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    基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)終端設(shè)計(jì)

    2020-10-21 07:53:16黃峰亮錢曉捷
    機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 2020年10期
    關(guān)鍵詞:機(jī)械振動(dòng)傳感加密

    黃峰亮,錢曉捷

    (1.鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院實(shí)踐教學(xué)中心,河南 鄭州 451460;2.鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院,河南 鄭州 450001)

    1 引言

    柴油機(jī)、發(fā)電機(jī)組、空壓機(jī)組等機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)現(xiàn)象[1],通過監(jiān)測(cè)機(jī)械振動(dòng)所產(chǎn)生的信號(hào)可提前判斷設(shè)備的健康狀態(tài)[2],從而避免發(fā)生工業(yè)事故。因此,為保證機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)作,通常都會(huì)為機(jī)械設(shè)備配置計(jì)算機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和報(bào)警系統(tǒng),以更直接、準(zhǔn)確地得到設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)[3],當(dāng)前已有相關(guān)研究。

    文獻(xiàn)[4]提出一種實(shí)時(shí)在線診斷機(jī)械振動(dòng)狀況的方法,首先采集機(jī)械機(jī)組運(yùn)行過程中的振動(dòng)信號(hào),然后提取信號(hào)的特征值及其敏感等級(jí)分布,并利用獲取得到的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)構(gòu)建特征值振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù),在此基礎(chǔ)上進(jìn)行機(jī)械振動(dòng)狀態(tài)診斷,但該方法的計(jì)算復(fù)雜度較高。文獻(xiàn)[5]為分析機(jī)械振動(dòng)狀況,提升振動(dòng)控制精度,提出基于最小二乘發(fā)射功率的機(jī)械振動(dòng)自適應(yīng)控制方法,采用無(wú)線傳感器監(jiān)測(cè)機(jī)械振動(dòng)產(chǎn)生的功率,并通過無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)間通信鏈路質(zhì)量構(gòu)建兩者離散關(guān)系,最后采用最小二乘法擬合所得結(jié)果,并構(gòu)建自適應(yīng)數(shù)學(xué)模型,通過無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)間的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)傳輸結(jié)果,可實(shí)現(xiàn)機(jī)械振動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),但該方法的加密實(shí)時(shí)性不好。文獻(xiàn)[6]提出一種基于雙稀疏字典模型機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮感知方法,通過分析機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的近似稀疏性,并應(yīng)用高斯隨機(jī)矩陣壓縮測(cè)量振動(dòng)信號(hào),利用測(cè)量結(jié)果重構(gòu)原始振動(dòng)信號(hào),完成機(jī)械振動(dòng)的監(jiān)測(cè),但該方法計(jì)算收斂性差。

    針對(duì)上述問題,設(shè)計(jì)一種基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)終端。采用無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸,提高監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩浴W詈蠼?jīng)實(shí)驗(yàn)可知,所提方法具有有效性。

    2 硬件設(shè)計(jì)

    2.1 采集節(jié)點(diǎn)

    振動(dòng)傳感器是一種微型嵌入式系統(tǒng),由多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,用于檢測(cè)和采集不同區(qū)域的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù),該系統(tǒng)主要由四個(gè)模塊組成,分別為:電源、微處理器、感知器以及無(wú)線通信模塊。設(shè)計(jì)傳感器節(jié)點(diǎn)時(shí),除了考慮成本、能耗外,還要考慮節(jié)點(diǎn)通信質(zhì)量以及耐腐蝕性問題,基于上述因素,構(gòu)建傳感器節(jié)點(diǎn)的硬件結(jié)構(gòu),如圖1 所示。

    圖1 傳感器節(jié)點(diǎn)的硬件結(jié)構(gòu)Fig.1 Hardware Structure of Sensor Nodes

    其中電源主要以鋰電池為中心,由電源保護(hù)電路、電池監(jiān)測(cè)芯片組成的供電模塊,為傳感器提供穩(wěn)定能量。過程中為保證輸入端電阻的對(duì)稱,需使電源電路具備靜態(tài)工作功能,因此在設(shè)計(jì)電源時(shí),在輸入端加入一個(gè)直流點(diǎn)位,保證輸入信號(hào)與電位的疊加狀態(tài)的穩(wěn)定,其中電源放大電路,如圖2 所示。

    圖2 電源放大電路Fig.2 Power Amplifier Circuit

    微處理器主要作用在于處理信號(hào)、存儲(chǔ)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)以及調(diào)度節(jié)點(diǎn)任務(wù)等,為提升振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)調(diào)度效率,將采用TI 公司生產(chǎn)的MSP430 處理器,該處理器具有功耗低、計(jì)算精度高的優(yōu)點(diǎn),同時(shí),考慮成本因素,可選用CC2420 芯片兼容ZigBee 協(xié)議,提升振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性。感知器用于檢測(cè)和采集工作環(huán)境振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù),并通過A/D 轉(zhuǎn)換將振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。

    2.2 網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)

    網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)不僅要求處理能力強(qiáng),同時(shí)還要求運(yùn)行速度快。由于機(jī)械振動(dòng)產(chǎn)生的信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)量較多,因此存儲(chǔ)空間需要具備足夠的容量。網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu),如圖3 所示。

    圖3 網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Gateway Node Structure

    此外,由于部分機(jī)械設(shè)備要求封閉的工作環(huán)境,容易屏蔽外界無(wú)線信號(hào),因此要做到室內(nèi)室外連通?;谏鲜鰞?nèi)容大致分析了無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)下機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)終端的硬件設(shè)計(jì)要求,為保證設(shè)計(jì)終端的運(yùn)行穩(wěn)定性,進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)時(shí)需考慮上述硬件特征。

    3 軟件設(shè)計(jì)

    3.1 異常振動(dòng)信號(hào)收發(fā)轉(zhuǎn)換控制模型

    將采用無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)終端,但由于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)分布性,導(dǎo)致無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端容易受到網(wǎng)絡(luò)的明文攻擊,導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露,需要進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端加密優(yōu)化設(shè)計(jì),提高無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?。因此在無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)下構(gòu)建異常振動(dòng)信號(hào)的收發(fā)轉(zhuǎn)換控制模型時(shí),需設(shè)計(jì)收發(fā)轉(zhuǎn)換控制模型的信號(hào)監(jiān)測(cè)的密鑰。采用橢圓曲線加密機(jī)制(Elliptic Curve Cryptography,ECC)接入異常振動(dòng)信號(hào)[7],以此構(gòu)建異常振動(dòng)信號(hào)收發(fā)轉(zhuǎn)換控制模型,假設(shè)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)的調(diào)制參數(shù)為:param={G1,G2,e,g,g2,g3,h,H1,H2},采用如下Logistics 混沌映射進(jìn)行異常振動(dòng)信號(hào)的線性分解,構(gòu)建無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)的同態(tài)密鑰:

    式中:Pn(i=1,……,n)表示無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)比特序列的特征分布集。采用組合空間結(jié)構(gòu)映射方法進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端敏感數(shù)據(jù)的傳輸鏈路模型設(shè)計(jì),計(jì)算無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的互信息特征量和敏感域特征分布分別為:

    采用同態(tài)公鑰加密方案構(gòu)建無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的加密密鑰,結(jié)合橢圓曲線同態(tài)加密方案進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的公鑰隨機(jī)數(shù)設(shè)計(jì),在不同分塊長(zhǎng)度下,結(jié)合Logistics 混沌系統(tǒng)的周期性演化軌跡進(jìn)行線性重組[8]。

    無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的Logistics 混沌映射演化軌跡模型進(jìn)行異常振動(dòng)信號(hào)收發(fā)轉(zhuǎn)換控制,進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入的加密密鑰設(shè)計(jì),采用隨機(jī)抽樣方法進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中終端接入振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的比特序列重建,構(gòu)建Turbo 碼進(jìn)行碼元調(diào)制,實(shí)現(xiàn)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的異常振動(dòng)信號(hào)收發(fā)轉(zhuǎn)換控制[9]。

    3.2 機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)終端算術(shù)編碼設(shè)計(jì)

    采用多層隨機(jī)線性重組技術(shù)進(jìn)行無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)終端振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的特征重組,實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)終端振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的線性編碼和向量量化分解,構(gòu)建表征無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端敏感數(shù)據(jù)的比特序列流,求得第i 個(gè)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)絊ink節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)碼元為λi,引入SuLQ 框架進(jìn)行算術(shù)編碼,得到無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)終端接入的轉(zhuǎn)發(fā)鏈路模型用公式描述為,隨機(jī)選擇一個(gè)向量u,得到無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的匹配度為:

    使用排隊(duì)論的模型進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的線性編碼,以m 為嵌入維,得到無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的編碼比特流為:

    在穩(wěn)態(tài)收斂條件下,構(gòu)建區(qū)間分割的算術(shù)編碼算法,計(jì)算無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端的明文塊特征量[10],采用隨機(jī)線性編碼技術(shù),求得無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的時(shí)間開銷Tservice,等待時(shí)間為Twait,二者的關(guān)系為:

    采用平均互信息算法,進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入線性編碼,得到編碼密鑰的響應(yīng)特征量為:

    根據(jù)上述算術(shù)編碼設(shè)計(jì),采用橢圓曲線加密機(jī)制和Logistics混沌映射進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入的振動(dòng)信號(hào)周期性編碼設(shè)計(jì),根據(jù)編碼方案構(gòu)建加密密鑰,提高振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)的安全性[11]。

    3.3 機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)安全接入

    采用分段Logistics 混沌序列置亂方法進(jìn)行加密密鑰構(gòu)造,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的量化編碼設(shè)計(jì)[12],基于隨機(jī)關(guān)聯(lián)映射編碼機(jī)制構(gòu)建無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入加密的統(tǒng)計(jì)特征量為:

    采用分塊特征匹配方法進(jìn)行數(shù)組加密,加密的長(zhǎng)度為n,互信息函數(shù)為H=-〉pilog2(pi),得到優(yōu)化的加密解密方案為:

    C→S:Certificate{Certc}

    C→S:ClientKeyExchange{Kc}

    C→S:CertificateVerify{{hash(messages)}D-1}

    通過調(diào)整密鑰參數(shù)p 來(lái)進(jìn)行加密過程的自適應(yīng)尋優(yōu),當(dāng)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端安全加密的顯著度水平滿足x0=q0*π,那么得到無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端安全加密的統(tǒng)計(jì)特征量式:

    綜上分析,實(shí)現(xiàn)了無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端安全加密接入,提高了無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端監(jiān)測(cè)的安全性[13-15]。

    4 基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)終端

    引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)終端的運(yùn)行,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法量化無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的特征細(xì)節(jié),實(shí)現(xiàn)步驟為:

    (1)令x(t),t=0,1,…,n-1,為無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠?xùn)練序列,設(shè)置無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端的初始時(shí)間計(jì)數(shù)t=0;

    (2)對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入的新的訓(xùn)練量化編碼序列進(jìn)行分段設(shè)計(jì),構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)終端接入編碼的向量模式x(t)=(x0(t),x1(t),…,xk-1(t))T;

    (3)計(jì)算無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層中的輸入向量x(t),并采用自適應(yīng)加權(quán)學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分組學(xué)習(xí)[11],得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)值與ωi的關(guān)系:

    其中:ωi=(ω0i,ω1i,…,xk-1,(it))T,采用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行終端安全加密的自適應(yīng)學(xué)習(xí),在密文域中進(jìn)行加密特征提取。

    (5)結(jié)合組合空間結(jié)構(gòu)映射方法進(jìn)行信息加密控制,t=t+1,當(dāng)滿足收斂條件,結(jié)束。

    根據(jù)上述算法設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)下的機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)終端設(shè)計(jì)。

    5 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    為了測(cè)試所提方法在實(shí)現(xiàn)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用性能,采用Matlab7 進(jìn)行仿真試驗(yàn)分析。由于機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)環(huán)境受限,設(shè)置測(cè)試環(huán)境范圍為(50×50)m,并布置50 個(gè)傳感節(jié)點(diǎn),采樣頻率為2kHz。為保證實(shí)驗(yàn)的可行性,本次實(shí)驗(yàn)將參照北京樽祥科技檢測(cè)中心的機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)過程,其監(jiān)測(cè)環(huán)境,如圖4 所示。

    圖4 現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)環(huán)境Fig.4 Field Monitoring Environment

    通過設(shè)計(jì)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)終端,并對(duì)其性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn),首先對(duì)獲取機(jī)械振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,獲得時(shí)域波形及幅值譜;其次,對(duì)比不同方法下振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)獲取的隱寫性能;最后,對(duì)比不同方法無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)能耗度。具體如下所示。

    5.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    根據(jù)仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè),將采用分段監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行機(jī)械振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè),得到機(jī)械振動(dòng)狀態(tài)下的時(shí)域波形及幅值譜,如圖5 所示。

    圖5 待加密的終端振動(dòng)信號(hào)Fig.5 Terminal Vibration Signal to be Encrypted

    分析圖5 可知,采集到的信號(hào)可有效反映出機(jī)械振動(dòng)情況。在圖5(a)中,監(jiān)測(cè)波形有規(guī)律,說明所提方法在監(jiān)測(cè)過程中具有穩(wěn)定性,分析圖5(b)可知,在低頻振動(dòng)情況下能夠有效反映機(jī)械振動(dòng)效果。

    5.2 隱寫性能

    測(cè)試不同方法進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)獲取過程的隱寫性能,得到對(duì)比結(jié)果,如表1 所示。

    表1 終端信息管理的隱寫性能對(duì)比Tab.1 Steganography Performance Comparison of Terminal Information Management

    分析可見,采用所提算法進(jìn)行無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入的信號(hào)數(shù)據(jù)變化位數(shù)更高,抗攻擊能力較強(qiáng),提高了無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端接入的安全性。因此,應(yīng)用所提方法可有效提升振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)的可靠性。

    5.3 監(jiān)測(cè)能耗

    為了驗(yàn)證所提方法的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)能耗度,對(duì)比文獻(xiàn)[4]方法、文獻(xiàn)[5]方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果,如圖6 所示。

    圖6 不同方法監(jiān)測(cè)能耗度對(duì)比圖Fig.6 Comparison of Energy Consumption Monitoring by Different Methods

    文獻(xiàn)[4]方法監(jiān)測(cè)能耗為25%左右,文獻(xiàn)[5]方法監(jiān)測(cè)能耗為50%左右,而所提方法監(jiān)測(cè)能耗為5%左右,低于傳統(tǒng)方法,具有較為明顯的優(yōu)勢(shì),如圖6 所示。

    6 結(jié)語(yǔ)

    機(jī)械振動(dòng)過程中存在著很多不穩(wěn)定因素,很容易發(fā)生故障,故障的發(fā)生會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)作,所以對(duì)機(jī)械振動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),有利于及時(shí)發(fā)現(xiàn)振動(dòng)故障,避免影響整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)作。為了更好地監(jiān)測(cè)機(jī)械振動(dòng),提出基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)終端設(shè)計(jì)。首先利用傳感器節(jié)點(diǎn)及網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)了檢測(cè)終端的硬件,在硬件基礎(chǔ)上,利用Logistics 混沌映射演化構(gòu)建了異常振動(dòng)信號(hào)的收發(fā)轉(zhuǎn)換控制模型,通過對(duì)振動(dòng)信號(hào)的周期性編碼加密解密,安全接入機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào),最后量化終端振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的編碼,完成檢測(cè)終端設(shè)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性,具有較好的故障實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)效果。機(jī)械振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)是現(xiàn)代機(jī)械工程領(lǐng)域研究的前沿方向,無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的引入能提升機(jī)械設(shè)備振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的性能,為現(xiàn)代機(jī)械工程領(lǐng)域的研究提供了新的思路和手段。

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