基于物联网的正压生物防护服远程监控系统研究

张紫缘，衣颖，张宗兴，吴金辉

1. 军事科学院系统工程研究院 卫勤保障技术研究所，天津 300161；2. 国家生物防护装备工程技术研究中心，天津 300161

引言

图1 电动送风过滤式正压生物防护服[1]

本文利用传感器技术、物联网技术、Android开发技术等开发正压生物防护服远程监控系统，将防护服状态信息实时传递到后方指挥平台，便于指挥调度中心及时掌握前方信息，做出合理决策，保障作业人员生命健康安全，确保任务顺利完成。

1 系统硬件设计

基于物联网的正压生物防护服远程监控系统层次架构由感知节点、服务器与客户端组成[3]，总体结构如图2所示。感知节点包括微环境参数监测模块和动力送风控制模块，实时采集防护服内微环境参数及实现风机控制、风机运行参数监测及定位功能，感知节点模块间通过蓝牙传输参数信息。

图2 系统总体架构图

1.1 微环境参数监测

微环境监测参数包括温湿度、压力、噪声及二氧化碳含量，均为正压防护服安全性和舒适性的关键指标。

压力：压差是正压生物防护服的主要特征，也是核心防护能力的关键支撑。正压生物防护服通过形成高于大气压的相对正压区间来保证气流始终从防护服内部向外部流动，阻止病原微生物的渗透。稳定的内部正压是保持高防护性能的关键，防护服局部破损和穿戴人员肢体动作都可能对其产生扰动[4]。对防护服内部压力进行实时监控，当内外压差超出正常区间范围时及时预警，以降低内部压力波动和损失对防护性能产生的负面影响。

温湿度、噪声、二氧化碳含量：正压生物防护服作为密闭空间，作业人员长时间穿戴容易感到闷热潮湿、胸闷气短[5]。动力送风装置工作产生噪声过高时不利于人员与外界交流，对工作效率和质量造成影响[6]。风机换气不畅可能引起微环境二氧化碳含量过高，降低人脑活动指标[7]。实时监测防护服内温湿度、噪声、二氧化碳含量，对超过阈值的异常参数及时预警，提醒作业人员提前做出应对措施，以避免因身体不适导致事故发生，预防职业病危害。

选择小尺寸、低功耗和高灵敏度的传感器进行防护服内微环境数据采集，规格参数如表1所示。

表1 微环境参数监测模块传感器选型规格

1.2 动力送风控制监控

动力送风控制模块由风量监测、电池电量监测及GPS+北斗双模定位模块等组成，为正压生物防护服提供电动送风功能及风量、电量等装置运行状态和地理位置实时监控。

风量监测：防护服通过电动风机送风满足穿戴者呼吸需要，同时使防护服整体保持安全正压值，其大小直接决定了防护服内微环境状态及整体热舒适性[8]。使用脉宽调制（Pulse Width Modulator，PWM）对强力涡流风机进行无级调速，通过调节PWM占空比切换高、低档风速模式，霍尔传感器对风机转速进行实时监测，当风量过低时进行报警。

资产与经营方面，目前城投集团的资产经营主要集中在房屋拍卖、房屋出租、广告经营、房产开发等几个方面，虽有一定成效，但层面不够宽，挖掘不够深，走得不够远.加强盈利能力，转变发展模式，创造新的赢利点，投入更多的精力在资产经营管理上，积极占有城市资源，探索适合自己的商业模式.

蓝牙无线传输：采用DX-BT22无线串口透传蓝牙模块与微环境参数监测模块进行无线数据传输。模块接单片机实现软件控制，调节输入电平唤醒模块或断开连接，支持透明传输模式和AT命令模式。使用LED灯进行状态指示，通过闪烁频率区分待机、蓝牙信号搜索连接、连接成功等状态。

2 系统软件设计

2.1 应用开发技术

系统采用客户端/ 服务器（Client/Server，C/S）软件体系架构进行开发。搭建物联网云平台作为服务器，对于动力送风控制模块获取的数据信息，通过Wi-Fi或4G网络传输至物联网云平台统一管理[9]。客户端负责人机交互及界面展示[10]，在智能手机、平板电脑等智能终端上运行数据监测应用程序，通过Wi-Fi或4G网络访问物联网云平台获取实时数据信息并在应用程序上可视化呈现，对接收的数据信息进行异常判断及报警[11]。系统结构图如图3所示，相对于浏览器/ 服务器（Browser/Server，B/S）架构，C/S架构数据响应速度更快，信息安全控制能力及各部分间耦合性更强。

图3 C/S架构示意图

物联网云平台采用传输控制协议（Transmission Control Protocol，TCP）建立长连接进行JSON字符串格式数据传输，硬件终端按照通信协议上传数据至物联网云平台，时间间隔可根据不同指令增加或减小[12]。使用Android Studio作为Android应用开发平台[13-14]，Java语言编写应用程序，具有基于Gradle的灵活构建支持。

客户端采用超文本传输协议（Hyper Text Transfer Protocol，HTTP）与服务器进行通信，通过Builder定义OkHttpClient实例，创建Request对象发起HTTP请求，并在build()方法之前连缀url()方法设置物联网云平台网络地址。使用轻量级Java网络请求框架OkHttp访问物联网云平台并获取数据信息，通过OkHttpClient的newCall()方法创建Call对象，调用它的execute()方法来发送请求并获取服务器返回的Response对象[15]。对于服务器返回的JSON格式数据，调用Google提供的GSON开源库中parseJSONWithGSON()方法映射对象对服务器返回数据进行自动解析。定义Data类，借助TypeToken将待解析数据类型传入gson.fromJson()方法，并传递给客户端对应位置可视化显示。客户端向服务器发送HTTP请求流程图如图4所示。

图4 发送HTTP请求流程图

客户端使用轻量级嵌入式数据库SQLite对服务器获取的数据进行存储管理，SQLiteStudio作为数据库可视化管理工具[16]。数据库设计E-R图如图5所示，在数据库中建立防护服表、当前微环境参数表、当前动力送风参数表及各参数历史数据表。

图5 数据库设计E-R图

2.2 应用功能模块

正压生物防护服远程监控应用程序主要用户界面及功能如图6所示。

图6 应用程序主要用户界面导图

系统应用程序主要包括主界面、参数实时可视化、上位机预警、查看历史数据等主要功能模块，流程图如图7所示。

图7 系统应用程序功能流程图

系统主界面：当客户端运行APP时，首先通过Wi-Fi或4G网络进行联网操作，选择确定要查看的防护服编号。若未连接到网络直接查看防护服参数信息将提示网络异常。

参数实时可视化：选择要查看的参数信息，此时客户端向服务器发送HTTP数据请求并等待服务器返回响应。若服务器未能及时响应则将请求挂起并定时判断，直至获取服务器响应或响应超时结束请求[15]。对符合正常区间的数据在对应用户界面上可视化显示。

上位机预警：客户端对服务器响应后返回的数据信息进行异常判断，若数据超出阈值区间则在用户界面弹出异常报警提示窗并将异常数据可视化显示[17-18]。

查看历史数据：客户端可通过访问数据库查询各参数历史信息，调用MPChart库绘制变化曲线[19]。查询地理位置历史数据时，在XML布局文件中加入地图组件MapView并逐点绘制路径轨迹，同时更新坐标位置，标记最后获取的位置坐标作为地图中心。

3 系统测试与应用

3.1 测试结果

穿戴研发的配备远程监控系统的正压防护服，考虑网络、距离、障碍等影响，多次测量防护服内微环境状态和动力送风运行情况，验证正常状态及人为制造高温、高湿、低压、高噪、高CO2浓度、低风量、低电量、位置越界等参数异常情况下系统准确性、可靠性、环境适应性、抗干扰能力和异常报警功能，测试数据量较大时系统负载能力。

选择一名监控者同时对在同一房间、相邻房间、相距≤500 m、相距≥1000 m的4名穿戴者进行远程监测，首页选择穿戴者序号进行监测页面切换。测试方案与结果如表2所示，表明测量结果与实际偏差均在误差范围内，在网络状态良好情况下传输速率和稳定性受距离和障碍影响极小，满足远程监控需求。

表2 系统测试结果

3.2 应用效果展示

用户在智能手机、平板电脑等移动智能终端上运行APP，在主界面选择要监控的防护服编号，可点击跳转动力送风参数页面、防护服微环境参数页面。防护服动力送风参数页面如图8a所示，可查看电动送风装置中风机风量、电量参数信息，对异常数据进行报警提醒。点击地理位置按钮可跳转至地理位置信息页面，用户可使用定位按钮对防护服所在地理位置进行快速定位并显示历史轨迹路线，使用放缩按钮对界面地图大小比例进行调节。当系统接收防护服所在地理位置不在安全作业区域时，将弹出地理位置越界报警弹窗。防护服微环境参数页面可查看防护服内温度、湿度、压力、噪声和CO2含量参数信息并对异常数据进行报警提醒，点击相应参数文本框可跳转至该参数历史记录页面变化折线图。历史温度数据页面如图8b所示。

图8 系统应用页面

4 讨论与总结

传统生物防护服往往致力于从材料和结构方面进行改造，以满足不断提高的防护性能需求，而缺少对防护服智能化研究。本文针对目前绝大部分正压生物防护服没有实时状态远程监控导致指挥控制中心无法及时了解前方作业人员情况的问题，对基于物联网的正压生物防护服远程监控系统进行设计和研究，实现了前后方信息互联互通，提高了防护装备的整体效能，为优化指挥策略与科学决策提供有力支持。

本系统使用传感器技术实现温湿度、压差、噪声、CO2含量等防护服微环境参数监测及风量、电量、定位等动力送风装置运行参数监测，并通过物联网技术将参数上传至物联网云平台存储管理，Android开发技术实现移动智能终端数据可视化显示。系统测试结果表明，在良好网络环境下能对防护服参数信息进行实时远程监测、历史数据查找及异常报警，实现了从数据的产生、采集、传输、存储到查找的全过程，功能完整，操作简单。后续考虑构建正压生物防护装备智能化体系架构，增加穿戴人员体温、呼吸、心率、血氧等生理体征参数监测，运用大数据、云计算等技术对采集的数据在云端进行深度挖掘分析与建模，精准预测数据变化趋势，及早进行安全状态评估和监控预警，为用户提供及时可靠的健康管理服务，以应对复杂多变的突发公共事件和不断增长的防护需求，提升个体防护装备安全防护科学监管能力。