监测系统论文范例6篇

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监测系统论文

监测系统论文范文1

关键词入侵检测系统;CIDF;网络安全;防火墙

0引言

近年来,随着信息和网络技术的高速发展以及政治、经济或者军事利益的驱动,计算机和网络基础设施,特别是各种官方机构的网站,成为黑客攻击的热门目标。近年来对电子商务的热切需求,更加激化了这种入侵事件的增长趋势。由于防火墙只防外不防内,并且很容易被绕过,所以仅仅依赖防火墙的计算机系统已经不能对付日益猖獗的入侵行为,对付入侵行为的第二道防线——入侵检测系统就被启用了。

1入侵检测系统(IDS)概念

1980年,JamesP.Anderson第一次系统阐述了入侵检测的概念,并将入侵行为分为外部滲透、内部滲透和不法行为三种,还提出了利用审计数据监视入侵活动的思想[1]。即其之后,1986年DorothyE.Denning提出实时异常检测的概念[2]并建立了第一个实时入侵检测模型,命名为入侵检测专家系统(IDES),1990年,L.T.Heberlein等设计出监视网络数据流的入侵检测系统,NSM(NetworkSecurityMonitor)。自此之后,入侵检测系统才真正发展起来。

Anderson将入侵尝试或威胁定义为:潜在的、有预谋的、未经授权的访问信息、操作信息、致使系统不可靠或无法使用的企图。而入侵检测的定义为[4]:发现非授权使用计算机的个体(如“黑客”)或计算机系统的合法用户滥用其访问系统的权利以及企图实施上述行为的个体。执行入侵检测任务的程序即是入侵检测系统。入侵检测系统也可以定义为:检测企图破坏计算机资源的完整性,真实性和可用性的行为的软件。

入侵检测系统执行的主要任务包括[3]:监视、分析用户及系统活动;审计系统构造和弱点;识别、反映已知进攻的活动模式,向相关人士报警;统计分析异常行为模式;评估重要系统和数据文件的完整性;审计、跟踪管理操作系统,识别用户违反安全策略的行为。入侵检测一般分为三个步骤:信息收集、数据分析、响应。

入侵检测的目的:(1)识别入侵者;(2)识别入侵行为;(3)检测和监视以实施的入侵行为;(4)为对抗入侵提供信息,阻止入侵的发生和事态的扩大;

2入侵检测系统模型

美国斯坦福国际研究所(SRI)的D.E.Denning于1986年首次提出一种入侵检测模型[2],该模型的检测方法就是建立用户正常行为的描述模型,并以此同当前用户活动的审计记录进行比较,如果有较大偏差,则表示有异常活动发生。这是一种基于统计的检测方法。随着技术的发展,后来人们又提出了基于规则的检测方法。结合这两种方法的优点,人们设计出很多入侵检测的模型。通用入侵检测构架(CommonIntrusionDetectionFramework简称CIDF)组织,试图将现有的入侵检测系统标准化,CIDF阐述了一个入侵检测系统的通用模型(一般称为CIDF模型)。它将一个入侵检测系统分为以下四个组件:

事件产生器(EventGenerators)

事件分析器(Eventanalyzers)

响应单元(Responseunits)

事件数据库(Eventdatabases)

它将需要分析的数据通称为事件,事件可以是基于网络的数据包也可以是基于主机的系统日志中的信息。事件产生器的目的是从整个计算机环境中获得事件,并向系统其它部分提供此事件。事件分析器分析得到的事件并产生分析结果。响应单元则是对分析结果做出反应的功能单元,它可以做出切断连接、修改文件属性等强烈反应。事件数据库是存放各种中间和最终数据的地方的通称,它可以是复杂的数据库也可以是简单的文本文件。

3入侵检测系统的分类:

现有的IDS的分类,大都基于信息源和分析方法。为了体现对IDS从布局、采集、分析、响应等各个层次及系统性研究方面的问题,在这里采用五类标准:控制策略、同步技术、信息源、分析方法、响应方式。

按照控制策略分类

控制策略描述了IDS的各元素是如何控制的,以及IDS的输入和输出是如何管理的。按照控制策略IDS可以划分为,集中式IDS、部分分布式IDS和全部分布式IDS。在集中式IDS中,一个中央节点控制系统中所有的监视、检测和报告。在部分分布式IDS中,监控和探测是由本地的一个控制点控制,层次似的将报告发向一个或多个中心站。在全分布式IDS中,监控和探测是使用一种叫“”的方法,进行分析并做出响应决策。

按照同步技术分类

同步技术是指被监控的事件以及对这些事件的分析在同一时间进行。按照同步技术划分,IDS划分为间隔批任务处理型IDS和实时连续性IDS。在间隔批任务处理型IDS中,信息源是以文件的形式传给分析器,一次只处理特定时间段内产生的信息,并在入侵发生时将结果反馈给用户。很多早期的基于主机的IDS都采用这种方案。在实时连续型IDS中,事件一发生,信息源就传给分析引擎,并且立刻得到处理和反映。实时IDS是基于网络IDS首选的方案。

按照信息源分类

按照信息源分类是目前最通用的划分方法,它分为基于主机的IDS、基于网络的IDS和分布式IDS。基于主机的IDS通过分析来自单个的计算机系统的系统审计踪迹和系统日志来检测攻击。基于主机的IDS是在关键的网段或交换部位通过捕获并分析网络数据包来检测攻击。分布式IDS,能够同时分析来自主机系统日志和网络数据流,系统由多个部件组成,采用分布式结构。

按照分析方法分类

按照分析方法IDS划分为滥用检测型IDS和异常检测型IDS。滥用检测型的IDS中,首先建立一个对过去各种入侵方法和系统缺陷知识的数据库,当收集到的信息与库中的原型相符合时则报警。任何不符合特定条件的活动将会被认为合法,因此这样的系统虚警率很低。异常检测型IDS是建立在如下假设的基础之上的,即任何一种入侵行为都能由于其偏离正常或者所期望的系统和用户活动规律而被检测出来。所以它需要一个记录合法活动的数据库,由于库的有限性使得虚警率比较高。

按照响应方式分类

按照响应方式IDS划分为主动响应IDS和被动响应IDS。当特定的入侵被检测到时,主动IDS会采用以下三种响应:收集辅助信息;改变环境以堵住导致入侵发生的漏洞;对攻击者采取行动(这是一种不被推荐的做法,因为行为有点过激)。被动响应IDS则是将信息提供给系统用户,依靠管理员在这一信息的基础上采取进一步的行动。

4IDS的评价标准

目前的入侵检测技术发展迅速,应用的技术也很广泛,如何来评价IDS的优缺点就显得非常重要。评价IDS的优劣主要有这样几个方面[5]:(1)准确性。准确性是指IDS不会标记环境中的一个合法行为为异常或入侵。(2)性能。IDS的性能是指处理审计事件的速度。对一个实时IDS来说,必须要求性能良好。(3)完整性。完整性是指IDS能检测出所有的攻击。(4)故障容错(faulttolerance)。当被保护系统遭到攻击和毁坏时,能迅速恢复系统原有的数据和功能。(5)自身抵抗攻击能力。这一点很重要,尤其是“拒绝服务”攻击。因为多数对目标系统的攻击都是采用首先用“拒绝服务”攻击摧毁IDS,再实施对系统的攻击。(6)及时性(Timeliness)。一个IDS必须尽快地执行和传送它的分析结果,以便在系统造成严重危害之前能及时做出反应,阻止攻击者破坏审计数据或IDS本身。

除了上述几个主要方面,还应该考虑以下几个方面:(1)IDS运行时,额外的计算机资源的开销;(2)误警报率/漏警报率的程度;(3)适应性和扩展性;(4)灵活性;(5)管理的开销;(6)是否便于使用和配置。

5IDS的发展趋

随着入侵检测技术的发展,成型的产品已陆续应用到实践中。入侵检测系统的典型代表是ISS(国际互联网安全系统公司)公司的RealSecure。目前较为著名的商用入侵检测产品还有:NAI公司的CyberCopMonitor、Axent公司的NetProwler、CISCO公司的Netranger、CA公司的Sessionwall-3等。国内的该类产品较少,但发展很快,已有总参北方所、中科网威、启明星辰等公司推出产品。

人们在完善原有技术的基础上,又在研究新的检测方法,如数据融合技术,主动的自主方法,智能技术以及免疫学原理的应用等。其主要的发展方向可概括为:

(1)大规模分布式入侵检测。传统的入侵检测技术一般只局限于单一的主机或网络框架,显然不能适应大规模网络的监测,不同的入侵检测系统之间也不能协同工作。因此,必须发展大规模的分布式入侵检测技术。

(2)宽带高速网络的实时入侵检测技术。大量高速网络的不断涌现,各种宽带接入手段层出不穷,如何实现高速网络下的实时入侵检测成为一个现实的问题。

(3)入侵检测的数据融合技术。目前的IDS还存在着很多缺陷。首先,目前的技术还不能对付训练有素的黑客的复杂的攻击。其次,系统的虚警率太高。最后,系统对大量的数据处理,非但无助于解决问题,还降低了处理能力。数据融合技术是解决这一系列问题的好方法。

(4)与网络安全技术相结合。结合防火墙,病毒防护以及电子商务技术,提供完整的网络安全保障。

6结束语

在目前的计算机安全状态下,基于防火墙、加密技术的安全防护固然重要,但是,要根本改善系统的安全现状,必须要发展入侵检测技术,它已经成为计算机安全策略中的核心技术之一。IDS作为一种主动的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。随着网络通信技术安全性的要求越来越高,入侵检测技术必将受到人们的高度重视。

参考文献:

[1]putersecuritythreatmonitoringandsurveillance[P].PA19034,USA,1980.4

[2]DenningDE.AnIntrusion-DetectionModel[A].IEEESymponSecurity&Privacy[C],1986.118-131

[3]张杰,戴英侠,入侵检测系统技术现状及其发展趋势[J],计算机与通信,2002.6:28-32

监测系统论文范文2

在今天,我国科学技术蓬勃发展带动了各个领域有不同程度的进步和发展。煤矿行业之所以能够有很大程度的进步,与科学技术的有效运用分不开。目前应用于煤矿开采中的煤矿安全监控系统就是最好的证明,其合理而有效的运用,大大提高了煤矿开采的安全性。但煤矿安全监控系统并没有达到非常完美的程度,其也存在多想不可忽视的问题。具体表现为。

1.1传感器质量和性能较差

传感器作为安全监测监控系统的重要组成部分,保证其质量和性能是高效运用安全监控检测系统的关键之一。但事实上,目前我国大多数煤矿开采中所应用的安全监测监控系统就存在传感器质量和性能较差的情况,传感器质量和性能较差具体表现为载体催化元件的应用效果差,容易影响传感器的正常使用;传感器制作工艺技术比较落后,会降低传感器的使用性等。因各种因素而促使传感器的质量和性能降低是安全监测监控系统当前存在的问题之一,需要通过有效的措施来调整和优化,才能够保证传感器合理而有效的应用。

1.2通信协议不规范

所谓的安全监测监控系统通信协议不规范是指其缺乏符合矿井电气防爆等特殊要求的总线标准,所以现有生产厂家的监控系统的通信协议几乎都采用各自专用的,互不兼容。此种情况的存在使得我国安全监测监控系统的通信协议表现出不规范这一特点。而通信协议不规范的情况将会无法实现资源贡献,相应的安全监测监控系统的更新和升级就会受到一定的影响和阻碍,安全监测监控系统的应用效果受到一定程度的抑制。所以说,煤矿安全监测监控系统通信协议不规范也是导致此系统无法高效运用的因素之一。

2增强煤矿安全监控监测系统运行效果的有效措施

煤矿开采是一项危险性较大的工作,在进行煤矿开采作业的过程中存在很多危险因素,一旦危险因素未得到有效的控制,很容易导致安全事故发生,不仅影响煤矿正常开采,还会导致人身受损。安全监测监控系统合理而有效的运用能够大大改善此种现状,当然是是以保证安全监测监控系统高效运用为前提。如何才能够实现煤矿安全监测监控系统高效运用?作者结合相关的资料,提出以下几点建议。

2.1研发高质量、高性能的传感器

传感器作为煤矿安全监控监测系统的重要组成部分之一,其合理而有效的应用能够提高安全监测监控系统的运行效果。而我国目前所应用的安全监测监控系统的传感器质量和性能不佳,直接影响安全监测监控系统的合理应用。针对此种情况,作者建议应当充分利用不断创新的科学技术来研发高质量,高性能的传感器,将其安装在安全监测监控系统中,以此来提高监控系统的应用性,为安全高效的煤矿开采创造条件。

2.2统一化规范化通信协议

上文中已经充分说明当下我国煤矿安全监测监控系统通信协议不规范,通信协议不规范将造成设备重复购置、系统补套受制于人和不能随意进行软硬件升级改造等后果。为了尽量避免此种情况出现在安全监测监控系统中,应当对安全监测监控系统通信协议进行调整和约束,促使其规范化和统一化,从而保证我国所应用的安全监测监控系统能够实现资源共享,升级安全监控检测系统,使其合理而有效的应用。当然,实现通信协议统一化和规范化并不是非常容易的,需要我国推出很多规范性规程和标准对通信协议进行规范化处理。只有推出统一的。规范的通信协议,才能够保证安全监测监控系统能够采用统一的数据库、统一的数据格式、统一的升级模式、统一的系统资源,促使煤矿安全监测监控系统能够更加高效的应用。

2.3专家诊断、决策系统的优化

尽管目前应用于煤矿开采中的安全监测监控系统具有良好的应用性,但同时它也存在不可忽视的问题,只有有效的处理安全监测监控系统存在的问题,才能够真正意义上实现系统的优化,促使其性能更强,应用效果更好。如何才能够实现煤矿安全监测监控系统的优化?作者建议有此方面的专家对安全监测监控系统进行详细的、深入的、全面的诊断,准确的诊断出煤矿安全监控监测系统存在的质量问题,并针对煤矿安全监测监控系统存在的问题进行详细的分析,制定合理的改善措施,改变系统功能单一、简单的情况,使其性能、质量等方面得到良好的优化,更加合理的应用于煤矿开采中。

3结束语

监测系统论文范文3

系统概述

待检测车辆需要经过检测通道,如图1所示。将红外摄像头放置于通道中间,获得车底部热感应图像。为了获取较广的视角以及较小形变的图像,红外摄像头安放的仰角为40°。由于监控室与检测通道的距离较远,且通道数较多,因此需要通过光端机将所获取的视频传输给监控室控制台PC机。检测软件根据本文提出的检测算法对捕获到的图像进行分析,若判断车辆底部藏人则向系统发出报警信号,以便其通过控制安全杆做出相应拦截措施。视频传输示意图,如图2所示。

软件设计

软件设计采取的基本实现策略是先定位后检测。首先进行运动车辆检测,其次根据车辆的自身特征,定位可疑目标在车辆底部可能的藏匿部位。当区域定位完成后,对该区域进行感兴趣区域(RegionOfInterest,ROI)的选取。最后对ROI进行检测,判断是否藏人。检测系统流程图如图3所示。通过对车辆的扫描检测过程,查出藏匿于车底的可疑目标,实现自动检测。

1图像去噪

图像去噪是图像预处理的一个环节,也是整个图像预处理中的关键一步。在对运动车辆定位的过程中,针对车辆与环境对比度大、信息丰富,受噪声影响较小等特点,只需对图像采用常规的均值滤波进行处理。而在检测目标时,为了在去除噪声的同时,最大程度的保存目标的边缘信息,采用了基于开关控制的组合滤波。滤波器的基本思路是将图像划分为三类区域:孤立噪声点区、平坦区和边缘信息区。其主要处理原则为:孤立噪声点区的灰度与其邻域往往有较大的差异,可按照椒盐噪声进行处理,选用中值滤波器;平坦区往往包含高斯噪声,可采用加权均值滤波器加以消除;边缘信息区包含了图像的细节信息,应作为保留区域不做处理。将处理后的三个区域加以合成,即得到了去噪后的图像。

滤波器性能的关键在于分类开关的设计,借用顺序统计滤波的思路,将滤波器设计成N×N的掩模算子,N为奇数,使该掩模在整个图像上滑动,对它所覆盖的图像中的像素点xi进行排序,得到序列x(1),x(2)……x(N^2),利用排序结果设计下面的分类规则:a、b为排序后的位置偏移量,Ta和Tb为阈值。基于开关控制的组合滤波算法就包括这么几个步骤:(1)对掩模覆盖的图像像素点进行排序;(2)利用分类规则进行三个区域划分;(3)对孤立噪声点区进行中值滤波,对平坦区进行均值滤波;(4)将处理后的区域合成,得到去噪图像。

2车辆检测及目标区域的定位

2.1运动车辆检测

对于实时性要求较高的场合,运动目标的检测一般用背景差分法和帧间差分法。背景差分法是利用序列中当前帧图像与背景图像的差分来消除背景、提取运动目标区域的一种技术。背景差分法可根据实际情况设定差分阈值,所得到的结果直接反映了运动目标的大小、形状和位置,可以得到比较精确的运动目标信息,但该方法应用于红外目标检测时易受环境温度、天气等外界条件变化的影响。帧间差分法是利用视频序列中连续的两帧或多帧图像的差异来检测和提取运动目标。该方法对场景的变化不太敏感,适用于动态环境,稳定性好。不足之处是:1)无法抽取完整的运动目标,仅能得到运动目标的边界;2)运动目标提取效果依赖于帧间时间间隔的合理选择。本文针对待检测目标所处背景在短时间内为静态背景,而较长时间内背景会发生动态变化的特点,并结合两种方法的优点,设计出改进的背景差分法。算法原理图如下:其中F(K)为当前帧,B为通过隔帧帧差法求得的当前背景图像,D为差分结果图,R为二值化图像。

该算法继承了帧间差分法对场景变化不太敏感的优点,能准确更新背景差分法所需要的当前背景图,进而提取出完整的运动目标。下面是采用基本背景差分法和改进后背景差分法,在不同时候背景更新保存的背景图片。基本背景差分法在系统长时间运行之后,会出现背景更新出错,检测流程紊乱,从而产生检测系统失效现象。而采用改进的背景差分法,即使是经过长时间运行,系统也能确保背景更新的准确。

2.2目标区域定位

由于运动车辆特性已知,在其运动的过程中,可以通过对目标局部图像进行特征提取,定位可疑区域。目标的一般特征包括点、边缘、区域和轮廓。点特征对图像的分辨率、旋转、平移、光照变化等有很好的适应性,常用的点特征描述算子如SIFT、SURF等都具有很高的精度,但这些算法复杂度高,难以满足实时检测的要求,并且红外图像特征点往往较少,采用点描述算子并不能达到令人满意的效果。因此本文根据实际目标的特性,采用了对线、面特征进行描述的方法来标注运动车辆。运动的车辆受车底传动抽、燃烧室以及空间限制,目标一般躲藏于车厢后轮位置。

为了准确定位目标区域,目标区域进入视场之前的运动车辆局部特征需要重点描述。车厢底部进入摄像头视场时如图6(a)所示。为了提取车辆的直线特征,需要对车底图像进行边缘提取。常见的边缘检测算子有:Laplace、Sobel以及Canny等。由于Laplace算子常常会产生双边界,而Sobel算子又往往会形成不闭合区域,对后面直线检测都会产生不利的影响。

Canny算子克服了上述算子的缺陷,能够尽可能多的标识出图像中的实际边缘,并且能够将较小的间断点进行连接,因此能够形成较为完整的边界线。Canny算子是最优的阶梯型边缘检测算法,本文采用选用Canny算子进行图像的边缘检测。边缘检测结果如图6(b)所示,较为明显且具有特征不变性的为直线边缘。当可能藏人的区域进入摄像头视场时,车底图像的直线特征随之消失(如图6(c)),因此可以利用图像的直线特征来定位后轮检测区域。Hough变换检测直线是较为理想的直线检测方法,由PaulHough于1962年提出。经过Hough变换后,根据已知的目标直线位置、角度、长度,选取符合条件的直线。图6(b)、(c)中白色粗线为所检测出的目标直线。

受环境因素的影响,车底直线特征可能并不明显,因此单一的直线特征提取难以满足检测精度要求,如图7所示情况。实验发现车底面特征不易受到周围环境、温度的影响,因此可以进行面特征提取。选定区域为图6(b)中虚线框内,满足要求的特征为梯度小于一定阈值,即具有平滑特征,判断方法是计数虚线框内边缘点数,判断其是否小于给定阈值。采用Sobel内核计算图像差分其中src为输入图像,dst为输出图像,xorder为x方向的差分阶数,yorder为y方向的差分阶数。

由于当车底藏人时,其进入摄像头视场会阻断车底原有的平滑特征如图6(d),因此当平滑特征消失时,这时判断是否符合定位位置特征,若符合即可进行定位检测;若车底没有藏人时,车底平滑特征会持续到车尾部位才结束,这时只需判断到达车尾就可以结束检测流程。

实验表明,基于这种车箱底部中间区域光滑特征去定位检测对环境适应能力强,而基于两侧直线特征定位的方法又能够比较准确的定位到目标区域。综合上述两种思路,设计出的定位流程如下图8所示:应用中是否满足直线以及平滑特征是通过检测连续多帧图像来实现的,这样可以尽量减少偶然因素导致的定位失败。

3藏人的检测

3.1基于高亮度特征的ROI的选取

如图9为定位之后的待检测目标图。为了排除车底本身热源的干扰(如车轮)缩小检测范围,必须对原图进行ROI的选取。行进过程中的车轮一般在红外图像中会呈现高亮度特征。基于此特征,从图片左右两侧分别搜索列像素平均灰度值最高的部分(最可能为车轮内钢圈),加上一定偏移量即可求出ROI左边界位置(PositionofLeft,PL)。ROI下边界线也采用同样的方法,上边界采用默认值。当车轮不明显时采用默认感兴趣区域即可下面图9为采用固定ROI选取和基于高亮度特征的ROI提取结果对比。实验表明,这种基于具体特征的感兴趣区域提取方法,对于车轮出现的偏差具有良好的适应性,即使车辆行驶时发生较大的偏移也能做出正确的ROI选取。

3.2目标的检测

对于已知形状、外貌以及姿态等特征目标检测采用特征匹配、直方图反向投影等方法都能取得较为理想的效果。但对于躲藏姿势未知并且本身形状较为模糊的红外目标,采用匹配的方式效果并不明显。

红外目标与目标区域的周围存在一定的灰度差异,改变了原有区域梯度小、较为平滑的特征。针对这种改变采用评价函数f(x,y)对目标区域进行评估,若达到一定的阈值,即可预判车底藏人。评价函数依据不同区域可疑信息权重不一样而选定(ROI内中间部位权重较高、四周权重较低),表示如下其中T为警戒阈值,Warnflag为预警标志。具体检测步骤如下:

1)对原图的感兴趣区域进行组合滤波处理;

2)对感兴趣区域进行边缘梯度检测(图10);

3)采用评价函数对目标区域进行评分并判断是否超过给定阈值;

4)重复步骤1-3,若连续三帧超出阈值则发出报警指令,否则表示无人。对应的报警截图如图11所示

实验结果

为了验证系统工作的稳定性以及算法的可靠性,在不同的货检口岸、时间段、天气条件进行了多次实验。测试结果如下。结果表明,在不同月份检测误报率十分低,漏报率也能满足相应指标。设计出的车底藏人自动检测系统有很高的实用价值,达到了预期的目标,说明了这套检测系统的可靠性和准确性。软件界面如图12所示。

监测系统论文范文4

关键词:电力设备;无线技术;温度

中图分类号:U673.37 文献标识码:A

1 智能无线温度监测系统的工作原理

智能无线温度监测系统被设定成三个子系统,分别是采集系统、汇总系统、监测系统。三个子系统通力协调工作,实现了电力设备温度的实时、准确、便捷的智能无线监测。

智能无线温度监测系统的三个子系统间的连接方式是不同的,无线通信方式是应用于采集系统和汇总系统之间,而通信线缆则是使用在汇总系统与监测系统之间,即一个无形,另一个有形。对应部位的热感应元件将其所监测到的温度信息通过无线通信设备传输到汇总系统的总站,总站将会对收集到的所有温度信息进行分类整理、分析并处理,再将处理完毕的数据信息传输到监测系统的监测计算机上。同时,调节端监测计算机也将收到同样的数据信息。监测计算机对接收到的数据信息进行二次处理分析,当处理所得数据结果超高设定的极限值时,监测计算机就会发出警示信号。每个总站可以管理数百个子站,信息量的采集将是非常巨大的。

2 智能无线温度监测系统的组成

2.1 采集系统

此种技术主要是通过使用传感器等热感应元件安装在工作中散热不是很好的部分,这就能够时刻地对这部分元件进行温度采集,并能够及时地把消息发送出去。保证采集系统正常工作的主要依靠力量就是交流电,为了保证能够持续的采集信息,我们应该准备太阳能板作为后备电源。

2.2 汇总系统

汇总系统一般是由无线装置组成的,用于收集采集系统传递过来的数据,然后通过该系统传递给总站,再由总站把温度数据传递给当地的监视系统,这样就能够实现实时监测的目的,一旦发现温度数据异常就可以采取一定的措施来解决,保证了电力设备的正常运行。

2.3 监测系统

随着监测系统的发展出现了两种不同的系统形式,一种是调节端监测系统,另一种是站级监测系统。监测系统中的计算机会把传递过来的温度数据进行分析、整理,在发出去的同时也存储在了特定的数据库,不仅实现了对电力设备的实时监测,也方便解决以后类似问题。计算机不仅会对数据进行分析和存储,还会自动生成报表,能够准确地记录下来温度情况的时间、地点、原因。通过对计算机进行系统设定,当设备某部分的温度超过设定值时就会自动报警。此外,监测计算机还具有另外一个特点,就是可以根据单位的需要可以设定任何一个时间段的任何一个部位的温度查询,方便监测人员对设备部件的温度控制和掌握,有利于及时的调整。

3 智能无线温度监测系统的特点

3.1 免于布置排线

因为采用了无线传输设备,所以不用布置排线,热感应元件的安装更方便。

3.2 免于经常的维护

智能无线温度监测系统都是整体化设计,所以免于维护。

3.3 节能

智能无线温度监测系统的各个部分均采用节能、低功率消耗设置,同时应用太阳能电池板更是绿色节能。

3.4 警示系统更完善

当温度过高时,总站智能终端电源,后台监控系统能够及时发出警报。

4 智能无线温度监测系统与传统监测的对比

4.1 在智能无线温度监测系统工作过程中,正因为在需要监测的设备部件上安装了热感应元件,这就有助于事先系统对设备部件实时的准确的连续的监测,并根据每一时刻的温度数据变化来总结出电力设备上不同部位的温度变化规律,进而帮助监测人员保证电力设备的正常运转,避免了因温度问题导致的设备停止工作的问题,保证了工作人员的安全。而传统的监测技术主要是靠人力来获取数据信息的,这不仅耗费了大量的人力物力,而且因为人类自身的生理原因,不可能保证测量数据的准确性,难免会出现误差,这就会导致电力设备存在潜在的危险,如果不能及时处理,就会导致设备出现故障,工作人员的安全受到威胁。

4.2 当前这种智能无线温度监测系统的速度是十分惊人的,其预见性也是当前人类不可比拟的,而且计算机存储的数据信息可以根据需要随时查阅,提高了工作效率,该系统存储的信息量是十分庞大的。传统的监测技术则需要单独的建立一个存储空间,而且随着存储信息量的不断增加,查阅起来也不是十分方便的,已经不适应当前电力企业的发展。智能无线温度监测系统则很好地解决了这个问题,取得了非常好的效果。

5 智能无线温度监测系统的后台监控功能

5.1 热感应元器件所监测的部位的温度能够实时的传递给监控计算机并于显示屏上呈现出来,出现警示温度时的时间及故障位置都会以数据的形式保存起来,保存期限可长达数年。

5.2 可设置警示音的类型,如可以以真人语音的形式播报出来或者以文字警示的方式显示到屏幕上。

5.3 监测计算机所监测到数据信息可以以年、月、日等为单位用线性图或者表格的形式一目了然的展现出来,也可以直接抽查或打印出来。

6 智能无线温度监测系统国内外现状

在国外,智能无线温度监测系统自从开始使用以来已经得到了非常快速的发展。此种技术不仅仅被应用到电力方面,在人们的生活中也被广泛使用,提高了人们的生活质量和安全性。人们从传统的监测方式过渡到智能无限温度监测系统,实现了监测技术的跨越式发展。这种新型监测技术在电力设备中的应用取得了很好的效果,正逐步的在医疗、农业、生产等方面发展。

而在我国,真正在电力企业使用这种技术的时间比较晚,随着多年的努力终于实现了从实验到实践的过程。当前,智能无线温度监测技术应用之广自然不必阐述,这种监测设备能够被广泛应用,其最大的优点在于不需要布置线,节省了空间,提高了工作效率,操作起来也十分的简便。目前,我们正在努力使智能无线温度监测技术朝着滴能耗的方向发展,这也是目前的技术难题。相信在不久的将来,我国的智能无线温度监测技术会实现更好层次的发展。

参考文献

[1]高人伯.数据仓库和数据开采相结合的决策支持新技术[J].计算机世界.

[2]任玉珑,王建,牟刚.基于CA模型的电力设备全寿命周期成本研究[J].工业工程与管理,2008,(5):56-70.

[3]赵新民.智能仪器原理及设计[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社.1990.

监测系统论文范文5

【关键词】:隧道工程,盾构姿态,自动测量,系统开发

1引言

盾构机姿态实时正确测定,是隧道顺利推进和确保工程质量的前提,其重要性不言而喻。在盾构机自动化程度越来越高的今天,甚至日掘进量超过二十米,可想而知,测量工作的压力是相当大的。这不仅要求精度高,不出错;还必须速度快,对工作面交叉影响尽可能小。因此,为了能够在隧道施工过程中及时准确给出方向偏差,并予以指导纠偏,国内外均有研制的精密自动导向系统用于隧道工程中,对工程起到了很好的保证作用。

1.1国内使用简况

国内隧道施工中测量盾构机姿态所采用的自动监测系统有:德国VMT公司的SLS—T方向引导系统;英国的ZED系统;日本TOKIMEC的TMG—32B(陀螺仪)方向检测装置等等。所采用的设备都是由国外进口来的。据了解,目前有些地铁工程中(如广州、南京)在用SLS—T系统,应用效果尚好。

总的来看,工程中使用自动系统的较少。究其原因:一是设备费或租赁费较昂贵;二是对使用者要求高,普通技术人员不易掌握;三是有些系统的操作和维护较人工方法复杂,在精度可靠性上要辅助其它方法来保证。

1.2国外系统简况

国外现有系统其依据的测量原理,是把盾构机各个姿态量(包括:坐标量—X.Y.Z,方位偏角、坡度差、轴向转角)分别进行测定,准确性和时效性受系统构架原理和测量方法限制,其系统或者很复杂而降低了系统的运行稳定性,加大了投入的成本,或者精度偏低,或者功能不足,需配合其他手段才能完成。

国外生产的盾构设备一般备有可选各自成套的测量与控制系统,作业方式主要以单点测距定位、辅以激光方向指向接收靶来检测横向与垂向偏移量的形式为主。另外要有纵、横两个精密测倾仪辅助[7]。有些(日本)盾构机厂商提供的测控装置中包括陀螺定向仪,采用角度与距离积分的计算方法[1][2],对较长距离和较长时间推进后的盾构机方位进行校核,但精度偏低,对推进只起到有限的参考作用。

2系统开发思路与功能特点

2.1开发思路

基于对已有同类系统优缺点的分析,为达到更好的实用效果,我们就此从新进行整体设计,理论原理和方法同过去有所不同,主要体现在:其一,系统运行不采用直接激光指向接收靶的引导方式,而是根据测点精确坐标值来对盾构机刚体进行独立解算,计算盾构姿态元素的精确值,摈弃以往积分推算方法,防止误差积累;其二,选用具有自主开发功能的高精度全自动化的测量机器人,测量过程达到完全自动化和计算机智能控制;其三,在理论上将平面加高程的传统概念,按空间向量归算,在理论上以三维向量表达,简化测量设置方式和计算过程。

目前全站仪具备了过去所没有的自动搜索、自动瞄准、自动测量等多种高级功能,还具有再开发的能力,这为我们得以找到另外的测量盾构机姿态的方法,提供了思路上和技术上的新途径。

系统开发着眼于克服传统测控方式的缺点,提高观测可靠性和测量的及时性,减少时间占用,最大限度降低人工测量劳动强度,避免大的偏差出现,有利于盾构施工进度,提高施工质量,在总体上提高盾构法隧道施工水平。系统设计上改进其他方式的缺点,在盾构推进过程中无需人工干预,实现全自动盾构姿态测量。

2.2原理与功能特点

盾构机能够按照设计线路正确推进,其前提是及时测量、得到其准确的空间位置和姿态方向,并以此为依据来控制盾构机的推进,及时进行纠正。系统功能特点与以往方式不同,主要表现在:

(1)独特的同步跟进方式:本系统采用同步跟进测量方式,较好克服了随着掘进面推进测点越来越远造成的观测困难和不便。

(2)免除辅助传感器设备,六要素一次给出(六自由度)。

(3)三维向量导线计算:系统充分利用测量机器人(LeicaTCA全站仪)的已有功能,直接测量点的三维坐标(X,Y,Z),采用新算方法——“空间向量”进行严密的姿态要素求解。

(4)运行稳定精度高:能充分满足隧道工程施工对精度控制的要求以及对运行稳定性的要求。

(5)适用性强:能耐高低温,适于条件较差的施工环境中的正常运行(温度变化大,湿度高,有震动的施工环境)。

图1系统主信息界面示意

系统连续跟踪测定当前盾构机的三维空间位置、姿态,和设计轴线进行比较获得偏差信息。在计算机屏幕上显示的主要信息如图一所示。包括:盾构机两端(切口中心和盾尾中心)的水平偏差和垂直偏差及盾构机刚体三个姿态转角:1)盾购机水平方向偏转角(方位角偏差)、2)盾构机轴向旋转角、3)盾构机纵向坡度差(倾斜角差),以及测量时间和盾构机切口的当前里程,并显示盾构机切口所处位置的线路设计要素。

2.3运行流程

系统采用跟踪式全自动全站仪(测量机器人),在计算机的遥控下完成盾构实时姿态跟踪测量。测量方式如图二所示:由固定在吊篮(或隧道壁)上的一台自动全站仪[T2]和固定于隧道内的一个后视点Ba,组成支导线的基准点与基准线。按连续导线形式沿盾构推进方向,向前延伸传递给在同步跟进的车架顶上安置的另一台自动全站仪[T1]及棱镜,由测站[T1]测量安置于盾构机内的固定点{P1}、{P2}、{P3},得到三点的坐标。盾构机本体上只设定三个目标测点。该方式能较好地解决激光指向式测量系统的痼疾——对曲线段推进时基准站设置与变迁频繁的问题。

2.4刚体原理

盾构机体作为刚体,理论上不难理解,刚体上三个不共线的点唯一地确定其空间位置与姿态。由三测点的实时坐标值,按向量归算方法(另文),解算得出盾构机特征点坐标与姿态角度精确值。即通过三维向量归算直接求得盾构机切口和盾尾特征部位中心点O1和O2当前的三维坐标(X01、Y01、Z01和X02、Y02、Z02)。同时根据里程得到设计所对应的理论值,两者比较得出偏差量。

2.5系统初始化操作

系统初始化包括四项内容:

1)设置盾构机目标测点和后视基准点;

2)固定站和动态站上全站仪安置;

3)盾构控制室内计算机与全站仪通讯缆连接;

4)系统运行初态数据测定和输入。

在固定站[T2]换位时,相关的初态数据须重测重设,而其他几项只在首次安装时完成即可。

F1键启动系统。固定的[T2]全站仪后视隧道壁上的Ba后视点(棱镜)进行系统的测量定向。[T2]和安装于盾构机车架顶上的[T1]全站仪(随车架整体移动)以及固定于盾构机内的测量目标(反射镜)P1、P2、P3构成支导线进行导线自动测量。

2.6运行操作与控制

本系统在两个测站点[T1]、[T2]安装自动全站仪,由通信线与计算机连接,除计算机“开”与“关”外,运行中无须人员操作和干予,计算机启动后直接进入自动测量状态界面,当系统周而复始连续循环运行时,能够智能分析工作状态来调整循环周期(延迟时间),直到命令停止测量或退出。

3系统软件与设备构成

3.1软件开发依据的基础

测量要素获得是系统工作的基础,选用瑞士Leica公司TCA自动全站仪(测量机器人)及相应的配件,构成运行硬件基础框架。基于TCA自动全站仪系列的接口软件GeoCom和空间向量理论及定位计算方法,实现即时空间定位,这在设计原理上不同于现有同类系统。系统通过启动自动测量运行程序,让IPC机和通讯设备遥控全站仪自动进行测量,完成全部跟踪跟进测量任务。

3.2系统硬件组成的五个部分

■全自动全站仪

测量主机采用瑞士徕卡公司的TCA1800自动测量全站仪,它是目前同类仪器中性能最完善可靠的仪器之一。TCA1800的测角精度为±1”、测距精度为1mm+2ppm;仪器可以在同视场范围内安装二个棱镜并实现精密测量,使观测点设置自由灵活,大大提高了系统测量的精度。

■测量附属设备

包括棱镜和反射片等。

■自动整平基座

德国原装设备,纠平范围大(10o48’),反应快速灵敏(±32”)。

■工业计算机

系统控制采用日本的CONTECIPCRT/L600S计算机,它能在震动状态、5。~50。C及80%相对湿度环境中正常运行,工矿环境下能够防尘、防震、防潮。其配置如下:

——Pentiun(r)-MMX233HZ处理器

——32M内存

——10G硬盘或更高

——3.5英寸软驱

——SuperVGA1024*768液晶显示器

——PC/AT(101/102键)键盘接口

——标准PS/2鼠标接口

——8串口多功能卡(内置于计算机扩展槽)

■双向通讯(全站仪D计算机)设备

系统长距离双向数据通讯设备采用国内先进的元器件,性能优良,使得本系统通讯距离允许长达1000米(通常200米以内即满足系统使用要求),故障率较国外同类系统低得多,约减少90%以上。通讯原理如图三所示。

3.3系统硬件组成简单的优势

从设备构成可知,系统不使用陀螺仪,也不必配装激光发射接收装置,并舍去其他许多系统所依赖的传感设备或测倾仪设备,从而最大限度地简化了系统构成,系统简化提高了其健壮性,系统实现最简和最优。

带来上述优点的原因,在于机器人良好的性能和高精度以及定位原理上直接采用三维框架,通过在计算理论和方法上突破过去传统方式的框框,使之能够高精度直接给出盾构机上任意(特征)点的三维坐标(X,Y,Z)以及三个方向的(偏转)角度(α,β,γ),这样在盾构机定位定向中,即使是结构复杂的盾构机也能够简单地同时确定任意多个特征点。比如DOT式双圆盾构需解决双轴中心线位或其他盾构更多轴心、以及铰接式变角等问题,可通过向量和坐标转换计算解出而不必增加必要观测。

由此可知,本构架组成系统的硬件部件少,运行更加可靠,较其他形式的姿态测量方式优点明显。实际上本系统的最大特点就是由测量点的坐标直接解算来直接给定测量对象(刚体)的空间姿态。

另外特别说明一点:本系统由两台仪器联测时,每次测量都从隧道基准导线点开始,测量运行过程中每点和每条边在检验通过之后才进行下步。得到的姿态结果均相互独立,无累积计算,故系统求解计算中无累计性误差存在。因此,每次结果之间可以相互起到检核作用,从而避免产生人为的或系统数据的运行错误。这种每次直接给出独立盾构机姿态六要素(X,Y,Z,α,β,γ)的测算模式,在同类系统中是首次采用。

冗余观测能够避免差错,也是提高精度的有效方法。最短可设置每三分钟测定一次盾构机姿态,由此产生足量冗余,不仅确保了结果的准确,也保证了提供指导信息的及时性,同时替代了隧道不良环境中的人工作业,改善了盾构隧道施工信息化中的一个重要但较薄弱的环节。

4工程应用及结论

4.1工程应用

上海市共和新路高架工程中山北路站~延长路站区间盾构推进工程,本系统在该隧道的盾构掘进中成功应用,实现实时自动测量,通过了贯通检验。该工程包括上行线和下行线二条隧道,单线全长1267米。每条隧道包含15段平曲线(直线、缓和曲线、圆曲线)和17段竖曲线(坡度线、圆曲线),线型复杂。

盾构姿态自动监测系统于2001年12月11日至2002年3月7日在盾构推进施工中调试应用。首先在下行线(里程SK15+804~SK16+103)安装自动监测系统,调试获得成功,由于下行线推进前方遇到灌注桩障碍被迫停工,自动监测系统转移安装到上行线的盾构推进施工中使用,直到上行线于2002年3月7日准确贯通,取得满意结果。

4.2系统运行结果精度分析

盾构机非推进状态的实测数据精度估计分析

通过实验调试和施工运行引导推进表明,系统在盾构推进过程中连续跟踪测量盾构机姿态运行状况良好。测量一次大约2~3分钟。在“停止”状态测得数据中,里程是不变的,此时的偏差变化,直接反映出系统在低度干扰状态下的内符合稳定性,其数据——偏差量用来指导盾构机的掘进和纠偏。盾构不推进所测定盾构机偏差的较差<±1cm,盾构推进时测定盾构机偏差的误差<±2cm。表三中和人工测量的结果对比,考虑对盾构机特征点预置是独立操作的,从而存在的不共点误差,由此推估测量结果和人工测量是一致的,在盾构机贯通进洞时得到验证。

4.3开发与应用小结

经数据随机抽样统计计算得出中误差(表一、表二)表明:以两倍中误差为限值,盾构机停止和推进两种状态偏差结果的中误差均小于±20毫米,满足规范要求。

为了检核盾构姿态自动监测系统的实测精度,仍采用常规的人工测量方法,测定切口和盾尾的水平偏差和垂直偏差,并与同里程的自动测量记录相比较(表三),求得二者的较差()。由于二者各自确定的切口中心点O1和盾尾中心点O2不一致偏差约为2cm,所以各自测定的偏差不是相对于同一中心点的,即二者之间先期存在着系统性差值。

通过工程实用运行,对多种困难条件适应性检验,系统表现出良好的性能:

1)实时性——系统自动测量反映当前盾构机空间(六自由度)状态;

2)动态性——系统自动跟踪跟进,较好解决了弯道转向问题;

3)简易性——系统结构简单合理,操作和维护方便,易于推广使用;

4)快速性——系统测量一次仅需约两分钟;

5)准确性——结果准确精度高,满足规范要求,在各种工况状态都小于±20毫米;

6)稳定性——适应震动潮湿的地下隧道环境,系统可以长期连续运行。

本系统已成功用于上海市复兴东路越江隧道?11.22米大型泥水平衡盾构推进中。我们相信对于结构简单,运行稳定,精确度高,维护方便的盾构姿态自动监测系统,在盾构施工中将发挥其应有作用。

[参考文献]

[1]隧道工程,上海科学技术出版社,1999年7月,刘建航主编

[2]地铁一号线工程,上海科学技术出版社,1999年7月,刘建航主编

[3]TPS1000经纬仪定位系统使用手册,Leica仪器有限公司

[4]盾构姿态自动监测系统研究与开发报告,2002年4月,上海市政二公司

[5]杭州湾交通通道数据信息管理系统设计与开发,华东公路,1998.3,岳秀平

[6]GeoCOMReferenceManualVersion2.20,LeicaAG,CH-9435Heerbrugg(Switzerland)

监测系统论文范文6

通过RS-485总线将智能水位计、智能流量计、墒情传感器与信息采集板相连,构成信息采集单元。它采用低功耗Cortex-M3为控制核心,实现数据的采集与存储。本地通过USB接口或RS-232接口与上位机通信;远程通过GPRS网络或短信方式实时发送数据到数据库服务器,并将数据存储到数据库中。监测系统网络结构图如图1所示。

2系统硬件设计

农作物生长参数监测系统硬件设计由信息采集单元、供电单元、无线传输单元组成。信息采集单元主要完成雨量数据、土壤墒情数据和地下水位数据的采集、处理与存储,同时控制无线传输单元完成数据的发送与信息指令的接收;供电单元为整个系统提供工作电压;无线传输单元完成数据包的发送与控制指令的接收。

2.1信息采集单元硬件设计

信息采集单元主要由智能传感器、STM32F103、FLASH芯片S29AL032D、SRAM芯片IS62WV25616、LCD、触发器HEF4521BT、总线驱动器74HC245PW、232转换芯片MAX3222、带隔离的485收发器ADM2483、供电单元接口电路和MC323接口电路等组成。信息采集单元结构图如图2所示。

2.2供电单元硬件设计

供电单元由单晶太阳能电池板、可编程控制的2A充电电路、12V65AH免维护铅酸蓄电池及LDO压控转换电路等组成。太阳能电池板为铅酸蓄电池充电,同时为系统提供12V的输入电源。当太阳能电池板不工作时,铅酸蓄电池为系统提供12V的外部输入电源,12V的输入电压通过LDO转换电路,实现系统工作需要的+3、+4、+2.5、+5V。其中,+3V为全局电压,保证电路板大部分电路正常工作,包括监测系统上电后的工作电压、系统睡眠状态下的工作电压、时钟工作电压等;+4V是MC323无线通信模块的工作电压;+2.5V是AD转换电路的基准源;+5V是模拟参考电压,为运算放大器和AD电路提供工作电压;同时,输入的12V电压通过稳压电路为智能传感器提供工作电压。供电单元硬件设计结构图如图3所示。

2.3无线传输单元

选用MC323模块作为无线传输单元。该模块集成了基带处理器、射频处理器、MCP存储器和电源管理芯片等功能,同时内嵌TCP/IP协议和支持800MHz的工作频段,能够提供语音传输和短消息发送。将stm32f103的UART3与该模块的串口相连,同时外接SIM卡电路,实现雨量数据、墒情数据、地下水位数据和控制指令的无线发送。无线传输单元结构图如图4所示。

3系统软件设计

3.1采集单元软件设计

采集单元软件设计包括传感器事件、定时事件和命令事件。传感器事件即通过土壤墒情传感器、智能水位计、智能水质传感器和翻斗式雨量计等采集农作物生长环境参数;定时事件指系统将采集到的数据、系统状态、蓄电池电压和设备工作温度等参数定时自记和发送;命令事件指通过上位机软件或LCD液晶屏配置系统工作状态、传感器类型等。当3个事件中的某一事件处理完毕后,判断有无其他事件发生;若有,则进入相应事件处理程序;若没有,则进行现场保护,系统进入待机状态。采集单元软件设计流程图如图5所示。

3.2监测单元软件设计

监测单元通过电话呼叫或短信方式对信息采集单元进行远程唤醒,触发其上电。采集单元上电工作后,响应监测单元命令或按彼此协商好的时间定时上电,定时等待监测单元的命令。当采集的水位、雨量等参数超过设定的阈值时,向数据库服务器发送实时水位等数据或按设定的周期定时发送最新的水位数据、设备状态数据等。系统正常工作时,监测单元各状态之间的转换流程图如图6所示。

4系统测试

采集后的数据经过解析、整编和入库后,通过浏览器可以实时访问数据,而且还能进行历史数据和设备状态的查询。通过该系统,即使在远离观测现场的异地,也能实现对雨量、土壤墒情和地下水位数据的实时采集、存储与发送,真正实现对农作物生长环境参数的远程实时监测。系统测试效果图如图7所示。

5结语