由于全球能源供應緊張以及環境污染問題的日益嚴重，作為綠色能源的風能已受到世界各國的高度關注。2012年3月，中國可再生能源學會風能專業委員會正式公布《2011年中國風電裝機容量統計》。2011年中國(不包括臺灣地區)新增安裝風電機組11 409臺，裝機容量17 630.9 MW，累計安裝風電機組45 894臺，裝機容量62 364.2 MW，年增長39.4%[1-2]。年發電量達到800億千瓦小時。預計到2020 年，風電裝機容量將達到1.5×105 MW。隨著風電機組容量的加大，風電桿塔以及機組的安全隱患日益突出，因此預防風電桿塔倒塌和機組故障的發生也成為風電研究的熱點課題。
1 系統總體設計
    系統主要由傳感器采集節點、3G無線網絡、監控中心節點等3部分組成[3]，系統結構如圖1所示。傳感器負責數據的采集和預處理，通過多節點協同和數據融合技術對采集到的數據進行處理和傳輸，再通過3G網絡將采集到的數據傳給監控中心，監測中心提取出有效信息，例如振動幅度、傾斜角度、沉降量、時間、日期、桿塔序號等[4]，并存入數據庫，然后從數據庫中提取這些信息在界面上進行顯示。

2 節點硬件設計
2.1 ZigBee模塊
    處理器采用CC2530芯片，滿足以ZigBee為基礎的2.4 GHz ISM波段應用，以及ZigBee對低成本、低功耗的要求；集成了增強型高速8051內核處理器，8 KB的RAM，多達256 KB的閃存以及支持更大的應用。CC2530結合了領先的RF收發器的優良性能、業界標準的增強型8051 CPU、系統內可編程閃存、8 KB RAM和許多其他強大的功能[5-6]。為提高監測系統中協調器和路由器節點的無線傳輸性能，在CC2530的射頻前端加裝一款高性能的低成本射頻功放CC2591芯片，可以延長現有ZigBee傳輸模塊的通信距離。
2.2 振動傳感器采集模塊
2.2.1 振動傳感器選取
    根據軸承轉速的不同，選擇的振動傳感器類型也有所不同。主軸承轉速較低，本設計選取上海維逸機電設備有限公司生產的AC102低頻加速度傳感器，齒輪箱和發電機選取該公司生產的AC135高頻加速度傳感器。
    振動采集模塊首先由振動傳感器采集數據，然后經過調理電路將信號濾波、放大，再經過A/D轉換電路將模擬信號轉變為數字信號，最后傳給ZigBee模塊。
2.2.2 信號調理電路
    信號調理電路主要由電壓跟隨器和二階RC低通濾波器組成,它的主要作用是將振動傳感器輸入的電壓信號中高頻信號成分濾掉，并將穩定的信號輸入到A/D轉換模塊。為了提高測量精度,采用二階RC低通濾波和一路電壓跟隨電路來進行信號處理，如圖2所示。

    LM2902M運放具有精度高、增益大、功耗小、工作電壓寬、工作溫度寬、電壓溫漂小等特點。電壓跟隨器的作用是保證輸入A/D轉換模塊的電壓與濾波后的電壓始終一致,增強信號的抗干擾能力。
2.2.3 A/D轉換電路
    A/D轉換電路選用TI公司生產的ADS8364，它有6路信號輸入通道，能將輸入信號轉換為16位的輸出信號，具有低功耗、高轉換速率和高分辨率的特點。采用逐次逼近式的轉換模式，當輸入時鐘為5 MHz時，其最高轉換速率為250 KS/s。
2.3 傾斜傳感器采集模塊
    傾斜傳感器采用芬蘭VTI Technologies公司生產的SCA100T傾斜傳感器，它利用重力加速度實現傾斜測量。SCA100T的供電電源為4.75 V～5.25 V，工作溫度為
-40～80 ℃；測量量程為30°；測量精度為千分之一度[7]。為了保證SCA100T穩定工作，應盡量選取5 V直流電源供電，而且數字電源線應盡量減少耦合。CC2530芯片的P0_5、P0_2、P0_3引腳分別與傾斜傳感器SCA100T的SCK、MISO和MOSI引腳相連接，實現相互之間的通信，從而能夠把采集到的傾斜角度數據通過無線網絡傳輸出去。傾斜傳感器接口電路如圖3所示。

2.4 沉降傳感器采集模塊
    沉降傳感器選用QSY600A型智能化沉降觀測系統，QSY600A型智能化沉降觀測系統可以實現多個沉降觀測點共用一個基準點的觀測模式，有利于降低觀測成本。QSY600A型智能化沉降觀測系統通過RS485總線與ZigBee模塊相連接，連接圖如圖4所示。CC2530芯片的P0_2和P0_3引腳分別與SP485R芯片的1引腳RO和4引腳DI連接，由于CC2530芯片只接收沉降傳感器傳來的數據，不向沉降傳感器發送任何信息，所以RE、DE引腳一直處于低電平狀態。

2.5 圖像采集模塊
    圖像采集節點使用的是C328，其中C328是以OV7640作為圖像傳感器芯片。0V7640是美國ominiVISion公司開發的低電壓CMOS圖像傳感器芯片,像素為30萬。利用CC2530控制C328攝像頭，實現對數據的采集和發送。連接電路圖如圖5所示。

    傳統相機節點壓縮圖像或簇頭節點壓縮圖像的傳輸方案均會導致節點能量很快耗盡，并且計算量過大。利用多節點協同實現本地圖像的壓縮和傳輸，是解決此問題的有效途徑。因此本文擬采用多節點協同的圖像處理與傳輸解決方案，將圖像壓縮任務有效地分解到多個普通節點上。首先相機節點將采集到的圖像分成若干個8×8的像素塊，并發送給路由節點，路由節點將圖像塊分配給簇內其他節點，然后每個節點對圖像進行DCT變換、量化和Huffman編碼。最后普通節點將壓縮好的圖像傳回給路由節點，路由節點將圖像整合后發送給協調節點。
3 軟件平臺設計
3.1 數據采集傳輸模塊
    ZigBee模塊上電后，CC2530硬件設備初始化并嘗試加入無線傳感器網絡。當加入到網絡后，傳感器節點進入低功耗的休眠模式[8]。當定時器發生中斷時，進入工作模式，通過傳感器采集數據，并將傾斜、沉降、振動等數據向上層傳輸。之后檢查數據是否傳輸完成，若成功則再次進入休眠模式，等待下次中斷發生。否則重新發送，程序流程圖如圖6(a)所示。
    協調節點是整個網絡的核心部分，負責網絡協議的分配[9]，以及數據的中轉。協調節點首先初始化CC2530并建立一個新ZigBee網絡，然后進入無線監測模式。在此狀態下，判斷信號是入網信號還是傳感器的檢測數據，以此決定是分配地址還是將數據傳到3G模塊[10]。程序流程圖如圖6(b)所示。
3.2 監控中心模塊
    監控中心具有歷史數據查詢、顯示歷史數據曲線、開始查詢、打印輸出等功能，風電桿塔及其機組運行參數監測以及控制管理平臺界面如圖7所示。當需要采集數據時點擊采集按鈕即可獲取實時數據，點擊右側拍攝按鈕可以實現對葉片的圖像拍攝[11]，從而實時獲取葉片的動態。如果系統正常運行，則綠燈亮，當數據超過設定的閾值時，紅燈就會點亮，以達到預警的目的。
    點擊圖7左側的“歷史數據查詢”可以查看以往的傾斜、沉降歷史數據[12]。1號桿塔傾斜、沉降歷史數據查詢界面如圖8所示，圖中記錄了塔桿傾斜及沉降的數據，每隔2天采集一次數據。

    同樣，點擊圖7右側的“歷史數據查詢”可以查看以往的機組振動歷史數據，包括齒輪箱、主軸承和發電機的振動數據。通過描點畫出齒輪箱、主軸承和發電機歷史振動曲線，方便監測人員更直觀地了解數據的走勢。
    本課題將成熟的ZigBee技術應用于風電桿塔狀態及機組振動監測系統中，通過短距離無線通信技術對桿塔傾斜、沉降及機組振動參數進行采集，最終通過3G網絡將數據傳輸到遠處監控中心，進行實時監測，保證風電桿塔及機組的安全、穩定運行。
參考文獻
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