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自主结构健康监测的灵活的智能传感器框架
摘要 无线智能传感器通过使用分布式数据处理的新方法来提高结构健康监测（SHM）。这种方法可扩展大量的需要高保真模态分析和损伤检测的传感器节点。虽然大部分与智能传感器相关的技术已经使用了近10年，但是由于缺乏关键的硬件和软件单元，所以全面实现的数量受到限制。本研究为全面的、自主的集成必要的软件和硬件的同时解决关键的实施要求的SHM开发一个灵活的无线智传感器框架的。采用Imote2智能传感器平台来提供支持传感器网络应用如SHM民用基础设施的计算和通信的资源。一个专为SHM处理应用程序设计的板载信号的多度量Imote2传感器板已被设计和验证。该框架软件是基于面向服务的模块化的、可重用的和可扩展的架构，从而使工程师更容易实现智能传感器技术的潜力。灵活的网络管理软件结合了睡眠/唤醒周期来提高阈值检测触发网络范围内的操作的功率效率如同步传感或分散模态分析。在这项研究中开发的框架已经在韩国一个全面的斜拉桥中得到验证。
关键词：智能传感器网络；结构健康监测；全桥监控；面向服务架构；Imote2。
1介绍
民用基础设施是社会的基础并且对人们的生活质量有着广泛的影响。监测世界的建筑物、桥梁和生命线系统的安全性和功能以改善维护的做法、最大限度地减少与维修相关的成本并最终提高公共安全是至关重要的。结构健康监测（SHM）提供了捕捉结构响应和评估结构条件的各种目的的手段。例如，从SHM系统的信息可以被用来微调理想化的结构模型，从而能够更准确地预测由于极端负载条件下的响应如地震。SHM也可以用来表征负载原位，它还可以允许异常的负载条件的检测以及验证结构的设计。此外，实时监测系统可以测量结构的响应之前、期间和之后的自然或人为的灾难，这可用于损伤检测算法以评估后的事件条件的结构。
对允许合理评估其建设条件的结构行为有一个清晰的理解就需要高保真传感器数据建立准确的模型（Nagayama等人2007）。此外，潜在的有问题的结构变化如腐蚀、开裂、屈曲和断裂等都发生在局部结构内。据预计，传感器必须在接近损坏时才能捕捉响应的变化，而传感器进一步从损坏是不可能观察到可测量的变化。为了实现一个有效的能够产生信息的结构模型和检测的关键结构的变化的监测系统，需要密集阵列的传感器。由于部署的成本和潜在的数据淹没的原因，这样一个密集的仪器仪表系统几乎没有像传统的结构监测技术实现的可能。
无线技术和嵌入式处理的进步使大量的低成本的无线智能传感器网络（WSSNs）成为一个有吸引力的替代来替代有线和集中式数据采集（DAQ）系统。大多数使用无线智能传感器结构监测的工作都集中在使用传感器来模拟传统的有线传感器系统（Arms等人。2004；Pakzad等人 2008；Whelan、Janoyan 2009）。由于这些系统要求所有的数据被发送回中央DAQ系统进行进一步的处理，在网络中所需的无线通信量就过多的通信时间和相关的网络规模增加而增加的功率消耗来说可以变得昂贵。例如，在生成的数据20 MB的金门大桥的一个无线传感器网络（1600秒的数据在50赫兹64传感器节点采样）花了九个小时完成回中央位置的数据通信（Pakzad等人 2008）。
利用WSSNs无线传感器的板载的计算能力允许数据处理在网络内发生，而不是在一个中央位置。通过实施数据处理技术，如模态分析或损伤检测算法，利用这种分布式的方式可以让发生在网络通信量降低，同时提供对结构状态的可用信息（Nagayama和Spencer。2007）。WSSNs通过采用分散计算提供一个大大提高SHM努力的潜力、可扩展的解决方案。
近年来，研究人员已经在解决固有的障碍取得进步，认识到利用WSSNs实现SHM应用进展。Nagayama和Spencer（2007）在实验室规模的桁架结构中成功地实现了一个分布式无线传感器监测网络监测系统。至目前为止，硬件和软件所需的SHM还没有被集成用来实现一个是适合于自主监测和分布式数据管理上的满量程结构的采用密集的传感器网络的框架。
本研究的目的是提供一个有利的WSSN框架来解决限制了其效能的SHM系统问题。特别是，灵活的、用于与用户选择发展在抗混叠滤波器WSSNs中的应用来生产高质量的数据适合SHM应用和有利的发展和验证multimetric的传感器，是模块化的，适应性强的开源软件框架。这些软件和硬件组件的集成变成了一个灵活的自主的全面实施SHM系统框架。
2高保真无线传感器监测网络数据采集
利用WSSNs结构监测的成功依赖于他们的捕获数据的能力来提供了一个合理的物理响应表示。一些与无线智能传感器相关的固有特性使得高保真数据采集成为一项具有挑战性的任务。本节介绍了专门为广泛的SHM应用程序的发展的传感器硬件和数据采集软件的设计。该传感器的硬件与Imote2智能传感器平台对接，市面上唯一的智能传感器平台非常适合这类应用的需求。直到现在，已广泛用于智能传感器平台振动传感器和特别是Imote2缺乏用户可选的抗混叠滤波器，在传感参数选择的灵活性、采样率精度和温度校正。
2.1智能传感器平台
在本研究中所使用的智能传感器平台是Imote2的（图1）。Imote2是建立在英特尔的低功率X-scale处理器（PXA27x ）。基于应用需求的处理器速度的可扩展性允许在没有显著 增加整体功耗的情况下提高性能。Imote2的板载内存的另一个特点是设置它除了其他无线传感器平台并且允许其使用的高频采样和计算密集处理满足结构动态监测的数据。它有256 KB SRAM的集成、32M的外部SDRAM和32MB的FLASH存储器（弩技术2007a）。
TinyOS（www.tinyos .net）是被使用在许多智能传感器开源的操作系统上（Levis等人。2005），包括Imote2。TinyOS操作系统只支持两种执行：任务和硬件事件句柄。这个并发模型使在TinyOS中的编程变得复杂，因为它需要许多小事件处理程序使用，不支持实时调度，使得执行定时控制困难。硬件事件句柄可以抢占一个任务的执行。Nagayama等人（2006）讨论这一局限性的潜在影响，因为它涉及到实现在一个WSSN中同步传感和克服它的一些方法。特别是如果要实现同步传感。那么由于缺乏严格的时序控制的感应开始的一个不确定的延迟是必须解决的问题。
Imote2提供一个范围的传感应用灵活的平台。该传感器使用Imote2连接到主板通过堆叠配置两连接器。Imote2没有自带的模数转换器（ADC），因此只兼容数字输入，特别是I2C（内部集成电路：二线串行数据总线，支持多个数据频道）和SPI（串行外围接口：一个四线数字总线，通常只支持一个单一的数据通道）。Imote2的柔性传感器接口允许用户定制传感器板的应用。
1图2顶部和底部视图（左）并堆叠在带天线的电池板上（右）
2.2 SHM-A传感器板
基于振动的SHM需要感测到能够很好表示的振幅和相位的结构的物理响应的数据。测量必须有足够的分辨率来表征结构响应并必须记录与一个一致的从结构上与其他感测的数据同步的采样率。数据是否进行模态分析、系统辨识或者基于振动的损伤检测，这些方面的数据质量必须达到以便于可以得到合理的结果（Nagayama等人。2007）。用于结构健康监测的应用中，传感器硬件和Imote2接口必须提供高保真的数据。
市面上唯一与Imote2对接的加速度传感器板（ITS400c传感器板、弩技术2007b）在SHM应用的适宜性被Nagayama等人进行测定（2006）。结果表明需要更高的分辨率和更准确的采样率设计专门用于SHM应用的传感器板。为了满足这种需求，新开发的一种结构健康监测加速度计的设计（SHM-A）板进行了实验验证。SHM－A板提供了用户可选择的采样率和抗混叠滤波器的应用范围广阔。该SHM-A板元件已选定满足基于SHM应用振动的要求，以实现同步遥感数据质量的要求。SHM-A板的关键部件是快速滤波器QF4A512 ADC和可编程采样率的信号调节器和数字滤波器（快速滤波器技术2007）。SHM-A板通过SPI接口与Imote2的I / O和有振动测量三轴模拟加速度计。SHM-A传感器板的组成框图如图2。图3显示了板的三个视图。板组件的细节将在后面的段落中讨论。
ST微电子LIS344ALH电容式MEMS加速度计（STM微电子 2008），直流到1500赫兹测量范围，被选为SHM－A板。这种类型的加速度计利用一个证明质量的运动来改变内部电容板之间的距离从而导致响应于加速度的输出电压的变化。Kurata等人（2006）调查了几个市售MEMS加速度计的结构监测应用的情况下发现ST微电子加速度计比其他同等价格传感器具有更好的性能。虽然MEMS加速度计具有较低的噪声水平，ST微加速度计提供了良好的价格/性能比。此外，它提供了三个加速轴在一个单芯片上。加速度计的规格见表1。如果特定应用要求低噪声特性，那么加速度计的成本会更高，如SD1221（硅设计2007）或者Si－Flex sf1500s（Colibrys 2007），可以并入板的设计并适当的措施来适应更高的功率要求。
根据加速度计的数据表噪声密度值，预期的相应的RMS噪声超过x和y轴20赫兹带宽为0.10 - 0.13毫克和Z轴的0.13 –0.26 mg。一百SHM-A板进行测试来确定其噪声性能和校准常数（比例和偏移）。放置在桌子上的传感器和数据收集在50赫兹（截止频率为20赫兹）为1.5分钟在没有外部激励的情况下。8个传感器板在一个1000 Hz的采样率与截止频率为250赫兹进行了额外的测试来评估更高的频率性能。确保前台不振动，同时测量与低噪声的地震加速度（PCB 393C）。
测得的平均均方根振动水平X和Y轴为0.29毫克和Z轴为0.67毫克。在Z轴的高噪音水平似乎对最近的ST微加速度计的内在修正（LIS344ALH）沿该轴具有较高的1 / f噪声特性（高噪音较低的频率）；该噪声没有观察到在以前版本的加速度计。X轴和Y轴在可以的时候应该作为主要测量轴。
快滤波QF4A512可编程信号调节器（快滤波技术2007）采用了多功能的四通道和 16位分辨率的ADC。每个通道有一个可选增益（高达8倍），一个模拟抗混叠滤波器，可单独选择采样频率和独立的可编程FIR数字滤波器（512滤波器系数）。选择QF4A512主要原因是其实现联合国的混叠信号的测量带宽能力（详细列出在下面的段落）和选项在每个传感器通道实现高系数FIR滤波器。虽然这QF4A512功耗高于其他产品，但在本文后面讨论到这一增加的功能和电源管理方法抵消了缺点。QF4A512的主要特点总结在表2。
QF4A512进行采样、滤波和抽取在测量信号来实现数字化两个目。过采样的第一个目的是通过减小量化误差来提高输出的分辨率。ADC的分辨率决定了可测量的最小可测增量。量化引入一个恒定的水平的在所测量的带宽能量均匀分布的噪声。采样频率越高，噪声能量分布的频率范围越宽。由于噪声的能量是恒定的，增加奈奎斯特频率就会降低噪声的振幅。当一个数字抽取滤波器应用于过采样信号，噪声能量以上的新Nyquist频率被消除，从而提高信号的分辨率。一个4倍过采样率降低量化噪声地板6分贝或达到一个相当的分辨率。
QF4A512通过非别名、数字滤波采样信号和抽取提供可变的抗混叠滤波器。模拟抗混叠滤波器是截止频率为500千赫的第三阶贝塞尔滤波器。而这个截止频率用于结构监测应用看起来高并且带宽利率通常低于20赫兹，当信号进行数字化在更高的采样率并且使用（例如12.5兆赫）不限制最终测量带宽时将确保锯齿是避免。数字抽取滤波器级联积分梳状（CIC）滤波器与级联积分半带过滤器（CIH）组合工作来确保维持在抽取到最终用户指定的采样频率是信号的完整性。滤波器在提供了极好的振幅响应的同时保持线性相位响应（Hogenauer 1981）。这种过采样，过滤和抽取的方法可以来消除常见的基于PC的分析仪系统的混叠。在通过降低采样来获得有效采样率、用户自定义滤波器（低通、高通、带通）来进一步降低噪声和特定的应用程序保持兴趣的带宽为。
SHM-A板驱动软件在TinyOS上得到发展。该驱动程序的目的是控制的QF4A512的功能，如加载滤波器系数、分配内存、时间戳、写作数据等。在检测开始，驱动先初始化，然后触发ADC采样开始。在采样过程中，样本是从QF4A512释放并写入Imote2缓冲两字节有符号整数（16位）。
进行测试以校准每个通道的加速度计。安装在一个Imote2上的SHM-A板是放置一个保证测量的水平面的加速度计标定框架。测量与板取向以便于使信号对应于- 1克，0克和 1克在每一个测量轴上被测量。结果提供了必要的校准常数（直流偏移量和规模），可以直接实现在传感应用。
除了静态校准，动态校准测试在一个实验室规模的振动表旁边的有线参考传感器上进行以评估传感器板的频率以上的DC（静态）响应。焦点被放置在范围为0至20 Hz的较低的以及更高的频率高达250赫兹频率范围。动态测试的结果与静态校准试验一致。有一些挑战验证SHM-A传感器板在由于振动台的运动限制和典型的1 / f噪声存在的情况下1 Hz以下的加速度计的输出性能。结果是参考传感器和SHM-A板之间存在一些差异。对标定结果的更多细节，可以发现在Rice和Spencer（2009）为SHM-A传感器板的数据表（http：/ / SHM。CS。UIUC .edu /文件/ shma_datasheet .pdf）。
SHM-A板环境传感器包括一个数字光传感器和数字相结合的温度/湿度传感器。即使当传感器是固定的，初始传感器板的测试结果表现出大漂移的平均值随着时间的推移的加速度数据变化。随后的
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