mgr inż. KRZYSZTOF RUTECKI dr inż. ANDRZEJ TOMCZYK Instytut Telekomunikacji, Teleinformatyki i Akustyki, Politechnika Wrocławska dr inż. JACEK MAJEWSKI Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki, Politechnika Wrocławska prof. dr hab. inż. BOGDAN MIEDZIŃSKI dr inż. MARCIN HABRYCH Instytut Energoelektryki, Politechnika Wrocławska Nowoczesne metody monitoringu i transmisji danych W artykule przedstawiono i przedyskutowano założenia autorskiego systemu akwizycji danych, realne problemy niezawodności pracy tego systemu, sposobu rozwiązań koncentratora oraz konstrukcji poszczególnych modułów czujnikowych dla wybranych wielkości fizycznych. Sformułowano odpowiednie wnioski praktyczne z uzyskanych wyników przeprowadzonych prac badawczych. 1. SYSTEM ZBIERANIA DANYCH DLA BEZPRZEWODOWYCH SIECI SENSO- RYCZNYCH, STRUKTURA I SPECYFIKA DZIAŁANIA 1.1. Ogólny model systemu Architekturę opracowanego, autorskiego, modelu systemu akwizycji danych z czujników parametrów środowiskowych przedstawiono na rys. 1. Podstawą tego systemu rozproszonego, na dużym obszarze, jest komunikacja GSM/GPRS; stąd zastosowano tutaj moduły komunikacji bezprzewodowej typu Wavecom Q2687. Posiadają one znaczną liczbę interfejsów komunikacyjnych, ale dla potrzeb komunikacji z czujnikami pomiarowymi wybrano interfejs RS422. Jest to system, który może obsługiwać wiele urządzeń (32 do 64) rozproszonych w odległości ok. 1000 m. Podstawą budowy urządzeń pomiarowych do obsługi czujników parametrów środowiskowych jest 32- bitowy procesor ARM typu STM32F10x o dużej mocy obliczeniowej i ogromnej ilości interfejsów komunikacyjnych. (W chwili obecnej obsługiwane są czujniki ciśnienia atmosferycznego, temperatury, wilgotności względnej i zawartości CO 2. Inne czujniki środowiskowe znajdują się w fazie przygotowania i badań). Linia przerywana na rysunku 1 oznacza, że przedstawione elementy mają budowę modułową, co zwiększa w znacznym stopniu możliwości systemu i jego elastyczność w innych zastosowaniach. W opracowaniu znajdują się jeszcze dwa systemy zbierania danych: system z użyciem modułów typu ZigBee i system oparty o procesory typu Neuron/LonTalk. GSM/GPRS... RS422 RS422 RS232 I2C SPI 1-WIRE wavecom Q2687 wireless??? + czujnik??? STM32F10x Czujniki: 1...32 cisnienie temperatura wilgotnosc co2... inne Rys. 1. Struktura autorskiego systemu akwizycji danych z czujników środowiskowych
4 MECHANIZACJA I AUTOMATYZACJA GÓRNICTWA 1.2. Wymiana danych z systemami zewnętrznymi, mechanizm mapowania Definiując założenia systemu akwizycji, autorzy starali się uzyskać maksymalne usystematyzowanie sposobu pomiarów (próbkowanie), transmisji danych, gromadzenia danych (baza danych), jak i dalszej ich obróbki. Efektem tego jest następujący model systemu akwizycji: system składający się z serwera (klastra serwerów) oraz rozproszonych koncentratorów, koncentratory odpowiedzialne za lokalne połączenie z modułami sensorycznymi (połączenie kablowe RS422 lub WSN 2.4GHz), liczba koncentratorów jest nieskończona, liczba czujników, podłączonych do jednego koncentratora determinowana jest tylko charakterem sensora (liczba mierzonych wartości, ich ilość itd., dla połączenia kablowego jest to min. 32 (maks. 254) moduły sensoryczne), transmisja wykorzystująca protokół TCP/IP na drodze koncentrator serwer, na drodze koncentrator sensor kablowo (RS485) lub bezprzewodowo 2.4 GHz (sieci IEEE 802.15.4), reprezentacja danych w bazie jest abstrakcyjna i ma umożliwić: a) łatwą identyfikacje koncentratora oraz podłączonych do niego modułów sensorycznych, b) łatwą identyfikację samych sensorów i mierzonych parametrów, c) definiowanie parametrów sterujących sensorem jak i koncentratorem. Największym wyzwaniem dla autorów było zaprojektowanie bazy danych. Faza prepilotażowa, czy faza pilotażowa w Campusie PWr składa się bowiem zazwyczaj z niewielkiej liczby czujników. Projekt więc bazy danych rozpoczęto od przyjęcia założenia maksymalizującego wydajność oraz łatwość dostępu do danych (w tym minimalizowanie złożoności obliczeniowej). Fizycznie baza danych jest typową bazą relacyjną, wykorzystującą silnik MySQL. W rozwiązaniu autorskim proponuje się tę właśnie bazę, z kilku powodów: po pierwsze, ostatnie prace programistów sprawiły, iż jest ona bardzo wydajna, po drugie istnieje wersja klastrowa My- SQL, co daje nieograniczone możliwości skalowania systemu akwizycyjnego, po trzecie umożliwia to dostęp do szerokiej gamy mechanizmów dostępu do bazy danych. Wykorzystano tutaj mechanizm dostępu do bazy danych zarówno poprzez skrypt PHP (transmisja danych w protokole http lub https), jak i poprzez specjalnie napisany do tego celu program w języku C, z wykorzystaniem protokołu TCP (w tym wersji SSLv3) oraz MySQL C API. Ostatni wariant tego rozwiązania jest szczególnie przydatny ze względu na wydajność połączenia aplikacja-baza danych. Koncentrator reprezentowany jest w bazie w tabeli Terminal. Każdy moduł sensoryczny reprezentuje natomiast tabela Sensor. Z uwagi na fakt, iż z założenia do koncentratora można podłączyć wiele sensorów z tego więc względu, tabele w bazie danych umożliwiają stworzenie relacji wiele do wielu. Parametry dynamiczne pracy koncentratora (takie jak jakość sygnału, czas pracy) reprezentuje pomocnicza tabela TerminalStatus. Taki zabieg podyktowany jest koniecznością otrzymania informacji, kiedy ostatnio zmieniano parametry pracy (jak np. typ koncentratora). Parametry pracy modułu sensorycznego zdefiniowane są w tabeli SensorConfig, a wyniki pomiarów zamieszczone w tabeli SensorData odpowiednio. Identyfikacja zmierzonej wartości wielkości fizycznej (np. temperatury) odbywa się poprzez odczyt wartości stosownego numeru rejestru z danego sensora. Z uwagi na fakt, iż założono tutaj wykorzystanie protokołu Modbus do komunikacji z sensorami, stąd pojawia się w tym momencie idea tzw. mapowania. Przyjęto więc, że zawartość rejestrów każdego z modułów sensorycznych zostanie odzwierciedlona w skali 1:1 w tabeli SensorData. W ten sposób, ilość mierzonych wielkości fizycznych za pomocą danego sensora, ilość rejestrów itd. są abstrakcyjne dla systemu akwizycji. Dostęp do danych jest ponadto niezwykle łatwy i szybki, a wszystkie parametry są odpowiednio poetykietowane. Jest to niezwykle przydatne zespołom badawczym odpowiedzialnym za analizę danych, wykrywanie zjawisk oraz raportowanie. 1.3. Prezentacja sieci testowej Prototyp sieci prepilotażowej w celu zbierania danych z czujników parametrów środowiskowych dla fazy pilotażowej przedstawiono na rysunku 2. Prototyp składa się z modułu koncentratora GPRS/GSM i maksymalnie 32 modułów zbierania danych z czujników. Elementy systemu połączone są ze sobą magistralą RS422. Opracowana struktura jest efektem owocnej współpracy i ustaleń pomiędzy odpowiednimi zespołami badawczymi projektu programu Czujniki i Sensory.... Należy podkreślić, że każdy z zastosowanych i wymienionych tutaj elementów sieci prepilotażowej ma budowę modułową, zaś możliwości wykorzystania przedstawionych i opisanych poniżej modułów są znacznie szersze niż tylko w zastosowaniu do budowy sieci prepilotażowej.
Nr 8(486) SIERPIEŃ 2011 5 Układ SierraWireless Q2687 stanowi podstawę modułu koncentratora. Jest to zaawansowany procesor bezprzewodowy typu ARM przeznaczony do komunikacji poprzez sieć operatora telefonii komórkowej. Moduł ten wyposażono w układ komunikacji Uart1 przeznaczony do celów diagnostycznych oraz w diody LED, buzer i przyciski testowe. został odpowiednio zaprogramowany w języku C. Posiada on bogate biblioteki gotowych funkcji obsługi urządzeń peryferyjnych oraz komunikacji GSM/GPRS. 1.5. Moduł zbierania danych sensor Rys. 2. Wygląd sieci prepilotażowej: moduł koncentratora GPRS/GSM i moduły zbierania danych. (Elementy sytemu wykorzystują magistralę RS422 do komunikacji) Moduł danych, pozwalający na wstępne przetwarzanie zmierzonych parametrów środowiskowych, przedstawiono na rysunku 4. Komunikacja jego z koncentratorem danych odbywa się za pomocą interfejsu RS422. W ten sposób do jednego modułu koncentratora można podłączyć 32 moduły zbierania danych. 1.4. Moduł koncentratora GPRS/GSM Widok zbudowanego koncentratora GPRS/GSM przedstawiono na rysunku 3. Urządzenie to składa się z dwóch modułów: procesora SierraWireless Q2687 i modułu rozszerzenia RS422/Uart2. Rys. 4. Moduł zbierania danych pomiarowych z procesorem ARM STM32F103xx Rys. 3. Moduł koncentratora GPRS/GSM zawierający w sobie dwa moduły: moduł procesora SierraWireless Q2687 i moduł rozszerzenia RS422/Uart2 Należy nadmienić, że ten sam interfejs umożliwia zasilanie urządzeń pomiarowych (wybór takiego typu interfejsu był podyktowany jego prostotą, ceną i możliwością odsunięcia urządzeń pomiarowych od koncentratora na odległość do ok. 1000 m.) Podstawowym elementem koncentratora jest procesor typu ARM serii STM32F103xx. Dołączono do niego porty do komunikacji typu RS422 i RS232. Koncentrator ten posiada indywidualny adres ustawiany przełącznikiem DIP switch, diagnostyczne diody LED i odpowiednie przełączniki. Zasilany jest on z dwustopniowej przetwornicy typu step-down. Na płycie zain-
6 MECHANIZACJA I AUTOMATYZACJA GÓRNICTWA stalowano czujniki zawartości CO 2, temperatury, wilgotności i ciśnienia atmosferycznego. Omawiany moduł stanowi urządzenie prototypowe. Na jego bazie przewiduje się zbudowanie innych czujników parametrów środowiskowych. Według zamierzenia autorów kolejne wersje modułów zbierania danych będą miały także budowę modułową. 2. TECHNOLOGIA WSN 2.4GHZ A PROCES AKWIZYCJI Utrzymanie w ruchu zaprojektowanej sieci jest bardzo ważnym problemem w kontekście jej dalszego funkcjonowania. W przypadku bowiem bezprzewodowych sieci sensorycznych (WSN), pracujących w domenie lokalnej, (na przykładzie systemu IEEE 802.15.4 ZigBee) [1], utrzymanie sieci wiąże się z wieloma problemami, które powinny być rozwiązane już na etapie zaawansowanego planowania radiokomunikacyjnego. Wynika to faktu, że ZigBee tak naprawdę jest otwartym projektem, w ramach którego można tworzyć dowolne modele topologiczne, szczególne formaty danych oraz stosować dowolne metody ich przesyłania. Specyfikacja IEEE 802.15.4 cechuje się brakiem jednoznacznej kompatybilności dla urządzeń różnych producentów. Kolejny problem wynika z faktu, że ZigBee pracuje w paśmie ISM zwanym potocznie zupą technologiczną. W paśmie tym zazwyczaj pracuje bardzo dużo systemów telekomunikacyjnych, takich jak WLAN, Bluetooth, a ponadto zawiera się tam system urządzeń AGD m.in. kuchenki mikrofalowe, co wprowadza dodatkowe zakłócenia. Dodatkowo pojawia się problem związany z minimalizacją zużycia energii w sieci WSN oraz problem rywalizacji o medium transmisyjne. Z racji jednoczesnego współdzielenia kanału, przez wszystkie urządzenia zgodne z IEEE 802.15.4., należy rozplanować sieć w taki sposób, by spełniała ona zarówno wymagania związane z niezawodnością jak również z minimalizacją zasobów energetycznych sieci WSN. Podczas więc budowania modelu akwizycji danych należy brać pod uwagę zagadnienia związane z planowaniem i utrzymaniem niezawodnego systemu. Biorąc pod uwagę fakt, że w ramach Projektu CiS został opracowany protokół komunikacyjny dla sieci ZigBee (pracującej w topologii kraty spełniającej warunki dotyczące zapewnienia odpowiedniej niezawodności sieci WSN), stąd autorzy byli zmuszeni do dokładnego rozpoznania możliwości systemu związanych z przepustowością, zużyciem energii oraz jego pojemnością. Mając takie precyzyjne dane oraz znając zapotrzebowania poszczególnych grup badawczych na niezbędną liczbę czujników, do pomiarów wielkości fizycznych, autorzy opracowali i wykonali model, na bazie którego można oszacować, w jak długim czasie sieć WSN będzie mogła pracować w domenie lokalnej oraz jakie wielkości fizyczne będzie można przy jej pomocy zmierzyć i w jakich obszarach będzie to możliwe. Należy tutaj zauważyć, że budowanie segmentu lokalnego sieci sprowadza się do rozmieszczenia wielu nadajników ZigBee na danym obszarze i połączenia ich w jedną zwartą topologię sieciową. Model ten jednak sprawia, że bardzo prawdopodobny jest fakt, że nie wszystkie węzły sieci WSN będą mogły być wyposażone w interfejsy pomiarowe. Część z nich będzie bowiem musiała pełnić tylko i wyłącznie funkcję przekaźnika (rutera). Należy również zauważyć, że taniej (z punktu widzenia przyszłego odbiorcy) jest najpierw sieć zaplanować i zwymiarować (przy pomocy symulatora), a następnie ocenić fakt spełnionych oczekiwań odbiorcy końcowego. W tym zatem celu opracowano (zaprezentowany w odpowiednich poprzednich działaniach Projektu) wymagany symulator sieci WSN w domenie lokalnej. Symulator ten stanowi podwaliny pod wykonanie profesjonalnego narzędzia planistycznego, które pomoże w: selekcji usług do świadczenia w sieci WSN, zapewni odpowiednią częstość zbierania danych z czujników różnego typu, uwzględni poziom zużycia energii w sieci powodowanej transmisją danych, kolizją, podłączonymi interfejsami oraz związanej z koniecznością przesyłu danych do sieci rozległej (GSM/GPRS//EDGE /UMTS/LTE). Dzięki temu można w sposób optymalny zagospodarowywać zasoby energetyczne dostępne w danej sieci. 2.1. Interconnect proponowane rozwiązanie styku WSN-WAN 2.3.1. Rozwiązanie autorskie Rozwiązanie proponowane przez autorów składa się z urządzenia sieciowego [2], wykonanego na bazie dwóch interfejsów bezprzewodowych, przy zastosowaniu następującego sposobu komunikacji: sterowanie siecią WSN możliwe jest poprzez modem GSM/GPRS/UMTS; otrzymanie wiadomości wymuszonej o stanie danego czujnika, układu pomiarowego oraz aktualizacja oprogramowania dla czujników i sieci WSN; dane z sieci WSN są przesyłane do bazy danych znajdującej się na serwerze usytuowanym w dowolnej lokalizacji na ziemi; do urządzenia można doinstalowywać dowolne czujniki i układy pomiarowe;
Nr 8(486) SIERPIEŃ 2011 7 Ujście Danych dla sieci WSN w rozwiązaniu autorskim WY/WE do sieci GSM/GPRS/UMTS Modem GSM/GPRS/UMTS Router Brzegowy do rozwiązania autorskiego Na bazie specyfikacji ZigBee WE/WY do lokalnej sieci WSN Rys. 5. Idea rozwiązania ujścia danych w lokalnej sieci WSN wg rozwiązania autorskiego węzeł ujściowy (ujście) musi mieć zapewnione stałe źródło zasilania w energię elektryczną (sieć energetyczna lub zasilanie ze źródeł odnawialnych). Idea tzw. ujścia danych pokazana jest dla przykładu na rysunku 5. 3. WNIOSKI W pracy zaprezentowano i omówiono efektywność działania autorskiego rozwiązania dla przykładowo wybranej sieci sensorycznej, wykorzystując do tego celu niezbędne, dostępne na rynku urządzenia. Należy podkreślić, że zaprezentowane rozwiązania są w pełni działające i w efekcie tego są skutecznie wdrażane w ramach projektu CiS. W celu zwiększenia użyteczności omawianej sieci autorzy planują rozszerzenie zakresu pomiarów przez umożliwienie przyłączania do sieci kolejnych innowacyjnych czujników (np. czujnik pokrywy śnieżnej, czujnik ilości bakterii coli w wodzie pitnej) opracowanych przez odpowiednie grupy badawcze w ramach projektu CiS. Uzyskane rozwiązania modułów komunikacyjnych oraz interfejsów pozwalają na praktycznie dowolne rozbudowywanie sieci sensorycznej. Wykazano, że przyjmując odpowiednią strategię zbierania danych, zapewnia się niezawodną, długotrwałą pracę sieci monitorującej zagrożenia środowiskowe. Literatura 1. IEEE, IEEE Std 802.15.4-2006, Part 15.4: Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical layer (PHY) Specification for Low-Rate Wireless Personal Area Networks(WPANs). 2. ATMEL ZigBit 2.4 GHz Amplified Wireless Modules, ATZB- A24-UFL/U, Datasheet. Recenzent: dr inż. Zenon Okraszewski Ten artykuł powstał w wyniku realizacji projektu pt.: Czujniki i sensory do pomiarów czynników stanowiących zagrożenia w środowisku modelowanie i monitoring zagrożeń. Projekt finansowany przez Unię Europejską z Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego i budżet Państwa, w ramach Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka 2007 2013. Umowa o dofinansowanie nr POIG.01.03.01-02-002/08-00 STATE-OF-THE-ART METHODS OF DATA MONITORING AND TRANSMISSION The article presents the assumptions of the authors-developed data acquisition system, real problems related to the reliability of this system, solutions of the concentrator and construction of particular sensor modules for the selected physical quantities. Suitable practical conclusions were formulated based on the results of the conducted research. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА И ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В статье представлены и проанализированы основные концепции авторской системы сбора данных, реальные проблемы надёжной работы данной системы, способа решений концентратора и конструкции отдельных датчиковых модулей для выбранных физических значений. Сформулированы соответствующие практические выводы на основании полученных результатов выполненных исследовательских работ.