МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТОВ ИНФРАСТРУКТУРЫ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ FUSN

Полный текст

Введение Бесперебойность перевозочного процесса ставит жесткие требования к объектам и устрой- ствам инфраструктуры железнодорожного транс- порта. В условиях, когда с ростом скорости последствия отказов устройств могут быть осо- бенно опасными, весьма актуальным становится вопрос удаленного мониторинга неисправностей и предотказных состояний устройств инфра- структуры железнодорожного транспорта. Создание системы мониторинга рассмотрим на примере контроля состояния опор контактной сети и элементов линейных кабельных сооруже- ний связи. Контроль состояния опор контактной сети железной дороги в режиме реального време- ни позволит предотвратить аварии и значительно увеличить рентабельность эксплуатации дороги, так как будет осуществляться ремонт или замена лишь тех опор, которые действительно нуждают- ся в этом. В линейных кабельных сооружениях связи актуальным является вопрос контроля гер- метичности кабельных муфт, контроля целост- ности оболочек кабелей, находящихся под посто- янным давлением, а также мониторинга рабочей температуры кабелей. Особенности беспроводных летающих всепроникающих сенсорных сетей Рассмотрим особенности применения беспро- водных летающих всепроникающих сенсорных сетей (Flying Ubiquitous Sensor Networks - далее FUSN) для сбора данных о состоянии устройств и объектов железнодорожной инфраструктуры. Сети FUSN представляют собой один из классов всепроникающих сенсорных сетей USN. Пре- имуществами таких сетей являются [1]: отсутствие необходимости в прокладке кабе- лей для передачи данных; низкая стоимость оборудования, пусконала- дочных работ и технического обслуживания; Рисунок 1. Пример организации сети FUSN скорость развертывания сети; возможность модификации сети почти на любом участке без нарушения при этом работо- способности системы. Сети FUSN являются одной из основных тех- нологических платформ Интернета вещей (IoT), и их применение позволит решить часть вопро- сов при реализации концепций «Интеллектуаль- ные транспортные сети» и «Цифровая железная дорога» [2]. Эволюция IoT в настоящее время привела к созданию достаточно большого числа ее приложений, реализуемых для физических ве- щей. Общее название для сетей, обеспечивающих услугами физические интернет-вещи, в насто- ящее время выглядит как «Машина - Машина» M2M (Machine-to-Machine) [3]. Беспроводная сенсорная сеть представляет собой набор сенсорных узлов, организованных в интегрированную сеть. Летающие сенсорные сети FUSN являются одним из классов беспро- водных или всепроникающих сенсорных сетей WSN/USN. Технология данных сетей основана на самоорганизационном объединении множества различных датчиков с низким энергопотреблени- ем в сеть и их размещении в труднодоступных ме- стах. Передача данных осуществляется посред- ством протоколов ZigBee, Bluetooth, 6LoWPAN. Основные компоненты сенсорной сети FUSN: сеть датчиков: датчик является единицей создания USN и представляет собой устройство, реагирующее на какое-либо действие, явление (свет, тепло, звук, движение, касание и т. д.). При этом датчик, совмещенный с микропроцес- сором, обрабатывающим данные, называется ин- теллектуальным датчиком; сеть доступа USN: узлы посредники, шлю- зы, агрегирующие информацию от группы датчи- ков с целью облегчения последующей передачи данных в центры управления или другие внеш- ние объекты; сетевая инфраструктура: активное, пассив- ное оборудование существующих проводных/ беспроводных сетей; программное обеспечение для сбора и обра- ботки больших объемов данных, облачные плат- формы, IoT-платформы и т. д. Основными условиями организации USN яв- ляется низкое потребление энергии устройства- ми (сети LPWAN) и самоорганизация сети (Ad Hoc сети). Летающие сенсорные сети FUSN подразуме- вают наличие двух сегментов: наземного и лета- ющего, которые взаимодействуют между собой (см. рисунок 1). Наземный сегмент, как правило, представляет собой распределенную сеть самоорганизующих- ся сенсорных узлов [4]. Летающий сегмент со- стоит из трех частей: БПЛА (беспилотный летательный аппарат) с функциями сбора данных с сенсорных узлов, дальнейшей передачи собранных данных; группа БПЛА, которые исполняют роль только ретрансляторов (повторителей); базовая станция сети. В зависимости от специфики решаемой зада- чи летающим сегментом могут выступать один или несколько БПЛА общего пользования или специально сконструированные БПЛА. Лета- ющий сегмент базируется на основных прин- ципах, относящихся к сетям FANET (Flying Ad Hoc Networks), с одним отличием: для доставки информации могут использоваться принципы, характерные для сетей DTN (Delay-Tolerants Networks). Основная задача сетей DTN состо- ит в том, что доставка данных от отправителя к получателю должна осуществляться даже после прерывания связи. То, что данный подход успеш- но реализован и используется в сетях MANET (Mobile Ad Hoc Networks), означает возможность его применения и для летающих сенсорных сетей [4]. Обмен информацией БПЛА со шлюзом сети связи общего пользования происходит в тот мо- мент, когда он входит в зону видимости шлюза. Такая связь осуществляется за счет стабильного радиоканала с дальностью действия 100-200 м. На больших расстояниях БПЛА может пере- давать информацию через подключение к сети связи общего пользования с помощью модуля мобильной связи LTE, WiMax, 3G [4], а если для передачи данных используется сеть ретранслиру- ющих БПЛА, то в качестве протокола для ретран- сляции можно использовать протоколы LPWAN (Low Power Wide Area Network) на базе техноло- гий 802.15.4g, например LoRaWAN. Сенсорные узлы чаще всего выполняют функ- цию сбора информации и при необходимости могут управлять подконтрольным им объектом. Работают в автономном режиме, имеют довольно незначительные размеры, а также имеют функ- цию нахождения в режиме сна. Однако получен- ные сигналы от сенсоров непригодны для обра- ботки и анализирования, поэтому они проходят стадию предварительного преобразования сиг- нала, необходимую для дальнейшего использова- ния: усиление сигнала, его фильтрацию от шумов и т. д. [5]. Множество сенсорных узлов образует сенсорные поля, которые дают возможность от- слеживать различные физические процессы на базе датчиков [6]. В зависимости от дальности расположения шлюзов передавать собранную информацию с наземного сегмента можно либо через сеть БЛПА на основе протокола LoRaWAN при больших рас- стояниях, либо через сети ближнего действия на основе IEEE 802.15.4 (ZigBee, 6LoWPAN, Thread, RPL) при небольших расстояниях. Модель фрагмента системы мониторинга объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта на основе FUSN с возможностью передачи данных на большие расстояния В качестве примера рассмотрим реализацию системы мониторинга состояния опор контакт- ной сети и элементов линейных кабельных со- оружений связи. Эти объекты имеют большую протяженность и территориальную распределе- ность, организовать оперативный контроль в ре- жиме реального времени за ними довольно сложно. На данный момент более половины опор кон- тактной сети выполнено из железобетона. Для оценки несущей способности центрифугирован- ных железобетонных стоек опор контактной сети применяется методика, в основе которой лежит измерение скорости распространения продоль- ных ультразвуковых волн в теле стойки в про- дольном и поперечном направлениях [7]. В ка- честве основного измерительного средства при контроле опор используется переносной ультразвуковой тестер УК1401 [8]. В линейных кабельных сооружениях связи от герметичности кабельных муфт и целостности оболочеккабелейзависиткачествосвязи, стабиль- ность работы аппаратуры систем оперативно- технологической связи, мониторинг рабочей тем- пературы кабелей позволяет выявить предотказ- ное состояние кабелей и предотвратить их возго- рание. Таким образом, для решения задачи монито- ринга объектов инфраструктуры железнодорож- ного транспорта предлагается при построении сенсорного сегмента на каждой опоре контактной сети установить интеллектуальный ультразвуко- вой датчик, в кабельные муфты - интеллектуаль- ный датчик контроля влажности и температуры, а если кабель находится под давлением, то и дат- чик контроля давления. В качестве устройства летающего сегмента будет использоваться среднеразмерный квадро- коптер общего пользования, задачей которого является облет территории беспроводной сенсор- ной сети по запрограммированному маршруту. Узлы беспроводной сенсорной сети расположе- ны таким образом, что топология наземной сети имеет вид кластерного дерева, что означает, что все датчики устанавливают соединение и переда- ют данные на свой узел, который, в свою очередь, устанавливает связь с координатором, в нашем случае - с БПЛА. Рисунок 2. График зависимости скорости LoRaWAN, позволяющего передавать данные на большие расстояния. Для определения основных показателей сети проведем аналитическое моделирование сети LoRa. Так как показатели сети зависят от про- цессов обработки данных, осуществляемых от сетевого до физического уровней, то проведем аналитическое моделирование физического уров- ня. На процесс распространения сигнала на фи- зическом уровне влияют условия его распростра- нения, такие как затухание сигнала, замирание в канале и прочие помехи, которые влияют на усло- вия распространения. В процессе моделирования оценим зависимость скорости передачи данных в канале от расстояния между сенсорными узлами. передачи данных от уровня сигнала pGRX Уровень сигнала на входе приемника наземно- В рамках данной работы для мониторинга состояния устройств линейных кабельных сого сенсорного узла есть pGRX  pFTX - Ad , дБм, (1) оружений, расположенных, как правило, на жегде pFTX - уровень сигнала на выходе передатлезнодорожной станции, предлагается использочика БПЛА, дБм [9]; Ad  зависимость затувать протокол ZigBee при реализации наземного сегмента. Этот стандарт применяют в условиях, где важна длительность работы от источников хания сигнала от расстояния d между сенсором и БПЛА, дБ:  4df  питания, типа батареек и должны выполняться Ad   20 lg  c , дБ, (2) требования по безопасности передачи данных. Протоколы ZigBee позволяют создавать само- организующиеся и самовосстанавливающиеся сен- сорные сети. К тому же устройства ZigBee-сети благодаря встроенному программному обеспече- нию обладают способностью при включении пи- тания сами находить друг друга и формировать сеть, а в случае выхода из строя какого-либо из узлов могут устанавливать новые маршруты для передачи сообщений. Для мониторинга состо- яния опор контактной сети наземный сегмент   где f - частота сигнала, Гц; с - скорость света, м/с. На рисунке 2 представлен график зависимо- сти скорости передачи данных от уровня сигнала на входе приемника наземного сенсорного узла. Ввиду того что чувствительность радиоприем- ного устройства составляет примерно 137 дБм, а затухание определяется по (2), то необходимо учесть высоту установки приемно-передающих антенн. Расстояние прямой видимости определится как предлагается реализовать на основе протокола dmax  3,57  h1  h2 , км, (3) Рисунок 3. Зависимость расстояния прямой видимости от высоты полета БПЛА Рисунок 4. Зависимость скорости передачи данных от расстояния d [9] где h1 и h2 - высоты установки антенн на летаю- щем и наземном сегментах. На рисунке 3 показана зависимость расстоя- ния прямой видимости от высоты полета БПЛА при некоторых заданных высотах расположения антенны-сенсора. Принимая во внимание выражения (2) и (3), а также вводя эмпирический коэффициент зату- хания для учета быстрых замираний, построим график зависимости скорости передачи данных от расстояния d, представленный на рисунке 4. Таким образом, аналитическая модель позво- ляет оценить различные показатели сети на фи- зическом уровне, установить зависимости ско- рости передачи данных от мощности сигнала и расстояния между приемными и передающими антеннами. На рисунке 5 показан пример реализации си- стемы мониторинга объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта с использованием USN-сетей. Архитектура сети позволяет передавать дан- ные на большие расстояния и состоит из назем- ного сегмента, включающего множества стаци- онарных сенсорных узлов с радиусом действия 100 м, объединенных в беспроводную сенсорную сеть, а также летающего сегмента: FUSN для подсистемы мониторинга состо- яния опор контактной сети, представленного од- ним или несколькими БПЛА, осуществляющих сбор данных с сенсоров на базе технологии LoRa, а передачу - либо через сети LTE/WiMax/3G Рисунок 5. Пример реализации системы мониторинга объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта с использованием FUSN-сетей (оборудование, установленное на БПЛА, являет- ся шлюзом [10]), либо через сеть ретранслиру- ющих БПЛА (БПЛА-повторитель), объединенных между собой по радиоканалу с помощью модулей LPWAN [11]; USN для подсистемы мониторинга устройств линейных кабельных сооружений, осуществля- ющих сбор по ZigBee (802.15.4), WMAN (IEEE 802.16) и передачу данных через WAVE (IEEE 802.11p); базовых станций и шлюзов. Заключение Таким образом создание системы мониторин- га состояния объектов и устройств железнодо- рожного транспорта на основе концепции Ин- тернета вещей, технологическую основу которой составляют беспроводные сенсорные сети, яв- ляется на сегодня актуальной и современной за- дачей, поскольку позволяет обеспечить создание нового вида сетей связи, входящего в технологи- ческую сеть связи железнодорожного транспор- та, всепроникающих сенсорных сетей USN и, в частности, летающих сенсорных сетей FUSN, что позволит в реальном масштабе времени вести контроль состояния объектов инфраструктуры.

Об авторах

А. С Белоногов

Самарский государственный университет путей сообщения

Email: abelonogov@rambler.ru
Самара, РФ

Н. С Шорохов

Самарский государственный университет путей сообщения

Email: nik-shorokhov@mail.ru
Самара, РФ

Список литературы

Дополнительные файлы