統計資料表明，隨著飛機設計技術的突飛猛進，在各類民航客機事故原因中，機械電子設備故障所占的比例越來越低，而機組人員人為因素所占比例越來越高。因此，針對機組人員人為因素的研究將是未來人機工程的主要趨勢，這對于降低民航飛機事故率、優(yōu)化駕駛艙設計、改善航空電子設備以及提升飛行員工作方式和效率有重要意義。

    人為因素的研究主要以飛行員的任務對象為核心，由飛行員、駕駛艙布局、環(huán)境、電子設備以及相互之間的關系等多種復雜因素組成。飛行員執(zhí)行任務時的狀態(tài)指標、尤其是人體生理體征數據是反映飛行員人為因素的重要特征。因此，對于這些數據的采集是研究飛行員人為因素的第一步。
    飛行員的主要生理體征數據有：心電、體溫、心率、呼吸率、血氧、腦電波、肌肉骨骼狀態(tài)等。測量過程中應對飛行員任務操作的影響降低到最低，而腦電波和肌肉骨骼的測量通常需要額外復雜的設備和操作，對飛行員影響較大，通常以圖像的方式進行輔助識別。另外血氧值數據在人體沒有發(fā)生重大生理變化時一般保持不變。因此，心電、體溫、心率、呼吸率數據足以反映一名飛行員的生理體征，且隨著電子技術和物聯網技術的發(fā)展，對這些數據的便攜采集在技術上也是可行的。
1 系統架構
    基于物聯網技術的數據采集和傳輸系統如圖1所示。主要由三部分組成：生理體征數據采集模塊、本地接收模塊及遠程分析處理服務器。系統采用模塊化設計，使得提取、采集、傳輸、分析各個功能在邏輯和應用上分開，降低了不必要的冗余性，增強了整個系統的擴展性和可維護性，使設計更加簡單。

    生理體征數據采集模塊和本地接收模塊之間采用無線傳感器網絡。采集模塊將生理體征數據通過無線傳感器網絡發(fā)送到本地接收模塊，通過初步處理之后，本地接收模塊再將簡單處理過的數據通過以太網絡傳遞到遠程服務器，做進一步復雜的數據分析、顯示和數據庫保存。無線傳感器網絡采用星型無線網絡拓撲結構，采集模塊充當終端設備，由一個到多個，本地接收模塊作為網絡調諧器或者網絡路由器，是整個無線傳感器網絡的中心。
2 硬件設計
    出于對數據流量帶寬以及性價比的考慮，無線傳感器網絡采用低功耗、中低速、技術比較成熟的Zigbee網絡搭建，而采集模塊和接收模塊都采用基于ARM的嵌入式系統。前者任務簡單，使用ARM7，而后者要進行多任務操作，所以使用性能相對較強的ARM9。生理體征傳感器主要使用心電傳感器和體溫傳感器，提供心電波、心率、體溫、呼吸率的數據。接收模塊和遠程服務器采用基于TCP/IP的以太網進行通信。數據庫服務器采用普通PC或者高性能的服務器。
2.1 采集模塊硬件組成
    生理體征數據采集模塊主要由生理體征傳感器、ATMEL ARM7 AT91SAM7X256微處理器、AD、SRAM、采集導聯及其接口、CC2430模塊、天線和電池組成，見圖2。

    通過接在飛行員身體的導聯線，可以實現便攜采集體征數據而不影響飛行員工作。其中，CC2430是一款單個芯片上整合ZigBee射頻(RF)前端、8 KB SRAM、128 KB Flash和8051微控制器的SoC片上系統，適用于各種ZigBee節(jié)點，包括調諧器、路由器和終端設備。CC2430作為一個外設連接到采集模塊的ARM7處理器上，通過UART串口輸入體征數據，再通過數據融合、數據打包發(fā)送出去。該模塊特點有：體積小、重量輕、便于便攜測量；模塊同時實現7通道ECG心電數據、1通道心率數據、1通道RESP呼吸率、2通道體溫數據的監(jiān)測；穩(wěn)定性好、精度高、符合CE要求的功能安全設計，符合IEC60601族所有心電、體溫監(jiān)測相關標準；支持多節(jié)點，中低速率的低功耗網絡傳輸功能，最高可達250 kb/s，可以接入多個采集模塊；單電源5 V工作，低功耗設計，體征傳感器模塊的功耗為0.6 W，CC2430模塊的功耗為0.125 W左右。

2.2 接收模塊硬件組成
    接收模塊由ARM系統板和CC2430模塊組成。ARM系統板以三星公司的ARM920T架構S3C2440a芯片為核心，工作頻率400 MHz，最高533 MHz，并且配備64 MB的SDRAM內存、256 MB的Nandflash以及2 MB的Norflash。CC2430接收模塊負責分時接收各個節(jié)點的數據并且存入緩存。ARM系統板和CC2430模塊也是通過UART進行通信，ARM系統通過UART控制CC2430與體征數據采集模塊通過Zigbee無線傳感器網絡進行交互，并對數據進行一定的預處理和過濾，并通過以太網傳送給遠程服務器。該模塊具有如下特點：性價比高、功耗小、體積小、穩(wěn)定性好，有多種應用模式；接口豐富，有UART、百兆以太網口、USB-Host/Device、SPI、I2C、GPIO、LCD接口等，便于系統擴展；可以運行Linux操作系統，進行多任務操作，軟件易擴展裁剪；擁有簡單的用戶交互界面和輸入輸出設備，如鍵盤鼠標、LCD等，可以脫離遠程服務器進行顯示；UART波特率可達115 200 b/s，滿足接收端CC2430接收多個節(jié)點數據的需要。
2.3 遠程服務器搭建
    遠程服務器主要指軟件層面的服務器端程序，可以運行在普通PC或硬件服務器上。遠程服務器和ARM通過以太網通信，將ARM已經進行過預處理的體征數據做進一步分析和處理，如統計分析、與其他數據協同分析、數據庫存儲等。其特點如下：具有高性能的計算、存儲和通信能力，可以運行具有圖形界面的操作系統；ARM作為遠程服務器的接口擴展，而遠程服務器和ARM通過以太網進行高速通信，從而實現遠程服務器的遠程操控；具有用戶交互功能，如界面和輸入輸出設備等。
3 軟件設計
    系統有三部分共五個處理器：采集模塊的ARM7處理器、CC2430發(fā)送節(jié)點和接收節(jié)點的8051單片機、接收模塊的ARM9以及服務器的CPU。
    采集模塊通過接收傳感器對AD的原始數據進行計算和整理，按照一定的數據通信協議通過UART口傳遞到CC2430發(fā)送節(jié)點進行緩存，再組包通過Zigbee網絡以無線網絡數據協議發(fā)送到接收模塊的接收節(jié)點，進行二次緩存。接收模塊的ARM也是通過UART和CC2430接收節(jié)點按照相互的通信協議進行通信取得這些數據，經過進一步的融合和過濾，最終通過TCP/IP協議發(fā)送到遠程服務器進行顯示、存儲、分析等。
    由此可見，貫穿于整個系統軟件的是各個模塊接口間的數據協議，通過一種有效和風格統一的協議，能大大提高數據通信的效率。
3.1 采集模塊程序
    接收模塊通過電極片和導聯得到模擬數據，并經過放大電路、AD和傳感器等得到量化并具有一定意義的數字信號。ARM7將這些數字信號進行計算預處理，對數據進行簡單的組包，以適應UART口的傳輸。這些數據包括7通道ECG心電數據、1通道心率數據、1通道RESP呼吸率、2通道體溫數據。共有3種數據包：心電數據、體溫和呼吸率數據、導聯連接和系統狀態(tài)數據。平均每個數據包為8 B，數據率為16 384 b/s，實時不間斷地輸出。這樣的數據率可以保證每秒有224組左右心電數據、20~30組體溫數據和狀態(tài)數據。ARM7和CC2430之間UART的波特率設置為8 400 b/s，已滿足數據帶寬，包括數據傳輸延時和處理延時。
    為保證傳感器數據的實時性和完整性，ARM7輸出的數據一般帶有一定的冗余，所以CC2430接收到數據后要進行數據融合以降低數據量。由于人體體溫、心率數據短期變化不明顯，所以可以降低實時性，因此該類型數據一次發(fā)送周期內只需傳輸一組即可。而每組7通道心電數據中，3個通道可以通過其他4通道數值計算得出，因此只需保留4通道數值即可。
    采集模塊的CC2430充當Zigbee終端設備，因此初始化時，應該根據接收模塊的Zigbee協調器所定期發(fā)出的同步命令進行注冊，接入Zigbee星型無線傳感器網絡，然后等待接收端協調器發(fā)出的體征數據發(fā)送命令。當命令傳送時，立刻將緩存中的數據通過Zigbee無線傳感器網絡發(fā)送到接收模塊的CC2430節(jié)點。
    在Zigbee的幀格式中，體征數據包含在MAC協議數據單元中，而MAC協議數據單元又由MAC頭、MAC有效負荷、MAC尾組成，最大長度為127 B，如果使用長地址，MAC頭和MAC尾要占掉25 B，而短地址只需要9 B。在本系統中，考慮到體征數據的數據量較大，而節(jié)點數較少，所以應該采取短地址以增加通信效率，因此每次傳輸體征數據118 B，所以發(fā)送時需要進行分幀。
3.2 接收端CC2430程序
    接收端的CC2430模塊作為Zigbee的協調器，即星型網絡的中心，與生理體征采集模塊的CC2430類似，主要完成UART通信和Zigbee通信兩項任務。
    接收端CC2430初始化時建立一個Zigbee網絡，并且定期搜尋是否有新接入的Zigbee終端設備，若有則通知其注冊。考慮到數據量，終端設備節(jié)點的上限為4個。以輪詢的方式向已注冊的節(jié)點終端發(fā)送傳輸命令，得到各個節(jié)點所連接的生理體征采集模塊的數據，并寫入緩存，同時打上時間戳，完成一次接收周期。
    另外，CC2430以中斷方式接收ARM端UART傳來的命令，并且將緩存數據通過UART返回給ARM系統。
3.3 ARM系統板程序
    ARM系統板的軟件架構以Linux為主，主要分成內核層、中間層以及應用層。
    內核層包括設備驅動、內核API以及簡單的文件系統；中間層包括一些圖形和網絡通信的開源庫，如QT和JRTPLib等；應用層運行核心的數據處理程序。
    ARM系統數據處理程序通過基于TCP/IP協議的以太網接收遠程服務器的命令，對ARM接收端的CC2430發(fā)出指令，以控制和接收體征數據采集模塊通過Zigbee無線傳感網絡發(fā)送的生理體征數據，并且對數據做進一步的融合和篩選，降低數據流量，加強針對性，按照數據協議加包加尾，發(fā)送到遠程服務器。ARM系統需要定期與CC2430進行時間校對，以確保CC2430在接收數據時打的時間戳盡可能保持時間同步。
    另外，ARM系統還可以提供一個簡單的用戶界面，顯示這些體征數據波形和數值，并且接收用戶的指令，從而使ARM即使和遠程服務器沒有相連的情況，也可以脫離服務器進行簡單的交互。
3.4 遠程服務器數據處理程序
    由于本系統中遠程服務器的功能主要是采集，所以數據處理在于簡單的統計分析，設計數據庫存儲功能，并且為上層應用模塊提供處理接口，同時設計用戶界面顯示結果和接收用戶輸入的指令。
    遠程服務器的核心是網絡編程，通過基于TCP/IP的數據通信協議控制ARM完成最終的體征數據采集傳輸，并且將這些數據在界面上畫圖顯示波形，同時將數據存入數據庫，并提供數據處理和分析的底層接口。
4 實現過程
    系統實現過程中的難點在于：采集生理體征數據的準確性、Zigbee多節(jié)點下的延時控制和數據完整性、數據融合和數據協議、系統裝配等。
4.1 生理體征數據的準確性
    體征數據的準確性主要依賴于傳感器芯片的質量，傳感器相關電路的設計以及數據計算的正確性。為了盡可能地保證數據采集的準確性，生理體征采集模塊通過采購大型廠商的OEM模塊實現，該模塊的軟硬件架構和前文所提到的設計基本保持一致。
    該OEM模塊符合CE要求的功能安全設計以及IEC60601族所有心電、體溫監(jiān)測相關標準，可靠性好、數據準確性高。
4.2 Zigbee多節(jié)點下的延時控制和數據完整性
    實際測試得到生理體征傳感器模塊的數據速率為16 384 b/s左右，通過傳感器模塊發(fā)射端CC2430的篩選，可以使每個Zigbee節(jié)點的實際輸入數據速率為6 400 b/s左右，而Zigbee網絡的發(fā)送速率最高為250 kb/s，理論上可以滿足多個生理體征傳感器模塊通過Zigbee節(jié)點接入Zigbee網絡以分時復用的模式與ARM接收端通信。
    實驗表明，除了上述數據率限制因素，還要加入Zigbee傳輸延時、節(jié)點切換延時。CC2430數據篩選處理延時，尤其是切換和處理延時，由于CC2430緩存有限，最高約為1 KB，因此比較合理的節(jié)點個數在1~4個。如果節(jié)點過多，則節(jié)點數據處理延時和節(jié)點切換延時會使得單個節(jié)點的數據總延時成倍加大。如果數據緩存超過了上限，則會出現數據不完整的情況。
    當1~4個節(jié)點接入時，每個節(jié)點的數據總延時并不大，在100 ms級別，不超過1 s，具有良好的實時性，說明限制節(jié)點個數的瓶頸為CC2430的緩存上限。可以得出結論，控制延時和數據完整性主要在于降低數據處理延時和節(jié)點切換的延時，通過合理的算法以及數據協議的設計，可以提升有限緩存空間的使用效率。
    另外，實時性的控制必須加入時間戳的方法及時間同步的技術，以確保數據產生時間的相對準確性，也可對于延時進行量化的計算。
4.3 數據融合和數據協議
    數據融合和數據協議是整個系統上層通信的關鍵，Zigbee網絡帶寬和硬件性能是有限的，因此好的上層數據協議，能夠很好地提升數據通信效率，同時方便軟件實現和風格統一。
    本設計實現中，數據以組包的形式傳遞，各接口數據包協議統一設計為：數據包頭+數據類型+數據長度+數據實際內容（載荷）+數據校驗。這使數據協議的處理能夠統一方法，提升軟件代碼的重用性和效率，加強了數據的傳輸效率和準確性。
    數據融合主要按照分級數據篩選的方式進行，每一級都有一套數據篩選和重新進行排列組合的規(guī)則和方法，以適應不同級之間的傳輸。這能大大降低數據傳輸量，提升數據的傳輸效率，并且能夠滿足不同的數據需求。
4.4 系統裝配
    生理體征采集模塊在采集飛行員體征數據的同時，對飛行員執(zhí)行任務的影響要降低到最小，因此，對模塊的體積有很高的要求。傳感器模塊和CC2430要盡可能地貼近，節(jié)省體積，并且使用電池使整個模塊變成一個便攜式設備。接收模塊也應該盡量做到小巧，不影響駕駛艙的設備擺放和工作。
    本文討論的民機駕駛艙人為因素生理體征數據采集系統的設計，采用目前比較流行的物聯網技術和嵌入式電子技術，利用Zigbee無線傳感器網絡，將飛行員具有代表性的生理體征數據(心電圖、心率、體溫、呼吸率)采集到ARM系統上進行初步處理和篩選，再通過以太網傳給遠程服務器進行進一步復雜的分析并儲存。這樣的工作模式對于民機人為因素理論研究具有重要的實踐意義。
    系統的最大優(yōu)點是利用物聯網的成熟技術實現了生理體征數據采集的模塊化設計，提高了數據采集能力，提升了系統的可靠性、穩(wěn)定性和便攜性，同時方便系統的功能擴展，以便開展更多人為因素相關數據的采集。
    系統的下一步改進方向是優(yōu)化各個接口之間的通信協議，從而更好地改善數據融合和傳輸效率，進一步增強擴展性并提升各設備對象的管理能力，從而接入更多類型的數據采集設備。
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