朱榮軍, 金 璐
(1.安徽工業(yè)經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電氣工程學(xué)院, 安徽 合肥 230051; 2.中國(guó)電信股份有限公司 江蘇分公司 智能云網(wǎng)調(diào)度運(yùn)營(yíng)中心, 江蘇 南京 210096)
隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程的日益加快,部分城市和城鎮(zhèn)的水域出現(xiàn)污染.其中,大部分污染源來(lái)自化學(xué)品和重金屬,嚴(yán)重威脅了人類的生命安全[1-2].進(jìn)行水域污染治理的主要工作是監(jiān)測(cè)水質(zhì)的變化情況,同時(shí)掌握污染源的具體位置,以便相關(guān)部門(mén)根據(jù)已有的情況制定對(duì)應(yīng)的防護(hù)措施.在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中,由于污染事件初期的污染信息一般難以獲取,且監(jiān)測(cè)成本較高.因此,研制一種低成本的大水域移動(dòng)污染源排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)尤為必要[3-4].
本文在傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,提出一種基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的大水域移動(dòng)污染源排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng).該系統(tǒng)主要由感知層、傳輸層和應(yīng)用層3個(gè)部分組成,其中:感知層主要負(fù)責(zé)采取大水域內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù);傳輸層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的交互,同時(shí)構(gòu)建無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò);應(yīng)用層負(fù)責(zé)環(huán)境數(shù)據(jù)的接收以及存儲(chǔ)等操作.構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)污染源進(jìn)行識(shí)別,對(duì)采集到的大水域移動(dòng)污染源數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)系統(tǒng)能夠降低響應(yīng)時(shí)間和運(yùn)營(yíng)成本,同時(shí)還能提升監(jiān)測(cè)精度、擴(kuò)大監(jiān)測(cè)范圍.
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種分布式傳感網(wǎng)絡(luò),可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)末端對(duì)外部傳感器進(jìn)行感知和檢測(cè).其中,網(wǎng)絡(luò)中的傳感器主要通過(guò)無(wú)線方式進(jìn)行通信,同時(shí)設(shè)定靈活的網(wǎng)絡(luò),可以實(shí)時(shí)更改設(shè)備通信位置.
對(duì)于大水域移動(dòng)污染源排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)而言,核心的功能就是采集數(shù)據(jù),同時(shí)將數(shù)據(jù)顯示出來(lái),需要結(jié)合環(huán)境需要對(duì)水域情況進(jìn)行調(diào)整.
結(jié)合無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大水域移動(dòng)污染源排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì). 整個(gè)系統(tǒng)由3個(gè)部分組成:
1) 感知層: 主要由采集大水域移動(dòng)污染源信息的傳感器組成;
2) 傳輸層: 主要由無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)終端節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)器組成,借助無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸;
3) 應(yīng)用層: 主要包含云平臺(tái)和微信小程序,可以有效實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互.
將無(wú)線傳感技術(shù)和Wi-Fi技術(shù)設(shè)定為數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕A(chǔ),主要是因?yàn)榫嚯x監(jiān)測(cè)點(diǎn)較近[5],空間相對(duì)集中,傳輸距離較短,整體成本較低.
監(jiān)測(cè)終端在系統(tǒng)的最前端,連接對(duì)應(yīng)的傳感器,每一個(gè)終端節(jié)點(diǎn)等同于一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn),分布在需要數(shù)據(jù)采集的水域?qū)崟r(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集.其中,數(shù)據(jù)采集模塊的主要作用就是采集不同區(qū)域內(nèi)的水域數(shù)據(jù)[6];無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)模塊主要負(fù)責(zé)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和存儲(chǔ),然后將數(shù)據(jù)發(fā)送至協(xié)調(diào)器,為系統(tǒng)提供合適的電壓,確保各個(gè)端點(diǎn)的正常工作.其中,終端節(jié)點(diǎn)的組成結(jié)構(gòu)如圖1所示.
圖1 終端節(jié)點(diǎn)組成結(jié)構(gòu)圖
無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)模塊的設(shè)計(jì)主要包含模板的核心設(shè)計(jì)以及模塊的底板設(shè)計(jì).無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)模塊需要結(jié)合系統(tǒng)需求設(shè)定對(duì)應(yīng)的電路圖,主要包含主控芯片以及外圍電路,同時(shí)將主控芯片設(shè)定為連接口.無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)底板模塊主要是電源模塊以及指示燈等模塊組成,其中各個(gè)模塊的功能如下:
1) 電源模塊: 主要負(fù)責(zé)為電路進(jìn)行供電,同時(shí)設(shè)置底板電源,有效確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行[7-8].針對(duì)不同的連接設(shè)備,需要制訂不同的電源接入方案.
2) 按鍵模塊和LED燈: 在按鍵模塊中主要包含3個(gè)按鍵,通常情況下S1和S2為一般按鍵,同時(shí)還具有編寫(xiě)功能.如果底板成功連接電源后,電源上的PWR指示燈就會(huì)長(zhǎng)亮,假設(shè)熄滅,則說(shuō)明連接存在問(wèn)題.
3) 下載模塊和接口模塊: 下載模塊主要負(fù)責(zé)連接Smart下載器,下載器的另外一端連接USB接口,將電腦程序下載到無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)模塊上運(yùn)行.接口模塊為芯片的IO接口,在本地系統(tǒng)主要借助傳感器采集大水域數(shù)據(jù),同時(shí)將數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器.
4) 數(shù)據(jù)采集模塊: 由3個(gè)不同的傳感器組成,主要負(fù)責(zé)采集水域的溫度、濕度、污染源以及有害氣體.Wi-Fi模塊選用ESP8266,是一款超低能耗的模塊,提供高度集成的Wi-Fi解決方案.
系統(tǒng)底層程序設(shè)計(jì)主要包含終端節(jié)點(diǎn)的程序設(shè)計(jì)以及協(xié)調(diào)器的程序設(shè)計(jì).終端節(jié)點(diǎn)上連接的傳感器主要負(fù)責(zé)完成大水域污染源的實(shí)時(shí)采集,當(dāng)經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)的主控芯片經(jīng)過(guò)存儲(chǔ)以及處理,借助無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)上傳至系統(tǒng)協(xié)調(diào)器.其中,協(xié)調(diào)器主要負(fù)責(zé)獲取全部終端的大水域移動(dòng)污染源數(shù)據(jù),同時(shí)將其傳輸至云平臺(tái),通過(guò)云平臺(tái)對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示和存儲(chǔ),利用微信小程序向云平臺(tái)發(fā)送相關(guān)命令,對(duì)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和顯示.
系統(tǒng)在自組網(wǎng)時(shí),主要采用Z-Stack協(xié)議,實(shí)現(xiàn)各個(gè)終端階段到協(xié)調(diào)器的數(shù)據(jù)傳輸,同時(shí)遵循相關(guān)的規(guī)范.Z-Stack協(xié)議棧主要是將各個(gè)層次全部的協(xié)議聚集在一起,以函數(shù)的形式實(shí)現(xiàn),為用戶提供API,方便用戶直接進(jìn)行調(diào)用.
終端節(jié)點(diǎn)位于大水域移動(dòng)污染源排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的底層,分布在不同的監(jiān)測(cè)房間內(nèi),上部分連接含有大水域移動(dòng)污染源的傳感器.對(duì)應(yīng)的程序設(shè)計(jì)還包含不同傳感器信息采集的相關(guān)設(shè)計(jì),可以更好地實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備之間的通信設(shè)計(jì).
在主程序代碼中主要調(diào)用3種不同傳感器的接口函數(shù),獲取對(duì)應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù).當(dāng)污染源數(shù)據(jù)獲取成功后,需要直接讀取并轉(zhuǎn)化,通過(guò)傳感器的相關(guān)定義將數(shù)據(jù)格式進(jìn)行整合打包[10-11],放入到已經(jīng)定義好的數(shù)組中.最終,借助無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸函數(shù),同時(shí)將其發(fā)送到協(xié)調(diào)器中,協(xié)調(diào)器接收到后返回至響應(yīng)信號(hào),最終到達(dá)終端節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)真正意義上的數(shù)據(jù)上傳.
云平臺(tái)是連接數(shù)據(jù)的中心,能夠?qū)崿F(xiàn)不同類型設(shè)備的通信,搭建一個(gè)高效穩(wěn)定地應(yīng)用平臺(tái),同時(shí)還可以下載多種不同的數(shù)據(jù)流.
大水域移動(dòng)污染源排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是建立在智能監(jiān)測(cè)設(shè)備的基礎(chǔ)上.隨著全球化網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,需要及時(shí)對(duì)大水域移動(dòng)污染源進(jìn)行實(shí)時(shí)采集,具體的監(jiān)測(cè)步驟如下:
1) 實(shí)時(shí)采集大水域移動(dòng)污染源的不同參數(shù);
2) 分別計(jì)算不同流域的參數(shù)差值;
3) 判斷污染源是否出現(xiàn)異常;
4) 計(jì)算各個(gè)參數(shù)的諧波系數(shù),獲取不同的信息組幀;
5) 將信息組幀上傳.
諧波系數(shù)主要通過(guò)快速傅里葉變換得到.需要針對(duì)研究區(qū)域的實(shí)際情況對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的電流和波動(dòng)閾值取值范圍進(jìn)行設(shè)定[12-13].如果監(jiān)測(cè)設(shè)備的電流超過(guò)設(shè)定的波動(dòng)閾值,則代表電路中有電設(shè)備的啟動(dòng)和關(guān)停,具體的計(jì)算式為:
ΔI=|I2-I1|
(1)
式中,I1和I2分別代表監(jiān)測(cè)設(shè)備功率波動(dòng)前后的電路總電流;ΔI代表波動(dòng)閾值.
采用上述方法對(duì)不同監(jiān)測(cè)設(shè)備的用電情況進(jìn)行采集,同時(shí)手動(dòng)標(biāo)記不同污染源的類型,構(gòu)建大水域移動(dòng)污染源特征數(shù)據(jù)集,借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建識(shí)別分類模型.
以下給出部分重點(diǎn)參數(shù)的選擇過(guò)程:
1) 確定隱含層數(shù)量: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多個(gè)隱含層,結(jié)合實(shí)際需求設(shè)定隱含層的數(shù)量.
2) 確定神經(jīng)元的數(shù)量: 對(duì)于輸入層而言,需要選取污染源特征對(duì)應(yīng)的維度和神經(jīng)元,將其表示為多個(gè)不同的分類標(biāo)準(zhǔn),使其能夠滿足實(shí)際需求[14-15].對(duì)于隱含層而言,需要選取4個(gè)神經(jīng)元,主要采用公式(2)進(jìn)行計(jì)算:
(2)
式中,m代表輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)量;p代表輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)量;α代表任意常數(shù).
3) 轉(zhuǎn)移函數(shù)的選取: 為了有效避免異常函數(shù)對(duì)分類精度產(chǎn)生的影響,需要將Sigmoid函數(shù)設(shè)定為轉(zhuǎn)移函數(shù).
4) 初始權(quán)值的確定: 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反向誤差方法進(jìn)行迭代,最終獲取權(quán)值.由于初始權(quán)值的選取會(huì)對(duì)整個(gè)算法的監(jiān)測(cè)性能產(chǎn)生影響,需要結(jié)合實(shí)際情況設(shè)定初始權(quán)值.
5) 學(xué)習(xí)速率選擇: 設(shè)定學(xué)習(xí)速率的初始值為0~0.8,選擇合適的學(xué)習(xí)速率可以全面提升網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度以及學(xué)習(xí)穩(wěn)定性,同時(shí)還能夠確保整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行.
6) 全局誤差選擇: 在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程中,將輸出結(jié)果和期望結(jié)果兩者進(jìn)行對(duì)比,實(shí)際誤差和設(shè)定誤差進(jìn)行對(duì)比,假設(shè)實(shí)際誤差小于閾值,則輸出;反之,則返回上一操作步驟.
在上述分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大水域移動(dòng)污染源排放特征進(jìn)行識(shí)別,判定系統(tǒng)中監(jiān)測(cè)設(shè)備的啟停狀態(tài),全天候監(jiān)測(cè)大水域移動(dòng)污染源的排放情況,及時(shí)掌握污染源的變化情況,相關(guān)工作人員根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果制定對(duì)應(yīng)的防護(hù)措施.
為了驗(yàn)證所提基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的大水域移動(dòng)污染源排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的有效性,結(jié)合實(shí)際環(huán)境,選取J城市作為測(cè)試對(duì)象,對(duì)2018年10月份J城市A水域移動(dòng)污染源排放情況進(jìn)行監(jiān)測(cè).
優(yōu)先分析本文所設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)前后的監(jiān)測(cè)誤差變化情況,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1和表2所示.
表1 使用監(jiān)測(cè)系統(tǒng)前監(jiān)測(cè)誤差變化情況
表2 使用監(jiān)測(cè)系統(tǒng)后監(jiān)測(cè)誤差變化情況
由表1和表2能夠看出,在使用所設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)后,監(jiān)測(cè)誤差相比之前得到明顯降低,且具有較好的識(shí)別精度.
分別選取所設(shè)計(jì)系統(tǒng)、文[3]和文[4]系統(tǒng)對(duì)J城市A水域移動(dòng)污染源在2018年10月5日、10日、15日、20日、25日以及30日的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行測(cè)試, 實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示.
圖2 不同監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間測(cè)試結(jié)果對(duì)比
分析圖2中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,與另外兩種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相比,所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間更短,能夠以更快的速度監(jiān)測(cè)到水域中的污染源變化情況.
為了進(jìn)一步驗(yàn)證所設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的有效性,對(duì)本文所提方法與文[3]、文[4]方法進(jìn)行系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)成本對(duì)比測(cè)試. 結(jié)果表明本文所提基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的大水域移動(dòng)污染源排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)成本明顯低于另外兩種系統(tǒng).
由于不同監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)存在差異,導(dǎo)致各個(gè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)范圍也會(huì)有所不同,對(duì)本文所提方法與文[3]、文[4]方法進(jìn)行監(jiān)測(cè)范圍對(duì)比測(cè)試. 結(jié)果表明本文所提監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠監(jiān)測(cè)較大范圍,另外兩種系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)范圍具有一定的局限性.
針對(duì)已有監(jiān)測(cè)系統(tǒng)存在的問(wèn)題,提出了一種基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的大水域移動(dòng)污染源排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng).優(yōu)先借助無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì),對(duì)各個(gè)模塊的主要功能進(jìn)行較詳細(xì)的描述,同時(shí)借助相關(guān)方法對(duì)大水域移動(dòng)污染源排放情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和記錄.與已有監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相比,所設(shè)計(jì)系統(tǒng)能夠有效降低監(jiān)測(cè)誤差并縮短響應(yīng)時(shí)間,同時(shí)也會(huì)相應(yīng)減少運(yùn)營(yíng)成本,監(jiān)測(cè)范圍相比之前得到明顯擴(kuò)大.
淮陰師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)2022年4期