān)控，并提供歷史數(shù)據(jù)查詢功能，利用主控模塊對(duì)系統(tǒng)全部模塊進(jìn)行管理。

1.2 建筑環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

1.2.1 系統(tǒng)功能管控的主控模塊

采用嵌入式ARM單片機(jī)(STM32芯片)作為系統(tǒng)主控制模塊。該模塊中主要包含復(fù)位電路、時(shí)鐘電路以及穩(wěn)壓電源，下面對(duì)各單元進(jìn)行詳細(xì)介紹。

1)復(fù)位電路。該電路主要由單個(gè)貼片按鍵與無(wú)極電容等組成。上電時(shí)，芯片電容進(jìn)行儲(chǔ)能[8]，其中，該電路的復(fù)位端口可引起系統(tǒng)復(fù)位，以此形成上電復(fù)位。同時(shí)，將Key作為按鍵，若未及時(shí)按下按鍵，則會(huì)使NRST成為高電平，當(dāng)按下Key按鍵后，NRST變?yōu)榈碗娖剑_(kāi)始制造復(fù)位信號(hào)。

2)時(shí)鐘電路。挑選無(wú)源石英振蕩器作為文中構(gòu)建該電路的外部時(shí)鐘，引入負(fù)載電容，可保障更加穩(wěn)定地振蕩[9]。

3)穩(wěn)壓電源。選取3.3 V的電源對(duì)芯片進(jìn)行供電，由于系統(tǒng)內(nèi)其他設(shè)備的供電并不完全符合3.3 V，為保障供電穩(wěn)定，選取AMS1117-3.3，將其他電壓穩(wěn)壓至3.3 V。

1.2.2 獲取建筑環(huán)境信息的ZigBee傳感器采集模塊

構(gòu)建傳感器采集模塊，在該模塊下，應(yīng)用CC2530作為傳感器主芯片，具體包含高精度采樣、普通采樣與高速采樣模塊，以及分通道計(jì)數(shù)處理模塊。每個(gè)模塊均采用不同方法進(jìn)行設(shè)計(jì)。

在高精度采樣模塊中，選取A/D轉(zhuǎn)換芯片AD7793實(shí)現(xiàn)，該芯片具有24位，可實(shí)現(xiàn)較高精度的測(cè)量。在AD7793中，微控制器連接4根控制線，具備片選端、串行數(shù)據(jù)輸入端與輸出端。同時(shí)，AD7793的電源端口還能夠輸出1 mA的精準(zhǔn)橫流源。針對(duì)普通采樣模塊來(lái)說(shuō)，選取普通的并行A/D轉(zhuǎn)換芯片AD7606-4實(shí)現(xiàn)采樣，該芯片具有16位4條通道，可以通過(guò)數(shù)字濾波器完成采樣，且在芯片內(nèi)部基準(zhǔn)電壓較為精密，能夠?qū)崿F(xiàn)較高的采樣精度。

對(duì)于分通道計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)處理與高速采樣模塊，選取微控制器STM32F103內(nèi)部的A/D轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)采集。在STM32F103芯片中，其最高時(shí)鐘頻率為14 MHz，因此，具有較高的采樣速度。主芯片選取CC2530，可以提高ZigBee傳感器采集模塊穩(wěn)定性[10-11]。通常情況下，在進(jìn)行初始上電時(shí)采用芯片內(nèi)RC振蕩器，當(dāng)系統(tǒng)開(kāi)始運(yùn)行時(shí)，再使用外接的32 MHz晶振。正常運(yùn)行時(shí)，CC2530的32 kHz可同時(shí)選取晶振與振蕩器，圖2、圖3分別表示32 MHz、32.768 kHz外接晶振電路。

圖2 32 MHz外接晶振電路

圖3 32.768 kHz外接晶振電路

在圖2、圖3中，C9，C10，C5，C6的電容值需進(jìn)行合理地選擇，當(dāng)電容值過(guò)小或過(guò)大均會(huì)使振蕩器受到影響[12-13]。在CC2530芯片中，將天線與芯片引腳之間的匹配電路稱為射頻電路，利用圖4表示CC2530射頻電路。

在圖4中選用分立的電容、電感元件完成電路匹配。同時(shí)圖中L1，C3，L3，C8與其他分立器件均可完成差分信號(hào)轉(zhuǎn)單端功能。

圖4 CC2530射頻模塊電路

1.2.3 建筑環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸?shù)腘B-ION無(wú)線通信模塊

選取NB-IOT技術(shù)實(shí)現(xiàn)建筑環(huán)境智能監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的長(zhǎng)距離傳輸?，F(xiàn)階段，三大運(yùn)營(yíng)商均對(duì)NB-IOT的頻段進(jìn)行了授權(quán)，但具備較高穩(wěn)定性的NB-IOT模塊并不多，3種通信模塊對(duì)比如表1所示。

表1 不同NB-IOT模塊對(duì)比

文中選取移遠(yuǎn)公司的BC95作為NB-IOT無(wú)線通信模塊，BC95可支持3種頻段，屬于一種高性能無(wú)線通信模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)OneNET云平臺(tái)的對(duì)接，可在最大限度情況下保障終端設(shè)備對(duì)通信的需求[14-15]。在正常工作狀態(tài)下，BC95模塊存在3種工作狀態(tài)，具體如表2所示。

表2 BC95工作狀態(tài)分析

由于無(wú)線通信模塊需要較強(qiáng)的供電能力，因此，應(yīng)選取至少0.5 A電流能力的電源供電，電壓輸入范圍為3.1～4.2 V，因此，選取雙電源模式對(duì)電源模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)。在對(duì)無(wú)線通信進(jìn)行供電時(shí)，利用3.3 V直流電源供電，為避免電壓跌落現(xiàn)象，還在電源模塊內(nèi)并聯(lián)濾波電容，圖5所示為BC95的電路原理。

圖5 通信模塊電路

在上述基礎(chǔ)上，利用LEACH算法對(duì)數(shù)據(jù)無(wú)線傳輸方式進(jìn)行優(yōu)化。

LEACH算法是一種自應(yīng)分簇拓?fù)渌惴āB-IOT無(wú)線通信模塊利用該算法，可將已融合后的建筑環(huán)境數(shù)據(jù)傳輸至監(jiān)控模塊進(jìn)行檢測(cè)，從多個(gè)角度降低網(wǎng)絡(luò)能耗，提高網(wǎng)絡(luò)生存周期。

LEACH算法屬于當(dāng)前應(yīng)用較廣的路由算法，其通過(guò)集群的路由會(huì)盡可能降低能量消耗。該方法在進(jìn)行計(jì)算時(shí)主要有兩個(gè)步驟，分別為成簇過(guò)程與穩(wěn)定過(guò)程。在成簇過(guò)程中，由目標(biāo)自發(fā)挑選大量簇頭節(jié)點(diǎn)，同時(shí)構(gòu)成若干個(gè)簇。在穩(wěn)定過(guò)程中，主要聚合各簇頭的數(shù)據(jù)，并向基站傳輸聚合的建筑環(huán)境數(shù)據(jù)。該算法根據(jù)獲取到的信號(hào)強(qiáng)度，構(gòu)成簇后開(kāi)始計(jì)算，具體計(jì)算步驟如下。

在LEACH成簇階段，主要通過(guò)3個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)：

1)利用式(1)挑選出若干簇頭，之后每個(gè)簇頭發(fā)送廣播，宣布自身成為簇頭，等候普通節(jié)點(diǎn)的到來(lái)。

(1)

式中：n表示給定節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)均從0～1之間的隨機(jī)數(shù)中選取；P表示最佳簇頭百分比；b表示當(dāng)前輪數(shù)；V(n)表示閾值；G表示上一輪非簇頭節(jié)點(diǎn)集合。若閾值V(n)大于節(jié)點(diǎn)隨機(jī)數(shù)，則說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)可成為下一輪的簇頭。當(dāng)某一節(jié)點(diǎn)成為簇頭后，則該節(jié)點(diǎn)無(wú)法再次成為簇頭，直至全部節(jié)點(diǎn)都有一次成為簇頭的機(jī)會(huì)。

2)非簇頭節(jié)點(diǎn)開(kāi)始獲取簇頭廣播，之后按照廣播信號(hào)強(qiáng)度，向簇頭提出加入請(qǐng)求，請(qǐng)求發(fā)送完成后，簇頭會(huì)向節(jié)點(diǎn)發(fā)送是否為該簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)的反饋，當(dāng)持續(xù)運(yùn)行一段時(shí)間后，全部的節(jié)點(diǎn)均成為簇。

3)全部被選簇頭均為自身成員節(jié)點(diǎn)構(gòu)建一個(gè)傳輸時(shí)隙。按照簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)量構(gòu)建TDMA調(diào)度，然后按照調(diào)度時(shí)間表傳輸自身數(shù)據(jù)。

在LEACH的穩(wěn)定階段，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)會(huì)向簇頭發(fā)送融合后的建筑環(huán)境數(shù)據(jù)，且每個(gè)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)均采用單跳傳輸形式與簇頭進(jìn)行聯(lián)系。然后簇頭匯集到全部建筑環(huán)境數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)處理后發(fā)送至監(jiān)控模塊，當(dāng)經(jīng)過(guò)一段預(yù)設(shè)時(shí)間后，建筑環(huán)境數(shù)據(jù)繼續(xù)返回成簇階段。

1.2.4 基于自適應(yīng)加權(quán)融合的多源數(shù)據(jù)融合模塊

xi)wj(x-xj)].

(2)

1.2.5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊

系統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)模塊作為系統(tǒng)的監(jiān)控平臺(tái)，具備歷史數(shù)據(jù)查詢、當(dāng)前環(huán)境信息瀏覽以及建筑環(huán)境監(jiān)測(cè)等功能，在進(jìn)行建筑環(huán)境智能監(jiān)控過(guò)程中，利用從無(wú)線通信模塊傳輸?shù)囊讶诤虾蟮慕ㄖh(huán)境數(shù)據(jù)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)建筑環(huán)境，引導(dǎo)使用者正確決策，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

假設(shè)文中所構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中共具有2個(gè)隱含層，其中，具備k1，k2個(gè)神經(jīng)元；同時(shí)，輸入層內(nèi)存在n個(gè)神經(jīng)元，而輸出層具備m個(gè)神經(jīng)元。利用Sigmoid函數(shù)作為神經(jīng)元的激活函數(shù)，通過(guò)如下步驟實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程：

1)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出進(jìn)行運(yùn)算。設(shè)網(wǎng)絡(luò)的建筑環(huán)境數(shù)據(jù)輸入為X=x1,x2,…,xn，網(wǎng)絡(luò)的建筑環(huán)境智能監(jiān)測(cè)輸出為Y=y1,y2,…,ym。

3)調(diào)整權(quán)值。采用梯度下降法對(duì)誤差函數(shù)的極小值進(jìn)行計(jì)算，并表示為wij，同時(shí)將其更新量Δwij通過(guò)式(3)計(jì)算。

(3)

式中：η表示學(xué)習(xí)速率。將結(jié)果輸出后即獲取建筑環(huán)境監(jiān)測(cè)結(jié)果，完成建筑環(huán)境智能監(jiān)測(cè)。

2 實(shí)驗(yàn)分析

將文中系統(tǒng)應(yīng)用至某物聯(lián)網(wǎng)智能建筑環(huán)境中，監(jiān)控其某天不同時(shí)間段內(nèi)建筑環(huán)境的溫度、濕度與二氧化碳濃度、氨氣濃度變化情況，分析結(jié)果如圖6所示。

圖6 系統(tǒng)建筑環(huán)境智能監(jiān)控結(jié)果

由圖6可知，利用該系統(tǒng)較為精準(zhǔn)地監(jiān)控到建筑環(huán)境的溫度、濕度變化。在全天的監(jiān)控過(guò)程中，溫度、濕度變化情況均在12 h左右且呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，同時(shí)還能夠較為精準(zhǔn)地獲取建筑環(huán)境內(nèi)二氧化碳與氨氣濃度值，說(shuō)明該系統(tǒng)具備較好的建筑環(huán)境智能監(jiān)控應(yīng)用效果。

選取文獻(xiàn)[6]基于物聯(lián)網(wǎng)和深度學(xué)習(xí)的養(yǎng)蠶智能監(jiān)控系統(tǒng)與文獻(xiàn)[7]基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能安全監(jiān)控建筑信息系統(tǒng)與文中系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比，分析該系統(tǒng)無(wú)線通信技術(shù)的通信能力，分析結(jié)果如表3所示。

表3 系統(tǒng)無(wú)線通信能力

根據(jù)表3可知，文中系統(tǒng)無(wú)線通信能力要明顯高于文獻(xiàn)[6]系統(tǒng)與文獻(xiàn)[7]系統(tǒng)，其中，文中系統(tǒng)的傳輸速率始終保持最高，可快速實(shí)現(xiàn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的傳輸，且安全性較高，可以保障監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)不出現(xiàn)意外泄漏的現(xiàn)象，同時(shí)具有較低功耗，且通信距離較長(zhǎng)的優(yōu)點(diǎn)；文獻(xiàn)[7]系統(tǒng)的可連接設(shè)備數(shù)明顯低于文獻(xiàn)[6]系統(tǒng)與文中系統(tǒng)，而文獻(xiàn)[6]系統(tǒng)的復(fù)雜度又相對(duì)較高，因此，文中系統(tǒng)無(wú)線通信能力較強(qiáng)。

對(duì)比3個(gè)系統(tǒng)的生命周期，通過(guò)式(4)進(jìn)行計(jì)算，分析結(jié)果如圖7所示。

(4)

式中：E0為初始能量；T[L]為系統(tǒng)平均生命周期；Pc為系統(tǒng)持續(xù)恒定能耗；E[Ew]為系統(tǒng)崩潰時(shí)總剩余能力；λ為傳感器平均報(bào)告速率；E[Er]為消耗全部能量。

根據(jù)圖7可知，隨著系統(tǒng)故障率的增加，不同系統(tǒng)的生命周期也隨之下降，其中，文獻(xiàn)[6]系統(tǒng)的生命周期下降幅度最大，說(shuō)明該系統(tǒng)的生命周期明顯受到系統(tǒng)故障率的影響，而文獻(xiàn)[7]系統(tǒng)的下降幅度雖然低于文獻(xiàn)[6]系統(tǒng)，但該系統(tǒng)的生命周期依然遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于文中系統(tǒng)，文中系統(tǒng)隨著系統(tǒng)故障率的上升，生命周期僅存在小幅度下降，說(shuō)明該系統(tǒng)的生命周期能夠得到有效延長(zhǎng)。

圖7 系統(tǒng)生命周期分析

3 結(jié)束語(yǔ)

文中研究基于多源數(shù)據(jù)融合的建筑環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)，通過(guò)自適應(yīng)加權(quán)數(shù)據(jù)融合方法實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合，并利用采集模塊、無(wú)線傳輸模塊以及監(jiān)測(cè)模塊完成建筑環(huán)境的智能監(jiān)控。完成系統(tǒng)設(shè)計(jì)后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)使用性能，獲取系統(tǒng)實(shí)際應(yīng)用效果。在未來(lái)研究中可針對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)繼續(xù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)更全面的建筑環(huán)境智能監(jiān)控。