基于无线传感器网络的光电信号采集系统设计*

杨 统，王 崴，刘晓卫

(空军工程大学 防空反导学院，陕西 西安710051)

0 引 言

随着现代工业飞速发展，大型构件吊装系统在一些大规模、高风险的工程上被广泛应用。但是在大型构件吊装过程中存在一些不确定性，而这些不确定性包括模糊性、随机性和灰色性，如，空间碰撞，吊装错位等，一旦吊装人员操作失误，会对吊装设备、构件和操作人员安全造成严重威胁。因此，在大型构件吊装过程中对吊装操作的全程监控和险情预警显得尤为重要，而这项工作主要由各种传感器来完成，其中，光电传感器是常用的一种传感器。但是传统的光电信号采集系统采用的是有线连接方式，这种连接方式存在布线复杂、性价比低、电缆易损、灵活性差等缺陷。显然，对大型移动和旋转设备利用传统的有线连接方式难以有效地完成采集任务。

无线传感器网络(WSNs)是由大量随机分布的、具有实时感知、无线通信和自组织能力的传感器节点构成［1］。而分布式传感器节点是无线传感器网络核心部分，它直接影响到整个无线传感器网络的性能。目前，随着无线传感网络的迅猛发展，出现了一些比较经典的节点设计，如，美国加州大学Berkeley 分校的Micaz 系列节点［2，3］，麻省理工大学uAMPS 项目开发的节点［4］。

本文针对传统光电采集系统的缺陷，基于无线传感器网络技术，设计的新型光电采集系统具有较高的性价比、可靠性和灵活性，信号实时采集速度和传输精度都有了很大的提高，同时减少了布线、安装和维护的工作量。

1 新型光电信号采集系统的总体设计

传统的光电信号采集系统由于是有线连接形式，它只能在小范围内进行光电信号采集，其主机的电缆长度一般在10 m 以内，而在光电信号采集的过程中会产生大量的数据，由于主机的数据处理和存储能力有限，传输效率低，实际上它是一个单机系统，其光电信号采集系统如图1 所示。本文借助无线传感器网络技术，对传统的光电信号采集系统进行进一步改进，在主机外接无线通信模块构成数据采集网络，该新型光电信号采集系统主要由传感器模块、微处理器模块、无线通信模块和电源模块构成，其系统结构图如图2 所示［5，6］。

图1 传统光电信号采集系统Fig 1 Tradition photoelectric signal acquisition system

图2 新型光电信号采集系统Fig 2 New type of photoelectric signal acquisition system

2 系统硬件电路的设计

2.1 微处理器模块的设计

本文所选的微处理器STM32F103ZET6，它是由意法半导体公司基于Cortex—M3 内核打造的一种32 位增强型微处理器，有144 个引脚，512 kbyte 字节的闪存存储器，采用LQFP 封装，工作温度范围为工业级－40～85 ℃，内部集成了3 个12 位逐次逼近型的模拟/数字转换器，可以采集18 个通道的ADC，包括16 个外部和2 个内部信号，其最高采集频率可达到1 MHz，即每1 μs 可完成一次AD 采集，其ADC 使用起来很方便，只要将参考电压接入VERF—和VERF+即可使用。STM32F103ZET6 具有性价比高、处理速度快、性能稳定、功耗低、外围电路设计简单等优点，广泛用于各种嵌入式场合［7］。微处理器模块主要由处理器最小系统和电源模块组成。电源模块采用LM1117—3.3 和LM1117—5.0 芯片，LM1117 是一种稳压芯片，在LM1117 的输入输出端都加入了滤波电容，减少电源的扰动，电路比较简单，电压稳定性好。

2.2 无线通信模块的设计

该系统所用的无线通信模块采用nRF24L01 无线通信芯片，该芯片工作在2.4～2.5 GHz 的世界通用ISM 频段，采用的是面向无线网络的IEEE 802.15.4 标准，集成的nRF24L01 通信模块只需6 个引脚配置就可实现数据的传送与接收，一次可实现32 字节数据的传输，在局域空间内进行多点数据传输时，各数据传输之间相互不干扰，它通过SPI 接口与MCU 之间进行控制与通信［8］。nRF24L01 具有多种工作模式，本文用到是接收发模式，采用一个中断引脚来通知MCU 数据接收和发送的状态，本文采用库函数的开发方式，避免了对其参数有关的大量寄存器的配置，其接口电路如图3 所示。

图3 nRF24L01 接口电路Fig 3 nRF24L01 interface circuit

2.3 多路模拟转换开关的选择

多路模拟转换开关主要用于完成信号的切换，本文从通用的角度出发，选用具有8 个线圈，采用2 个差动四通道的模拟转换开关AD7502，它能同时选通两路信号，其选通真值表如表1 所示。

表1 AD7502 选通真值表Tab 1 True value on gating of AD7502

2.4 前置放大电路的设置

本文所选的光电传感器是PC50—6，它的信号是带有一定共模干扰的微弱电信号。因此，本文选用具有输入阻抗和共模抑制比高、误差小、失调小、温漂小、线性好、稳定性好、能够放大差模信号的测量放大器，它由三个运算放大器组成，实际上是两个电压跟随器构成，第二级可以消除第一级的共模信号，通过调节电阻器R2 可以很方便地改变放大器的闭环增益，当采用集成测量放大器时，R2 一般外接电阻器，其放大电路如图4 所示。

2.5 滤波电路的设计

图4 前置放大电路Fig 4 Preamplifier circuit

经过前置放大电路的信号，还存在一些高频噪声，因此，对其高频部分需要进行滤波处理。由于巴特沃斯滤波器在通带内的频率响应曲线具有最大限度的平坦特性和良好的相位特性，故本文采用由二阶压控电源巴特沃斯低通滤波器和巴特沃斯电路构成二阶高通滤波器联级形成的四阶带通滤波电路。这种带通滤波电路具有偏执电流低、噪声小和运算速度高的特性。根据有源滤波器的设计手册，可得其相关参数，其电路图5 所示。

图5 四阶带通滤波器Fig 5 Four-order bandpass filter

2.6 末级放大电路的设计

本文所选用的末级放大电路是一种程控式的增益可调电路，采用了Intersil 公司的ISL22416 型数字电位器，通过控制R2 的阻值大小就可实现增益的可调。由于本文所用的微处理器所带的A/D 的工作电压为3.3 V，因此，需要经过末级放大电路的电压稳定在3.3 V 以内，以最大满足其线性指标。所选数字电位器R2 的阻值为70 Ω～50 kΩ，其电路图如图6 所示［9］。

图6 末级放大电路Fig 6 Final stage amplifier circuit

3 系统软件的设计

MCU 上电后首先进行初始化，包括时钟开启、I/O 口模式配置、A/D 转换器工作模式的配置、串口和SPI 的初始化设置、外部中断的设置、nRF24L01 的工作模式的配置、nRF24L01 工作频段和工作频率的选择以及使能RX_FIFO和TX_DATA［10］。当数据进入RX_FIFO 或TX_DATA 准备好接收下一帧数据时，nRF24L01 通过引脚NRF_IRQ 向微处理器发送中断请求，主函数中循环进行AD 采集与nRF24L01 发送或接收。当接到上位机串口发送过来的指令时则进入串口中断函数，首先判断是否为0X01，如是则将采集到的操作指令发送给上位机，完成与上位机的一次通信，流程图如图7 所示。

图7 系统软件流程图Fig 7 Flow chart of system software

4 测试设置与分析

为了验证本文所设计的新型光电信号采集系统是否在精度和数据采集速度方面有一定的提高和实用的可行性，本文对其进行实验验证。实验设置是在一个长、宽都为80 m的仓库内，在仓库的中心位置放置以高速旋转的激光平面发射器作为光源，激光的扫描频率在45 Hz 左右，以激光平面发射器为圆心，在其周围放置3 个本文设计的光电信号采集节点，它们之间的夹角为120°，以每4 m 测量一次距离，并将3 个节点系统所测的距离取平均值，以减少仓库环境的影响，测8 组数据与理论距离进行比较，实验结果如图8 所示。

图8 测试结果Fig 8 Test results

由图8 可知，在30 m 的范围内其测量结果与实际距离非常接近，误差保持在3%以内，数据采集的速度可达到8 μs左右且不会出现数据的丢失，还具有一定穿越障碍物的能力。但是当距离超过40 m 时，测试结果就会出现明显的误差且数据的丢失率会增高，穿越障碍的能力急剧下降，当距离超过45 m 时会出现不能进行数据的传输。造成这种现象的原因主要有两点:1)由于无线射频信号对干扰比较敏感，信道的快速衰落和传输环境的复杂变化都会对其产生较大的影响;2)无线射频信号的穿透能力有一定的限度，当传播距离较远遇到障碍物时会引起传播路径的改变，导致测试距离发生改变，这些缺点对无线射频信号来说是一个结构性问题，解决这个问题的有效方法就是进一步提高无线传感器节点的设计精度和传输网络的改进。当对于大型构件吊装系统来说，30 m 左右的距离已经足够了，所以，本文的设计能够达到预期的目的，具有一定的实用性和参考价值。

5 结 论

本文利用无线传感器网络的技术，以低功耗、高性能的增强型STM32F103ZET6 为微处理器，以nRF24L01 作为无线通信模块，提出了一种光电信号采集系统的设计方案。实验结果表明:这种新的设计方案在信号采集精度和数据传输速度以及检测范围等方面都有了显著的提高，能够满足大型构件吊装系统的要求，具有一定的实用性。

［1］ Pottie G J，Kaiser W J.Wireless integrated network sensor［J］.Communications of the ACM，2000，43(5):51－58.

［2］ Hill J L，Culler D E.Mica:A wireless platform for deeply embedded networks［J］.IEEE Micro，2002，22(6):12－24.

［3］ 汤宝平，贺 超，曹小佳.面向机械振动监测的无线传感网络结构［J］.振动、测试与诊断，2010，30(4):357－361.

［4］ Chandrakasan A，Min R，Bhardwaj M，et al.Power aware wireless microsensor systems［C］∥Proceedings of the 32nd European Solid－State Device Research Conference，Firenze:IEEE，2002:47－54.

［5］ 陈民铀，王宇丁，张 莉，等.基于无线传感器技术的人机接口系统设计［J］.传感器与微系统，2012，31(10):113－115.

［6］ 王建坤，李男男，孙 瑶，等.一种脑电模拟预处理电路的设计［J］.南开大学学报，2010，43(2):47－50.

［7］ 袁开鸿，魏丽君，唐冬梅.基于STM32 平台的CAN 总线式漏电流数字传感器［J］.传感器与微系统，2014，33(5):63－66.

［8］ 孙佩刚，赵 海，罗玎玎，等.一个无线传感器网络的通信链路评估模型［J］.东北大学学报:自然科学版，2007，28(9):1258－1261.

［9］ 任 城，杨星团，张书练.宽频带空间光外差信号采集系统［J］.清华大学学报:自然科学版，2013，53(1):106－110.

［10］郭小华.基于无线传感器网络的无线网络控制系统研究［D］.杭州:浙江大学，2007.