0 引　言

近年来，我国经济持续快速增长，铁路运输需求也随之加大，列车提速与重载已成为必然发展趋势，同时也对行车安全提出了更高要求。随着列车速度不断提升、载荷不断加大，热轴、切轴甚至燃轴事故的发生加剧，轮对故障明显增多，其中滚动轴承故障更为突出。因此，如何实时监测列车运行状态、准确预报车辆轴承故障已成为当前面临的紧迫任务。目前广泛采用的列车轴承监测方法分为车载接触式与轨边感应式。

车载接触式方法广泛用于客运列车，在轴或轴承上直接安装传感器来测试轴温^[1-2]与滚动轴承振动^[3-4]，监测仪表随车布置在列车各车厢内，通过乘务员定时检查来对列车轴承进行监测，但不便于数据集中处理。另外，该方法采用有线传输方式（模拟信号在线缆中传输），不仅布线复杂，需人工干预，且必须有稳定的电源供应。如果传输距离较大，还存在信号衰减问题，影响测试精度。由于货运列车车厢内无人值守，编组与摘挂频繁，车厢相互独立、无法通信，且难以为监测装置提供稳定电源；因此，车载接触式方法对于货运列车并不适用。货运列车轴承监测主要采用轨边感应式方法，即在轨道两边预置传感器，当列车通过时，通过感应、接收红外线^[5-6]和声波^[7-8]获取轴承监测信息。但实践证明轨边感应式方法在应用中还存在许多技术问题，如温度对大部分轴承故障并不敏感，采用红外温度监测，往往等到轴温报警时，轴承可能已产生严重故障；声学信号与振动信号相比，信噪比低，须通过后期信号分析处理才能提取有用信息，难以达到高实时性的在线监测要求。因此，轨边感应式方法难以解决货运列车轴承故障兑现率低、漏检与误诊率高的难题；此外，该方法还要求每隔25~30 km在轨道两旁设置探测站，长途运输监测成本很高。综上所述，深入研究货运列车轴承监测方法无论在学术还是应用方面均具有重要意义。然而，因为货运列车结构与运行特点的特殊性，货运列车轴承在线监测是极具挑战性的课题。

无线传感器网络（wireless sensor networks，WSNs）具有无需现场维护、自组织、低成本与无需复杂布线优势，与货运列车结构与运行特点极为适应，可实现无人值守、解决现场维护难题，解决列车摘挂与编组频繁难题，并且简化了监测系统的实现，是对货运列车轴承进行在线监测的最佳选择。目前，已有将无线传感器网络应用于列车状态监测的文献报道，但大都针对列车轴/轴承温度^{[1-2, 5-6]}，也有针对列车安全监测^{[4, 9]}的研究；或给出列车无线传感器网络系统初步的节能策略^[6]，但并未对货运列车轴承无线传感器网络在线监测中存在的理论及应用方面的难题（网络拓扑与路由、振动信号处理与传输、节点设计等）进行系统、深入及全面研究。因此，本文提出基于L-WSNs（Linear WSNs，线性无线传感器网络）的货运列车轴承在线监测方法，构建了测试系统并进行试验与分析。

1 方法描述

由于货运列车运行轨迹近似线性，因此采用线性网络拓扑结构，图1为货运列车轴承线性无线传感器网络在线监测方法示意图。在列车车厢底部轴承附近布置若干无线传感器网络节点，各节点采集、处理与传输列车轴承振动及温度数据，网络节点通过其内部事先设置好的路由协议协同工作，将采集并处理后的数据传送至车头监控室内的基站，最终所有车厢轴承振动及温度数据将在上位机软件上实时显示，用于实时监控列车轴承及列车运行状态。

应用该方法需要着重考虑下述问题：

1）网络资源有效利用。无线传感器网络资源很有限，目前网络节点大都采用电池供电，且节点处理能力不足。现在已有针对环境能量收集技术的研究，用于无线传感器网络能量供应，并有相应产品面世^[10-12]，但提供的能量都很有限，特别是对于采集与传输变化快、数据量庞大的振动信号的网络节点而言，远不能满足要求。因此需研究降低节点传输过程中数据量的数据处理算法。

2）网络路由协议。在高效利用网络资源、最大化网络效率的前提下，研究数据及网络信息的有效传输，即路径规划与选择。

3）网络节点设计。针对货运列车轴承监测要求，振动与温度是最重要的参数，因此节点应首要完成采集、处理与组网传输振动、温度数据的基本任务，然后再考虑低功耗与应用中的其他问题。

2 网络拓扑结构与节点布置方案

货运列车运行特点如下：1）列车车厢与运行状态近似线性分布，节点在列车上的布置有其确定位置。货运列车车厢内无人值守、摘挂编组频繁、车厢相互独立、无法通信且不具有稳定电源供应。2）节点规模大。我国大型货运列车有60节左右，每节11 m，总长大约700 m。每节车厢有8个轴承，如布置8个节点，共需480个节点；如布置2个节点，共需120个节点。3）列车运行环境大多在野外，无线传输信号质量较好。整个网络要具有一定实时性，允许时间延迟，对通信速率要求不高。

星型、簇树型和网状网络拓扑结构适用于网络节点少、网络结构简单、小范围网络应用；无规则的方形或圆形网络拓扑结构，传感器节点众多，适用于大范围网络应用，但对于长达几百米的货运列车线性网络结构而言，跳数太多，且列车上负责监测的传感器节点位置固定，数据传递方向很明确，路径单一，无需算法寻找最短路径。因此，货运列车监测网络拓扑结构与路由协议都应是线性的。

货运列车由车厢和机车组成，通常每节车厢有4个轮对，8个轴承。考虑到列车轴承监测的具体要求，节点的布置方案如下：方案一：每节车厢轴与轴承的温度和振动信号监测用1个节点来实现，节点安装在车厢底部，传感器与节点用可屏蔽线缆连接。方案二：每个节点负责监测一个轴承的温度和振动，每节车厢底部需布置8个节点。方案三：每节车厢有2个转向架，每个节点负责1个转向架（2个轮对）的4个轴承，共需布置2个节点。方案一实现存在两个问题：1）8个轴承同时采样，采样频率太高、数据量太大，给节点设计带来困难；2）走线困难，列车底部空间紧凑、部件繁多，过多的走线将使列车车厢底部混乱不堪。方案二由于列车长度在节点通信距离内，一个车厢内布置8个节点，没有充分发挥单个节点作用，且节点数量大大增加，系统成本较高。因此采用方案三，其优点是布线容易、节点负担小、系统成本低。

3 货运列车轴承在线监测系统

Zigbee具有功耗与成本低、可靠性高、自动组网与网络自修复能力强、网络容量大等特性，相对于现有各种无线通信技术（WIFI、蓝牙、RFID、NFC等），Zigbee技术是功耗和成本最低的，且其网络容量大，使得构建大规模监测网络成为可能。因此，Zigbee技术是货运列车轴承线性网络在线监测方法的最佳实现方式，构建的监测系统如图2所示。

系统组成主要包括采集处理及通信硬件模块（节点处理器与通信芯片电路）、采集处理及通信软件程序（节点采集处理程序、通信程序与网络协议等）、基于Labview的上位机软件等。每个Zigbee节点都内置了网络通信协议以及信号采集处理程序，通过节点之间的相互协作将列车车厢底部轴承的监测数据传送至车头监控室内的上位机，即可对轴承的运行状态进行实时显示以及对轴承监测参数进行分析与处理。

4 关键问题与解决方案

根据网络能耗通用模型^[9]，无线传感器网络节点能耗与节点传输数据量和传输距离密切相关，节点能耗随着传输数据量和传输距离的增大而增大。另外，线性网络极易因为节点能耗不均而造成某个或若干个节点能量耗尽，导致网络失效。因此，网络路由协议和数据处理算法非常重要，路由协议应在保证数据可靠传输的情况下，尽量使得网络节点能耗均衡，避免由于某个或多个节点能耗过大而导致网络故障；数据处理算法则应在保证信号携带的主要特征信息不丢失的前提下，尽可能减少传输数据量，且易于在硬件中实现。

4.1 路由协议

单跳路由适合小范围监测，若在大范围使用，将导致节点在未完成监测任务前，由于能量耗尽而无法继续监测，即会产生监测盲区。而多跳路由节点能耗虽和单跳一样，呈单调变化，但变化趋势平缓得多；多跳路由用于监测大面积区域，但离基站近的节点能量消耗大，容易引起网络中心数据黑洞，吞噬数据，使数据无法传输到节点。

图3是等距离分组多跳路由（grouped multi-hop routing based on equal distance，GMRED），与单跳和多跳路由不同，该路由没有簇头，将线性网络节点分为若干组，组与组相应节点之间的传输距离相等，因此可保证每组节点能耗相等，整个网络能耗均衡。距离基站最近的一组节点采用单跳传输，即“小范围监测”，其他组节点间数据传输采取组合多跳，为“大面积区域监测”。GMRED是单跳与多跳路由的有效整合，充分考虑了线性运动设备的结构和运行特点。

基于网络能耗通用模型，建立GMRED网络平均能耗模型，并与单跳、多跳与分簇多跳路由的网络平均能耗进行对比，结果如图4所示。分组数为20时（最佳分组），等距离分组多跳路由平均能耗最小，其他分组情况下，能耗大一些。单跳路由网络平均能耗最大，多跳和分簇多跳路由网络能耗则稍低，分簇路由网络能耗低于多跳路由。由此可见，GMRED优势明显，采用最佳分组数时，其最小网络平均能耗分别是单跳、多跳和分簇多跳路由的25.6%、71.7%、88.7%。

图5为不同路由情况下，网络的生命周期比较。显而易见，等距离分组多跳路由的网络生命周期最长，单跳路由的网络生命周期最短。虽然多跳路由比分簇多跳路由网络平均能耗大，但簇头的耗能太大，节点能耗极不均衡，故分簇多跳路由的网络生命周期小于多跳路由。经过计算，等距离分组多跳路由的生命周期分别是单跳、多跳和分簇多跳路由的8，1.9，2.8倍。通过比较，证明了等距离分组多跳路由相对于常见路由优势明显。

4.2 振动信号数据压缩编码算法

与振动信号快速变化、数据量大、实时性高不同，温度信号是慢变信号，可在一定时间间隔内采集传输，因此只对振动信号提出了无线传输的数据压缩编码算法，如图6所示。该算法基于第二代整数小波变换，融合了图像处理中的嵌入式零数小波和霍夫曼编码算法，具有原位计算、压缩效率高，易于硬件实现的特点。压缩编码算法流程如图7所示，首先用5/3小波对振动数据进行处理，在小波系数的低频分量子带上使用较低阈值，而在高频分量子带上使用较高阈值滤除非特征信息。零树编码在小波分解过程中，把按照每层阈值筛选出的重要数存入重要数表。通过上述流程，产生了主表和辅表。主表记录小波分解后的重要数，而辅表主要记录重要数所处在原先数据列的位置。主辅表数据经过进一步量化后，采用霍夫曼编码处理，生成码表与数据表；解压缩和解码程序中，解码是依照码表，对数据表进行解码，而解压缩是将解码后的数据依照辅表排列，按照提升小波重构方法进行。

将该算法编程植入网络节点中，在液压系统齿轮泵上采集与传输振动信号对算法进行验证试验。试验条件为：采样频率f=2 kHz，采样点数N=512，齿轮泵由三相电机带动，电机转速n=1 450 r/min，齿轮泵齿数z=7，则齿轮泵转频f_c=24.2 Hz，啮合频率f_m=145.2 Hz。实验时，将加速度传感器输出信号分为两路，一路连接至工控机采集卡，进行有线采样；另一路连接至无线传感器节点，然后通过无线传输送至基站，最后由上位机获取，解码、解压缩和重构。传感器节点DSP程序设置：小波分解层数levels=4，初始阈值为 ${T_0} = {2^{[{{\log }_2}(\max \left| {{c_i}} \right|)]}}$ 。经过对原始振动信号和重构振动信号的Matlab仿真计算，参考压缩性能评价标准指标^[13]可得，振动信号最大压缩比CR=9.5，均方根百分误差PRD=74.88%。

图8是最大压缩比9.5下的原始和重构后振动信号的时频图。由图可见，时域信号有较大损失，但从频域来看，原始信号高频部分被滤除，齿轮泵转频2倍频、啮合频率这些重要的特征信息依然保留。由于信号处理过程中存在误差，故重构后信号时频图幅值有所变化。由此可以看出，该压缩编码算法在如此高的压缩比下，依然可以不丢失信号频域主要特征，性能良好。

4.3 Zigbee节点

4.3.1 硬件设计

目前无线传感器网络应用主要针对温、湿度或其他慢变信号，节点设计相对容易，技术也比较成熟。常见传感器节点具有通用性，但并不适用于轴承振动信号采集传输，原因在于振动信号变化快、数据量大，如果针对高频振动信号的采集分析，例如共振频率为5 kHz的货运列车轴承振动信号，采样频率至少须大于等于10 kHz，采样频率较高；此外，节点还需对大量振动信号进行处理，对节点芯片的处理能力要求较高，且针对不同振动传感器和节点芯片还需分别设计专用前置处理电路与外围电路，因此通用节点不能满足要求。

设计的节点应可同时采集货运列车轴承振动与温度信号，并实现信息同步传输与组网。图9为Zigbee节点组成框图，由传感模块、处理器模块、通信模块和供电模块组成。图中，前置处理电路分为恒流源电路和低通滤波电路，恒流源用于给振动加速度传感器供电，低通滤波电路用于滤除采样信号的高频噪声。由于振动信号数据量大，对处理器的采样频率和运算速度要求高，因此选用TI低功耗TMS320 F2812 DSP芯片。DSP模块中还集成了信号处理算法对采集信号进行分析与处理（压缩编码算法与共振解调）。通信模块芯片选用TI CC2430，专门针对IEEE802.15.4和Zigbee^TM应用。CC2430主要完成温度信号的采集和串口通信，且其内部嵌入了无线传感器网络协议，负责网络组建、路由和拓扑控制等。节点供电模块采用五号可充电电池。

4.3.2 软件程序设计

Zigbee协议标准采用分层结构，在应用层内提供了应用支持子层（APL）和Zigbee设备对象（ZDO），应用程序框架中加入了用户自定义的应用对象。TI提供了Z-stack协议栈，可根据需要编写上层应用程序。应用程序分为组建网络、温度数据采集发送、振动数据采集发送3部分。振动数据采集用DSP实现，然后通过RS485/422串口通信将振动数据送至CC2430并发送。振动数据处理有两种方式：1）通过HalUARTRead（）直接把数据读取并存储；2）通过MT层的处理函数定义MT层处理任务，最后将数据送入应用层。由于终端设备不存在与上位机信息交互的任务并且直接读取的方式实现比较简单，因此选择直接读取串口缓存器方式。串口工作时，遇到串口有数据，会首先进入中断函数，并且将串口数据放入串口缓存器中；当中断结束，系统接回调用rxCBF回调函数对接收到的数据进行处理。回调函数是为了实现串口数据发送，因此程序中需要读取串口缓存并将数据放入应用层供后续使用，流程图如图10所示。DSP内部程序开发是在CCS开发平台上实现的，需实现振动数据采样及处理，数据处理算法如特征值提取、压缩编码算法等功能。

5 系统试验与分析 5.1 试验工况

在动静压高速电主轴转子系统上对Zigbee无线监测系统的性能进行研究，系统参数按照列车监测环境设置：振动信号采样频率10 kHz（列车轴承共振频率5 kHz），采样点数4 096，四路信号同时采样；由于温度信号是慢变信号，因此每个测点采样间隔为1 s；监测系统在测试前已做过标定。试验前，对Zigbee监测系统进行了串口调试，以测试其工作是否正常。如果有节点失效或者有新节点加入，网络会自动判别并作出相应处理。

图11是试验现场图，试验平台为动静压高速电主轴转子系统与液压系统，试验目的为通过对转子系统及液压油泵的振动信号和环境温度信号的采集、传输与组网验证Zigbee无线监测系统性能。试验中，振动测点分别布置在电主轴两端及其液压系统齿轮泵的外壳上，如图11（a）所示。共采用5个Zigbee节点，4个作为终端设备采集与传输振动和温度信号，1个作为协调器进行信号接收，应用Zigbee技术组建网络。监测系统终端为工控机，上位机软件采用LabVIEW8.6编写，上位机及监测软件如图11（b）所示。

5.2 试验结果分析

图12是振动与温度信号的Zigbee监测系统试验结果，图12（a）中，设备一、设备二与设备四监测的是动静压高速电主轴的振动信号，设备三监测的是液压系统齿轮泵信号，振动幅度较大。振动和温度软件均可实时显示串口接收到的十六进制数据（串口缓冲区）和以曲线显示振动和温度数值，如图12（b）所示，温度软件上还设置了模拟温度计便于观察温度的实时变化，温度曲线下方的窗口用作对以前采样数据的回放。

通过上述振动和温度数据采集、发送与组网试验，数据采集、无线收发、上位机实时监测，特别是Zigbee网络的组建均已实现。系统性能良好，数据传输速率保持在38 400 bit/s；由于试验中的节点没有相对运动，数据通过Zigbee网络静态传输，因此误码率和丢包率很低；试验中没有电磁或其他因素干扰，无线通信质量较好。

节点能耗方面，分为振动与温度信号采集组网传输两种情况，分别对试验中的5个Zigbee节点主要组成部分的能耗进行测试，求取平均值并预估节点寿命。节点采用五号可充电电池供电，容量为1.2 V/2 500 mAh。根据图9的节点组成，节点能耗主要分为：DSP模块能耗、CC2430射频模块能耗、前置处理电路中的恒流源能耗。采集传输温度信号时，DSP模块与恒流源模块关闭，因此不考虑其能耗。节点能耗测试及寿命预估结果见表1。

为了测试节点的极限性能，表1中的能耗测试及寿命预估是在节点不间断采集传输的情况下得到的，即采集与转发的数据量不断增加的情况。节点测试针对振动与温度信号两种情况，测试振动信号时，节点所有模块全部工作，接收数据时的寿命可达到12.9 h，发送数据时可达到13 h；测试温度信号时，节点中的DSP与恒流源模块不工作，因此，节点寿命大幅增加，接收数据时节点寿命可达105 h，发送数据时节点寿命可达115.5 h。实际应用中，节点不会一直处于采集与传输的工作方式，而是根据需要不定时处于休眠状态，具有一定的占空比，占空比越小，节点寿命越长。因此，节点寿命要比表中给出的数据大得多。另外，表1中的节点寿命分别是针对节点发送数据与接收数据时给出的，在无线传感器网络中，除了基站外，一般的节点既要作为终端节点采集发送数据，也要作为路由节点转发数据，因此其能耗高于表1中数据。

6 结束语

本文将线性无线传感器网络用于货运列车轴承监测中，开发了在线监测系统，并解决了监测方法及系统应用中3个关键问题：路由协议、振动数据无线传输与节点设计。等距离分组多跳路由由于没有簇头且将网络节点分为若干组，组与组对应节点传输距离相等，因此可保证网络能耗均衡。与单跳、多跳以及分簇多跳等路由在网络平均能耗和生命周期两方面进行对比分析后表明，采用该路由的网络平均能耗最小，生命周期最大。振动信号数据压缩编码算法融合了二代整数小波变换、零数小波与霍夫曼编码算法，可原位计算且易于硬件实现。试验结果表明，该算法在保证信号频域主要特征信息不丢失的前提下，压缩比最高可达9.5，有效地减少了振动数据无线传输中的数据量。Zigbee网络节点根据货运列车轴承监测实际需要设计，具有特殊性：可同步采集传输振动与温度数据，且可对高频振动信号进行处理。高速电主轴转子系统试验结果表明，线性无线传感器网络货运列车轴承在线监测方法与系统是可行、有效的。

下一步研究工作是在货运列车上进行现场试验，对文中方法及系统进一步改进及优化。本文研究方法与结论也可为类似线性结构或运行环境的机电设备监测（如地铁列车、野外油气管道监测、煤矿瓦斯监测等）提供参考。