基于MEMS 加速度传感器MPU-6050 的滑坡检测系统设计

王文鑫，姚 璐，胥 钧

（华北科技学院 安全工程学院，北京 燕郊 101601）

0 引 言

随着地壳运动、暴雨所导致的山体滑坡越来越多，尤其是处于地震带、人类工程活动较为频繁的地区，滑坡所带来的后果，不仅会造成经济损失，以及周围道路的破坏，还会导致人员伤亡，有的甚至是毁灭性的灾难。因此，对山体滑坡情况的检测是十分必要的，应得到更广泛的关注。

传统的滑坡检测方法是需要人工到现场，利用经纬仪、全站仪和GPS 等仪器进行测量，根据采集的数据进行处理，不仅测量数据的精度低，工作量巨大，同时还存在很大的安全隐患。

目前，用于滑坡的智能性检测主要是通过宏观测量、激光光纤、摄影等方法来完成，这些检测方法均属于非接触式测量，虽然测量结果高速、直观、具体，但易受周围环境的影响，且所需要的成本也较高。

针对目前边坡测量实效性差、精度低、成本高等问题，本文提出了一种利用MEMS 加速度传感器测量滑坡的方法。

MEMS 技术是目前一个重要的研究课题，利用MEMS 加速度传感器进行测量，因其技术具有成本低、精密度高、不受外界条件的限制等特点，多用于姿态检测和位移估算。

本文利用MEMS 加速度传感器MPU-6050 进行加速度的采集，通过ZigBee 无线通信模块进行信号的传输，再将得到的加速度的信号经过协调器传输到PC 端，对所测量的加速度的数据进行分析处理，再将采集到的加速度的数据进行二次积分，转化成相应的位移数据，即可达到检测滑坡情况的目的。

1 系统方案设计

本文设计的滑坡检测系统主要由数据采集终端、远程无线网络传输部分、远程控制中心和PC显示端组成。

数据采集终端的主要目的是对目标山体进行检测，将采集到的山体位移和液位信号进行处理和分析，然后转化为与之对应的数字信号。

无线网络传输部分中的ZigBee 通信的作用是将采集终端采集到的数据传输至协调器，同时还能接收协调器的指令。

串口通信主要是用于连接终端和PC 端，通过串口通信将采集到的数据传输到PC 端，以便对采集到的数据进行分析转化，同时，串口通信还要接收来自PC 端的一些相关指令。

1.1 数据采集模块

MPU-6050 电路设计如图1 所示。

图 1 MPU- 6050 电路设计Fig.1 MPU-6050 circuit design

数据采集终端采用的测试元件是MEMS 加速度传感器MPU-6050。

MPU-6050 是集成了运动处理传感器芯片、MEMS 加速度计、陀螺仪、以及内置温度传感器于一体的整合性6 轴运动处理组件。

MPU-6050 是一种基于MEMS（微机电系统）技术的传感器，使用的是I2C 通信协议。

MPU-6050 属于IMU 系列传感器，即测量物体三轴姿态角（或角速率） 以及加速度的传感器。

IMU 传感器可以在三维空间中获取物体当前三维位置的具体信息，这些信息可以用来进一步确定物体的精确位置。

通过MPU-6050 也可以检测出具体物体的水平或倾斜状态，也可以使用IMU 传感器来追踪物体的运动状态。

MEMS 加速度传感器的电学原理示意图如图2所示。

图2 MEMS 加速度传感器电学原理示意Fig.2 Schematic diagram of electrical principle of acceleration sensor

1.2 ZigBee 无线通信模块

针对在数据的传输过程中，有线传输存在不仅布线繁琐，且成本高等情况，本设计采用低功耗ZigBee 模块来作为协调器搭建无线网络的无线传输模式。

通过采用以CC2530 为核心处理器的低功耗ZigBee 模块作为协调器搭建无线网络，通过无线传输的方式，在一定程度上能较好地解决人工及现场布线存在的问题，并且还极大地提升了数据传输的距离、稳定性以及安全性。

数据的无线传输系统的接收和发射模块，是由Chipcon 公司研发的以CC2530F256RHAR 芯片为核心的ZigBee 模块。

CC2530 芯片具有强大的无线前端，集成了适应 2.4 GHz 频段的 IEEE 802.15.4 标准 RF 收发器DSSS 射频调制模式（直接序列扩频模式）。

CC2530 芯片采用UART 串口通信（支持8 种常用的波特率），其传输方式为完全透明传输，速率为3 300 bps（最快为3 300 字节/s），接收灵敏度为-97 dbm。

CC2530 芯片核心电路如图3 所示。

图 3 CC2530 核心电路Fig.3 CC2530 core circuit diagram

2 加速度位移监测原理

涉及到地震、山体滑坡等情况下的振动位移的处理非常繁琐，并且这种情况下的振动位移也是无法直接进行测试的。

因此，在实际测量过程中所需的目标物理量，往往需要经过采集其他物理量进行一定的转化才能得到。本设计是利用采集到的加速度信号转化为位移信号而进行检测的。

由于 MPU-6050 中的 3 轴 MEMS 陀螺仪和 3轴MEMS 加速度计分别输出的是角速度和线加速度，将加速度转化成位移需做相应的积分处理。

积分处理包含频域积分和时域积分。时域积分时，积分一次就要去趋势，会降低信号的能量，得到的结果往往要比真实幅值要低。通过二次积分时，位移振幅值会产生较严重的偏移趋势项。频域积分时，首先需将被积分信号进行傅里叶变换，然后，在频域里做积分计算，最后，进行傅里叶逆变换。

经过实际对比测试，发现频域积分比时域积分得出的结果更好。

加速度转化为位移的运算方法，利用加速度的傅里叶分量公式可以表达为：

式中：a（t） 为加速度信号在频率为ω 的傅里叶分量；A为系数；j为虚数

当初始速度v0=0 时，对加速度信号a（t） 的时间进行积分，可以算出速度信号v（t） 为：

式中：v（t）为速度信号在频率为ω 的傅里叶分量；V为系数。故

当初速度v0和位移分量均为0 时，对加速度的傅里叶分量进行二次积分，即可求出位移分量x（t） 为：

式中：x（t） 为位移信号在频率为ω 的傅里叶分量；X为对应的系数。故

3 数据处理

3.1 终端节点的软件设计

终端节点作为数据采集节点，主要作用是请求加入组网、收集信息和数据。上电后，先对组件和Zigbee 协议初始化，请求加入ZigBee 网络。

在成功加入网络后，终端节点受内部的定时器控制，向协调器节点按时发送数据。

协调节点主要负责建立网络，扫描入网请求。入网成功后，开始收集终端节点数据，然后再将数据通过串口进行传输。

数据接收和无线传输软件流程如图4 所示。

图 4 数据接收和无线传输软件流程Fig.4 Flowchart of data receiving and wireless transmission software

3.2 实验设计

在完成了系统的硬件设计和软件设计之后，为了验证整个系统设计方案的准确性，利用有一定速度的小车在水平面或斜面上的运动来模拟山体滑动的位移。

将数据采集终端固定于小车上，使终端始终与小车保持平行。设备处于配置模式时，首先记录小车处于静止时的数据，然后，分别测出当小车处于不同速度下的位移和时间。

终端采集到的数据通过Zigbee 通信传输到PC端显示。将所采集到的数据绘制到坐标系中，便能直观地得到发生位移时加速度的具体变化。

在监测状态下，通过数据实时传输应满足：

式中：V为小车的平均速度；L为小车的移动距离；T为移动时间；F为采集频率；N为采集点数，故

对具体测试结果的精确度进行验证，具体测试数据见表1。

表1 测试数据（采集频率F=6 Hz）Table 1 Test data(acquisition frequency f=6 Hz)

在整个测试过程中，从静止状态下开始加速，然后开始减速，直至静止。根据不同的速度，分别测得在水平面和斜面上时的加速度，其曲线如图5 所示。

图5 加速度值变化曲线Fig.5 Acceleration value change curve

由图5 可以得出以下结论。

（1） 在0～15 个采集点时，加速度全部处于0.05～0.35 m/s（重力加速度g），未发生位移改变。

（2） 在第15 个采集点之后，加速度已经超出0.05～0.35 m/s 范围，并且产生了位移。

由此可得出，当运动方向的加速度值处于0.05～0.35 m/s 之外时，数据采集终端产生了位移变化。

根据加速度转化为位移的算法，将数据进行调整和处理，然后经过二次频域积分，即可得到关于位移的变化曲线，如图6 所示。

图 6 位移变化曲线Fig.6 Displacement curve

根据小车位移变化，对测试的结果进行精确度验证，将实验数据与标准数据进行比较，其测量结果见表2。

表2 测量结果Table 2 Measurement results

由表2 可以看出：通过与标准位移进行比较，系统所测得的数据准确、稳定。忽略静止状态时，最大相对误差为1.91%，最小误差为1.15%，能准确的实现对数据的实时采集和传输，能准确的监测位移的变化，因此，应用本设计可以对有可能发生的山体滑坡进行监测。

4 结 论

本设计利用MEMS 加速度传感器对山体滑坡中出现的位移进行监测、实验和分析对比，得出以下结论：

（1） 利用MEMS 技术为基础技术路线的监控系统，通过监测数据的分析处理和信号特征来识别预测滑坡发生的可能性。

通过使用MPU-6050 加速度传感器进行数据采集，使用低功耗、且传输稳定的ZigBee 无线传输模块传输数据，在一定程度上增强了传感器安装的灵活性，扩大了监测地区的范围，极大地减少了人工现场测量，降低了危险性。

（2） 经过实验得出监测的相对误差＜2%，保证了系统的准确性和稳定性，提高了对山体滑坡监测的可靠性和实时性。具有远程监控能力，提高了整个系统的应用价值和范围。

本设计还需在以下方面进行改进：

（1） 提高无线传输的速度和稳定性。

（2） 提高数据处理速度。

（3） 为数据采集终端提供更加稳定持久的供电方式。

（4） 需在软件数据处理算法上进一步优化，从而提高数据的精度，减少误差。