汤 韬1，2，邓勇军3，叶华荣3，李 亚2，李文华2，王鹏军1，2，邓北星2
（1.清华大学 电子工程系，北京100084；2.北京源清慧虹信息科技公司，北京100085；
3.泸州市交通运输局，四川 泸州646000）
针对桥梁监测系统的索力监测应用场景，设计了一款智能无线索力计。该传感器具有超低功耗、前端智能算法、无线自组织网络等技术特点。提出并实现了嵌入式硬件平台上的索频提取方法，经实验及实际工程检验，该方法测量结果准确。该设计整机可在电池供电环境下实现常年连续工作。此设计有效地解决了拉索监测过程中监测系统建设冗繁、数据分析难度大、系统成本偏高、维护复杂等实际工程问题。
中图分类号：TN925；TU18
文献标识码：A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.172576
中文引用格式：汤韬，邓勇军，叶华荣，等. 桥梁监测系统无线索力计的设计及应用[J].电子技术应用，2017，43(12)：52-54，58.
英文引用格式：Tang Tao，Deng Yongjun，Ye Huarong，et al. Design and application of wireless cable tension sensor in the structure monitoring system of bridges[J].Application of Electronic Technique，2017，43(12)：52-54，58.
0 引言
随着道路交通增长，我国桥梁劳损加速，结构病害的发生几率与恶化风险显著提高[1，2]，运营安全保障工作日渐繁重。对桥梁结构展开监测，实现异常预警、病害识别跟踪、损伤评估等功能，其带来的安全效益受到重视[3]。对于斜拉桥、系杆拱桥等索结构桥，索的拉张状况具有决定交通承载力和结构稳定度的关键意义，但相对外露易受损伤，又不便日常巡检，因此对其展开索监测意义更加显著。旧金山的金门大桥[4]、韩国Jindo双桥[5]，以及国内无锡蓉湖桥、南通新江海河桥等[6]先后实施了此类监测。但以上系统中索监测设备在体积、功耗、网络灵活性等方面存在各自的不足，应用推广还有待进一步优化提升。
频率法测索力是以上索监测采用的典型方法[7]，但原始数据多，现场采集配合远程分析的使用模式面临线缆供电不可靠、无线通信与网络部署开销高等问题。本文提出的监测用无线索力计通过硬件和基本系统低功耗化，将索频算法嵌入设备内，大幅减少数据传输开销，并以无线自组网接入取代线缆布设，增强了桥索监测系统的灵活性。
1 系统整体结构
整体系统的设计主要由硬件设计、索力检测算法设计、网络接入设计三大部分组成。
系统的硬件部分结构示意图如图1。系统包括主控制器、射频模块、传感器接口等。
软件系统层次如图2所示，其与硬件适配构成了低功耗无线网络化的传感平台，采集控制、索力分析、数据输出依托其上。
2 硬件系统设计
本索力计选择Microchip的无线微控制器Mega256rfr2作为主控兼通信芯片。最高逾20 MIPS的运算能力，配合256 KB闪存及32 KB RAM，为索力数据分析的嵌入与网络协议栈运行提供支持；低至2 μW的休眠功耗及动态可调的运行频率，则使设备具备低功耗长续航基础条件；片内集成的IEEE802.15.4射频收发机拥有100 dB以上充裕的链路预算以及可降低多径衰减影响的接收分集功能，无线通信覆盖与稳定性得以加强。
振动频率采集单元采用NXP公司的3轴MEMS加速度传感器MMA8451，其通过高速I2C接口与主控通信。内部过采样可达800 Hz，确保覆盖索力监测频段的5倍以上量程；±8g的最大测量范围和250 μg最佳分辨率满足桥索不同振动强度时的监测需要；输出缓冲区的存在有效避免采集过程唤醒主控。
电源方面借助德州仪器的TPS62740转换电压令系统各部分电压保持较低水平，从而减少芯片内嵌压降单元上的能量损耗。
另外硬件系统配置SPI接口的片外Flash存储芯片AT45DB641E，使本索力计可存储一定时间内的历史数据，必要时可导出供第三方工具分析研究。
3 嵌入式索力算法设计实现
3.1 频率法理论模型[8-10]
频率法测量索力首先利用传感系统采集的振动数据，再对这些原始数据进行分析和处理、提取自振频率，最后通过自振频率和索力之间存在的固有关系推算出索力。
索振动方程如下：
式中，fn是第n阶固有频率。除fn以外，其他参数均已由设计和施工材料给出，测得fn及其阶数即可推算出索力值。
3.2 索力采集分析设计
本文索力计测量索力在选取最优轴、完成振动采样频率校准的基础上，主要通过峰值提取和窗口加权评估两个阶段分析获取索力。
3.2.1 峰值提取
本阶段主要目的是对振动FFT功率谱进行信息提取，去掉对于基频提取无效的干扰信息，保留功率谱中与基频提取相关的峰值，以便之后进一步进行基频提取。主要步骤如下：
(1)设置特殊参数M，FFT功率谱点数为2N时，M的取值在[1，2log2N]之间可调。
(2)对FFT功率谱进行滑动平均处理，得到平滑功率谱。滑动平均处理所取的窗口宽度为5～20个频点。
(3)将平滑功率谱的前M点直接置零。从第M点到第N点扫描FFT平滑功率谱，保留FFT平滑功率谱中的所有极大值，其他非极大值点全部置0。
(4)再次从第M点到第N点扫描FFT平滑功率谱中的非零点，设第k点为当前扫描非零点，k-1点为上一个扫描到的非零点，k+1为下一个扫描到的非零点。
(5)若第k点的幅度大于第k-1点和第k+1点的幅度，则不做处理，继续扫描第k+1点，否则，依据第k点与最近非零点的距离做处理。如果第k点与最近非零点的距离小于K，则将第k点置零，否则，不作处理，继续扫描第k+1点。
扫描完所有的点，得到FFT峰值功率谱G(n)。
3.2.2 窗口加权评估
对频点x，如果在x和它的各次谐波频点处构建以其为对称中心的凸函数形状窗函数w(n-kx)，则可以形成如式(3)所示、与相关度类似的指标。
本阶段以上述指标为依据，寻找E(x)的最大值，该处x即对应最可能的索力基频。
4 网络接入设计
小体积、电池供电和无线通信的设计为本文索力计带来部署便利性，但也使之能源受限。射频模块属于索力计的大功耗单元，其上网络协议设计需要兼顾自组网和低功耗特性，避免索缆高处的索力计节点电池快速耗尽情况造成维护问题。
本文首先将无线索力计定义为监测网络的末端节点，避免其承担转发、路由等高开销任务。在此基础上设计具有高占空比射频休眠状态的自组织网络接入机制如图3。索力计通过此方式接入灵活部署的自组织网主干部分，实现常年连续的监测。
5 应用与验证
本文研究团队2017年在泰安长江大桥部署了无线智能传感器网络进行结构监测，所用索力传感器即本文设计的无线索力计。其在系统中运行稳定，索力测算值与理论值范围相符，各索的数据变化趋势相互印证。图4展示了2017年1月25日到3月5日期间该桥某跨6枚索力计上报的数据情况，所在区域2月20日到2月26日的大面积降雨积水影响在图中体现为索力最大波动区段，其余时段变化较平缓一致。
表1统计了同一跨段12根索的索力监测值，并与设计值进行对比。从偏差情况可见，本文算法所得各索张力与相应参考值偏差不超过3.7%，符合监测应用的工程需要。
6 结语
本文以Mega256rfr2射频SOC及MEMS加速度传感器等搭建了无线索力计平台，在其上实现了索力算法嵌入和网络接入优化，软硬件系统与网络接入的稳定性、内嵌索力算法的准确性均通过了实际工程验证。本文的索力计对于索力监测具有较大的应用价值。
参考文献
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[2] 中华人民共和国交通运输部综合规划司.2013年交通运输行业发展统计公报[EB/OL].(2014-05-13)[2014-05-13].http：//www.moc.gov.cn/zfxxgk/bnssj/zhghs/201405/t20140513_1618277.html.
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