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122 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering
目前物联网传感器按照通信方式进行分类可以分为无线传感器和有线传感器。无线传感器一般依靠电池提供电源，采用超低功耗设计，不采集数据时传感器进入休眠状态。但在一些强电磁干扰或强屏蔽环境下，无线连接比较困难，数据传输可靠性差，此时传感器将耗费更多的电量进行重发，重发不成功将导致数据的丢失。
有线传感器一般采用电缆进行通信，电缆在提供通信媒介的同时往往还具有供电功能。有线传感器的弊端在于通信的传输距离和可靠
串联式光唤醒传感器设计
文/李从飞1 杨维刚2 陈凡3
性上，电信号的传输距离较短，而在某些强电磁干扰环境下，通信将变得不可靠，通信距离也会变短。
本文提出了一种采用光纤通信、电池供电的串联式光唤醒传感器，传感器不工作时进入休眠状态，工作时可由光通信或监测信号唤醒，采集、传输完数据之后，传感器再次进入休眠，节省电量。本设计有效的解决了低功耗与远距离通信可靠性的矛盾，适用于恶劣电磁环境下的可靠传感采集和数据传输。 杭州pm2.51 工作原理
传感器与数据采集器、监控后台共同组成完整的传感监测系统，其中传感器与采集器之间采用光纤连接，采集器与监控后台之间采用无线或以太网线连接；采集器和监控后台由外部供电，传感器由内部电池供电。
串联式光唤醒传感器采用级联方式工作，采集器和各级传感器之间采用环网串行的手挽手方式工作。采集器定期发出采集控制信号，收到信号的传感器首先被唤醒开始工作，采集本身数据后发出控制命
令唤醒下一级传感器，将本身数据发送至下一级传感器后进入省电休眠模式，下一级传感器开始工作，整个网络通
过传感器逐级唤醒实现数据采集和发送。串联式光唤醒传感器工作的网络连接示意图如图1所示。
2 硬件设计
如图2所示，串联式光唤醒传感器由电池、持续供电部分和间断供电部分组成，电池同时为持续供电部分和间断供电部分供电；持续供电部分用于检测光纤接收信号和传感器监测信号，当两种信号任一触发时，启动间断供电部分的电源，间断供电部分开始工作，保持住电源的供应，传感器开始采集、传输数据，然后关断间断供电部分的的电源，进入省电休眠模式。 持续供电部分包括光纤接收模块，转换器、比较器、或门和LDO 电源；其中LDO 电源用于将可变的电池电压转换为合适的固定电压，光纤接收模块负责监测光纤接收信号的有无，转换器和比较器用于监测目标信息并给出异常信号，传感器监测的目标信息包括但不限于温度、湿度、气体、光强、压力等。
间断供电部分包括光纤发送模块，主控制器，转换器信号处理运放，ADC 模数转换器和可控LDO 电源；当模块无需工作时，LDO
式，可以对管道检测机器人的运动以及图像采集工作进行全面的控制，根据上文对管道检测机器人软件设计的分析，可知在控制系统中基于PC 机对下位机进行开放式控制。而通过PMAC2A-PC104运动控制卡控制机器人的四轴运动。总的来说，这种控制系统有效提高了机器人的开放性、可移植性、网络通讯能力。3.4 电力供给系统 除了上述几个方面之外，管道检测机器人的电力供给系统也必不可少，一般会设计两种不同的电力供给方式，分别为：机械内部蓄电池、动力电缆。但是前者，存在较大的故障隐患，一旦在管道检测机器人运行中电池发生故障，那么就会直接导致管道机器人无法正常工作，严重的情况下，甚至无法收回管道机器人。但是后者也存在一定的缺点，主要表现为：管道机器人的拖动负载加大，无法完成远距离的运行。综合这两种动力供给方式，选择分段检测的方式，同时采用轻质抗拉力的缆线，以此规避电缆使用中存在的缺陷。
4 管道检测机器人实践验证分析
撒玛利亚人本文设计出来的管道检测机器人可以各种管道的检测，不仅可以在被检测管道中实现
稳定的行走，同时还可以对管道检测进行自动检测和评价。除此之外，在实际应用中，还能为管道检测机器人提供强劲动力，为了进一步验证机器人的实际应用情况，本文对进行了全面的实验研究，针对管道检测机器人的机动性能、云台性能、防水性能、以及自动排线性能等都进行了全面的分析研究。
以行驶速度测试为例，以普通水平地面走廊作为实验环境，验证机器人的行驶速度，计算出行驶速度的平均值，表1为管道检测机器人的行驶速度测试数据。
爬坡能力测试也是管道检测机器人应用过程中的重要检测项目，观察管道检测机器人在橡胶坡面、平板车坡面等方面的运行情况，通过本文的具体实验分析检测可知，本文设计出来的管道检测机器人，具有着较强的越障能力、爬坡能力、运行能力，可以满足不同管道对管道检测机器人的作业要求。将其放置在实际的管道中测试后，可以得到清晰的管道内部面貌。
风险投资退出机制
5 总结
综上所述，基于管道检测工作的主要作业内容，提出了一种管道检测机器人系统，通过实际验证结果表明本文设计出来的系统可以完
成管道巡检任务。不仅如此，工作人员可以通过手动控制保证管道检测机器人的运动轨迹，从根本上简化了小车运动轨迹，从而高效完成巡检作业。此外，管道检测机器人系统中还增加了图像检测、报警等功能，进一步减轻了工作人员的负担，值得在未来管道工作中推广。
参考文献
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实现[J].测控技术,2017,36(7):84-87.[3]朱光召.城市排水管道检测机器人研究与
开发[D].沈阳工业大学,2017.
作者简介
吴忠海（1980-）男，河北省石家庄市人。大学本科学历，中级职称，主要从事金属非金属矿山在用设备检测检验和应急管理（安全生产）科学技术研究、技术推广等工作。
作者单位
河北省应急管理科学研究院 河北省石家庄市 050051
长江大学学报<<；上接121页
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无输出，间断供电部分均不工作，减少功率消耗；当持续供电部分的出发信号到来后，可控LDO 电源开始输出，控制器开始采集数据，接收光纤数据，整合之后通过光纤发送模块将数据发往下一级。
持续供电部分出发唤醒间断供电部分的方式有两种，一是光纤发送模块在发送有效数据之前先发送唤醒信号，触发下一级传感器进入工作状态，此种唤醒为定时唤醒，所定时长由采集器控制；二是传感器监测信号唤醒，当传感器的监测对象参数指标异常，超出设定值时，唤醒传感器进行数据采集和上传，此种唤醒为突发唤醒，可由环形网络中的任一传感器发起。
3 工作模式
传感器组网后，有两种工作模式，定时工作模式和突发工作模式，在实际运行中两种模式同时运行。
定时工作模式时，由采集器定时发起数据通信和信息监测，采集器通过光纤发送接口发送唤醒信号，传感器1内部的光纤接收模块收到唤醒信号后输出信号给逻辑或门，控制可控LDO 电源，使得传感器1的间断工作部分开始工作，控制器输出信号给逻辑或门，此时即使光纤接收模块收到的唤醒信号消失，间断工作部分仍能工作；传感器1被唤醒后从光纤接收模块接收数据的同时，开始通过信号模数转换ADC 和转换器采集传感器的监测数据；将接收到的数据和本身采集到的数据进行整合打包之后，
传感器1通过光纤发送模块发送唤醒信号以便唤醒传感器，经过一定的延时再将需要发送的数据发送出去；级联的其他传感器与传感器1的工作方式一致。
突发工作模式时，如果传感器j 中的转换器输出的信号经过比较器比较后异常，比较器输出信号给逻辑或门，控制可控LDO 电源，使得传感器j 的间断工作部分开始工作，控制器输出信号给逻辑或门，此时即使转换器输出的异常信号消失，间断工作部分仍能工作；传感器j 被唤醒后开始通过信号模数转换ADC 和转换器采集传感器的监测数据；传感器j 通过光纤发送模块发送唤醒信号以便唤醒传感器j+1，经过一定的延时再将需要发送的数据发送出去；级联中传感器j 后级的传感器与定时工作模式中的传感器工作方式一致。
4 应用场景
4.1 输电线路监测
输电线路包括架空线路和电缆线路，纵横延伸几公里到几百公里，且处于不同的环境里，受地理、气候因素影响较大，电网的停电事故很大概率是由线路事故引起的。对输电线路的在线监测受通信条件制约较大，地下电缆沟的输电电缆无法采用当前成熟的无线通信，架空线路虽可采用，但因数量的原因实现成本较高。采用本文所述串联式光唤醒传感器可以有效解决通信可靠性问题，同时对于架空线路可以增加CT 取能供电模式，提高电池使用时间。传感器可以检测输电线路的电流幅值，用于指示
线路故障；监测环境温度，用于火灾示警。
4.2 油气管道监测
油气管道均为高压运行，油气本身易燃、易爆并具有毒性，发生事故不但产生巨大的经济损失，甚至会产生火灾、爆炸，破坏周围环境，影响周边人身安全。对油气管道的泄露监测非常有必要，但管道一般处于郊外，通信条件差，且无法取电，采用本文所述串联式光唤醒传感器可以解决上述问题，不但能够稳定可靠的实现管道泄露监测，而且能够定位故障位置。4.3 隧道监测
隧道具有一定的封闭性，地质水文情况复杂。若通风排水设备不完善，将导致隧道内气体、粉尘浓度不定；若有有害气体，不仅影响施工人员的身体健康，还可能引起爆炸。采
用本文所述串联式光唤醒传感器可实现隧道内环境监测，监测隧道内各点的环境温湿度、有害气体含量、粉尘浓度，为安全施工提供有力保证。
5 小结
本文提出了一种适用于恶劣通信环境中的传感器，采用间歇休眠、通信唤醒的模式进行工作可以提高电池的使用寿命，光纤级联通信的模式可以确保通信可靠、安装方便，同时实现异常定位功能。
参考文献
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作者简介
李从飞(1981-)，男，湖北省黄梅县人。硕士学位。高级工程师，主要从事电力系统自动装置的研发工作。杨维刚(1984-)，男，天津市人。大学本科学历。工程师，主要从事继保及自动装置在电气设备上应用与实践的研究工作。陈凡(1981-)，女，湖北省天门市人。博士学历。主要从事电力系统可靠性及在线监测研究。
作者单位
绍兴县报
1.南京弘毅电气自动化有限公司 江苏省南京市 210039
2.中石化天津分公司热电部 天津市 300270
3.
南京工程学院 江苏省南京市 211167
图1：传感器网络连接示意图
图2：传感器结构框图
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