基于物联网技术的山西古建筑健康智能监测系统.pdf

物联网技术 2023年/第9期 全面感知 Comprehensive Perception200 引 言中国古建筑是中国历史文化重要的见证者，是光彩夺目、风格鲜明的文化瑰宝，是研究包括传统文化史、社会发展史、科学技术史和建筑史等各门历史科学的实物例证1-3。其中作为文物大省的山西，所拥有的古建筑数量占据了全国古建筑类文物的七成以上4。但由于千百年来岁月的侵蚀，加之当前自然环境的不断恶化，大量古建筑的现状不容乐观，亟需有效保护。近年来，物联网技术不断发展并在各行各业中得到广泛应用，侯绚昕5提出了基于物联网技术的建筑物监测预警系统，实现了对城镇老旧建筑的安全预警。李滨6研究了物联网技术在高层建筑消防监督管理中的应用。但针对古建筑的安全状态监测还处于初级阶段，充分利用物联网新技术对古建筑进行健康监测和预警保护具有重要研究 价值。本文以山西古建筑为研究对象，运用物联网技术，探讨一种能够远程监控、智能化、持续稳定监测古建筑健康状态的解决方案。1 山西古建筑健康概况及监测要素山西古建筑以木材结构为主7，木材易腐易燃，且容易受自然因素影响发生变形、裂缝坍塌等。基于以上影响因素，确定山西古建筑健康监测包含两方面安全要素。（1）环境安全环境安全监测要素包含环境的温湿度、烟雾浓度、震动。高温环境和较大的温差变化会加速木结构老化，高湿环境会引起木结构的腐朽加剧，破坏木结构古建筑的稳定性。烟雾浓度监测能够预警古建筑火灾隐患。（2）建筑物自身安全建筑物自身安全监测要素包含木结构建筑含水率、倾角、裂缝等。含水率反映建筑物的潮湿程度，含水率过大会引起木结构收缩和膨胀以及霉菌的增加，进而使得建筑物发生变质和强度损失。古建筑的倾角、裂缝反映建筑物发生下沉、倾斜、坍塌的概率。2 基于物联网技术的山西古建筑健康监测系统2.1 系统总体设计山西古建筑健康监测系统通过各类传感器实现对建筑物自身和周围环境的监测，以 STM32 微处理器为核心，对传感器数据进行处理，通过 WiFi 模块将实时监测数据上传至OneNET 云平台，终端系统可以实时查看监测数据并对异常情况进行预警。系统总体结构如图 1 所示。图 1 古建筑健康监测系统总体结构2.2 硬件设计2.2.1 传感器模块山西古建筑物健康监测系统所监测的数据主要分为环境信息和建筑物信息两大类。环境信息包括温湿度、烟雾浓度、震动信息；建筑物信息包括木结构建筑含水率、倾斜程度以及裂缝信息等。所采用的传感器见表 1 所列。基于物联网技术的山西古建筑健康智能监测系统范文婷，李佳琦，赵志超（太原科技大学 计算机科学与技术学院，山西 太原 030024）摘 要：山西古建筑是重要的文化瑰宝，对这些宝贵遗产进行有效保护十分重要。针对山西古建筑保护问题，本文基于物联网技术设计开发了山西古建筑健康智能监测系统。系统由 STM32 开发板、各类传感器、ESP8266 通信模块、OneNET 云平台及手机端 APP 等组成，可实时监测和收集建筑物各类数据信息，如遇异常情况立刻采取有效措施予以保护。系统具有很高的实用价值，操作简便，稳定性好。关键词：山西古建筑；遗产保护；物联网技术；健康监测；传感器；STM32中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2023）09-0020-02DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2023.09.005收稿日期：2022-11-05 修回日期：2022-12-02基金项目：太原科技大学大学生创新创业训练计划项目（XJ2022 072）2023年/第9期 物联网技术全面感知 Comprehensive Perception21表 1 古建筑健康监测系统传感器规格传感器名称型号监测内容监测范围测量 精度温湿度 传感器DHT11环境温度/0 502环境相对湿度/%20 955烟雾传感器MQ-2烟雾浓度/ppm300 10 00050震动传感器SW1801P是否震动0/1含水率 传感器VMS-3000建筑含水率/%0 1003双轴倾角 传感器SINDT02建筑倾斜程度/（）X180Y900.1振弦式 测缝计JM-S建筑裂缝/mm0 20012.2.2 STM32 微控制器山西古建筑物健康监测系统选择 ST 公司生产的基于Cortex-M3 内核的 32 位微控制器 STM32F103ZET68，其具有高性能、低功耗、低成本、数据处理能力强的优势，能够对各传感器采集的数据进行集中处理并上传到云端。2.2.3 无线通信模块采用 ESP8266 作为山西古建筑物健康监测系统的 WiFi通信模块，通过该模块可将各传感器监测到的数据上传到云平台，进行古建筑物健康监测和预警。2.2.4 OneNET 云平台OneNET 是一款高效、稳定、安全的移动互联网应用开发平台，可实现各种传感器和硬件通信设备的快速接入，支持多种网络协议通信，能够提供丰富的 API 和应用模板以支持对山西古建筑物健康状态的实时监测9。2.3 软件设计根据图 1 所示系统总体结构，可知山西古建筑健康监测系统的软件包括系统主程序、传感器数据采集程序、ESP8266与 OneNET 云平台通信程序以及用户端手机 APP 程序。2.3.1 系统主程序系统主程序选择 Keil uVision5 作为开发平台，主程序流程如图 2 所示。系统上电后，首先对 STM32 开发板和各功能模块进行初始化，包含开发板各引脚初始化、标志位和定时器设置等，并对 ESP8266 进行传输配置，开启通信服务。其次读取温湿度、烟雾、震动、含水率、倾斜等数值，经过处理通过 ESP8266WiFi 模块上传到云平台，同时手机访问云平台可以在 APP 端实时显示监测数据。2.3.2 ESP8266 与 OneNET 云平台通信程序系统基于 MQTT 协议实现 WiFi 模块与 OneNET 云平台之间的数据通信，MQTT 协议是基于发布/订阅模式的“轻量级”通信协议，可实时查看和获取建筑物健康监测数据。系统在接入云平台时需配置 IP 地址、端口号、产品 ID、设备 ID、网络协议等，并发送 AT 指令设置工作模式、串口波特率等，进而接入云平台10。图 2 古建筑健康监测系统程序流程2.3.3 用户端手机 APP 软件手机 APP 开发采用 Android Studio 平台，包含的功能模块如图 3 所示。用户管理包括注册登录模块和权限管理模块，只有满足权限要求并登录之后才能进入监控界面。健康监测功能包括数据显示和智能预警模块；数据显示是对采集到的建筑物环境信息和自身倾斜、裂缝信息等进行显示，并对异常情况进行预警，以保证建筑物安全。图 3 古建筑健康监测系统手机端 APP 程序功能模块3 系统测试将山西建筑物健康状况实时监测数据，通过 WiFi 模块上传至 OneNET 云平台，在手机端可以实时查看当前各项安全指标，并与安全阈值相比较，对异常情况进行提示，结果如图 4 所示。点击历史监测数据按钮可以查看最近一周的监测信息，便于发现极端情况，测试结果如图 5 所示。图 4 古建筑健康监测 图 5 古建筑健康监测系统 系统结果 历史数据（下转第25页）2023年/第9期 物联网技术全面感知 Comprehensive Perception25表 3 移动过程中测量位置与实际位置偏差指 标测试次数12345位置偏差/cm1.81.41.61.61.3反应时间/s11.51.210.94 结 语本文设计实现了一个自制的声源定位跟踪系统，能够实时显示及指示声源的位置，当声源移动时能够用激光笔动态跟踪指示声源。通过测试发现，本系统测试角度误差小于1.4，定位测试误差小于 1.67%，声源移动动态追踪测试偏差小于 1.8 cm，反应时间小于 1.5 s。最终测试结果表明，本文所设计的声源定位系统在室内环境下能有效地实现声源目标定位。但在声音嘈杂的环境下声源定位的精度会有一些下降，这是由于读数是人眼观测的，存在一定的误差。参考文献1 王荣.分布式麦克风阵列定位与跟踪方法研究 D.大连：大连理工大学，2021.2 陆灏铭，陈玮，刘寿宝.基于麦克风阵列的声源定位系统设计 J.传感器与微系统，2012，31（4）：79-81.3 王睿.分布式麦克风阵列的校准方法研究 D.大连：大连理工大学，2021.4 李豆，蒋伟康.强干扰环境下声源可视化重建方法的研究进展 J.声学技术，2022，41（3）：346-354.5 郝苏湘.近场声源定位算法研究 D.西安：西安电子科技大学，2021.6 吴君钦，王迎福.一种改进窗函数的低时延语音增强算法 J.计算机仿真，2022，39（2）：203-211.7 屈顺彪.基于小型数字麦克风阵列的声源定位方法研究 D.太原：中北大学，2022.8 滕鹏晓，章林柯，陈日林，等.基于双传声器对的多声源二维定位跟踪算法 J.声学学报，2010，35（2）：230-234.9 吴晓平，顾治华，舒红波，等.一种线性最小二乘法的声源目标精确定位方法 J.声学学报，2016，41（1）：87-93.10 王松.基于 TDOA 的声源定位算法研究与实现 D.济南：山东大学，2020：6-13.11 谭亮.基于麦克风阵列 TDOA 声源定位技术研究 D.阜新：辽宁工程技术大学，2019：27-47.12 段丽萍.基于 TDOA 算法的四麦克风阵列三维声源定位研究 D.兰州：兰州理工大学，2014：17-57.13陈震昊.基于麦克风阵列的语音增强算法的研究与实现D.南京：南京邮电大学，2021：7-57.14 邱怡飞.基于卡尔曼滤波的目标定位与跟踪算法研究 D.北京：北京邮电大学，2021.15 刘芬，范洪强，吕涛，等.基于卡尔曼滤波的含噪声小样本数据处理方法 J.上海大学学报（自然科学版），2022，28（3）：427-439.4 结 语本文将物联网技术应用于山西古建筑保护领域，设计实现了一套基于物联网技术的古建筑健康监测预警系统，实时获取各项建筑物安全指标。下一步计划将深度学习和图像识别技术应用于该系统，进一步提升监测性能。参考文献1 刘林.山西古建筑的旅游价值与开发探析 J.旅游纵览，2022，36（11）：28-30.2 王锐.我国古建筑保护与可持续旅游发展 J.品牌研究，2018，31（1）：122.3 芮空空.古建筑保护中的数字化技术研究 J.文化产业，2021，14（36）：55-57.4 杨丹怡.山西古建筑保护及对策 J.炎黄地理，2022，39（1）：77-80.5 侯绚昕.基于物联网技术的建筑物监测预警系统 J.电子技术与软件工程，2021，10（4）：79-80.6 李滨.物联网技术及其在高层建筑消防监督管理中的应用 J.工程建设与设计，2022，70（14）：108-110.7 余家帅，单宁宁.山西古建筑的艺术价值及其构成探析 J.美与时代（城市版），2021，10（6）：10-11.8 严凯，姚凯学，韦付芝，等.基于 STM32F103ZET6 的温室大棚多点光照采集系统 J.计算技术与自动化，2018，37（2）：42-46.9 卢嫚，袁志军.基于 OneNet 云平台的智能监控系统设计 J.单片机与嵌入式系统应用，2022，22（7）：34-37.10 龙巧玲，牛德雄，林利云.基于 OneNET 云平台与物联网MQTT 协议的智慧节能控制系统 J.计算机测量与控制，2021，29（7）：127-130.作者简介：范文婷（1988），女，硕士，讲师，研究方向为机器学习、物联网技术。李佳琦（2001），女，太原科技大学计算机科学与技术专业本科生，研究方向为物联网技术。赵志超（2001），男，太原科技大学计算机科学与技术专业本科生，研究方向为物联网技术。作者简介：张超洋（1989），男，硕士，实验师，研究方向为智能控制与系统优化。周桂宇（1986），女，硕士，讲师，研究方向为检测技术与自动化装置。蒋立华（2001），男，宜宾学院电子信息科学与技术专业本科生，研究方向为物联网技术。敖明扬（2001），男，宜宾学院电子信息科学与技术专业本科生，研究方向为自动控制。杨玉成（2001），男，宜宾学院电子信息科学与技术专业本科生，研究方向为自动控制。（上接第21页）