基于路面振动物联网监测的车路综合信息获取技术

【摘要】：通过监测车辆移动荷载作用下的路面动力响应,获取交通信息与道路服役状态信息,有助于实现科学的交通管控与道路养护。但在实际的路面动力响应监测中由于现有监测系统的高能耗、高成本以及监测数据受多因素的非线性影响,导致其难以广泛部署应用。基于以上原因,本文利用新兴的物联网技术,结合理论分析、数值模拟、室内试验和实地测试,开展了车辆移动荷载作用下的沥青路面振动监测及应用研究。主要的研究内容和成果如下:研发了一种可用于路面振动监测的道路加速度感知节点。通过元器件选型、集成电路设计、数据采集与串口通信设计、封装设计,完成道路加速度感知节点的研发。该节点是一个集成度高的智能感知单元,不仅具备传感功能,还能够进行数据处理、存储与传输。通过静态标定实验、性能对比测试与室内防水抗压实验,验证了该节点的分辨率、防水性与抗压性适用于车辆移动荷载作用下的路面振动监测。将该节点布设于路边,采集三种不同类型车辆荷载激励下的路面振动信号,提出了简单有效的数据处理算法,可准确计算出交通流、车速与轴距。最后,统计分析了车速、车重、荷载作用位置对路面振动幅值与结果误差的影响。提出了基于振动数据驱动的综合交通信息监测方法。通过在实际道路中部署路面振动监测系统,包括加速度感知节点、网关与电脑端的数据采集界面,获取了车辆移动荷载作用下的路面振动原始数据。通过对原始数据的平滑处理与特征提取,实现了车速、轴距、行驶方向、荷载作用位置和交通量的监测。与真实值进行对比,验证了反算车速与轴距的准确性。在上述分析的基础上,采用人工神经网络模型进行车型分类,实测结果表明,嵌入式监测系统难以区分1类、2类和3类车型中的部分车辆,但嵌入式监测系统可有效识别其他类型车辆。采用k-means++聚类分析方法找出同类车辆样本数据中的异常点,实现异常车重预警,这有助于提高对超重车辆的检查效率。模拟了随机非均布移动荷载作用下的路面动力响应并分析多工况下的路面振动信号特征。通过建立二自由度车辆模型,确定由于路面平整度引起的随机动载,分析了车重、车速以及路面平整度对车辆动载的影响。通过二次开发的DLOAD程序模拟荷载的时间随机性和空间分布性,将移动的随机非均布荷载施加于三维道路有限元模型中,以获得路面应力应变与振动的响应信号。模拟结果表明忽略车辆荷载的随机性与空间分布特性将低估车辆荷载对路面的损伤作用。不同的动载、面层材料以及结构完整性均会产生具有不同特征的振动信号。振动幅值、时域信号波形、频率分布和振动能量可以作为道路服役状态的潜在评估指标。搭建了由自供电的前端设备与常规能源供电的后端平台构成的路面振动物联网监测原型系统。前端设备包括感知节点与网关,后端平台包括远程服务器和浏览器。远程服务器与网关通过4G进行通信,网关与感知节点采用低功耗通信协议LoRaWan进行通信。网关与节点的Lora通信测试表明其通信半径至少可达500m。单从能耗角度考虑,采用Lora点对点通信时,可在半径为105m范围内布设一个网关以均衡整体网络能耗。此外,阐述了系统重传机制、时间同步机制、“休眠-唤醒”机制并完成了后端监测平台的原型设计。监测平台采用Browser/Server模式、Model-View-Controller架构进行开发,包括数据层、逻辑层、表现层与客户层。本研究形成一套切实可行的路面振动监测技术,为车辆移动荷载作用下的路面振动监测在智能交通管控与科学道路养护中的应用提供借鉴。未来“智慧公路”将部署许多感知节点,构成大范围的无线传感器网络,获取道路、交通、环境等监测信息,从而实现智能交通管控、科学养护决策、险情预警预报等功能。