金智献,王正肖,彭 涛
(1.浙江大学 机械工程学院,杭州 310027; 2.上海市经济和信息化委员会,上海 200125)
21世纪以来,建筑安全事故给人民生命安全和经济社会发展带来重大影响。加强建筑关键部位的安全监测,从社会效应和经济效应等方面都具有重要意义[1]。建筑安全监测已经成为安全生产、生活的保护伞。建筑安全监测主要通过分析建筑的指标测量数据,定期分析建筑安全状态[2-3]。但采用人工定期测量的传统做法,具有较多局限性。随着物联网技术的发展,建筑安全监测平台逐步向信息化和智能化方向发展[4]。据有关方面预测,整个建筑安全监测市场可达千亿级规模。随着市场规模不断扩大,满足面向用户可配置、面向建筑可扩展需求的安全监测平台成为发展重点方向。
基于物联网的建筑安全监测平台,主要是搭建终端物联传感器集群,实时采集建筑监测数据,并通过5G等无线通信网络,将数据传输到数据中心。平台按照设定的数据处理模型,对建筑安全状态进行评估,并对评估结果进行响应。响应主要包括三类:1)安全可控,系统定期发送评估结果,并形成监测日志;2)安全可控但有倾向性风险发生可能,系统发布维护提示,建议进行系统性检修,做好风险防范;3)风险极大增加,影响建筑内的生命财产安全,立即预警并提示紧急转移。图1所示为典型的基于物联网的建筑安全监测平台架构图。
图1 典型的基于物联网的建筑安全监测平台架构图
文献[5]开发设计了一套专门针对桥梁结构的健康监测系统,形成了监测桥梁安全的硬件组合思路。文献[6]开发了面向钢构建筑的安全监测预警系统,对钢构建筑的多种安全数据实现自动采集、处理和预警等,为建筑安全可控提供了解决方案。
同时,专家分别针对不同应用行业研究了定制化方案。文献[7]设计了基于物联网的楼宇健康监测系统,为楼宇的全生命周期预警维护提供了依据。文献[8]结合无线传感器网络技术,设计出一套具备实时采集楼宇现场数据能力的无线监控系统。文献[9]提出以人为中心的参与式智能感知计算,通过利用移动智能设备中的传感器、个人设备等进行自主式采集、传输和分析,为解决传感网络大规模部署成本高的问题提供了新方法。文献[10]针对水质量监测领域,进行基于SOA架构的系统设计。文献[11]针对桥梁健康监测领域,进行了系统设计和实现。文献[12]基于“互联网+”的建筑安全反馈平台,建立了以数据采集、储存、处理和反馈四模块化的建筑安全监测平台。文献[13]研究了基于物联网的环境感知网络和传感基础设施的智慧健康系统,为建筑安全从云端到边缘的系统框架设计提供了有益借鉴。
整体来看,许多专家围绕特定场景,设计开发了定制化的安全监测平台。分别开展了关键技术的研究,如传感物联技术、数据实时传输技术、数据融合处理技术、智能监测技术等,搭建了行业共性技术研发测试平台,还逐步从预警监测拓展到楼宇全面健康综合评估[14]。但主要共同点是都只针对某一特定建筑的安全监测研究。
目前已经开展了大量的建筑安全系统研究和实践,为行业发展积累了经验。但从现有系统研究和框架设计来看,对重点建筑的监测是孤立、封闭和离散的,不具有通用性、柔性和可配置性[15]。通常情况下,一个机构或建筑就独立拥有一个监测平台,形成了“信息孤岛”和“数据烟囱”,不利于信息融合和系统扩展[16]。比如,上海作为一座超大型城市,拥有8 000多座大楼的安全数据需要监测评估,上海市提出实现“一网统管”,旨在减少管理资源配置浪费,推动社会高效能、精细化治理。同时,从实践情况来看,现有系统没有配置界面,需要专业人员在后台手动配置,提高了系统操作门槛,不利于系统推广应用。
因此,有必要设计一种面向用户具有可配置性的安全监测管理平台。平台主要满足通用性和可配置要求,实现对不同建筑、传感器、客户定制化需求的配置和管理。实际应用场景如图2所示。
图2 多建筑体安全集成监测的应用场景
可配置的建筑安全监测平台总体架构如图3所示,划分为5个部分:传感网络系统、数据缓存中心、数据处理模块、数据中心和平台管理层。平台对外与管理系统进行交互,将处理后的评估结果通过可视化的形式交付给用户。
图3 建筑安全监测平台的总体架构
1)传感网络系统:该模块负责采集建筑现场数据,是平台物理支撑。根据监测指标需要,配置不同类型的传感器。借鉴基于Bezier曲线的多路径路由算法,实现低能耗绿色计算,提高了网络寿命和质量[17]。
2)数据缓存中心:传感器将实时监测的现场数据通过ZigBee技术传送到缓存中心[18]。从数据安全性、管理便捷性等方面考虑,设置了多个分布式的数据缓存中心,负责数据的分类接收和预处理工作。
3)数据处理模块:按照传感网络系统设定的编码格式,对数据缓存中心的原始数据进行解析,并存储到平台数据库。
4)数据中心:主要存储了三大类数据,分别是:基础数据,如监测指标、换算工具箱、映射关系等;监测项目数据,如建筑基本信息、管理人员等;监测数据,是指实时接收并预处理后的传感器数据。
5)平台管理层:包括基础数据、网络传输、硬件接入和数据处理等模块,支持平台管理人员对不同监测建筑、传感器、管理员、响应机制的实时配置和调整。
建筑安全监测平台的核心功能是可配置技术,通过可配置技术实现对多建筑、多类型传感器和多用户定制化管理需求的管理。
2.2.1 支持多建筑的配置
将被监测的建筑安全信息按照监测指标分类,可以分为必须配置的基础信息、监测指标要求的基础信息和可选配置的基础信息。
1)必须配置的基础信息:用于标记被监测建筑的唯一性,以及链接不同建筑实体在系统中的关系。
2)指标要求的基础信息:为监测某项指标,指标数据处理模型中往往需要建筑的特定信息。如监测建筑的应力值和倾斜度时,需要建筑高度及截面积等基础信息。
3)可选配置的基础信息:从需求出发,配置管理者关注的建筑基础信息。如建筑施工方、运维单位等。
平台根据预选的监测指标,配置指标的监测方法,并组合出基础信息配置界面。定制化配置的流程图如图4所示。
图4 信息配置界面定制化流程图
为实现建筑基础信息的可扩展配置,本研究采用的是XML数据扩展模型[19]。该模型可在不改变数据库表结构的情况下实现对字段的扩充,模型扩展数据灵活,并基本适用于各类主流数据库。通过扩展模型,建筑属性被记录在XML中,实现同步添加或修改数据字段的功能,保证了系统柔性、可配置性和可扩展性要求。
2.2.2 支持多类型传感器的配置
为实现支持不同类型传感器的配置需求,平台重点设计了基础配置模块和通讯配置模块。原理图如图5所示。
图5 多类型传感器配置原理图
基础配置模块负责配置和维护传感器编号、类型、型号等基础信息。
通讯配置模块负责传感器在数据传输网络中的通讯配置。包括设备、控制器以及控制命令文件、解析文件和检查文件等配置项[20]。
在实际应用中,客户还会有对传感器功能配置变更的需求。主要是传感器在变更监测对象时,需要保存已有数据的同时,与原监测建筑分离,并与新监测建筑绑定。本文主要通过独立配置传感器的物理编号和功能编号来实现。实现原理图如图6所示。
图6 传感器变更配置原理图
传感器变更配置功能通过设置功能编号,与传感器的物理编号建立“多对一”关系,有效解决历史数据保留、建立数据和监测对象的对应关系。
2.2.3 支持用户定制化需求的配置
用户的定制化配置需求分为三类:监测配置、预警配置和权限配置。
监测配置是指根据用户需求,对监测指标、传感器、监测方法等的静态配置。
预警配置是指明确故障预警联络人、预警方式等,对传感网络数据传输发生的故障进行应急响应。
权限配置是指对管理员的管理范围、查看、配置、修改等权限进行管理。
平台将需求提取、归纳成配置特征,设计了多用户定制化需求配置模块,映射到底层的数据关系和配置文件。实现原理图如图7所示。
图7 多用户定制化需求的配置实现原理图
本节重点介绍建筑安全监测平台的三大核心功能——数据采集传输、通讯交互设计、可配置功能的实现。
数据采集传输通过以下流程实现:
1)启动实时监听。数据缓存中心调用socket()建立一个套接字,调用listen()使数据缓存中心保持监听状态。
2)建立传输联系。传感器适时调用connect()和数据缓存中心建立联系。数据缓存中心调用accept()来接收响应。
3)实现数据传输。传感器和数据缓存中心建立联系后,传感器可以访问数据缓存中心提供的接口,并调用send()和recv()来发送和接收数据。
4)完成数据传输。调用closesocket()关闭套接口[21]。实现流程图如图8所示。
图8 数据采集传输实现流程图
平台通讯交互负责将数据缓存中心的原始数据经转换处理后,传输存储至数据中心。通过以下流程实现:
1)进行数据转换处理。数据缓存中心的原始数据通过元数据转换器,转换为平台可识别的元数据,加入到数据队列中。随着5G技术发展,信号频率和数据速率都会提高。需要数模转换器拥有更高的性能[22]。
2)存储到逻辑数据库。平台业务层的侦听单元从数据队列中读取经处理的元数据,存储到逻辑数据库。
3)创建回复信息。将回复信息转换成元数据格式,加入数据发送队列,发送到数据缓存中心。平台通讯交互流程图如图9所示。
图9 平台通讯交互流程图
平台的可配置功能主要包括传感器新增配置、变更管理、基础信息定制化配置等内容。本节重点介绍基础信息定制化配置的实现方式,如图10所示。
图10 基础信息的定制化配置实现流程图
1)点击“新建建筑”,调用方法getBuildingInitialView();回传新增建筑管理界面的封装类。
2)填写信息并保存后,前端对数据内容进行检查,并封装数据。数据检查包括数据类型、格式、限制性条件等。
3)平台业务层对前端发来的数据进行解析,并调用方法AddBuilding(Building building),将数据存到数据库。
4)数据存储成功后,跳转到配置界面。填写配置信息并保存后,前端对数据内容进行检查。
5)业务层调用数据检查方法BuildingBasicInfoChecker,检查所需数据完整性。齐全后,调用SensorAlter方法,将数据存到数据库。
平台在某院两栋实验楼做了试验性运行,重点测试了数据采集、数据传输通讯效率、传感器配置技术、预警响应技术等,通过远程监测软件将数据进行汇总分析,获取建筑物倾斜、沉降、缺陷变化情况。一般情况下,数据采集每30分钟采集1次。为检验数据预处理和传输效率,试验时按照1秒/次采集设置。测试结果显示,本平台通过分布式数据缓存中心预处理,上传至数据中心的速度明显快于典型框架的直接上传写入数据中心速度。
试验性运行模拟了传感器故障、数据缓存中心故障等情形,平台数据中心能保持接收其他分布式数据缓存中心的数据,不影响其他建筑的连续性监测。同时,平台能及时预警,反馈故障传感器和故障数据缓存中心的具体信息。相比典型的监测框架,具有较好的灾备能力和调节韧性。
在配置技术测试方面,试验时增加了第3座实验楼。通过本平台,用户可以配置新的监测建筑、传感器、指标等,并能成功从端点接收数据。相比典型的监测框架,无法提供可视化配置界面,需要技术人员从后台配置。本平台在系统柔性配置、扩展性方面表现较好。
在预警响应功能测试方面,通过对台风作用下实验楼的风速、变形以及振动特性监测结果的分析,系统处于正常稳定运行范围内,实验楼在台风作用下及作用后处于安全状态。试验还模拟了火灾等极端情景,本平台能及时预警。同时,根据预警阈值设置不同,预警触发机制也不同,相比典型监测框架,为用户提供了定制化的预警方案。
作为建筑安全监测平台的核心功能,实验重点测试了建筑危险预警的判断准确度和响应速度。实验过程中,为模拟实验楼倾斜倒塌等灾难情况,采用仿真数据分时段存入平台的方式,测试平台对异常变化的响应效果。共选取20 000组数据,其中10 000组是危险突变数据,10 000组是正常数据。模拟的正常数据误判率为0.6‰,主要原因是灵敏度太高;模拟的危险突变数据误判率为0。综合准确率为99.97%,能满足紧急情况下的安全预警。系统平均响应速度2 530毫秒/次,具有较好的性能。如表1所示。
表1 性能测试数据
本文研究并实现了面向用户可配置的建筑安全监测平台,解决了多建筑体、多类型传感器的统一配置与联合分析问题。平台具有高可配置性、高可扩展性等特点,有效得提升了建筑安全检测的效率。本文的主要贡献有:1)研究了建筑监测数据采集和通讯交互技术。采用本地数据缓存中心接收来自建筑传感器网络的原始数据。在本地完成数据解析、检查、重构等任务后,将监控数据转发到中心化的数据中心。为此,本文设计并实现了高效的数据采集和交互的方案,提升数据采集的效率。2)研究了面向不同监测设备的配置技术。以支持不同建筑、不同类型传感器以及不同用户需求为目标,重点设计并实现了设备配置模块和通讯配置模块,提高了平台的可扩展水平。3)研究了面向终端用户的配置技术,开发了配置页面,降低了安全监测平台的配置门槛,提高了平台的可推广性。