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用于室内热舒适监测的多传感器无线解决方案
Walter Torresani, Nicola Battisti, Alfredo Maglione, Davide Brunelli, David Macii
摘要：本文提出了一种低成本的分布式监测系统，用于室内环境中的热舒适管理。热舒适度取决于各种物理量的组合，例如温度，湿度，人的密度和空气流速度。通常，大多数商业解决方案仅测量房间的单个位置中的温度和湿度。然而，如果使用无线传感器网络（WSN）执行分布式测量，则可以获得更好的结果。本文描述的WSN不仅由具有基本温度和湿度传感器的节点组成，还包括测量空气流速和辐射温度的两种其他类型的换能器，因此大大提高了热舒适度估计精度。在下文中，详细分析了WSN架构和每个WSN节点上使用的传感器的性能。另外，报道了使用小型WSN原型在室内收集的一些实验结果。
关键词：热舒适监测，无线传感器网络（WSN），分布式测量系统，热质量空气流量传感器，热电堆。
一、介绍
住宅建筑部分消耗了欧盟总能量的约40％，约15％用于加热，通风和空调（HVAC）系统[1]。因此，优化HVAC系统管理，同时确保良好的室内热舒适度，可以显着提高全球可持续性，以减少不必要的能源浪费[2]，[3]。为此，许多最近建成的建筑结合了实现各种环境参数的控制策略的现代楼宇自动化系统（BAS）[4]。由于BAS的关键任务是以最小的功率消耗维持舒适的环境，因此还需要高效和精确的监测系统。目前，市场上有几种用于室内环境监测的系统。它们中的大多数符合标准EN ISO 7726：2001和EN ISO 7730：2005 [5]，[6]，其定义了用于测量所有感兴趣的量的方法和标准以评价环境的热质量。这种系统依靠建筑性能参数和环境数据来评估加热和冷却效率[7]。然而，大多数最便宜的解决方案（例如恒温器）只是为本地和相当一般的目的设计的[8]。例如，室内气候条件通常仅通过温度和相对湿度（RH）传感器监测[9]。另一方面，许多商业分布式系统能够产生大量的数据，但是它们不能容易地变换它们转化为可用信息[10]。显然，环境中可用的测量点的数量越大，相应的时空热分析就越好，从而能够对HVAC系统进行精确控制。
在本文中，提出了一种分布式多传感器监测解决方案，以支持生活空间的热舒适度分析。所提出的方法基于由低成本定制节点组成的无线传感器网络（WSN），其收集和平均最终传送到服务器PC的原始传感器数据。众所周知，WSN用于广泛的应用，从音频流[11]到结构健康监测，并利用从IEEE802.15.4 / Zigbee到蓝牙[12]的各种网络协议。在这种情况下，无线传感器网络对室内和室外的环境监测也非常有效[13] - [16]。与文献中描述的类似应用[17] - [19]中的其他WSN不同，本文中描述的节点不仅配备有用于空气温度和湿度测量的基本传感器，而且还配备新的小型因数设备，例如辐射温度传感器（用于壁和流量温度测量）和热质量流量传感器，能够测量空气流速。使用这组传感器，可以以良好的精度确定室内环境的热舒适度。当然，为了预测和估计热舒适的趋势，可能需要一些附加的信息和模型（例如，房间中的占用者的数量）。然而，这种处理通常在PC上完成，并且超出了本文的范围。
本文的其余部分结构如下。关于热舒适性的一些基础在第二部分中介绍。在第三节中描述了一般的WSN体系结构。在第四节中，报告了WSN节点的主要特性和各个传感器的性能。然后，在第五节中，显示了使用小型WSN原型在现场收集的一些初步数据。最后，第六节总结了论文。
二、热舒适基础
身体温度影响人体的所有生理化学反应和酶促过程，从而影响个人的舒适和健康。众所周知，人们具有响应于环境条件的可能变化来调节自身体温的内在能力，以确保居住温度。然而，如果身体长时间暴露于严重的微气候条件下，可能会发生各种病态。主观热感通常由两个指标表示，即预测平均值（PMV）和不确定度的预测百分比（PPD）。 PMV被定义为基于人体的热平衡的，在-3（冷）到 3（热）的7点整数热感觉量表上的大群人的投票的平均值给定环境[6]。 PPD是“建立对感觉太冷或太热的热不满意人群的百分比的指标[6]。”热不满意的人是那些投票热，温暖，中性酷或冷的人，点热感量表。 PMV和PPD指数通过以下解析表达式相关[6]：
(1)
主观热感取决于物体和环境之间的热能转移。热平衡来自七个主要因素的组合。其中四个是与环境密切相关的物理量，可以直接测量，即
bull;气温;
bull;空气湿度;
bull;平均和平面辐射温度;
bull;空气流速。
相反，其他三个参数是相当特殊的，并且影响产生和耗散热量的总量。他们是：
bull;代谢热
bull;服装保温;
bull; 曝光时间。
这七项贡献的共同作用决定了用户在某种环境中感受到的热舒适感。假设为了简单起见，从环境到身体的所有热能传递都具有积极的迹象（如果环境比身体更热，实际上是真实的），如果热BT提供给或从身体移除满足以下等式，即
(2)
解释：
bull;M是由于个人活动导致基础代谢和内在能量产生的代谢热;
bull;C是通过对流交换的热量;
bull;R是通过辐射交换的热量;
bull;E是蒸发热损失（即出汗）。
在（2）中，不包括通过传导传递的热量，因为它通常是可忽略的。
在标准EN ISO 7726-2001 [5]中，环境分为两类：即条件适中和舒适（C型）和受热应力（S型）的情况。在前一种情况下，基本的调节机制通常足以确保居住温度。然而，由于这种环境的均匀性，需要高测量精度。另一方面，在S型环境中，控制体温的系统必须有效抵消那些引起过热积聚或分散的环境因素的突然变化。在这样的环境中，测量仪器范围和细粒度监测功能通常比高精度更重要。以下描述的WSN解决方案主要是根据[5]的要求主要针对C类环境
三、无线传感器网络架构
所提出的监控系统由具有树形拓扑的无线传感器网络（WSN）组成。该解决方案确保了更好的可扩展性和更加灵活的覆盖要监视的区域以及同步网络设备的可能性，同时减少能量耗散[20]，[21]。 WSN由三种类型的节点组成，即
bull;基本传感器节点;
bull;路由器或中继节点;
bull;主节点。
基本的传感器节点是网络的叶子。它们的作用是测量热舒适度监测所需的物理量。由于这些设备是电池供电的，所以花费了最大限度地降低功耗。实际上，近来已经提出了准确评估数字设备功耗并从周围环境中获得能量的技术[22]，[23]。路由器或中继节点收集并传送由基本传感器节点收集的数据，并向主协调设备协调网络。中继节点的使用允许通过多跳链路覆盖更广泛的区域，同时绕过可能的障碍。另外，如果继电器节点适当地配备了传感器，则中继节点还可以收集它们自己的测量数据。在计算和内存资源方面，主节点比其他设备更复杂。然而，这不是一个问题，因为主机直接从电网供电。
一旦基本的传感器节点被打开，它会查找主节点或中继节点加入网络。每个节点被添加到存储在主节点存储器中的绑定表。发现和添加节点到WSN的过程的流程图如图1所示。 1.根据所选的无线电模块，在2.4 GHz或868 MHz的仪器科学和医疗（ISM）频段的所有IEEE 802.15.4通道中搜索节点。如果发现多个中继节点，则最终建立与保持接收信号强度指示符（RSSI）最高值的设备的连接。然后相应地调整发射功率电平，以确保可靠的通信，同时避免能量浪费。实际上，功耗级别较低的多跳传输通常比较长距离的单跳传输更有效率[24]。如果没有发现中继节点或主节点，则节点进入睡眠模式以延长电池寿命，并且定期从该状态存在，以重复发现过程。
图1 当发现多个中继节点时，查找并添加节点到WSN的过程的流程图
一旦与中继节点或主设备的连接建立成功，就会开始正常的运行周期。这包括三个主要步骤，即传感器数据采集，数据传输和睡眠。某些控制命令由中继节点或主设备发送时，正常工作周期可能会中断。传感器数据每5秒采样一次，平均5分钟。所收集的数据以可设置为5s的倍数的周期发送到中继节点。
中继节点的行为与基本传感器节点的行为几乎相同，但两个主要差异。第一个是中继节点必须从基本传感器节点接收数据，然后将其传输到WSN中较高级别的其他设备。第二个区别是，此时的中继节点只能连接到主机。这个限制在将来会被删除。
主节点具有监督整个WSN的作用，收集所有传感器收集的数据，并通过Modbus接口存储或传输此类数据以进行可视化或控制（例如使用PC）。包含关于节点拓扑和设置的信息的绑定表在非易失性主存储器中被存储并不断更新。
四、无线传感器网络和传感器特性
从硬件的角度来看，所有节点的结构都非常相似，如图2所示。基本的传感器节点是电池供电的，而中继节点和主机由电网供电。
图2 WSN节点的框图
一般来说，所有节点都提供以下组件：
bull;ZigBee兼容的射频模块Xbee XB24，工作在2.4 GHz的ISM频段，或者是在868 MHz的ISM频段工作的Xbee XBP08模块。这两个RF模块具有相同的外形尺寸和相同的引脚。因此，根据目标应用，可以方便地在传感器节点上更换。
bull;20 MHz，8位微控制器（MCU）飞思卡尔MC9S08QE8（用于基本和中继节点）或32位MCU Freescale MCF51JM32（50 MHz）（主器件）;
bull;Sensirion的传感器SHT25用于空气温度和相对湿度测量;
bull;用于采集由Hamamatsu T11262-01热电堆测量的与辐射温度相关的电压信号的定制模块;
bull;用于通过模拟输出进行空气流量测量的定制热质量流量传感器（TMF）。
各种传感器的特征和性能如下所述。
A.温度和相对湿度
温度和相对湿度传感器SHT25具有数字输出（分辨率为12位），并具有最佳功耗的良好性能。温度以0.01°C的分辨率测量，不确定度在plusmn;0.2°C以内。相对湿度是以0.04％的分辨率和plusmn;1.8％的不确定度来测量的。温度传感器和相对空气湿度传感器在单个包装中的组合使得该设备非常类似于湿度计。因此，该传感器特别适用于通过湿度计间接测量绝对空气湿度。使用SHT25收集的温度数据是指环境中的空气。然而，它们也可以与从以下章节中描述的辐射温度传感器收集的数据结合使用，以确定表面的温度。
B.辐射温度
辐射温度传感器可用于检测和测量由房间表面（即墙壁，地板或天花板）发出的红外辐射。不同于0K的任何物体发射红外辐射（通常波长在[3,20]mu;m的范围内），其功率严格依赖于其温度，如众所周知的斯特凡 - 玻尔兹曼定律所描述。所谓的热电传感器（PIR）的类别是以低成本确保良好精度的辐射温度传感器。在这种情况下，入射在热电材料上的红外线辐射在整个传感器上产生直流电压。 PIR传感器的主要问题是，当它们暴露于红外源时，传感器灵敏度逐渐降低，从而导致产生的电信号的减少。为了避免这个问题，本项目开发的WSN节点依赖于不同类型的换能器，即热电堆。热电堆通常由串联连接的多个热电偶组成。因此，其一般操作原理与普通热电偶相同，但具有较高的测量精度和灵敏度。特别地，这种换能器能够产生随入射的红外功率辐射的表面的温度与不暴露于辐射的一侧的传感器的温度之间的差异而单调增长的电压值。对于大规模部署来说，一旦太贵和庞大，上一代热电堆就包含数百个集中在几mm2的区域的热电偶。因此，它们以PIR传感器为代价，提供良好的准确性，稳定性和对红外辐射的灵敏度。选择热电堆时必须考虑的主要特征之一是其灵敏度，其定义为S = UOUT，其中UOUT是输出电压，PRAD是入射辐射功率。通常，使用具有几百V / W数量级的S的热电堆。然而，低成本热电堆（即Sgt; 10 V / W）对于热舒适应用来说通常是足够敏感的。在开发的WSN节点上使用的Hamamatsu T11262-01热电堆具有标称灵敏度S = 50。然后由热电堆产生的模拟信号（通过自定义信号调节级适当滤波和放大）由12位模数转换为数字转换器（ADC），MCU处理温度数据。由传感器，信号调理阶段和ADC组成的链条的性能在不同的工作条件下进行了实验分析。一些有意义的结果如图3所示。图中的各行参考了MCU每5秒收集的平均电压数据，热电堆处于不同的恒温值（即0℃，10℃，25℃，35℃，50℃） ）和放置在约20cm的距离处的加热黑板。热电堆温度稳定性由气候室确定。相反，使用受控加热器来保持板表面温度尽可能稳定。在所有情况下，收集多个测量数据以便检查传感器的重复性，并且由于可能的随机贡献（例如，噪声和量化）使得通过平均可忽略的标准不确定性。图3中的实验数据显示出输出电压对温度的比例依赖关系，斜率约为1.4 mV /℃。观察环境温度不影响斜率，而影响各种曲线之间的电压偏移。因此，为了单方面确定目标的辐射温度，必须测量引起这种偏移的环境温度。为此，可以使用车载传感器SHT25。
还有一点值得注意的是，在上述实验中，目标板的发射系数近似等于1.然而，当传感器节点部署在现场时，辐射温度模块必须进行适当校准以保持考虑到要监测的表面的较低发射率（例如，流体，天花板和墙壁）。
图3 从热电堆收集的平均电压值，不同恒定传感器温度（即0℃，10℃，25℃，35℃，50℃）和a黑板目标从约12℃加热至70℃。
C.热质量流
热质量流量（TMF）传感器是能够测量在表面上移动的质量流量（例如空气）量的装置。这种类型的传感器通过与流动流体的相互作用产生可电测量的信号。图4中绘制了TMF传感器行为的基本思想。它依赖于空气的量热特性的
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