基于WSN的铁路客运站运营环境监控系统

徐春婕，史天运，孙明慧

（1.中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所，北京100081；2.中国航天科工集团第二研究院706所，北京100854）

0 引 言

随着铁路客运站信息化的发展，支撑车站运营设备的日益增多，工作环境变得越来越复杂；电气设备使用中出现的电气设备过载、过热、短路等不安全因素，具有不同程度的火灾隐患；铁路客运车站作为人员密集场所，站内空气质量也是影响旅客安全和舒适的重要影响因素。因此，通过智能化、网络化的管理，以 “节能、舒适、安全”为原则，对车站运营环境的设备、结构等客运站环境参数进行监控，对故障区域及设备和人员进行实时性准确定位，实现节能减排，提高突发事故的反应能力，对保障客运站的安全运营具有重要的研究意义和现实意义。

目前，各车站根据本单位的工作实际，开发了不同层次的监控系统，按其功能划分主要包括FAS（防灾报警系统）、信号机房环境监控系统、机电设备监控系统和车站供电设备监控等。车站采用的有线防灾报警系统，通过自动化的手段实现早期火灾探测、火灾自动报警及消防设备联动控制。信号机房环境监控系统［2］通过远端监测单元（RTU）由智能一体化采集器及环境传感器 （温／湿度、烟雾、水浸、门禁、空调控制等）等构成，对温度、湿度、烟雾、水浸、门禁、UPS设备、蓄电池组、机房空调等进行监测，从而实现对电源设备、机房环境的监控。机电设备监控系统主要包括车站上水、空调设备的智能检测和控制。上水系统集中监测客车上水排干管控制阀门的开关状态，自动监测上水管网的压力、上水流量，根据列车到发状况自动控制上水排干管控制阀门的开关，当控制线路出现故障时，改用手动上水；空调控制系统监测风机手／自动转换状态，控制车站风机组、空调机组和冷水机组群，将车站空气的温度、湿度、流动速度和洁净度等控制在一定范围之内；车站供电设备 （SCADA）监控主要实现全线的电力设备和各变电所设备运行状态的集中监控。

但是已有的监测系统基本是基于有线的数据传输方式，使得系统在建设过程中存在如下问题：①车站在建设过程中存在大量的预埋管和管内穿线工作，且车站环境监测的参数多、分布广、布线复杂、后期测试困难；②维护不方便；③对临时增加的监测场景，尤其是对车站引入新设备的监控不能方便得进行系统接入；④在实际运行过程中由于线路故障，影响信息传输，出现漏报的问题［1］；⑤无法满足车站移动设备 （如移动售票车）监测和人员定位的需求。

无线传感器网络 （wireless sensor networks，WSN）［3］综合了传感器、嵌入式系统、计算机网络、无线通信及分布式信息处理等技术，利用大量的微型传感器和嵌入式处理器节点，通过无线通信方式组成多跳自组织网络，对监测对象信息进行采集、感知、处理和传输。其具有冗余性、无需布线、自组织性和抗毁性强、成本和能耗低等特性。因此本文将WSN技术应用于车站运营环境监测系统中，一方面可以取代有线传输方式，进行通信和组网，便于系统的快速部署和实时信息的动态传输，降低系统复杂度，减少布线成本，提高系统实时性和可靠性；另一方面可以利用嵌入在传感器中的无线模块，组成一个兼有无线追踪定位功能的传感器网络，实现掌握站内设备和人员的分布信息，从而为车站设备的自动控制提供依据，提升车站管理水平，非常适用于铁路客运车站的运营环境监测。

1 基于无线传感器网络的铁路客运站运营环境监测系统设计

铁路客运站运营环境监测系统 （the monitoring system for railway station operation environment，MSRSOE）是综合应用软、硬件技术、无线传感器网络、嵌入式系统等技术，集中监测车站内部的电力、照明、空调、防灾、视频监控及环境控制等的大型的综合自动化监控系统。

1.1 系统组网方案设计

WSN按接入方式可分为全无线接入和部分接入方式两类。部分接入方式是指无线和有线通信并存。鉴于铁路车站运营环境监测系统需要监控的设备和参数非常多，布线非常复杂，且车站环境监控系统、消防报警子系统、车站结构监测、车站机电设备监测等的原始数据来自于温、湿度、电流、电压等传感器，因此，可以采用传感器网络代替现有的有线网络；但对于一些保护、测量、监控等设备数量相对较少，如电力设备监控的间隔层设备继电保护装置、测控装置及故障录波等设备，布线更加方便，采用业已成熟的有线通信方式更加理想。因此，系统WSN宜采用部分接入方式，多个传感器节点通过无线网关接入车站主干网络，WSN主要作为移动人员、移动设备的定位和信息采集和传输的通道，与有线共同组成监测网络，也可以作为当前车站环境监控的补充和冗余设计，有效提高系统的可靠性。

目前部分车站已经建立了WIFI无线网络。由于ZigBee技术具有低复杂度、低功耗、低数据速率的、低成本、安全性高等特点，可以满足车站环境、机电设备、FAS、车站结构等监控要求，但对于智能视频监控系统要求传输的数据量大，传输的速度比较快，可以采用WIFI无线通信技术。系统网络采用簇的分层结构，将无线传感器节点分为多个簇，簇内节点组成ZigBee网络，由簇头节点对簇内传感器采集的原始数据进行初步处理后，通过802.15.4通信协议将数据汇聚到网关节点，由网关节点将协议转化为WIFI无线通信协议802.11.b后，通过车站内部WIFI将数据传送至监测平台。用户通过监测平台采集监测数据，发布监测任务，对传感器节点进行配置和管理。由于无线通信的传输介质和有线通信存在诸多的安全性问题［4］，因此，设计严格按照数据传输协议所规定的密钥建立、密钥传送、帧保护等安全服务方法，设备的健壮性和用户身份的验证，基于地址和协议的流量过滤，无线和有线区域的监控和入侵检测等多层防御措施［5］。

1.2 系统功能设计

铁路客运站的运输生产和组织监控可靠性要求高，规模庞大、专业分工细致，需要多方面协调，这就要求运营环境监测系统作为车站安全、高效运行的视听指挥中心。因此，铁路客运站运营环境监控系统是以无线传感器网络节点采集的数据为基础，以具有良好容错性能和人性化的人机界面为前提，可以实时反映车站运营状态和设备运行状态信息，按需配置监测参数及采集的信息，对监测数据进行统一的存储和管理。系统从功能角度可以划分为消防报警子系统、机电设备监控子系统、电气设备监测子系统、环境监测子系统、车站结构检测子系统、智能视频监控子系统和旅客设备监测子系统。

（1）车站环境监测子系统

环境监测子系统分析车站区域内的环境质量，采集空气温度、湿度、CO2含量、噪音、颗粒物等方面的条件，对进行数据整理、分析统计，实现车站卫生条件监控，并为火灾、空调通风系统及光照系统提供相应的环境参数。

（2）消防报警子系统 （FAS）

FAS以火灾检测为目标，具有火灾信号探测、火灾位置定位和信号传送等功能，通过对车站空气质量检测信息、烟雾浓度和三维加速度等多源物理参数变化信息进行探测，并将探测信息传送到监控中心，对可能发生或正在发生的火灾状态进行预测预警。为了提高报警的准确率，设置相应的参数阈值，当参数达到一定阈值时，系统及时报警，并通过短信方式通知相应的车站管理人员，实现火灾的实时监控。

（3）机电设备监控子系统 （BAS）

BAS［5，6］监测车站区域内的通风空调系统、给排水系统、照明系统、自动扶梯、电梯等机电设备的运行状态，通过监测设备状态的管理、参数设定等，实现现场控制机、传感器等设备的监测，并为自动控制提供数据支持。其中监控内容包括：①通过机电设备运行的速度、加速度、振动、噪声及其使用环境的温度、压力、流量、液位等物理参数检测，根据预先设定的预警规则，对采集的状态量进行异常判断，并根据判断结果控制现场状态指示灯及报警器的状态，实现机电设备状态、运行参数及故障情况的检测；②通过采集电梯的加速度、温度、电压、电流、噪音、振动、压力等多种性能参数，监测自动扶梯、电梯的运行情况及故障状态，当出现故障时，通过无线报警模块予以报警；③采集水泵电机的温度、电流、电压以及水泵流量、压力、水位等数据，实现设备运行状态、状态检测与报警；④采集车站送风、站厅排风等信息，结合空气质量检测参数，监测空调车站风机组、空调机组等空调设备运行状态，并进行故障报警。

（4）供电监测子系统

车站供电监测子系统主要是负责对车站供电系统主要设备 （包括UPS）和线路的运行状态进行监视、控制和测量，具有对供电系统用电量统计，供电系统质量参数 （电流、电压、功率）及线路电缆漏电电流、过电流等信号监测，故障线路位置定位、漏电线路上的电源切断、数据极值统计及声光信号报警提示等功能。

（5）车站结构监测子系统

车站结构监测子系统通过监测车站结构的振动速度、倾斜角度等结构相关的物理量，应用结构的模态参数变化量来判断整个结构损伤程度以及是否需要对存在损伤进行处理，确认结构损伤的发生位置以及损伤程度等信息，在车站结构损伤变形初期发现结构损伤变形位置、确认损伤变形程度方面提供有效的参考数据［7］。

（6）智能视频监控

智能视频监控通过图像采集传感器，实现车站客流量及遗留物、入侵等异常事件的监测和定位，提高车站的安全预警能力。

（7）旅服系统设备监测

旅服系统设备监测实现闸机、自动售票机、自动取票机、查询机、导向屏等设备的统一控制和故障管理功能，并通过无线传感器网络追踪定位功能，实时了解车站设备、旅客在站内的分布状态，为车站客运组织提供条件。

1.3 基于无线传感器网络的铁路客运站运营环境监测系统架构设计

根据系统功能设计需求，系统按层次划分为表现层、业务处理层、数据层、网络层和感知层5个层次。由于系统网络结构比较复杂，要求具有较强的数据汇集能力，在系统采集和数据接入的网络设计中，采用簇状分层网络结构。其系统架构如图1所示。

（1）表现层：表现层提供用户所需要的各种功能系统，包括空气质量监测、FAS、BAS、安保控制、车站结构等业务的各应用子系统。

（2）业务处理层：业务处理层包括系统控制、组网管理、数据解析、数据融合及定位、报警等功能模块。根据实际需要通过系统配置模块定义采样间隔、采样频率、采样次数、端口设置等命令的，读取传感器数据，设置传感器休眠；通过多信标传感器节点对感知信息的到达时间、信号强度等特性检测，实现目标传感器的实时定位和跟踪。

（3）数据层：数据层是整个系统的数据中心，包括各类监测数据库，系统配置数据库、节点位置信息等。

（4）网络层：系统网络层包括WIFI无线网络和有线局域网络，感知层簇首节点传送的数据通过网关无线接入车站WIFI网络，当业务处理层需要下发控制数据时，接入网关接收到数据时，通过簇首节点将数据发送给功能节点，从而实现信息的交互和转发。

（5）感知层：信息感知层由温、湿度传感器、烟雾传感器、气体传感器、振动传感器、噪音探测传感器、光照传感器、红外传感器、倾角传感器、电流传感器、电压传感器、加速度传感器等多类功能节点组成。多个功能节点组成一个感知子域，每个感知子域至少具有一个簇头节点，功能节点将环境采集信息初步分析和处理后通过簇首节点即网关节点传送至监控平台，并通过簇首节点接收和转发监控平台的数据请求和指令。

1.4 系统硬件设计

1.4.1 无线传感器节点

系统传感器节点由传感器模块、微处理器模块、无线通信模块、存储模块、报警模块和电源模块组成。节点结构如图2所示。

本文的传感器节点采用支持IEEE802.15.4／ZigBee协议2.4GHz频段的CC2530模块或支持802.11bRS9110－N－11－22－05模块、电源模块接口、1与14位的A／D转换串口模块和LED部分。CC2530内部已集成了一个8051微处理器与高性能的RF收发器，256KB可编程闪存和8KB的RAM。节点使用电池进行供电。

图1 基于WSN的铁路客运车站运营环境监测系统架构

图2 无线传感器节点结构

1.4.2 网关节点

网关节点的硬件主要由ZigBee的无线模块CC2530、WIFI无线模块和C8051F120微处理器组成，其结构如图3所示。

1.4.3 控制节点

图3 网关节点结构

系统中采用以有线控制为主，无线冗余的方式对设备进行控制。控制节点以无线传感器网络节点为基础，由ARM9处理器模块、无线通信模块、能量模块和接口模块组成。通过接口模块可以添加扩展板，集成不同类型的传感器，采集监测数据。

2 系统关键技术

2.1 网关设计

网关是无线传感器网络中数据传输的关键，其作用是通过Zighee网络协议IEEE802.15.4与IEEE802.11协议转换，实现Zighee网络与WIFI网络的互联。一方面承载着数据接收功能，另一方面负责将收到的数据进行协议转换，实现数据的转发、分享和控制功能。因此网关程序设计可以分为两个部分：ZigBee无线模块程序设计和基于ARM9处理器程序设计，WIFI无线模块的操作包含在ARM9处理器程序设计中。其运行流程如图4所示。

图4 网关程序运行流程

2.2 数据处理及数据融合

由于无线传感器网络部署的冗余性，且铁路车站运营环境监测网络要求时延小，传输数据量大，如果感知节点的冗余数据都通过路由节点转发，必然导致消耗大量的能量致使网络生命周期缩短，还会引起网络拥塞而产生较大的数据延迟。因此，通过网络内部相关节点的融合算法删除冗余、无效和可信度较差的信息，提高监测描述的鲁棒性、准确性和实时性是铁路车站运营环境监测无线传感器网络的关键。

本文首先采用Grubbs准则［8］对数据进行分析处理，剔除干扰数据和错误数据；然后通过自适应加权数据融合［9］的方法对同一时刻的有效数据进行计算，获得各传感器采集的精确值。其具体过程如下：

（1）设第i个传感器采集的一组由小到大顺序排列的测量值x1，x2，…，xn，计算其均值和方差σ2，其中＝统计值i＝1或i＝n，如果T大于查表得到的某一阈值g0（n，1－p）则予以剔除，其中n为测量数据的个数，p为置信概率，通常取值为0.95和0.99。

（2）设m个传感器对同一环境的温度进行测量，这m的传感器的方差，j＝1，…，m，计算最优加权因子wj＝得 到 数 据 融 合 估 计 值 x ＝其中为第j个传感器采集的一组可信数据的均值。

2.3 定位技术

铁路车站运营环境监测系统的无线传感器网络兼有定位追踪功能，适用于车站设备、人员及故障的位置追踪，本文采用基于RSSI［10］的定位算法，路由节点作为信标节点安装到固定的室内位置，感知区域节点作为目标节点，由目标节点向信标节点发送射频信号，通过信标节点以无线方式转发给汇聚节点，汇聚节点计算目标节点与信标节点的距离，并通过串口通信传送给监控系统，其算法流程如图5所示。

图5 基于RSSI定位算法流程

信号传播模型采用公式如下所示

式中：PL（d）——与发射端距离为d处的信号强度，单位为dBm，d0——一个固定基准距离，n——一个与传输介质有关的常数，其值为实际环境测得的数据，xσ——一个高斯分布随机变量。

最后采用极大似然估计算法［9］实现位置定位。

2.4 实验分析

（1）数据融合仿真实验

设传感器网络分簇后的簇内的3个传感器节点，采集的数据服从分布：ci＝x＋vi，E（vi）＝0；D（v1）＝1；D（v2）＝5；D（v3）＝10。

监控车站站台风速目标呈稳态变化，即x＝3.5。在matlab仿真环境下，通过Grubbs准则将剔除干扰数据如图6（a）～ （c）所示，采用自适应加权融合后的结果如图6（d）所示。

图6 传感器节点仿真数据及融合结果

由图6可以看出，数据融合后的精度小于等于σ2＝1的数据精度。虽然传感器数据中测量误差为σ2为1，5，10，幅值范围为－2.5～2.5，－14.5～14.5，25.5～25.5，融合后的幅值范围为－2.3～2.3，说明融合的数据精度得以提高。

（2）定位实验分析

本文搭建了一个4个信标节点位置如图7（a）所示，测试节点位置在坐标 （3.5，3.5）处，通过多次测试，定位结构如图7（b）所示。

图7 传感器节点信标及定位效果

经过测试，通过调整n的取值，n∈［2，4］，实测数据的平均误差在2.26 m，最大误差达到4.8 m。该误差控制在系统可接受范围3 m内。由于车站工作人员位置定位要求较低，可以满足系统要求。引起误差的原因包括空气密度、温度等环境噪声等，可以进一步进行优化，对定位要求较高的设备，可以设计不同的定位方法。

3 结束语

本文针对铁路车站运营环境监测系统测量参数多和布线难等问题，利用无线传感器网络技术设计了新一代车站运营环境监测系统，减少了车站建设中的布线，降低了监控的成本，提高了系统的灵活性和可维护性。系统通过无线传感器网络对无线传感器进行配置和网络管理，实时采集车站的人员、设备、环境等状态参数，实现铁路客运车站环境、消防、机电设备、供电设备及车站结构状态等的实时监测，通过数据融合提高了数据的精度，利用传感器网络定位技术可迅速定位故障设备及人员到岗管理，为车站的安全运营提供了可靠的科学的理论依据。而如何提高定位的精度将是下一步研究工作的重点。

［1］WEI Liming，HAN Chenghao.Design of wireless fire alarm system based on ZigBee technology ［J］.Moder Architecture Electric，2012，6 （11）：21－24 （in Chinese）. ［魏立明，韩成浩.基于ZigBee技术的无线消防报警系统设计 ［J］.现代建筑电气，2012，6 （11）：21－24.］

［2］LIU Daohuan.Research and design of railway signal equipment room environment monitoring system base on ARM9 ＿Vx－Works［D］.Nanchang：Nanchang University，2010 （in Chinese）.［刘道欢.基于ARM9－VxWorks的铁路信号机房环境监控系统的研究与设计 ［D］.南昌：南昌大学，2010.］

［3］CHEN Min，WANG Bo，LI Junhua，et al.The wireless sensor networks principles and practice ［M］.Beijing：Chemical Industry Press，2011 （in Chinese）. ［陈敏，王擘，李军华，等.无线传感器网络原理与实践 ［M］.北京：化学工业出版社，2011.］

［4］YAO Peng，LIU Gang，LIU Yan，et al.Study and application on key technologies for air vehicle structural health monitoring system based on wireless sensor network ［J］.Modern Electronics Technique，2013，37 （11）：28－35 （in Chinese）.［姚鹏，刘刚，刘岩，等.基于无线传感器网络的飞行器结构健康监测系统的关键技术研究与应用 ［J］.现代电子技术，2013，37 （11）：28－35.］

［5］WU Hui.Design and implementation for metro electrical equipment monitoring system ［D］.Guangzhou：Guangdong University of Technology，2005 （in Chinese）. ［吴辉.地铁机电设备监控系统设计与实现 ［D］.广州：广东工业大学，2005.］

［6］US－CERT.Recommended practices guide for securing ZigBee wireless networks in process control system environments ［EB／OL］. ［2012－09－20］.http：／／www.us－cert.gov／control＿systems／practices／Recommended＿Practices.

［7］HE Pei.Research of building structure monitoring system based on wireless sensor network ［D］.Wuxi：Jiangnan University，2012（in Chinese）.［何佩.基于无线传感器网络的楼宇结构的检测系统的研究 ［D］.无锡：江南大学，2012.］

［8］QU Jianfeng.The research and applications of data fusion and target tracking in wireless sensor networks ［D］.Chongqing：Chongqing University，2009 （in Chinese）. ［屈剑锋.无线传感器网络数据融合与目标跟踪研究及其应用 ［D］.重庆：重庆大学，2009.］

［9］GAO Feng.Research on the automatic monitoring system based on wireless sensor networks for facility agriculture environment［D］.Hangzhou：Zhejiang University of Technology，2009（in Chinese）.［高峰.基于无线传感器网络的设施农业环境自动监控系统研究 ［D］.杭州：浙江工业大学，2009.］

［10］YANG Feng，SHI Haoshan，ZHU Lingbo，et al.An intelligent localization system based on RSSI ranging technique for WSN ［J］.Chinese Journal of Sensors and Actuators，2008，21 （1）：135－140 （in Chinese）. ［杨风，史浩山，朱灵波，等.一种基于测距的无线传感器网络智能定位算法 ［J］.传感技术学报，2008，21 （1）：135－140.］

［11］LI Xinchun，YANG Hong，YANG Yuancheng.Zigbee mesh network routing selection algorithm based on communication cost ［J］.Computer Engineering and Design，2013，34 （7）：2353－2357 （in Chinese）.［李新春，杨洪，李元诚.基于通信代价的Zigbee网状网络路由选择算法 ［J］.计算机工程与设计，2013，34 （7）：2353－2357.］

［12］ZHANG Lun，QU Jun，LU Yan，et al.Wireless sensor network model of urban railway transport ［J］.Urban Railway Transport，2007 （12）：28－32 （in Chinese）. ［张轮，瞿军，陆琰，等.城市轨道交通的无线传感器网络模型 ［J］.城市轨道交通，2007 （ 12）：28－32.］