CN114999112A - 高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统 - Google Patents

高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统。其包括：上位机监控平台和若干个监测单元，其中，所述监测单元包括光学雨量传感器、风速及风向传感器、电源模块、通讯网络模块和智能控制模块，所述光学雨量传感器、所述风速及风向传感器、所述电源模块分别与所述智能控制模块电性连接，每个监测单元中的所述智能控制模块通过所述通讯网络模块与所述上位机监控平台连接。本发明能够及时掌握高速铁路沿线降雨量和横风信息，保障高速铁路安全运营。

Description

高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统
一、技术领域
本发明涉及一种高速铁路安全运营的自然灾害预警装置，特别是一种高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统。
二、背景技术
高速铁路在遭受洪涝灾害和横风作用时，其容易因山区泥石流、滑坡和危岩落石等自然灾害而造成路基垮塌，对高速铁路安全运营造成巨大威胁。
现有的高速铁路暴雨检测系统中的现场检测设备一般将采集点仅设置于沿线工务工区、车站等处，而在部分不良地质路基地段、艰险山区等未设置采集点，并不能实时监测高速铁路沿线，特别是路基及特殊线路区段的降雨量和横风，以致于无法掌握雨季高速铁路沿线路基沉降、坍塌等险情。
三、发明内容
本发明的目的在于为了解决上述缺陷，提供一种高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，能够及时掌握高速铁路沿线降雨量和横风信息，保障高速铁路安全运营。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，包括：上位机监控平台和若干个监测单元，其中，所述监测单元包括光学雨量传感器、风速及风向传感器、电源模块、通讯网络模块和智能控制模块，所述光学雨量传感器、所述风速及风向传感器分别与所述智能控制模块电性连接，所述光学雨量传感器、所述风速及风向传感器、所述智能控制模块分别与所述电源模块连接，每个监测单元中的所述智能控制模块通过所述通讯网络模块与所述上位机监控平台连接，若干个监测单元沿着高速铁路线路并联布置且相互之间保持间距。
在某些实施例中，所述上位机监控平台包括监控单元和气象预警单元。
在某些实施例中，所述电源模块包括太阳能电池板、蓄电池和直流电源升压模块，太阳能电池板与蓄电池连接，太阳能电池板、蓄电池分别通过直流电源升压模块与光学雨量传感器以及风速及风向传感器连接，太阳能电池板和蓄电池均与智能控制模块连接，其中，太阳能电池板的额定电压为5V、输出功率为6W，蓄电池的额定电压为5V、容量为5000mAh，直流电源升压模块的最大输入电流为2A；所述太阳能电池板可将太阳能转换为电能，为监测单元供电以及为蓄电池充电；蓄电池可在光线不充足的情况下为监测单元提供临时电源；所述直流电源升压模块将太阳能电池板或蓄电池中5V电源电压提升至14V，为光学雨量传感器以及风速及风向传感器供电。
在某些实施例中，所述监测单元还包括托片和承载立柱，所述风速及风向传感器包括风速传感器和风向传感器，所述承载立柱为中空钢制树状结构，所述承载立柱上部具有三个水平分支，所述光学雨量传感器、所述风速传感器、所述风向传感器分别通过各个所述托片分别设置在所述承载立柱三个分支的末端上且各自轴线与水平面互相垂直，所述智能控制模块设置在所述承载立柱内部，所述电源模块设置在所述承载立柱的侧壁上。
在某些实施例中，所述智能控制模块包含工业单片机、MAX485模块、模拟信号放大电路和模电转换电路，所述风速及风向传感器与所述模拟信号放大电路电性连接，所述模拟信号放大电路与所述模电转换电路电性连接，所述模电转换电路分别与所述工业单片机电性连接，所述光学雨量传感器通过所述MAX485模块与所述工业单片机电性连接；所述光学雨量传感器输出的RS485信号经MAX485模块转换为TTL电平信号后再输入所述工业单片机；所述风速及风向传感器将风杯的转速及偏转角度转换为0～2V 的直流模拟电压信号经过所述模拟信号放大电路线性放大后由所述模电转换电路转换为数字信号后再输入所述工业单片机；工业单片机进行数据计算后将降雨量信息及风速风向信息通过所述通讯网络模块上传至所述上位机监控平台。
一种工业单片机的数据计算方法，适用于所述的高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，包括以下步骤：
S1，数据查询，使用工业单片机每隔10秒查询一次雨量及风速、风向数据信息，通过模拟信号放大电路将风速及风向传感器输出的模拟信号进行线性放大，由模电转换电路转换成数字信号输入至工业单片机；通过MAX485模块向光学雨量传感器发送数据查询帧并将光学雨量传感器返回的雨量数据帧输送至工业单片机；
S2，数据校验，首先对光学雨量传感器的数据帧格式进行CRC冗余循环校验，若数据帧格式校验错误则舍弃该数据帧并重新查询雨量数据帧；
S3，数据判别，使用工业单片机对采集的雨量及风速、风向数据进行判别，若采集数据与上一周期采集数据差别大于50％或超出风速传感器和风向传感器量程则舍弃该项数据并重新查询采集数据；
S4，实时记录，使用工业单片机对采集的无误的雨量及风速、风向数据进行记录，并根据所记录的雨量信息计算日雨量、时雨量及连续雨量；
S5，等级划分，使用工业单片机根据日雨量、时雨量及连续雨量对高速铁路暴雨灾害预警划分为5个等级；
S6，雨量预测，使用工业单片机并以所记录的雨量信息为依据，通过最小二乘法对未来2分钟内的降雨量变化情况进行预测并将雨量信息上传上位机监控平台；完成S6 后返回前述步骤S1。
在某些实施例中，所述步骤S6中的雨量预测具体包括以下步骤：
S61，采集雨量信息；
S62，将雨量信息中的异常或空雨量数据预处理；
S63，根据雨量信息判别是否降雨，若采集的降雨量为0则代表未降雨，返回步骤S61，若降雨量不为0，则将降雨数据存储为数据样本并进行下一步；
S64，提取雨量信息中过去5min内采集的降雨历史数据，共30个数据样本；
S65，以时间为自变量，降雨量为因变量，通过最小二乘法得到符合降雨变化规律的二阶多项式方程；
S66，将未来2min内以10秒为以一个周期且共12个计算周期对应的时间节点代入步骤S64中二阶多项式方程实现降雨预测。
本发明与现有技术相比，其显著优点是：
本发明系统结构简单，系统开发及运营成本低廉，且雨量预测准确，数据通讯能力好，可以有效地提高高速铁路暴雨灾害而引发的安全事故监控及定位的可靠性；另一方面，该系统能够为高速列车安全运行提供可靠且精确的定位信息和雨量信息，为制定科学的行车计划提供数据支撑，并有效地实现了高速铁路暴雨灾害预测以阻止暴雨灾害的进一步发展，减少灾害造成的损失，解决了现有的高速铁路暴雨检测系统中的现场检测设备一般将采集点仅设置于沿线工务工区、车站等处，而在部分不良地质路基地段、艰险山区等未设置采集点，并不能实时监测高速铁路沿线，特别是路基及特殊线路区段的降雨量和横风，以致于无法掌握雨季高速铁路沿线路基沉降、坍塌等险情的问题。
四、附图说明
图1是本发明一实施例中高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统的结构示意图。
图2是本发明一实施例中智能控制模块的结构示意图；
图3是本发明一实施例中监测单元的结构示意图。
五、具体实施方式
以下结合附图，详细说明本发明的实施方式。
如图1所示，本发明一实施例中提供了一种高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，包括：上位机监控平台1和若干个监测单元2，在一实施例中，上位机监控平台1 包括监控单元11和气象预警单元11。
其中，监测单元2包括光学雨量传感器21、风速及风向传感器22、电源模块23、通讯网络模块24和智能控制模块25，光学雨量传感器21、风速及风向传感器22分别与智能控制模块25电性连接，光学雨量传感器21、风速及风向传感器22、智能控制模块25分别与电源模块23连接，每个监测单元2中的智能控制模块25通过通讯网络模块24与上位机监控平台1连接，若干个监测单元2沿着高速铁路线路并联布置且相互之间间距不低于10km。其中，在一实施例中，通讯网络模块24采用GPRS通讯。
本高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统结构简单，系统开发及运营成本低廉，且雨量预测准确，数据通讯能力好，可以有效地提高高速铁路暴雨灾害而引发的安全事故监控及定位的可靠性；另一方面，该系统能够为高速列车安全运行提供可靠且精确的定位信息和雨量信息，为制定科学的行车计划提供数据支撑，并有效地实现了高速铁路暴雨灾害预测以阻止暴雨灾害的进一步发展，减少灾害造成的损失，解决了现有的高速铁路暴雨检测系统中的现场检测设备一般将采集点仅设置于沿线工务工区、车站等处，而在部分不良地质路基地段、艰险山区等未设置采集点，并不能实时监测高速铁路沿线，特别是路基及特殊线路区段的降雨量和横风，以致于无法掌握雨季高速铁路沿线路基沉降、坍塌等险情的问题。
如图1所示，在一实施例中，电源模块23包括太阳能电池板231、蓄电池232和直流电源升压模块233，太阳能电池板231与蓄电池232连接，太阳能电池板231、蓄电池232分别通过直流电源升压模块233与光学雨量传感器21以及风速及风向传感器22 连接，太阳能电池板231和蓄电池232均与智能控制模块25连接，其中，太阳能电池板231的额定电压为5V、输出功率为6W，蓄电池232的额定电压为5V、容量为5000mAh，直流电源升压模块233的最大输入电流为2A；太阳能电池板231可将太阳能转换为电能，为监测单元2供电以及为蓄电池232充电；蓄电池232可在光线不充足的情况下为监测单元2提供临时电源；直流电源升压模233块将太阳能电池板231或蓄电池232中5V 电源电压提升至14V，为光学雨量传感器21以及风速及风向传感器22供电。直流电源升压模块233实现了太阳能电池板231或蓄电池232中电压的提升，以使得输出的电源电压能够适用于光学雨量传感器21以及风速及风向传感器22。
电源模块23采用太阳能电池板231节约了高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统的整体成本，采用蓄电池232为智能控制模块25供电提供了备用方案，
如图3所示，在一实施例中，监测单元2还包括托片26和承载立柱27，风速及风向传感器22包括风速传感器221和风向传感器222，承载立柱27为中空钢制树状结构，承载立柱27上部具有三个水平分支，光学雨量传感器21、风速传感器221、风向传感器222分别通过各个托片26分别设置在承载立柱27三个分支的末端上且各自轴线与水平面互相垂直，智能控制模块25设置在承载立柱27内部，电源模块23设置在承载立柱27的侧壁上。该监测单元2整体成本较低、精确度较高，依靠太阳能就可以带动，能耗比较低。
如图3所示，在一实施例中，风速传感器221的供电电压为直流13V，起动风速为0.8m/s，测量范围为0—30m/s，测量精度为0.3m/s，输出方式为0—1.2V直流电压输出；风向传感器222的供电电压为直流13V，测量范围为0—360度，共计16个方位，输出方式为0—1.2V直流电压输出；光学雨量传感器21供电电压为直流13V，测量范围为0—24mm/min，测量精度为0.1mm/min，输出方式为RS485输出。
如图3所示，在一实施例中，光学雨量传感器21供电电压为直流9—30V，输出方式为RS485输出；风速传感器和风向传感器供电电压均为直流12—24V，输出方式为均直流电压输出。
如图2所示，在一实施例中，智能控制模块25包含工业单片机251、MAX485模块252、模拟信号放大电路253和模电转换电路254，风速及风向传感器22与模拟信号放大电路253电性连接，模拟信号放大电路253与模电转换电路254电性连接，模电转换电路254与工业单片机251电性连接，光学雨量传感器21通过MAX485芯片252模块与工业单片机251电性连接；光学雨量传感器21输出的RS485信号经MAX485模块252转换为TTL电平信号后再输入工业单片机251；风速及风向传感器22将风杯的转速及偏转角度转换为0～2V的直流模拟电压信号经过模拟信号放大电路253线性放大后由模电转换电路254转换为数字信号后再输入工业单片机251；工业单片机251进行数据计算后将降雨量信息及风速风向信息通过通讯网络模块24上传至上位机监控平台1。
在一实施例中，工业单片机251采用STC单片机。
在一实施例中，模拟信号放大电路253采用LM358，而模电转换电路254采用ADC0809。
一种工业单片机的数据计算方法，适用于的高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，包括以下步骤：
S1，数据查询，使用工业单片机每隔10秒查询一次雨量及风速、风向数据信息，通过模拟信号放大电路将风速及风向传感器输出的模拟信号进行线性放大，由模电转换电路转换成数字信号输入至工业单片机；通过MAX485模块向光学雨量传感器发送数据查询帧并将光学雨量传感器返回的雨量数据帧输送至工业单片机；
S2，数据校验，首先对光学雨量传感器的数据帧格式进行CRC冗余循环校验，若数据帧格式校验错误则舍弃该数据帧并重新查询雨量数据帧；
S3，数据判别，使用工业单片机对采集的雨量及风速、风向数据进行判别，若采集数据与上一周期采集数据差别大于50％或超出风速传感器和风向传感器量程则舍弃该项数据并重新查询采集数据；
S4，实时记录，使用工业单片机对采集的无误的雨量及风速、风向数据进行记录，并根据所记录的雨量信息计算日雨量、时雨量及连续雨量；
S5，等级划分，使用工业单片机根据日雨量、时雨量及连续雨量对高速铁路暴雨灾害预警划分为5个等级；
S6，雨量预测，使用工业单片机并以所记录的雨量信息为依据，通过最小二乘法对未来2分钟内的降雨量变化情况进行预测并将雨量信息上传上位机监控平台；完成S6 后返回前述步骤S1。
在一实施例中，步骤S5中的高速铁路暴雨灾害预警等级划分标准为：
(1)时雨量达到0-25mm或连续雨量达到0-100mm，则为1级暴雨预警，限速180km/h；
(2)时雨量达到25-35mm或连续雨量达到100-130mm，则为2级暴雨预警，限速140km/h；
(3)时雨量达到35-45mm或连续雨量达到130-160mm，则为3级暴雨预警，限速100km/h；
(4)时雨量达到45-55mm或连续雨量达到160-190mm，则为4级暴雨预警，限速60km/h；
(5)时雨量大于55mm或连续雨量大于190mm，则为5级暴雨预警，禁止行车。
在一实施例中，步骤S6中的雨量预测具体包括以下步骤：
S61，采集雨量信息；
S62，将雨量信息中的异常或空雨量数据预处理；异常数据即数据帧格式校验错误的数据，空数据指的是没有采集到的数据；将雨量信息中的异常或空雨量数据预处理具体是返回步骤S61重新采集雨量信息；
S63，根据雨量信息判别是否降雨，若采集的降雨量为0则代表未降雨，返回步骤S61，若降雨量不为0，则将降雨数据存储为数据样本并进行下一步；
S64，提取雨量信息中过去5min内采集的降雨历史数据，共30个数据样本；
S65，以时间为自变量，降雨量为因变量，通过最小二乘法得到符合降雨变化规律的二阶多项式方程；
S66，将未来2min内以10秒为以一个周期且共12个计算周期对应的时间节点代入步骤S64中二阶多项式方程实现降雨预测。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述技术手段所公开的技术手段，还包括由以上技术特征等同替换所组成的技术方案。本发明的未尽事宜，属于本领域技术人员的公知常识。

Claims (7)

1.一种高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，其特征在于，包括：上位机监控平台和若干个监测单元，其中，所述监测单元包括光学雨量传感器、风速及风向传感器、电源模块、通讯网络模块和智能控制模块，所述光学雨量传感器、所述风速及风向传感器分别与所述智能控制模块电性连接，所述光学雨量传感器、所述风速及风向传感器、所述智能控制模块分别与所述电源模块连接，每个监测单元中的所述智能控制模块通过所述通讯网络模块与所述上位机监控平台连接，若干个监测单元沿着高速铁路线路并联布置且相互之间保持间距。
2.根据权利要求1所述的高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，其特征在于，所述上位机监控平台包括监控单元和气象预警单元。
3.根据权利要求1所述的高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，其特征在于，所述电源模块包括太阳能电池板、蓄电池和直流电源升压模块，太阳能电池板与蓄电池连接，太阳能电池板、蓄电池分别通过直流电源升压模块与光学雨量传感器以及风速及风向传感器连接，太阳能电池板和蓄电池均与智能控制模块连接，其中，太阳能电池板的额定电压为5V、输出功率为6W，蓄电池的额定电压为5V、容量为5000mAh，直流电源升压模块的最大输入电流为2A；所述太阳能电池板可将太阳能转换为电能，为监测单元供电以及为蓄电池充电；蓄电池可在光线不充足的情况下为监测单元提供临时电源；所述直流电源升压模块将太阳能电池板或蓄电池中5V电源电压提升至14V，为光学雨量传感器以及风速及风向传感器供电。
4.根据权利要求1所述的高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，其特征在于：所述监测单元还包括托片和承载立柱，所述风速及风向传感器包括风速传感器和风向传感器，所述承载立柱为中空钢制树状结构，所述承载立柱上部具有三个水平分支，所述光学雨量传感器、所述风速传感器、所述风向传感器分别通过各个所述托片分别设置在所述承载立柱三个分支的末端上且各自轴线与水平面互相垂直，所述智能控制模块设置在所述承载立柱内部，所述电源模块设置在所述承载立柱的侧壁上。
5.根据权利要求4所述的高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，其特征在于，所述智能控制模块包含工业单片机、MAX485模块、模拟信号放大电路和模电转换电路，所述风速及风向传感器与所述模拟信号放大电路电性连接，所述模拟信号放大电路与所述模电转换电路电性连接，所述模电转换电路分别与所述工业单片机电性连接，所述光学雨量传感器通过所述MAX485模块与所述工业单片机电性连接；所述光学雨量传感器输出的RS485信号经MAX485模块转换为TTL电平信号后再输入所述工业单片机；所述风速及风向传感器将风杯的转速及偏转角度转换为0～2V的直流模拟电压信号经过所述模拟信号放大电路线性放大后由所述模电转换电路转换为数字信号后再输入所述工业单片机；工业单片机进行数据计算后将降雨量信息及风速风向信息通过所述通讯网络模块上传至所述上位机监控平台。
6.一种工业单片机的数据计算方法，其特征在于，适用于要求权利5所述的高速铁路的降雨实时监测与暴雨预警系统，包括以下步骤：
S1，数据查询，使用工业单片机每隔10秒查询一次雨量及风速、风向数据信息，通过模拟信号放大电路将风速及风向传感器输出的模拟信号进行线性放大，由模电转换电路转换成数字信号输入至工业单片机；通过MAX485模块向光学雨量传感器发送数据查询帧并将光学雨量传感器返回的雨量数据帧输送至工业单片机；
S2，数据校验，首先对光学雨量传感器的数据帧格式进行CRC冗余循环校验，若数据帧格式校验错误则舍弃该数据帧并重新查询雨量数据帧；
S3，数据判别，使用工业单片机对采集的雨量及风速、风向数据进行判别，若采集数据与上一周期采集数据差别大于50％或超出风速传感器和风向传感器量程则舍弃该项数据并重新查询采集数据；
S4，实时记录，使用工业单片机对采集的无误的雨量及风速、风向数据进行记录，并根据所记录的雨量信息计算日雨量、时雨量及连续雨量；
S5，等级划分，使用工业单片机根据日雨量、时雨量及连续雨量对高速铁路暴雨灾害预警划分为5个等级；
S6，雨量预测，使用工业单片机并以所记录的雨量信息为依据，通过最小二乘法对未来2分钟内的降雨量变化情况进行预测并将雨量信息上传上位机监控平台；完成步骤S6后返回前述步骤S1。
7.根据要求权利6所述的工业单片机的数据计算方法，其特征在于，所述步骤S6 中的雨量预测具体包括以下步骤：
S61，采集雨量信息；
S62，将雨量信息中的异常或空雨量数据预处理；
S63，根据雨量信息判别是否降雨，若采集的降雨量为0则代表未降雨，返回步骤S61，若降雨量不为0，则将降雨数据存储为数据样本并进行下一步；
S64，提取雨量信息中过去5min内采集的降雨历史数据，共30个数据样本；
S65，以时间为自变量，降雨量为因变量，通过最小二乘法得到符合降雨变化规律的二阶多项式方程；
S66，将未来2min内以10秒为以一个周期且共12个计算周期对应的时间节点代入步骤S64中二阶多项式方程实现降雨预测。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN201689541U (zh) * 2010-05-12 2010-12-29 中南林业科技大学 高速铁路安全监测系统中的数据采集终端
CN112764130A (zh) * 2021-02-09 2021-05-07 中国电力科学研究院有限公司 一种电网气象监测预警装置及监测方法

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