近年来，机场逐步发展成为凝聚航空产业资源、激发区域发展活力的重要公共基础设施，也成为成渝地区双城经济圈中的重要开放门户，是锚定地区经济发展的重要因素。《民用运输机场供用电安全管理规定》中将枢纽机场指定为特级或一级重要电力用户[1]。航站楼属于重要的用电单元，如果航站楼发生停电事故，旅客流程将受到严重影响。当航站楼出现供电中止的突发情况时，自启动柴油发电机组将作为航站楼供电的最后保障，具有重要的电力系统托底作用[2]。确保机场柴油发电机电力的持续输出是一项重要工作。保障柴油发电机持续工作的前提是油量可控、可及时补充，发生大面积停电事故的应急处突的情况下，多台发电机可同时启动。由于值班点以及发电机分散分布，为数不多的运维班组人员赶往各发电机设备间现场值守确认，给供电保障部门造成人力调配的运行压力。因此，一种新技术亟待应用于机场柴油发电机油位监测的工程中。物联网技术是新一代智能技术，广泛存在智慧建筑、智慧工业等领域的应用解决方案中[3-4]。本文利用物联网技术，结合设备运行工况构建柴油发电机油位智慧管理系统。1系统整体组成结构设计系统由传感器子网络、数据无线传输主网络以及用户交互平台所组成，如图1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.08.016.F001图1系统整体组成结构发电机的地理位置沿航站楼外沿分布，受其地理条件约束，需要在航站楼东侧与西侧分别构建传感器子网络，子网络总体呈现星形分布的拓扑结构特征。每个发电机设备间设置一套传感器及下位机，采集的数据由下位机利用LoRa低功耗广域网络向子网络数据收集上位机发送。利用NB-IoT网络将子网络中的各组数据上传至主网络上位机。在主网络上位机中，可以对数据进行边缘计算，判断是否需要对各柴油发电机油位进行预警。预警信息与各类数据最终以LWM2M协议上传至云平台。在平台中，进行数据交互、状态显示等功能的实现，并进行交互界面的展示[5]。设计的物联网系统由4个层面组成，由下至上分别为以传感器模块组成物联网的感知层，以数据通信模块组成物联网的网络层，以数据处理软件模块组成物联网的运算层，以人机界面模块组成物联网的应用层。在感知层中，将发电机油箱余量等信息转换为有效数据；在网络层中，构建传感器网络实现多台柴油发电机的有效数据间的组网互联；在运算层中，依据网络层中有效数据展现运维人员的最优工作策略；在应用层中，通过电脑端网页，实时显示各发电机的剩余油量信息，并推送建议运维工作方法。2各模块功能设计2.1传感器模块柴油发电机及其油箱实物如图2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.08.016.F002图2机场用柴油发电机及其油箱油箱正面安装有一根透明油管，油管中液位与油箱中液位相同，运维人员在现场可以通过肉眼观察的方法获取油箱中剩余油量。本文设计传感器模块用于监测液面位置，将内含磁钢的中空球放置在油管内，使其可以随液位上下漂浮。磁场强弱即对应液面信息，同时可被由磁敏电阻R0和三极管组成磁敏式传感器捕获，以非接触的方式转变为开关量信号。磁敏传感器工作基本原理如图3所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.08.016.F003图3磁敏传感器工作基本原理在油管外围垂直放置磁敏传感器阵列，其中包含n个磁敏传感器。当中空球处于第i个传感器的检测范围时，第i-1、i、i+1号传感器中仅有i号有输出信号，系统即可探知柴油液面所处位置并由下位机实时发送至工作终端。当阵列中最上、下方传感器输出信号时，分别表明油量已趋于满油、接近预警值的状态。磁敏传感器阵列布置如图4所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.08.016.F004图4磁敏传感器阵列布置2.2数据通信模块本模块中应用了SEMTECH公司生产的SX1268射频芯片实现数据通信功能。该芯片的LoRa无线串口模块E22-400T22D的接收灵敏度可达-148 dBm，数据传输速率范围达到0.3~62.5 kB/s，稳定通信距离可达5.0 km。在实际应用中，油位开关量信号经下位机STM32处理后，由E22-400T22D模块上传至LoRa模块，数据汇集后通过USART与上位机STM32进行实时数据交互。为了避免子网络之间的信号干扰，在初始化时，为每个星形网络下的监测节点分配节点地址和频率信道等参数。2.3数据处理模块以油管长度为参照，磁敏传感器阵列从下到上设于20%、40%、60%、80%四个监测点，对应油管浮球所处位置，判别油位所处区间范围并形成传感器采样数据。NB-IoT网络连接成功后，由LoRa无线模块向单侧航站楼子网络数据收集上位机下发来自云平台的控制指令。通过该网络，主网络上位机可以接收上传数据，接收的数据按照各油机室设备编号顺序存储至消息列表。收集所有设备的上传数据后，将封装好的数据帧上传至云平台。系统软件执行流程如图5所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.08.016.F005图5系统软件执行流程2.4人机界面模块终端设备与云平台监测界面之间的数据交互按照HTTPS请求和应答方式实现。各传感器数据被上传至OneNET平台后，被推送至监测界面。人机交互界面如图6所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.08.016.F006图6人机交互界面该界面中实时显示各发电机油位的拟合百分数以及预估剩余分钟数，具有历史数据查询、网页端设置等人机交互功能。油位过低到达预警区时，界面中可显示油位信息的警告状态。3装置功能验证本文所述监测装置分别对两个油箱液位同时进行了监测。以30 min为间隔标注了6个观测时间点，测试时间段内发电机油位的变化情况如图7所示。10.19301/j.cnki.zncs.2023.08.016.F007图7发电机油位变化数据在测试时间内，1号发电机经30 min热备用后待机，因此其油量基本保持在80%的同一数值上；2号发电机持续带载测试，运行至30 min、90 min时向其油箱内补充了柴油，且第二次注油量相对较少。在第150 min时，2号发电机油位达到20%的预警区。此时，在人机交互界面中发出了“2号发电机油量不足20%”告警信息，证实了本文所设计的柴油发电机油位监测装置的有效性。在界面中，相关发电机负荷区域和油位状态进行同步展示，直观地为运维人员提供运维保障信息。系统可以极大提升机场柴油发电机油位监测的智能化水平，提升机场发电机保障工作的效率，有效缓解故障处理工作中的人力、物力内耗。4结语本文设计了一套便于机场应用的柴油发电机油位智慧管理系统。系统以物联网为构建的技术基础，采用LoRa低功耗广域网络来实现物联网中感知层、网络层、计算层、应用层的数据联系。机场运维人员应用该系统后，可在线获取航站楼柴油发电机的油位信息并提前调配人力资源。因此，该系统有效量化了柴油发电机保障工作目标，优化了应急处突工作中的人力、物力配置，有效地提升机场应急保障柴油发电机的智能运维水平以及人员工作效率，降低了盲目性。