杨亚龙 方潜生 何正亚
(1.安徽建筑工业学院智能建筑重点实验室,合肥230022;2.安徽省建筑科学研究设计院,合肥230001)
面向建筑围护结构温度信息采集的无线传感器网络设计
杨亚龙1方潜生1何正亚2
(1.安徽建筑工业学院智能建筑重点实验室,合肥230022;2.安徽省建筑科学研究设计院,合肥230001)
针对建筑节能检测的要求,设计了一个面向建筑围护结构温度信息采集的无线传感器网络系统,系统将实时采集的温度信息上传给监控层计算机,监控层计算机利用温度信息重建温度场,进而分析建筑围护结构的节能状况。为满足温度信息采集的高性能要求,重点分析了无线传感器网络的实时性、可靠性与有效性。实验结果表明重建的建筑围护结构表面温度场精度优于红外热成像仪的测量结果,它为建筑节能检测提供了一种方便、实时、低成本的检测途径。
节能检测;建筑围护结构;无线传感器网络;数据采集;温度场
在建筑节能检测与能效评估方面,大多数文献中只是对围护结构较小平面的几个点进行节能检测,缺乏简便、快速的测定传热系数的方法,对存在工程质量缺陷的建筑围护结构未提出具体的检测途径[4],或者只对室内的平均温度进行检测[5],建筑热桥的检测方法更少。然而,确定建筑围护结构的传热系数必须长时间同时测定其内外表面温度分布;而对存在工程质量缺陷的建筑围护结构,缺陷的位置未知,只对其中某平面进行检测,不能很好的反映围护结构整体的节能效果;另外,建筑热桥对于建筑节能的影响更是不容忽视。近年来,由于红外热成像仪具有大面积测温的优点开始应用在建筑节能检测当中,但是由于其检测成本高,易受空气温湿度干扰,同时,红外热成像仪在使用一段时间后,测温准确度会下降,如要保证准确度,测温前需要进行温度校正,造成了使用的不便,因而难以得到广泛的应用。本文根据建筑节能检测与能效评估的需求,利用无线传感器网络构建了一种低成本的建筑围护结构温度信息采集系统,能快速重建建筑围护结构的温度场信息,实现实时、快速检测。
温度信息采集系统采用三层结构,底层为传感器信息采集层,中间层为无线传感器网络层,上层为计算机监控层,系统构架如图1所示。传感器信息采集层由数字温度传感器阵列组成,传感器阵列结合围护结构表面温度分布的特点,选取合理的布置间距,准确的获取围护结构表面温度信息;中间层为无线传感器网络层,多个节点通过自组织的方式组成无线传感器网络,将采集到的数据汇聚至sink节点传送至监控层计算机;监控层由多台计算机组成局域网,监控计算机通过分析和处理数据获得建筑围护结构的温度场信息,实现建筑节能检测与能效评估,同时,采集的数据将存入数据库计算机,便于后期进一步分析被检测围护结构的热工性能特性。
图1 温度信息采集系统系统构架
温度信息采集系统的传感器信息采集层由大量的数字温度传感器组成传感器阵列,通过将这些温度传感器布置在建筑物内的各种表面上,实现对建筑围护结构表面温度的采集。数字温度传感器需要与节点实现合理的连接,保证数据实时汇总到节点,传感器节点再组网成无线传感器网络将数据上传到计算机监控层。为保证温度信息采集的实时性、可靠性与有效性,需要考虑节点与传感器的连接形式、节点功耗与持久性、网络链路质量和传感器节点的优化布置。
为保证建筑围护结构温度信息采集的实时性,及时捕捉温度信息的变化规律,需要对无线传感器网络的实时性进行分析。影响无线传感器网络实时性的关键是当多个温度传感器连接到单个节点时如何保证实时性。由于建筑围护结构的节能检测是在现场进行,为使温度传感器布置更为方便、快捷,温度传感器采用单总线的方式和节点通信,即只采用一条定义的信号线,每一个挂在总线上的传感器都在适当的时间驱动。根据承载的数字温度传感器数目的不同,可形成如图2所示的点采集节点和线采集节点,根据所检测围护结构的特点及其缺陷位置的不同,通过灵活搭配点、线节点即可符合各种检测要求。
图2 数据采集节点形式
传感器信息采集层采用DS18B20数字温度传感器,传感器节点可采用Search Rom命令来识别DS18B20的地址序列码,节点获取一个单总线上温度传感器的地址序列码的时间为13.16ms,因此节点每秒能识别75个不同的单线器件。实际建筑围护结构检测中单总线上设置的温度传感器数目一般不多于20个,每个节点都能在一秒内完成对单总线上所有温度传感器信息的采集,而组成的无线传感器网络节点一般不超过40个,故系统完成一次信息采集的时间远少于1min。由于建筑围护结构温度变化较为缓慢,因此系统的实时性完全可以适应围护结构温度快速检测的需求。
无线传感器网络由大量能量有限的电池供电的传感器节点组成,对其可靠性进行评估时既需要考虑传感器节点间的连接性,还要考虑传感器节点本身的特点[6]。因此,本文特别分析了传感器节点自身的可靠性和网络的可靠性。
2.2.1节点的可靠性分析
根据建筑节能检测标准要求,建筑围护结构节能检测的时间不应小于96h[3],因此对传感器节点持续可靠地连续工作能力要求很高。传感器节点采用二节干电池供电,持续工作会导致节点电压下降,当节点电压低于2.5V时会出现数据包大量丢失,甚至不能工作。图3所示为实验中无线传感器网络10号节点(10号节点总线上挂接了20个DS18B20)的测试结果,节点采样周期为20次/h,节点每采样一次数据的同时向sink节点发送一帧数据,从图中可以看出,经过100h后,节点电压仍高于2.55V,设计满足可靠性要求。
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2.2.2网络的可靠性分析
图3 10号节点电压变化曲线图
在无线传感器网络中,为了保证数据的完整性,对网络的可靠性要求很高,每个节点在将自身采集的数据向sink节点汇聚的过程中,由于路径的选择和各种电磁干扰问题会导致数据的丢失。所以无线传感器网络中数据传输协议的选择很重要,温度信息采集系统采用基于链路质量的汇聚树协议,节点并不是向固定的sink节点发送数据包,而是通过选择下一跳隐式地选择根节点,节点根据路由梯度形成到根的路由。
图4 测试数据与节点丢包率
通过综合网络层、链路层和物理层的链路质量,采用四位(物理层1位,链路层1位,网络层2位)链路信息对链路质量进行估计。在多跳测试中,减少了44%的包传输的同时,获得了99%的传输率。实验对24个节点组成的无线传感器网络进行测试,通过对采集的数据分析,得出网络中在发送同等数量测试数据(1 200帧)时各传感器节点的丢包率如图5所示。从图中可以看出节点在数据传输过程中丢包率低于0.3%,由于节点的采样间隔较短,所以少数帧的丢失不影响计算机监控层的分析与处理。同时,计算机监控层对丢失的数据帧采用重传的方式,可进一步降低节点的丢包率,保证网络的可靠性。
图5 红外图像与不同传感器间距下重建的温度场图像对比
建筑节能检测现场情况非常复杂,温度信息采集系统需要在短时间内完成传感器的布置,在保证采集数据的有效性和测量精度的前提下,通过对节点传感器部署进行优化配置以减少温度传感器数量,提高各传感器与节点之间的通信效率,使测量更加便捷。
节点与温度传感器布置具体步骤如下:
(1)根据被检测围护结构表面的特点,确定节点的拓扑结构。
对于小范围墙面的检测,节点可以采用星型结构,在满足实时性的同时,实现灵活布置。大范围围护结构的温度信息的采集,如果采用星型结构,节点的负载过重,可靠性低,通信线路利用率低,此时适宜用总线树型拓扑结构。在实际检测中,可根据围护结构特点进行多种拓扑结构的组合。
(2)确定各节点挂接的温度传感器数量与间距。
应用公式(1)对各温度传感器测点的相关性进行定量分析,通过不断的调整各节点传感器数量以及传感器之间的间距,优化传感器布置。
式中:ρ(Tik,Tjk)表示温度传感器之间的相关性;Tik,Tjk表示温度传感器测量的温度值;T¯i,T¯j表示温度平均值。
当然,为方便开展实际节能检测,在监控计算机上还编写了节点与温度传感器布置的相关应用软件,检测人员只需输入待检测建筑围护结构的基本参数,系统即能给出传感器的优化布置方案。
选取某房间中尺寸为600cm×350cm存在工程质量缺陷的墙面,用温度信息采集系统与红外热成像仪分别测量其内表面温度,开展对比实验。由于实验墙面规则平滑,所以传感器节点采用总线树型拓扑结构对墙面进行整体检测,在可能存在工程质量缺陷的部位采用星型结构进行重点检测。同时,利用红外热成像仪在距离墙面2m处测量实验墙面,将结果进行对比分析。
图5所示为红外热成像仪拍摄的实验墙面的温度场图像与传感器间距分别为30cm、40cm、60cm时温度信息采集系统重建的实验墙面温度场图像。图5(d)所示,当传感器间距为60cm时,基本能还原墙面的温度场,但并未反映出墙面水平两侧的温度场变化;图5(c)所示,当传感器间距为40cm时,已能准确还原墙面的温度信息;图5(b)所示,当传感器间距为20cm时,墙面的温度信息能更加准确地得到还原。可以看出,随着传感器间距的缩小,实验墙面温度场重建的精度提高,工程质量缺陷的位置确定更加准确。然而,考虑到墙面温度的渐变特性,传感器分布过密在导致数据冗余的同时也会增加无线传感器网络的整体能量消耗,分布过疏则不能很好的反映墙面真实的温度分布。参照监控计算机节点与温度传感器布置的软件输出结果,传感器间距为40cm能够真实的重建所测墙面的温度场,同时又很好的控制网络中各节点的能量消耗,此时实际使用146个DS18B20温度传感器,共组成25个节点。对比图5(a)、(c)可见,使用本文方法重构的温度场图像涵盖了红外热成像仪拍摄的图像中对墙体温度检测所需的重要特征。相对于红外图像,重建的温度场图像反映的墙面温度分布更加准确,确定的工程质量缺陷位置精度更高。实验的结果验证了该方法的可行性与有效性。
值得注意的是,在温度数据采集过程中,人为操作失误或某温度传感器偶然不能正常工作等原因会影响测量数据的真实性,重建所测围护结构表面温度场时,对参与计算的采样值应进行预处理,剔除异常点。考虑到建筑围护结构表面温度的渐变特性,当判断某传感器所采集数据为异常值时,可用该采样点附近正常点的平均值代替此采样点处的值。
本文从建筑物围护结构节能检测出发,面向建筑围护结构温度信息采集,设计了一个满足其高性能要求的无线传感器网络,并对网络的实时性、可靠性和有效性进行了分析。实验结果证明温度信息采集系统能准确采集建筑内各种围护结构的表面温度,通过对采集的离散数据进行温度场重建,能够很好的再现被检测围护结构的温度分布,实时性强,精度高。本文方法与红外热成像仪检测法相比,不但解决了红外图像对比度不高的缺点,而且克服了红外检测过程中易受空气温湿度干扰的问题,是一种更为方便、快捷的低成本检测方法。
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Design on W ireless Sensor Network for Tem perature Data Acquisition of Building Envelope
YANG Yalong1FANG Qiansheng1HE Zhengya2
(1.AnhuiKey Laboratory of IntelligentBuilding,AnhuiUniversity of Architecture,Hefei230022;2.Anhui Instituteof Building Research and Design,Hefei230001)
For the requirementsofbuilding energy-saving detection,aw irelesssensornetwork(WSN)isdesigned for temperature data acquisition of building envelope.The WSN uploads the real-time temperature data to the computer inmonitoring layer,while the computer can use the data to reconstruct temperature field and to analyze the energy-saving conditionsof the building envelope.In order tomeet the high requirementsof temperature data acquisition,the real-time performance,reliability and effectiveness of the WSN have been analyzed.The experimental results indicate that the reconstructed temperature field of the building envelope ismore accuracy than the infrared image.Moreover,it provides a convenient,real-time and low-cost method of building energy-saving detection.
energy-saving detection;building envelope;w ireless sensor network;data acquisition;temperature field
TE393
A
1673-1980(2012)03-0147-04
2012-02-27
国家自然科学基金面上项目(61073161);安徽高等学校省级自然科学研究重点项目(KJ2011A058);安徽省优秀青年人才基金重点项目(2009SQRZ100ZD);安徽建筑工业学院硕博科研启动基金项目(200812-13)
杨亚龙(1980-),男,四川夹江人,博士,讲师,研究方向为无线传感器网络、建筑节能。