CC BY
25Научная статья УДК 504.064
ао1:10.24151/1561-5405-2022-27-4-550-558
Кластеризация концентратора данных в составе измерительного поста АСМОС
А. С. Рябышенков, Е. А. Волкова
Национальный исследовательский университет «МИЭТ», г. Москва, Россия
eavolkova2015@mail.ru
Аннотация. Разработка систем мониторинга выбросов загрязняющих веществ в атмосферную среду в настоящее время является актуальной задачей. Подобные системы включают в себя набор устройств, проводящих непрерывные измерения экологических параметров с помощью подключаемых сенсоров. Как правило, такие устройства основаны на микроконтроллерных системах с пониженным энергопотреблением, но имеют ограничения на количество подключаемых сенсоров ввиду малой вычислительной мощности микроконтроллеров, а также портов ввода-вывода последних. В работе описаны принципы кластеризации устройства концентратора данных в составе измерительного поста автоматизированной системы мониторинга окружающей среды (АСМОС). Разработана функциональная схема и алгоритм работы концентратора данных с учетом внесенных изменений. Проведен расчет времени автономной работы устройства для двух режимов работы. Установлено, что расчетные значения кластерного режима работы превышают классический режим на 36 %.
Ключевые слова: автоматизированная система мониторинга окружающей среды, АСМОС, экология, измерительный пост
Финансирование работы: работа выполнена при финансовой поддержке центра НТИ «Сенсорика» в НОЦ «Распределенные цифровые сенсорные системы» НИУ МИЭТ (рег. № НИОКТР АААА-А20-1200130090100-3).
Для цитирования: Рябышенков А. С., Волкова Е. А. Кластеризация концентратора данных в составе измерительного поста АСМОС // Изв. вузов. Электроника. 2022. Т. 27. № 4. С. 550-558. doi: https://doi.org/10.24151/1561-5405-2022-27-4-550-558
© А. С. Рябышенков, Е. А. Волкова, 2022
Original article
Clustering of the data concentrator as part of the ASMOS measuring post
A. S. Riabyshenkov, E. A. Volkova
National Research University of Electronic Technology, Moscow, Russia eavolkova2015@mail.ru
Abstract. The relevance of automated environmental monitoring is confirmed annually by the growth of emissions into the atmosphere. Thus, there is an increasing demand for the development of monitoring systems, represented by a set of devices that continuously measure environmental parameters using plugin sensors. As a rule, these devices are based on microcontroller systems with low power consumption, but have severe limitations on the number of connected sensors due to the low computing power of microcontrollers, as well as the number of I/O ports of the latter. In this work, the principles of clustering a data concentrator device, part of a measuring post of an automated environmental monitoring system, are described. A functional diagram and an algorithm for the operation of a data concentrator have been developed, considering the changes made. The calculation of the battery life of the device for two modes of operation was carried out. It has been established that the calculated values of the cluster operation mode exceed the classical one by up to 36 %.
Keywords, automated environmental monitoring systems, environment, ecology, measuring post
Funding, the work has been supported by NTI "Sensorika" center in the Research Center "Distributed Digital Sensor Systems" of MIET (R&D reg. No. AAAAAA-A20-1200130090100-3).
For citation. Riabyshenkov A. S., Volkova E. A. Clustering of the data concentrator as part of the ASMOS measuring post. Proc. Univ. Electronics, 2022, vol. 27, no. 4, pp. 550-558. doi.10.24151/1561-5405-2022-27-4-550-558
Введение. Техногенная деятельность человечества ощутимо воздействует на окружающую среду. Это вызывает необходимость организации широкомасштабной и эффективной автоматизированной системы мониторинга окружающей среды (АСМОС), особенно в крупных городах и вокруг экологически опасных объектов [1]. Для решения указанной проблемы используются комплексы технических и программных средств, основной целью которых является контроль состояния окружающей среды на отдельных территориях. Такие комплексы можно условно разделить на несколько уровней: на нижнем уровне находятся сенсорные устройства и датчики, а также приемопередающее оборудование, верхний уровень состоит из вычислительного оборудования (центрального сервера системы) и устройства приемника (центрального пункта сбора и обработки данных). Устройства, собирающие показания с датчиков системы, работают по предварительно заданному алгоритму и ограничены в количестве подключаемых датчиков ввиду недостаточного количества используемых микроконтроллерных модулей.
В настоящей работе для решения проблемы автоматизированного мониторинга окружающей среды предлагается структура концентратора данных в составе измерительного поста АСМОС с поддержкой функций кластеризации.
Постановка задачи. Предлагаемое решение кластеризации концентратора данных в составе измерительного поста АСМОС основано на изменении конструкции и программно-алгоритмической составляющей ранее разработанного концентратора данных. Структура аппаратной части концентратора данных представлена на рис. 1.
Рис. 1. Структура аппаратной части измерительного поста:-электропитание;.......данные
Fig. 1. Hardware structure of the measuring station:-power supply;.......data
Основными компонентами аппаратной части являются вычислительный модуль, представленный микроконтроллером (МК) ЛУЯ ЛТше§а328р, модуль подключаемых сенсоров или датчиков, модуль беспроводного приемопередающего устройства. В качестве последнего используется модуль БХ1276, относящийся к линейке передатчиков сетей LPWAN, что подтверждает его энергоэффективность и повышенный радиус действия [2-4].
Для обеспечения возможности кластеризации концентратора данных требуется внести изменения в его аппаратную часть: добавить интерфейс подключения дополнительных вычислительных модулей и модулей сенсорных устройств. Ввиду наличия встроенных промышленных интерфейсов в микроконтроллере обеспечить передачу данных между двумя и более вычислительными модулями возможно с использованием интерфейсов ИЛЯТ, БР1, 12С.
Кластеризация концентратора данных с использованием интерфейсов. При использовании последовательного интерфейса передачи данных ИЛЯТ можно обеспечить соединения на скорости до 115,2 Кбит/с. Однако из-за наличия у микроконтроллера одного интерфейса ИЛЯТ необходимо использовать его стороннюю реализацию с применением свободных цифровых портов ввода-вывода. Это вводит дополнительные ограничения на количество подключаемых сенсоров, а также на возможность использования приемопередающих модулей с последовательным соединением [5].
Интерфейс БР1 позволяет подключать вычислительные модули между собой в режиме ведущий - ведомый. При добавлении одного устройства в сеть требуется использование одного свободного порта ввода-вывода. Интерфейс БР1 дает возможность устанавливать соединение на скорости до 20 Мбит/с, что значительно превышает аналогичное значение интерфейса ИЛЯТ [6].
Интерфейс I С является модификацией последовательных протоколов передачи данных с использованием уникальной в рамках одной системы адресации. Данное обстоятельство позволяет передавать данные на скорости до 100 Кбит/с в классическом исполнении и до 400 Кбит/с в быстром режиме [7].
Таким образом, наиболее применимым интерфейсом для взаимодействия компонентов кластера концентратора данных является БР! Данный интерфейс может быть использован для подключения опциональных модулей, например для постоянного запоминающего устройства, выполненного на основе флеш-памяти, а также задействован в концентраторе данных для подключения беспроводного приемопередающего модуля, что позволяет минимизировать изменение программной составляющей измерительного поста в целом.
На рис. 2 представлена функциональная схема основного модуля концентратора данных в составе измерительного поста с учетом внесения описанных изменений.
Рис. 2. Функциональная схема основного модуля концентратора данных измерительного поста (ОЗУ - оперативное запоминающее устройство; ПЗУ - постоянное запоминающее устройство;
АЦП - аналого-цифровой преобразователь) Fig. 2. Functional diagram of the main module of the data concentrator of the measuring station (ОЗУ - random access memory; ПЗУ- permanent storage device; АЦП - analog-to-digital converter)
На рис. 3 показан упрощенный вид функциональной схемы подключаемых модулей измерительного поста. Ввиду наличия основного модуля концентратора данных не требуются приемопередающий модуль и модуль электропитания.
Рис. 3. Функциональная схема подключаемого модуля концентратора данных измерительного поста в кластерном режиме работы Fig. 3. Functional diagram of the plug-in module of the data concentrator of the measuring post in the cluster mode of operation
Алгоритм работы измерительного поста. Программная платформа устройства представлена совокупностью алгоритмических решений, функционал которых полностью покрывает требования к сбору, хранению и передачи данных с сенсорных устройств или датчиков. Кроме того, программная часть системы обеспечивает работу алгоритмов управления электропитанием сенсорных устройств, динамической конфигурации периода опроса сенсорных устройств на основе полученных данных, а также формирование информационного пакета для передачи через радиоканал.
Алгоритм работы устройства выражен циклическим выполнением последовательности функций:
- инициализация и начальное конфигурирование модулей измерительного поста (один раз при каждом включении устройства);
- адаптивное конфигурирование периода опроса данных на основе предыдущих значений параметров сенсорных устройств (при их наличии);
- сбор данных с выбранных сенсорных устройств, формирование информационного сообщения с использованием уникального идентификатора измерительного поста и данных;
- отправка информационного сообщения;
- выключение питания сенсорных устройств.
Аналогично аппаратной составляющей в алгоритм работы измерительного поста требуется внести изменения, а именно добавить функционал опроса кластерных модулей концентраторов данных (КД). При этом для основного и подключаемых вычислительных модулей необходимо разработать различные алгоритмы работы. На рис. 4 представлен алгоритм работы основного модуля, на рис. 5 - подключаемого модуля. Основное отличие заключается в блоке опроса кластерных модулей и блоке формирования сетевого пакета. Для блока опроса кластерных данных требуется добавление функционала инициализации сбора данных с подключаемых модулей и их последующее хранение в памяти оперативного запоминающего устройства основного модуля. Такой подход позволяет включать данные с ведомых модулей в итоговый сетевой пакет. Таким образом, в блок формирования сетевого пакета необходимо внести изменения, описывающие возможность передачи этих данных.
Отметим, что основной потребитель электроэнергии во всем цикле работы измерительного поста - приемопередающий модуль. Поэтому требуется добавить возможность смены режима работы как основного модуля, так и подключаемых, т. е. обеспечить работу в базовом и адаптивном режимах работы. В базовом режиме модуль концентратора данных ведет опрос сенсоров при неизменном периоде опроса, значение которого берется из текста исполняемой программы на этапе начальной настройки.
( Начало y
1
Начальная настройка
-*
Опрос сенсоров
1
Конфигурация опроса сенсоров
Запись данных
1
Опрос кластерных модулей
1
Формирование сетевого пакета
1
Передача данных
*
Режим сна
|
Рис. 4. Алгоритм работы основного модуля концентратора данных АСМОС в кластерном режиме
Fig. 4. Algorithm of operation of the main module of the ASMOS data concentrator in cluster mode
( Начало )
1
Начальная настройка
-1
Опрос сенсоров
1
Конфигурация опроса сенсоров
1
Запись данных
1
Передача данных на основной модуль КД
1
Режим сна
Рис. 5. Алгоритм работы подключаемого модуля концентратора данных измерительного поста АСМОС
Fig. 5. Algorithm of operation of the plug-in module of the data concentrator of the automated environmental monitoring system measuring station
В адаптивном режиме период опроса может быть изменен для каждого отдельного сенсора концентратора данных. Изменение значения периода опроса основано на сравнении текущего и хранимого значений опрошенных сенсоров. При незначительном изменении, не превышающем конфигурируемого порога, данные не включаются в сетевой пакет на основном модуле или не передаются через шину 8Р1 для подключаемого модуля. Таким образом, применение адаптивного алгоритма может существенно снизить расходы на передачу незначительно изменяемых параметров.
Отметим, что использование адаптивного режима работы приемлемо для измерений ряда параметров в городской среде, например значения концентрации С02 в воздухе, концентрации примесей. Такой подход обусловлен необходимостью получения точных данных в часы высокой нагрузки на дорожных магистралях, когда концентрация примесей в воздухе высока. Соответственно, при статичном периоде опроса датчиков невозможно корректно отследить динамику изменения значений некоторых параметров. Наоборот, при невысокой нагрузке на автомагистрали, например в ночное время суток, целесообразно изменять период опроса в большую сторону для экономии заряда аккумуляторных батарей. При необходимости точного измерения параметров без возможности пропуска одного или нескольких значений используется базовый алгоритм с предварительно сконфигурированным временем опроса подключенных сенсоров.
Результаты и их обсуждение. Для оценки предложенного решения сравним режимы работы измерительного поста для кластерного и классического исполнений устройства [8, 9] (рис. 6). При этом в каждом случае используется установленный набор
электронных компонентов и модулей устройства: приемопередающий модуль беспроводной связи ЯБМ 95'; аналогичный 8еш1есЬ БХ1276; мультисенсор температуры, атмосферного давления и влажности окружающей среды ВМЕ280; датчик концентрации углекислого газа МИ-219В; вычислительные модули А1ше1 АТше§а328Р-Аи.
Для корректной работы расчетной модели требуется указание потребления электроэнергии для каждого компонента в режиме работы и режиме сна. Так, приемопередающий модуль в режиме передачи потребляет 120 мА, в режиме приема - 12,1 мА, в режиме сна - 0,2 мкА. Вычислительный модуль потребляет до 20 мА в режиме работы и 1,62 мА в режиме сна, модуль ВМЕ280 при измерениях потребляет 1 мА, в режиме сна - 5 мкА. Датчик концентрации углекислого газа потребляет 59 мА в режиме измерений и 7 мкА в режиме сна.
Расчеты показали, что использование кластерного режима работы концентраторов данных в составе измерительного поста АСМОС увеличивает срок автономной работы последнего до 36 % при использовании двух сенсоров, т. е. измерении четырех параметров, и до 34 % при использовании четырех сенсоров, т. е. измерении восьми параметров. Отметим, что при расчете в кластерном режиме работы оба концентратора данных работают в адаптивном режиме.
Введение таймера отправки сетевого пакета с параметром 60 мин в алгоритм работы основного модуля кластерного режима работы измерительного поста позволило повысить расчетное автономное время работы устройства до 15,35 месяцев, что составля-
ем. Классический Кластерный
режим работы режим работы
Рис. 6. Расчетные значения времени автономной работы измерительного поста АСМОС Fig. 6. Estimated values of the autonomous operation time of the ASMOS measuring station
ет 39,5 % от времени работы классического режима работы измерительного поста. Это значение получено при сравнении кластерного режима с измерением восьми параметров и классического с измерением четырех параметров.
Заключение. Кластеризация концентратора данных в составе измерительного поста автоматизированной системы мониторинга окружающей среды обеспечена следующими изменениями его аппаратной части. В качестве аппаратной платформы используются вычислительный модуль на базе микроконтроллера Atmel ATmega328P-AU, подключаемые устройства сенсоров, представленные модулями BME280 и MH-Z19B, которые обеспечивают сбор данных о температуре, влажности, атмосферном давлении окружающей среды, концентрации углекислого газа. В качестве основного приемопередающего модуля используется беспроводной передатчик RFM 95W или Semtech SX1276 с поддержкой протокола LoRa. В качестве интерфейса взаимодействия компонентов кластера применяется шина SPI.
При расчете автономного времени функционирования измерительного поста классического и кластерного режимов работы учтены технические характеристики представленных модулей: потребление электроэнергии в рабочем режиме и режиме сна. Расчет подтвердил значимость кластеризации измерительного поста: расчетные значения времени автономной работы для кластерного режима превышают классический на 36 и 34 % при измерении четырех и восьми параметров соответственно.
Введение функции отложенной передачи данных при кластерном режиме работы измерительного поста с восемью измеряемыми параметрами позволило увеличить расчетное время автономной работы последнего.
Литература
1. Belov A. A., Proskuryakov A. Yu. Structures and algorithms of the automated ecological monitoring system of industrial enterprises // 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). Vladivostok: IEEE, 2019. P. 1-5. doi: https://doi.org/10.1109/FarEastCon.2019.8934926
2. Nurhadi A. A., Darlis D., Murti M. A. Implementasi modul komunikasi LoRa RFM95W pada sistem pemantauan listrik 3 fasa berbasis IoT // Ultima Computing: Jurnal Sistem Komputer. 2021. Vol. 13. No. 1. P. 17-21. doi: https://doi.org/10.31937/sk.v13i1.2065
3. LoRa technology based hydroponic farm monitoring system / S. Rathod, S. Dhanan, S. S. Harsha et al. // 2021 2nd International Conference on Smart Electronics and Communication (ICOSEC). Trichy: IEEE, 2021. P. 1-7. doi: https://doi.org/10.1109/IC0SEC51865.2021.9591729
4. Yousuf A. M., Rochester E. M., Ghaderi M. A low-cost LoRaWAN testbed for IoT: implementation and measurements // 2018 IEEE 4th World Forum on Internet of Things (WF-IoT). Singapore: IEEE, 2018. P. 361-366. doi: https://doi.org/10.1109/WF-IoT.2018.8355180
5. Gupta A. K., Raman A., Kumar N., Ranjan R. Design and implementation of high-speed universal asynchronous receiver and transmitter (UART) // 2020 7th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN). Noida: IEEE, 2020. P. 295-300. doi: https://doi.org/10.1109/ SPIN48934.2020.9070856
6. Ванройе Н. К., Ечеистов В. В. Особенности передачи данных по последовательному периферийному интерфейсу SPI // Аллея науки. 2018. Т. 4. № 6 (22). С. 284-289.
7. Масанов Д. В., Демченко Н. И. Реализация протокола I2C между Raspberry и Arduino: сб. науч. тр. кафедры автоматики и промышленной электроники. М.: РГУ им. А. Н. Косыгина, 2021. С. 53-57.
8. Степанов Г. В., Волкова Е. А., Севрюкова Е. А., Баскаков А. Е. Разработка математической модели оценки энергоэффективности экологической системы мониторинга // Вестник Казанского государственного технического университета им. А. Н. Туполева. 2021. Т. 77. № 2. С. 87-93.
9. Севрюкова Е. А., Волкова Е. А., Угроватов А. В., Копылова М. Д. Имитационное моделирование системы мониторинга окружающей среды // Изв. вузов. Электроника. 2019. Т. 24. № 5. С. 521-529. doi: https://doi.org/10.24151/1561-5405-2019-24-5-521-529
Статья поступила в редакцию 20.05.2022 г.; одобрена после рецензирования 25.05.2022 г.;
принята к публикации 07.07.2022 г.
Информация об авторах
Рябышенков Андрей Сергеевич - доктор технических наук, профессор Института перспективных материалов и технологий Национального исследовательского университета «МИЭТ» (Россия, 124498, г. Москва, г. Зеленоград, пл. Шокина, 1), ryabyshenkov@mail.ru
Волкова Елена Анатольевна - старший преподаватель Института перспективных материалов и технологий Национального исследовательского университета «МИЭТ» (Россия, 124498, г. Москва, г. Зеленоград, пл. Шокина, 1), eavolkova2015@mail .ru
References
1. Belov A. A., Proskuryakov A. Yu. Structures and algorithms of the automated ecological monitoring system of industrial enterprises. 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). Vladivostok, IEEE, 2019, pp. 1-5. doi: https://doi.org/10.1109/ FarEastCon.2019.8934926
2. Nurhadi A. A., Darlis D., Murti M. A. Implementasi modul komunikasi LoRa RFM95W pada sistem pemantauan listrik 3 fasa berbasis IoT. Ultima Computing: Jurnal Sistem Komputer, 2021, vol. 13, no. 1, pp. 17-21. doi: https://doi.org/10.31937/sk.v13i1.2065
3. Rathod S., Dhanan S., Harsha S. A., Choudhary S., KP S. LoRa technology based hydroponic farm monitoring system. 2021 2nd International Conference on Smart Electronics and Communication (ICOSEC). Trichy, IEEE, 2021, pp. 1-7. doi: https://doi.org/10.1109/FarEastCon.2019.8934926
4. Yousuf A. M., Rochester E. M., Ghaderi M. A low-cost LoRaWAN testbed for IoT: implementation and measurements. 2018 IEEE 4th World Forum on Internet of Things (WF-IoT). Singapore, IEEE, 2018, pp. 361-366. doi: https://doi.org/10.1109/WF-IoT.2018.8355180
5. Gupta A. K., Raman A., Kumar N., Ranjan R. Design and implementation of high-speed universal asynchronous receiver and transmitter (UART). 2020 7th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN). Noida, IEEE, 2020, pp. 295-300. doi: https://doi.org/10.1109/ SPIN48934.2020.9070856
6. Vanroye N. K., Echeistov V. V. Features of data transmission over a serial peripheral interface SPI. Alleya nauki = Alley of Science, 2018, vol. 4, no. 6 (22), pp. 284-289. (In Russian).
7. Masanov D. V., Demchenko N. I. Implementing the I2C protocol between Raspberry and Arduino. Sbornik nauchnykh trudov kafedry avtomatiki i promyshlennoy elektroniki = Collection of Scientific Papers of the Department of Automation and Industrial Electronics. Moscow, Russian State University named after A. N. Kosygin, 2021, pp. 53-57. (In Russian).
8. Stepanov G. V., Volkova E. A., Sevryukova E. A., Baskakov A. E. Development of a mathematical model for assessing the energy efficiency of the ecological monitoring system. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta im. A. N. Tupoleva, 2021, vol. 77, no. 2, pp. 87-93. (in Russian).
9. Sevryukova E. A., Volkova E. A., Ugrovatov A. V., Kopylova M. D. Imitation simulation of environment monitoring system. Izv. vuzov. Elektronika = Proc. Univ. Electronics, 2019, vol. 24, no. 5, pp. 521-529. (In Russian). doi: https://doi.org/10.24151/1561-5405-2019-24-5-521-529
The article was submitted 20.05.2022; approved after reviewing 25.05.2022;
accepted for publication 07.07.2022.
Information about the authors
Andrey S. Riabyshenkov - Dr. Sci. (Eng.), Prof. of the Institute of Advanced Materials and Technologies, National Research University of Electronic Technology (Russia, 124498, Moscow, Zelenograd, Shokin sq., 1), ryabyshenkov@mail.ru
Elena A. Volkova - Senior Lecturer of the Institute of Advanced Materials and Technologies, National Research University of Electronic Technology (Russia, 124498, Moscow, Zelenograd, Shokin sq., 1), eavolkova2015@mail.ru
