黃曉明， 王忠華

（南昌航空大學信息工程學院，南昌330063）

0 引 言

近年來有些高校實驗室發(fā)生的爆炸事故造成了嚴重后果，其中有些爆炸事故由氣體泄漏引發(fā)［1］。調查研究［2］表明，現今高校部分實驗室仍存在易燃易爆氣體使用的安全隱患。因此及時發(fā)現實驗室內危險氣體泄漏十分重要，而其中能夠及時鎖定氣體泄漏源則能夠對有效預防和處理事故起到很大的幫助。

本文設計了基于傳感網絡和種群保優(yōu)破壞自我修復（Population conservation damage self-re，PC＿DSR）遺傳算法（Genetic Algorithem，GA）的泄漏源定位系統(tǒng)，能夠實現對泄漏源的濃度檢測和視頻監(jiān)控，并定位泄漏源。現有的泄漏源定位系統(tǒng)主要存在兩個難點：氣體濃度采集網絡的及時、準確以及反算算法的性能和精度。隨著傳感器網絡技術［3］的不斷發(fā)展，國內外近幾年來在環(huán)境數據采集等方面對傳感網絡技術的應用越來越廣泛［4-5］。文獻［5］中采用傳感器構建低成本、近實時、遠程的水生環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)。例如對船廠各種氣體濃度使用傳感網絡進行遠程監(jiān)控［6］。這些系統(tǒng)采用的傳感網絡仍存在準確性不高反應慢等缺陷，因此設計了基于CSMA／CD及自適應CRC校驗退避的485總線通信協議，以提高485總線傳感網絡的可靠性。

在泄漏源定位算法的研究上，國內外學者也取得了諸多成果［7-10］。文獻［11］中在源強反算中分析討論混合遺傳-模式搜索算法的應用；張建文等［12］設計了混合遺傳-單純形算法并分析其在泄漏源反算中的性能，這些算法都是針對傳統(tǒng)GA早熟收斂的缺陷進行改進。鑒于此，本文設計了基于高斯模型和PC-DSR GA，以破壞自修復機制抑制GA的早熟收斂，以保優(yōu)策略保證種群最終收斂，實現高效準確的定位泄漏源。

1 系統(tǒng)硬件電路設計

系統(tǒng)硬件電路主要包括傳感網絡節(jié)點電路和控制處理平臺電路設計。系統(tǒng)主要應用于易發(fā)生氣體泄漏的實驗室環(huán)境，為保證傳感器采集環(huán)節(jié)的安全和穩(wěn)定，傳感網絡采用485總線結構。相關的數據處理由ARM9控制處理平臺完成，系統(tǒng)總體結構框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)結構框圖

1.1 485總線網絡節(jié)點電路設計

本文采用485總線網絡結構來構建傳感器網絡，以獲取室內各點氣體濃度信息。各傳感器節(jié)點采用STC15F2K60S2芯片（簡稱STC15單片機）作為節(jié)點控制器，STC15單片機采用單時鐘結構設計，內部集成高精度R／C時鐘，速度可達到普通單片機的6～12倍，可滿足氣體采集的時間要求。MQ-2型氣體傳感器適用實驗室內多種危險氣體濃度測量。使用TTL-RS485模塊與485總線進行通信，波特率為115 200 bit／s。節(jié)點電路示意圖如圖2所示。

圖2 節(jié)點控制電路

1.2 控制處理平臺電路設計

控制處理平臺采用S3C2440為處理器，其主頻可達到400 MHz。能夠滿足系統(tǒng)相關運算速度。

系統(tǒng)外圍電路如圖3所示，包括了DM9000網絡芯片構成的100 MB以太網接口，用以同后臺管理系統(tǒng)進行網絡視頻及數據傳輸。攝像頭模塊采用USB接口，使用兩路PWM波控制云臺舵機做垂直和水平方向轉動。

圖3 控制處理平臺電路

2 系統(tǒng)軟件設計

系統(tǒng)軟件部分主要包括485總線通信協議、linux內核移植和泄漏源坐標反算。通過改進的485總線協議更及時、準確地采集各標記點氣體濃度，根據濃度差異為定位泄漏源坐標提供數據，數據的處理和算法運行都工作在linux操作系統(tǒng)上，最終以改進GA反算泄漏源。

2.1 基于CSMA／CD及自適應CRC校驗退避的485總線通信協議

現有的485總線通信協議［13-14］多采用一主多從定時循環(huán)輪召喚策略，對于定時循環(huán)頻率有一定的限制。這種工作方式在一些突發(fā)應急處理的控制場合就存在較大的局限性，諸如不能滿足數據通信的實時性要求等。本文設計基于CSMA／CD及自適應CRC校驗退避的485總線通信協議，可實現多主節(jié)點通信，并提高總線通信的效率和傳輸的安全性。

2.1.1 CSMA／CD載波監(jiān)聽多路訪問／沖突檢測

采用CSMA／CD機制檢測485總線傳輸沖突問題，通過如圖4所示的載波監(jiān)聽電路在數據發(fā)送前進行信道偵聽，當信道無數據傳輸即空閑時傳送數據，一旦信道忙碌則退避并重新偵聽。

圖4 載波監(jiān)聽電路

載波監(jiān)聽電路連接INT0為處理器的外部中斷0，配置外部中斷定時器，通過INT0偵聽總線上是否有數據流傳輸。總線上的數據流會反復觸發(fā)INT0中斷，即移植重裝INT0中斷初值。一旦發(fā)生定時器溢出，可認為總線是空閑的。

2.1.2 CRC校驗自適應退避

多主機通信模式下，每個節(jié)點都可以作為主機，主動發(fā)起通信，并對信道進行搶占，沖突很難避免。本文采用兩種定時器機制來處理總線發(fā)送誤碼和沖突退避問題。

（1）超時校驗定時器機制。主機發(fā)送數據幀到總線，接收從機使用CRC校驗算法對接收到的CRC碼進行校驗，正確發(fā)送確認報文。主機等待從機回復確認報文的這個等待時間即超時時間。一旦主機傳輸完數據包，系統(tǒng)馬上開啟超時定時器。在超時時間內未收到確認報文，認為發(fā)生沖突，啟動退避機制。

（2）退避定時器機制。一旦發(fā)生沖突，主機釋放總線，開啟退避定時器，距離下次重傳的時間即退避時間。退避時間采用二進制退避算法計算：

式中：T為下次重傳時間；Rand（）為隨機數；Count＿Conflict為退避次數；TwoPowerK為退避次數的二元指數；Period為單位時間。

2.2 LINUX內核移植

選擇LINUX操作系統(tǒng)結合人工智能控制方法來處理系統(tǒng)相關的信息融合、泄漏源定位、視頻流傳輸等。LINUX作為一種開源操作系統(tǒng)內核，具有可裁剪、容易移植等特點，能夠根據功能需要裁剪內核并很方便地移植到各種控制器上。本文選擇在S3C2440上移植LINUX系統(tǒng)，包括對BootLoader、內核和根文件的移植，內核版本為linux-2．6．32．2，交叉編譯工具為arm-linux-gcc-4．4．3。系統(tǒng)應用程序采用Linux多線程結構，如圖5所示，分別包括了通信、視頻采集、網絡傳輸和調用算法等線程。

2.3 泄漏源定位

圖5 LINUX多線程結構圖

將2．1節(jié)傳感網絡觀測得到的標記點濃度值結合各傳感器標記點坐標（xi，yi）與擴散模型得到的濃度值進行比較并建立泄漏源反算算法模型，反算得到泄漏源坐標。

（1）以圖像特征識別構建攝像頭坐標系。使用云臺攝像頭構建室內攝像頭坐標系，確定各傳感器標記點的平面坐標（xi，yi）。通過對云臺攝像頭獲取的視頻流進行圖像特征提取，識別圖像中的節(jié)點特征［15］，根據公式計算各特征點到攝像頭距離，并以此構建攝像頭坐標系。具體步驟如下：

步驟1 迭代法二值化圖像，將圖像灰度化并比較各像素值求出圖像的最大灰度值Rmax和最小灰度值Rmin，由式（2）求得閾值T。根據閾值T將圖像分成兩組，求各組的平均灰度值μ1，μ2。按式（3）得到新閾值Tnew，使用新閾值進行二值化圖像：

步驟2 將二值化后圖像進行形態(tài)學膨脹，如式（4）所示，X為二值化后圖像，S為膨脹結構元素

步驟3 八鄰域標記，使用8連通模板進行像素標記，利用深度優(yōu)先搜索消除等價對實現8連通區(qū)域標記。

步驟4 根據二值圖像標記情況識別各標記區(qū)域形狀，找到目標節(jié)點特征。

步驟5 坐標系構建，云臺攝像頭（見圖6）可進行水平和垂直方向轉動，其垂直轉動角度α和水平轉動角度β可由兩個舵機轉動角度通過相關公式計算得到，如圖7所示。攝像頭高度h通過校準攝像頭參數并使用固定點坐標求得。根據上述圖像特征提取，識別圖像中的節(jié)點特征，轉動云臺攝像頭分別使各節(jié)點位于攝像頭圖像的中心，獲取此時的角度αi、βi，通過下式轉換得到各節(jié)點位于攝像頭坐標系下的（xi，yi）：

圖6 云臺攝像頭

圖7 攝像頭坐標系

（2）氣體擴散模型。分析氣體泄漏擴散的煙團模型包括靜態(tài)模型和動態(tài)模型，因為本系統(tǒng)工作場所為實驗室內，氣體泄漏以靜態(tài)擴散為主。通過對常用靜態(tài)模型［16］：高斯煙團模型、BM 模型、Suttion Model以及氣體湍流擴散模型進行對比分析，選擇其中的高斯煙團模型來描述本系統(tǒng)中泄漏源氣體擴散分布過程。泄漏氣體在經過一定時間擴散后，泄漏點附近的氣體濃度趨于穩(wěn)定近似符合高斯分布，其三維空間的擴散模型為：

式中：z0為泄漏源相對高度0；（x0，y0）為泄漏源坐標；u為風速因子；C0為氣體泄漏常量；（Dy，Dz）為氣體擴散因數。大氣穩(wěn)定度取F級，即：

由式（6）、（7）可以得到各傳感器節(jié)點位置處的泄漏氣體濃度模型，由擴散模型得到第i個標記點位置處模型濃度值為，該點實際測量值為，計算測量濃度值與模型濃度值的誤差平方和，即：

通過求解式（8）即可得到泄漏源坐標（x0，y0），這是典型的最優(yōu)化問題，采用PC-DSR GA進行優(yōu)化，以目標函數f作為適應度函數，以GA中種群的交叉進化得到最優(yōu)值。

（3）種群保優(yōu)破壞自修復遺傳算法。GA通過對估計初始值的迭代優(yōu)化得到全局最優(yōu)解，傳統(tǒng)GA往往容易陷入局部收斂，是由進化過程中種群多樣性的缺失導致的。本文采用的PC＿DSR針對種群局部收斂，引入破壞修復機制來擾動，同時為保證最終的種群收斂，采取保優(yōu)策略。通過建立一個以未知泄漏源位置為參數的優(yōu)化模型，使用PC＿DSR GA來對定位優(yōu)化模型求解參數，最終獲取全局最優(yōu)解即泄漏源坐標。PC＿DSR GA的主要流程如下：

步驟1 設定種群大小M，隨機產生初始群體Pop。根據式（6）計算初始群體每個染色體的適應度值F（i）。

步驟2 根據群體內染色體的適應度值大小，以比例選擇算法從種群Pop中選擇若干染色體。將被選中的所有染色體隨機配對，按Pc進行交叉操作從而產生新的群體。

步驟3 經過選擇交叉后產生的種群中的每個染色體按照變異概率Pm進行變異，產生下一代新群體Pnew。

步驟4 判斷新產生的群體Pnew的染色體多樣性δ，當其在終止代數內多樣性不足時，引入破壞修復機制，即使用新染色體取代部分原有染色體，改善種群多樣性。同時以種群保優(yōu)策略保留每代中最優(yōu)染色體。

步驟5 重復上述操作，經過終止代數N代選擇、交叉、變異和破壞修復后產生最終收斂解即所需要的泄漏源反算坐標。

泄漏源坐標反算應用場景特殊，對時間有嚴格要求，算法的時間復雜度很重要。通過對GA進行性能分析，其時間復雜度計算如下：

式中：N 為運算代數；M 為種群大?。籘sel，Tcro，Tmu，Tdam分別為選擇、交叉、變異和破壞修復階段的時間復雜度，均為O（M）。

3 測試及結果

搭建模擬實驗室測試平臺，如圖8所示，測試平臺以丙烷發(fā)生器作為泄漏氣體，通過透明導管模擬氣體在不同位置的泄漏，在室內布置一定數目的MQ-2氣體探測器。

圖8 模擬測試平臺

通過模擬測試平臺模擬室內氣體泄漏，測試本系統(tǒng)的可靠性、應急響應能力和對泄漏點的定位精度。測試內容包括485總線網絡的可靠性試驗、泄漏源定位精度測試。

3.1 485總線網絡的可靠性試驗

本系統(tǒng)中485總線網絡作為室內氣體環(huán)境濃度采集媒介，其網絡的可靠性對于氣體泄漏的及時發(fā)現和處理至關重要。

3.1.1 傳感網絡可靠性評價指標

（1）網絡傳輸丟包率（PLR）

PLR是衡量傳感網絡傳輸性能的關鍵指標之一，在一個總線傳感網絡內如果PLR＜0．5%則表明此網絡傳輸性能良好［17］。本系統(tǒng)使用的485總線通信協議采用傳輸CRC校驗和誤碼重傳機制來處理傳輸過程的丟包現象，即用誤碼重傳率（ER）代替PLR。

（2）數據包傳輸時間花銷（TTC）

式中：Tbus為數據包在總線上傳輸時間；Tcrc為數據包校驗時間；Tre為校驗錯誤重傳時間。數據包傳輸時間花銷（TTC）是指傳感網絡完成傳輸一定數據包所花費時間。

3.1.2 傳感網絡性能測試

在相同環(huán)境下分別測量系統(tǒng)在固定波特率不同節(jié)點數目下通信誤碼重傳率。將485總線波特率設置為115 200，改變網絡節(jié)點數目，讓總線網絡下各節(jié)點連續(xù)發(fā)送1 000組數據包，測得各節(jié)點數目下誤碼重傳率，見表1。

表1 不同節(jié)點數目下的傳輸誤碼重傳率

由表1的測試結果，結合總線傳感網絡在不同節(jié)點數目下誤碼重傳率可知，總線傳感網絡隨著節(jié)點數目的增加，誤碼重傳率在上升，但即使是80個節(jié)點數目下誤碼重傳率也并不高，只有0．19%低于0．5%的危險值。由此表明各節(jié)點數據在總線上傳輸能順利到達目標節(jié)點，系統(tǒng)總體通信穩(wěn)定。

為測試系統(tǒng)總線網絡傳輸時間花銷，在不同波特率下各節(jié)點傳輸固定大小數據包，將總線網絡節(jié)點個數選擇為50個，各節(jié)點分別傳輸1 000組數據包，測量了系統(tǒng)在不同波特率下傳輸時間花銷，結果見表2。為保證傳感網絡對氣體泄漏的響應速度，能夠及時地采集足夠氣體濃度數據，傳感網絡的波特率選擇115 200。

3.2 泄漏源定位精度比較分析

為體現改進GA在泄漏源坐標反算中的普適性，對不同泄漏位置分別采用本文設計的EP＿DSR GA和傳統(tǒng)GA進行分析。同時為體現對比性，將本文算法同已被其他學者驗證可行的混合遺傳-NelderMead（GA＿NM）算法進行比較。固定PC＿DSR GA、GA和GA＿NM 3種算法的種群大小N，在如第3節(jié)搭建的模擬泄漏環(huán)境下設置泄漏點坐標（x0，y0）為（5．00 m，5．00 m），泄漏源強度C0為100 g／s，對3種算法進行獨立運行10次反算泄漏點坐標。使用

表2 不同波特率下傳輸時間花銷

計算泄漏源平均反算坐標與實際泄漏源坐標之間的標準差δi和相對誤差εi，結果見表3。

表3 PC＿DSR GA與GA、GA＿NM泄漏源坐標反算結果對比

由表3可見，GA算法隨著種群大小的增加，其泄漏點反算坐標的X、Y標準差和相對誤差隨之減少，即便是種群N＝150下10次運行的平均反算坐標依然有較大的偏差，表明傳統(tǒng)GA算法在泄漏源反算問題的不可靠性。對比本文設計的PC＿DSR GA與GA＿NM，分析可知：

（1）種群大小適應性。在不同種群大小下，PC＿DSR GA泄漏源反算坐標的X、Y標準差和相對誤差變化不大，分別保持在0．15和4%左右，而GA＿NM隨著種群大小的增加誤差從13%減少到6%。表明GA＿NM對于種群大小要求高，而PC＿DSR GA則能較好地適應不同種群大小，具有更好的應用價值。

（2）反算精度。在種群大小N＝100時，GA＿NM算法的X、Y標準差和相對誤差分別為0．47和13．2%，而PC＿DSR GA定位精度更高為0．14和4%。PC＿DSR GA能夠更準確的定位泄漏源。

4 結 語

本文設計并實現了一種可用于實驗室內危險氣體泄漏源坐標定位系統(tǒng)，搭建485總線氣體傳感網絡，通過重新設計的總線通信協議提高了總線通信的可靠性，及時獲取了室內各點氣體濃度。云臺攝像頭通過圖像處理技術識別特征物，為攝像頭坐標系和泄漏點的跟隨監(jiān)控提供信息。針對傳統(tǒng)GA在迭代過程中易陷入局部收斂的不足，本文提出了PC＿DSR GA并將其應用在本系統(tǒng)的危險氣體泄漏源坐標反算中，實驗表明，其泄漏源反算坐標精度滿足實際要求。