基于无线传感网的古建筑健康监测技术.pdf

收稿日期院2017-05-24曰收到修改稿日期院2017-07-03 基金项目院国家自然科学基金项目渊61401221袁51608437袁51541804冤曰中国博士后基金项目渊SBH16024冤曰南京邮电大学大学生创 新训练计划项目渊XYB2016520冤曰江苏省研究生科研与实践创新计划项目渊SJCX17_0237冤曰中央高校基本科研业务费 资助项目渊XJJ2014137冤曰陕西省自然科学基础研究计划项目渊2014JQ7283冤 作者简介院沈澍渊1982-冤袁男袁江苏南京市人袁讲师袁博士袁研究方向为物联网尧无线传感网遥 通信作者院蒋维乐渊1981-冤袁男袁陕西西安市人袁副教授袁博士袁主要从事古建筑文化遗产保护与修复遥 基于无线传感网的古建筑健康监测技术 沈澍 1袁2袁 蒋维乐3袁4袁 单 玥1袁 陈昊望5袁 骆 铖 5 渊1. 南京邮电大学计算机学院袁江苏 南京 210023 曰 2.江苏省无线传感网高技术重点实验室袁江苏 南京 210023曰 3. 西安交通大学人文学院袁陕西 西安 710049曰 4. 西安交通大学 文化遗产现代科技保护研究院袁陕西 西安 710049曰 5. 南京邮电大学贝尔学院袁江苏 南京 210023冤 摘要院针对如何利用信息技术有效保护古建筑袁提出一种运用多维信息融合技术实现对古建筑的实时状态进行自动 监测的传感器网络体系架构,包括物理感知层尧网络传输层尧服务分析层和管理决策层 4 个层次袁并对体系中各层次的 技术方案进行相应的设计遥其中袁为实现对古建筑的各项参数进行准确地采集尧预处理和传输袁设计古建筑监测无线传 感网遥 另外袁为便于监测数据的保存和分析袁建立古建筑健康状态数据库遥 为更准确地判定古建筑现状的健康程度袁为 管理部门提供决策依据袁提出结合多源信息融合理论和预测算法对古建筑健康状态进行深度分析的方法遥该体系已应 用在相关古建筑的实际监测中袁可以充分体现其便捷尧实用尧可靠性高的优势遥 关键词院砖石结构曰古建筑曰无线传感网曰信息融合曰环境监测曰健康监测 文献标志码院A文章编号院1674-5124渊2017冤11-0064-06 Research on health monitoring technology for ancient building based on WSN SHEN Shu1袁2袁 JIANG Weile3袁4袁 SHAN Yue1袁 CHEN Haowang5袁 LUO Cheng5 渊1. School of Computer Science袁Nanjing University of Post and Telecommunications袁Nanjing 210023袁China曰 2. Jiangsu High Technology Research Key Laboratory for Wireless Sensor Networks袁Nanjing 210023袁China曰 3. Humanities College袁Xi爷an Jiaotong University袁Xi爷an 710049袁China曰 4. The Cultural Heritage Protection of Modern Science and Technology Research Institute袁 Xi爷an Jiaotong University袁Xi爷an 710049袁China曰 5. Bell Honors School袁Nanjing University of Post and Telecommunications袁Nanjing 210023袁China冤 Abstract This paper presents a sensor network architecture for automatic monitoring on real-time status of ancient buildings袁 which is based on multi-dimensional ination fusion technology袁 including physical sensing layer袁 network transport layer袁 service analysis layer and management decision layer. In addition袁 the technical plan at all levels of the system is designed in relevant 中国测试 CHINA MEASUREMENT TEST Vol.43No.11 November， 2017 第 43 卷第 11 期 2017 年 11 月 doi院10.11857/j.issn.1674-5124.2017.11.013 第 43 卷第 11 期 0引言 古建筑是古人遗留下来具有历史价值的建筑袁 是研究古代社会政治经济尧 文化艺术与宗教信仰的 珍贵的历史资料袁是不可再生的珍贵历史文化遗产袁 更是国家文明的重要标志遥 中国作为四大文明古国 之一袁至今留存着数量众多并且价值很高的古建筑遥 然而袁由于千百年来岁月的侵蚀袁加之当前自然环境 的不断恶化袁大量古建筑的现况不容乐观袁急需有效 的保护遥因此袁面向古建筑的保护与修复的科学研究 正引起学术界和产业界的普遍关注袁成为当前研究 的热点遥 随着野互联网冶时代的来临袁无线传感网[1]尧 大数据和云计算等信息技术在古建筑保护与修复领 域发挥越来越重要的作用遥 浙江大学开发了一套应 用于敦煌莫高窟文物遗址环境监测的无线传感系 统袁可以采集温度尧湿度尧二氧化碳等微气象数据[2]遥 汉阳陵文物保护环境实时监测系统项目可以对环境 因素数据进行采集尧存储和共享袁并把批量数据通过 相应的处理软件以图尧 表和文字的形式直观显示出 来[3]遥 文献[4]采用基于知识库方法的逆向工程袁从砖 石结构中测量原始数据袁分析和处理后搭建了三维 模型遥 苏州大学应用 RFID 技术设计了古建筑监测 保护系统袁对虎丘塔等古迹实现实时监测[5]遥 文献[6] 探讨了利用物联网技术对中国古代木建筑保护保存 的优势和现状的情况遥 本文以砖石结构的古建筑为研究对象袁运用无 线传感网和人工智能等技术袁探讨并提出一种能够 长期尧持续尧稳定的获取尧分析古建筑环境信息进而 有效预测其状态的解决方案遥 1砖石结构古建筑的概况及环境因素分析 石窟寺尧石雕尧石刻等石质文物把大自然与人类 的生产尧生活尧社会活动尧宗教信仰尧风土人情尧风俗 习惯等完美结合在一起袁已成为人们研究古代人类 社会的政治尧经济尧文化和艺术的珍贵实物资料[7]遥如 图 1 所示袁从数量上看袁砖石结构的古建筑在整个砖 石文物中占据着较大的比例遥 现存的砖石结构古建 筑的病害可归结为风化尧形变尧裂缝尧坍塌尧霉菌尧虫 害等[7]遥 导致这些病害的因素很多袁将这些因素归为 了 4 类袁分别为内部因素尧化学因素尧物理因素和生 物因素遥 内部因素指的是古建筑石质材料的内部材质组 成和性质的变化遥 砖石结构古建筑所用的石材一般 是从天然岩石中开采而得的毛料或经初步加工成型 后所得遥天然石材一般可分为沉积岩尧变质岩和岩浆 岩遥 因为是在高温尧高压的环境中形成袁所以岩浆岩 和变质岩暴露于地表后一般很不稳定曰 而沉积岩由 于在地表形成袁其组成的矿物则较稳定遥另外由于石 材的组成尧结构尧构造尧裂隙发育程度的不同袁其抵抗 风化能力也不尽相同[7]遥 化学因素是指砖石结构古建筑暴露于大气环境 中受到水化尧溶解尧酸化尧氧化还原反应以及碳酸盐 等化学作用的侵蚀而造成的影响[7]遥 对于石质材料袁 短时间内化学因素造成的影响微乎其微袁不易被察 觉袁但是日积月累之后就可能会对表层造成难以估量 的破坏遥由于生态环境不断恶化袁化学因素对砖石结 构古建筑造成的影响和破坏愈发严重遥 其中较典型 的例子便是酸雨遥 在现今的中国已呈现出非区域的 图1砖石文物中各类文物的比例示意图 石刻 石窟寺 砖石古墓葬 砖石古遗迹 砖石古建筑 10 9 6 7 68 aspects. Moreover袁 we have designed the ancient building monitoring wireless sensor network to achieve the accurate collection袁 pre-processing and transmission for the parameters of ancient building. Besides袁 in order to facilitate the preservation and analysis of monitoring data袁 we have established the ancient building health status database. Furthermore袁 we have put forward a deep analysis on the health status of the ancient buildings by combining the multi- source ination fusion theory and the forecasting algorithm to determine the health degree of the ancient building more accurately and provide the decision-making basis for the management department. The system has been applied in actual monitoring of ancient buildings and it has superior perances such as convenience and high reliability. Keywords masonry structure曰 ancient architecture曰 wireless sensor network曰 networking ina鄄 tion fusion曰 environmental monitoring曰 health monitoring 沈澍等院基于无线传感网的古建筑健康监测技术65 中国测试2017 年 11 月 监测内容监测范围测量精度型号 温度0耀50益依0.1益DHT11 相对湿度20耀95依0.1DHT11 光照强度0耀65535lx依5BH1750FVI PM2.5浓度0耀30pcs/mL依1滋mDSM501A CO2浓度350耀10000mg/L依50mg/LMG811 风速0耀30m/s依1m/sYG-006 风向0毅耀360毅依1.5毅HS-FX02 降雨量0.01耀8mm/min0.01mm/minAPRS 套件 雨水 pH 值0耀14依0.01E-201-C 烟雾浓度300耀10000mg/L依50mg/LMQ-2 震动与否0/1SW-1801P 表 1传感器规格表 特性袁对露天石质建筑物的腐蚀和破坏非常严重袁大 大加快了建筑物表面风化尧酥粉尧开裂尧剥落的速度遥 另外目前广受关注的 PM2.5尧PM10等细微颗粒污染 物袁 由于其往往附着了氮硫化物尧 重金属等有害物 质袁 长期大量积累在古建筑的表面也会加速古建筑 表面的腐蚀和风化遥 物理因素是指由于外界环境的物理条件发生变 化后对砖石结构古建筑所造成的影响遥 物理因素包 括环境温度尧湿度尧日照强度尧风尧震动等遥 环境温度 和湿度会对石质古建筑产生重要的影响袁古建筑会根 据周围环境的温湿度蒸发或吸收水分以达到动态的 平衡袁而这部分水分往往又可以作为化学因素造成 腐蚀等破坏的媒介遥 物理因素中另一个十分重要的 因素便是风袁其产生的风化作用对砖石结构的古建 筑影响巨大遥特别是在中国西部和北部地区袁风沙常 年累月侵蚀着古建筑袁导致严重的表层风化尧酥粉等 现象[7-8]遥 此外袁地震所引起的震动尧火灾等自然或人 为的事故也会对古建筑造成毁灭性的破坏遥 生物因素是由菌类尧苔藓尧藻类等微生物在古建 筑上附着生存产生的腐蚀和破坏遥 由于生物因素的 复杂性和多样性袁所以暂不具体讨论遥 因此袁有必要结合现代科学技术去监测袁分析各 种病害因素影响下古建筑的变化袁制定和实施科学 性的保护措施袁达到对古建筑的主动预防保护遥 2基于无线传感网的古建筑健康监测网络 2.1总体架构 基于无线传感网的古建筑健康监测是利用无线 传感网技术实现对影响砖石结构古建筑的各因素的 各项参数的采集尧预处理和传输袁然后利用大数据和 云计算技术对所获得的信息进行保存和分析袁从而 建立古建筑健康信息大数据库曰 通过建立描述古建 筑健康情况的状态模型袁并以人工智能技术中的多 源信息融合理论[9]为指导对数据进行深入分析后可 以对古建筑的健康状况进行评估袁进而为相关部门 的决策提出建议和改进措施遥 因此袁建立了基于无线传感网的古建筑健康监 测的体系架构袁具体分为了 4 层次袁分别为物理感知 层尧网络传输层尧服务分析层和管理决策层袁如图 2 所示遥其中袁网络传输层是利用有线或无线网络将物 理感知层采集的数据传输到服务分析层的数据库或 是控制端袁由于与现有的物联网架构中的网络层并 无本质区别袁因此不做介绍遥本文将主要介绍物理感 知层尧服务分析层与管理决策层的相关技术与方案遥 2.2物理感知层 感知层的主要任务是感知古建筑的状态以及周 围环境信息遥 根据对砖石结构古建筑环境影响因素 的分析并考虑现有技术条件的制约袁选取 4 种环境 因素中适合监测的典型参数作为物理感知层采集的 原始参数遥 由于内部因素与材料中的化学机理和物 理性质相关袁生物因素多样且复杂袁现阶段的传感器 技术无法直接监测袁因此这两种因素不在监测范围 内遥 针对化学因素中的酸雨现象袁利用 pH 传感器对 采集的雨水进行测量遥 物理因素是监测的重点对象袁 计划对砖石结构古建筑周围的微气象环境的各项主 要参数进行监测袁包括环境温度尧环境湿度尧光照强 度尧PM2.5浓度尧CO2浓度尧风速尧风向尧降雨量尧震动 等袁 实现对日常的空气污染和发生火灾和地震等事 故等事件的全面监测遥 为了实现对上述各项参数的监测袁设计了古建 筑健康监测无线传感网袁包括了传感节点和网关节 点两种实现不同功能的节点遥 传感节点上配备了监 测各种参数的传感器渊如表 1 所示冤袁对原始信号进 行采集并做预处理后通过无线通信模块发送给网关 节点遥传感节点的组成结构图如图 3 所示遥其中的控 管理决策层 服务分析层 网络传输层 物理感知层 古建筑健康监测无线传感网 温度传感器 湿度传感器 风速传感器 光照传感器 噎 网络传输协议 研究者 工作者 决策 管理者 专家 古建筑健康 监测平台 古建筑健康 状态数据库 古建筑健康 状态模型 图2基于无线传感网的古建筑健康监测的体系架构 66 第 43 卷第 11 期 HTML 阅读器 虚拟地球 浏览器 GIS桌面 软件 GIS数据自动 处理尧编辑平台 应用于安卓的 Java阅读器 Web服务器 数据图像/地图使用人信息 图6古建筑健康状态数据库结构图 开始 网关节点初始化 网关建立网络 组网成功钥 N Y 生成路由表 无线通信模块上传数据 至网关节点 网关节点接收传感节点 发送的数据 传感节点采集古建筑的 环境参数 N 更新路由表 Y 是否有传感节点失效钥 图5古建筑健康监测无线传感网的工作流程图 控制器模块 处理器 存储器 无线 通信模块 接口电路传感器 能量供给模块 图3古建筑健康监测无线传感网感知节点结构图 网关节点 承担路由功能的传感节点 普通传感节点 Mesh Link 图4古建筑环境监测无线传感网的网络拓扑 制器模块和无线通信模块分别采用 AVR 单片机 Atmega 328 与 CC2530 芯片遥为了扩大监测范围袁设 计了网状网络拓扑结构袁如图 4 所示遥此时有一部分 传感节点需要同时承担路由节点的功能袁路由节点 首先判断下一跳是否为网关节点袁若是则将数据传 送给网关节点袁否则按路由协议的规则将数据转发 至下一跳的路由节点袁经多次转发后将数据传至网 关节点遥 古建筑环境监测无线传感网的工作流程如 图 5 所示遥 2.3服务分析层 服务分析层将网络传输层传输的数据记录到数 据库中袁通过运行专门设计的软件对数据库中保存 的各项参数数据进行访问袁进而对这些数据进行分 析处理后实现可视化的图形图表的输出尧 超阈值自 动报警等功能遥因此服务分析层的主要任务有两项院 1冤古建筑健康状态数据库曰2冤古建筑健康监测的可 视化在线平台遥 由于在物理感知层采集的传感器的原始数据种 类多尧数量大袁因此服务分析层收集到的数据是非常 庞杂的遥 从总体上看袁这些数据具有实时性尧分布性 和异构性的特点[10-11]袁这些特点决定了古建筑健康状 态数据库与传统的数据库应有所区别遥文献[12]运用 SQL Server 建立了古建筑空间数据库袁并在此基础 上开发了管理应用系统袁实现了古建筑空间数据的 显示尧查询尧保存尧测量尧分析等功能遥文献[13]结合了 上海市的文物建筑保护的情况袁开发了基于 GIS 的文 物建筑信息数据库袁可以发挥空间数据库和属性数 据库各自的优势遥 受以上文献的启发袁古建筑健康状态数据库包含 的数据类型可以分为环境数据尧 空间数据和管理数 据遥其中袁环境数据是指通过感知层采集到的各项环 境指标数据遥 空间数据是指通过三维激光扫描技术 得到建筑物的三维模型以及运用 GIS 技术得到的建 筑物的地图数据遥管理数据则包含用户信息尧阈值参 数设置尧文件系统描述等遥 各类数据均存储在数据库 服务器中袁并以不同文件格式进行保存袁例如空间数 据采用 Arc/info 的 shp 格式等较通用的存储格式尧环 境数据采用 MDB 格式的报表型数据格式保存尧 图纸 采用 DWG 格式保存遥 为了使数据库更好的运行在分 布式网络环境中袁并且能更好地为移动终端设备服务袁 可以采用美国 ESRI 公司的 ArcIMS按照如图 6 所示 的数据库结构图进行设计[12]遥 古建筑健康监测的可视化在线平台是在古建筑 健康状态数据库的基础上进行设计的袁将数据库中 的各项数据以实时数据列表或图形化显示的方式供 沈澍等院基于无线传感网的古建筑健康监测技术67 中国测试2017 年 11 月 用户查询和管理袁并能实现对火灾尧地震等自然或人 为灾害的报警功能遥 2.4管理决策层 古建筑健康监测的管理决策层主要负责根据服 务分析层所提供的古建筑健康状态数据进行古建筑 健康状态的模型建模袁从而判定出古建筑现状的健 康程度袁防止可能病害的发生袁管理决策层的模型如 图 7 所示遥 管理决策层的核心是古建筑健康状态模型与病 害预测体系遥 古建筑健康状态模型的建立是一个将 不确定性的影响因素进行推理和表示的过程遥 与水 质和空气质量等环境监测不同袁古建筑的健康监测没 有政府出台的统一标准袁并且由于环境因素对古建 筑造成的破坏要经历较长的时间才能明显的体现出 来袁因此如何合理地构建古建筑的健康状态模型是 一个需要长期研究和探索的问题袁为此袁需要将服务 分析层中古建筑健康状态数据库保存的各类数据进 行多层次的多源信息融合袁其过程如图 8 所示遥 古建筑健康状态模型需要将各种环境影响信息 参数与各种病害和灾害有效地关联起来袁通过长期的 跟踪和探索得到外部的环境因素的静态和动态的变 化对古建筑的影响作用袁利用人工神经网络尧贝叶斯 网络等智能算法构建相应的模型袁在环境因素与健 康状态之间建立起有效的联系袁如图 9 所示遥预测体 系是根据古建筑健康状态模型和数据库中存放的历 史数据袁运用马尔可夫模型或证据理论模型等统计预 测算法对未来的病害的出现进行合理的预测袁给出 发生病害的可能性袁从而为相关管理部门制定相应 的政策提供依据遥 3结果分析 参考之前的分析并依据实际情况袁搭建了硬件 实物遥 将测量风向尧风速和降雨量传感器放置在建 筑物外围袁并配置相应的太阳能供电系统袁以保证系 统的正常运行曰烟雾尧颗粒物尧可燃性气体等传感器 分散安置在建筑物里袁监测室内环境的变化情况遥系 统中部分传感器采集的数据如图 10 所示遥 在 PC 端袁接入云端网络后袁启动安装在 PC 端 的监控系统软件便可实现对监测数据的实时显示曰 在移动终端袁可以在手机尧平板电脑上安装移动终端 实时监控系统软件或关注微信公众账号袁 同样可以 实现实时监测功能袁如图 11 和图 12 所示遥 移动终端 图10移动终端实时显示 2 pcs/mL 49 141 mg/L 27 mg/L 22益 融合结果 决策 输出 模 型 更 新 估 计 识 别 融合决策 先验模型 数 据 关 联 数 据 匹 配 信息参数1 信息参数1 左 古建筑健康 状态数据库 图7管理决策层的模型 古建筑健康 状态数据库 预测体系 环境数据 空间数据 管理数据 古建筑健康 状态模型 图8多源信息融合过程 内部因素 化学因素 物理因素 生物因素 环境因素 严重腐蚀霉变 虫害结构形变 风化 古建筑健康状态 图9古建筑健康状态模型 68 第 43 卷第 11 期 解决了地域限制问题袁使用户可以远距离遥控监测曰 当数据超过阈值袁会进行报警袁并将报警信息发送至 微博遥 目前袁对于管理决策系统的研究还处于起步阶段遥 在不断地在试验袁通过分析实际测得的数值袁用于准 确判断古建筑现在的状态袁并结合预测模型完善古 建筑的保护体系遥 4结束语 本文将无线传感网尧信息融合尧智能计算等信息 技术融入到古建筑的保护领域袁提出了一种运用多 维信息融合技术实现对古建筑的实时状态进行自动 监测的传感器网络体系袁并对体系构架中的物理感知 层尧服务分析层和管理决策层的技术方案进行分析袁 希望借此可以为我国的古建筑保护领域的工作做出 有益的探索遥 参考文献 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