铁路桥梁自主性端到端无线监控系统

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低功率混合WSS

为将数据传递给用户，需要从现场部署的传感器网络提取数据，将其发回远程数据库以便存储和处理。本节介绍了4G LTE调制解调器与WSS平台的集成过程，为协调网关和传感器节点间的通信，提出了维持网络长期部署、可靠检索和上传数据的节能建议框架。

在Xnode上集成软硬件。由于任何传感器节点都可转换为具有4G LTE能力的网关节点，仅需简单调整硬件插件，即可在现场轻松扩展WSS网络。通过接入蜂窝网络和互联网，就能实现精确定时和数据上传。

在传感器节点和网关节点上实现了前述软硬件后，为使网络更精确运行，提出并实现了网关的系统框架，其核心概念是将网关视为协调器和数据聚合器。

为有效地管理并可视化前端数据，需为长期和快速评估流程构建数据服务器。该服务器应具有高效数据聚合、及时存储和查询管理功能，并提供处理后的数据以帮助工程师进行决策。图2示出了该服务器的总体框架。

图2 基于云的数据管理、计算和可视化平台

在9座木栈桥和2座钢桁架铁路桥上安装了该传感器系统，以便验证所提监测系统的有效性。每座木栈桥的高桥墩由于振动明显，通常安装2-3个传感器。钢桁架桥的两侧安装6-8个传感器。为了保障10000 mAh锂离子电池的充电，每个传感器节点连接一个3W的多晶硅太阳能电池板，并且每个网关节点使用一个10W的多晶硅太阳能电池板。传感器网络采用星型拓扑结构，每个传感器节点只与网络中的网关节点通信。系统中实现了事件触发监控应用的时间同步策略。此次的验证重点是评估列车过桥监测、传感器和网关节点的能源使用以及数据检索过程的延迟。由数据检索延时直方图3可知，两轮通讯就可检索99.58％的数据。从WSS得到桥墩墩帽加速度及随后估计的位移监测结果如图4所示。

图3 数据检索延时直方图

图4 列车过桥时的横向加速度测量样本和估计位移

如图5所示，采用统计过程控制(SPC)的控制图分析，用测试所得的动态位移峰值初步评估结构状态。如当最大横向动位移与10天前的横向动位移均值存在显著偏差（大于3σ）时，应更为严密地检查桥梁状况。控制图分析在检测潜在有害的结构行为同时，限制了误报警。

图5 三轴最大位移的控制图分析示出了60天内的稳定情况