李奇安 刘 朋 金 鑫 王 越 周军小 付贵增 李 悦

(辽宁石油化工大学信息与控制工程学院1，辽宁 抚顺 113001;中石油天然气管道局2，河北 廊坊 065000)

0 引言

1786年，意大利生物解剖学家Galvani发现了生物电现象，并提出了“动物电学说”。1902年，Bernstein通过“薄膜学说”对生物电的活动过程进行了解释。法国学者Claude Bernard和瑞士学者Du Bois等人通过大量的试验证明，构成生物体的任何器官组织和细胞在活动的过程中均可产生相应的动作电位变化，从而形成了生物电[1]。

生物电是一种频率极低、幅值较小的信号，且容易受到工频50 Hz的干扰。因此，生物电信号的检测要求系统具有极高的分辨率、较宽的动态范围和较强的噪声抑制能力。人类在生物电的研究方面做了大量的工作[2－15]。

文献[2]介绍了两种结构简单、性能良好的高输入阻抗差分生物电放大器，并对并联型和串联型的多通道生物电放大器进行了比较分析。该生物电放大器对共模干扰信号具有较强的抑制作用，但是对极化电压所产生的干扰却无法抑制。通过引入高精度A/D转换器和低增益直流放大器，消除了极化电压和基线漂移对生物电放大器的影响。对于工频50 Hz干扰的问题，可采用软件方法滤除。

文献[3]设计了一种由低通滤波器和高通滤波器构成的50 Hz陷波器，有效抑制了工频干扰问题。

文献[4]通过两电极测试法和三电极测试法，对生物电前置放大器的接地问题进行了比较分析，其中三电极地悬浮测试法具有较强的抗工频干扰能力和抗静电干扰能力。通过对生物体组织中电性质的研究表明，每个组织均具有独特的介电常数和不同表现形式。

生物体组织在不同的频率下，具有不同的阻抗特性。文献[5]通过两电极法，获得了生物体组织的幅频特性和相频特性。Cole R H在Cole K S基础之上，建立了生物体组织的等效电路模型即RC三元件模型，并提出了Cole-Cole理论。

文献[6]利用RC三元件模型，推导出了人体柱体模型与输入阻抗的计算方法。

文献[7]通过采用抽象化的思想，将生物电阻抗测量系统划分为信号源模块、激励选通模块、测量选通模块和解调模块。

文献[8]分别采用非接触式的方法，对心电检测和颅内水肿血肿等现代医学领域进行了研究。

文献[9]～[15]分别对电鳗的等效电源和电场参数模型进行了研究。

电鳗的发电器分布在身体两侧的肌肉内，由8 000多个肌肉薄片重叠排列而成，每个肌肉薄片就像一节“小电池”。若全身肌肉薄片同时放电，电压可达300～800 V。电鳗身体的尾部为正极，头部为负极，电流从尾部流向头部。

本文设计了一种新型的非接触式、可实时监测电鳗放电电压的装置，该装置可检测到电鳗相应的放电电压值。信号采集端用JN5139无线收发模块进行数据的接收和发送，避免采集端和接收端电源共地串扰的问题。该装置和PC机相联，具有较强的可扩展性。

1 生物电非接触式测量原理

本文以非极性电容作为存储电荷的元件，并在电容两端加高阻值的放电电阻，以防止电容充满。根据现场环境的不同，电阻取值也不相同。电鳗所放出的电荷，通过采集端铜柱导线引出，并存储在采集端的电容元件中，经过计算(Q=CU)，电鳗放出的电荷可转换成相应的电压值。

现场环境阴暗潮湿，存在多种电磁场干扰，这将影响测量结果的精确度。为了滤除电磁场干扰，在鱼缸中放置一个同水质的器皿，该器皿与鱼缸不连通。将连接导线从器皿中引出，作为采集端2与采集端1并同时差分放大，再经过减法运算电路，最终将电磁场干扰滤除。

在实际试验中，电鳗所放出的电荷通过八支交错连接的铜柱经导线引出，与采集端存储电容相连接。铜柱之间距离约为20 cm。

2 系统软件流程图

系统主程序流程图如图1所示。

图1 主程序流程图Fig.1 Flowchart of the main program

本文采用ZigBee网络中点对点网络模式。采集端JN5139模块作为终端节点，与PC机相连的JN5139模块作为路由节点。当显示端的电压幅值变化量ΔVout＞400 V时，灯闪烁，同时音乐响起;当显示端电压幅值变化量ΔVout＜400 V时，则灯和音乐不工作，继续采集数据。无线网络节点流程图如图2所示。

图2 无线网络节点程序流程图Fig.2 Flowchart of wireless network node program

3 实验室测试

在实验室内，采用多个极性电容串联充电方法来模拟电鳗放电并进行定量分析。假设LBC为电鳗身体长度，LBC=20 cm;电鳗放电电压为Vin。LAD为采集端铜柱之间间隔长度，LAD=20 cm;LAB为电鳗放电位置与采集端铜柱之间距离，LAB=LCD=40 cm，模拟电鳗与采集端铜柱之间的距离及放电电压值。Vin在40～60 V范围之内，并以ΔVin=5 V递增变化。LAB在30～35 cm范围之内，并以ΔL=1 cm递增变化。实验室模拟电鳗放电框图如图3所示。

图3 实验室模拟电鳗放电框图Fig.3 Block diagram of electric eel discharging simulated in the lab

上述试验的目的是测量Vout=f(Vin，d)中各物理量之间的关系。其中，Vout为采集端采集电压值，Vin为电鳗放电电压值，d为电鳗放电位置与采集端铜柱之间距离。实验室模拟电鳗放电数据如表1所示。

表1 实验室模拟电鳗放电数据Tab.1 Data of electric eel discharging simulated in the lab

分别将上述试验测量数据取平均值，得到Vout=f(Vin，d)的关系图，如图4和图5所示。

图4表示电鳗放电位置与采集端铜柱之间距离d在30～35 cm分别保持不变时，采集端采集的电压值Vout与电鳗放电电压值Vin之间的变化情况。从图4所示整体趋势可以看出，当电鳗放电位置与采集端铜柱之间距离d保持不变时，采集端采集的电压值Vout随着电鳗放电电压值Vin的增加而增加。

图5表示电鳗放电电压Vin在40～60 V之间分别保持不变时，采集端采集的电压值Vout和电鳗放电位置与采集端铜柱之间距离d之间的变化情况。从图5所示整体趋势可以看出，当电鳗放电电压Vin保持不变时，采集端采集电压值Vout将随着电鳗与采集端铜柱之间距离d的增加而减小。

4 现场测试

上位机为操作人员提供了人机交互界面，上位机通过USB接口与路由节点进行通信，并显示电鳗放电电量随时间变化的波形。

路由节点的主要功能包括接收上位机的命令，并通过无线传输把命令传送给终端节点，同时将终端节点测量的数据发送给上位机。终端节点的主要功能包括接收路由节点命令，并将测量结果通过无线传送给路由节点。

现场采集数据结果如图6所示。

图6 电鳗放电现场监测曲线Fig.6 Curve of field monitor of electric eel discharging

由图6可以看出，在0～3 000 s和4 000～6 000 s之间，测量电压幅值保持平衡，未发现有较大浮动;在3 000～4 000 s之间有2个较大的幅值变化，电压幅值变化范围在100～1 200 V之间。

由现场采集的数据可知，电鳗并不是时时放电的，只有在遇到敌害和捕捉食物时，才释放高电压，其余时间处于不放电状态。

5 结束语

试验结果表明，本系统稳定、可靠，可实时监测电鳗放电电压，避免了电源共地串扰问题。数据采集端电压Vout与电鳗放电电压值Vin有关，同时也与电鳗放电位置到采集端铜柱之间距离d有关。但由于电鳗电压测量值的大小与电鳗放电位置、监测点位置、电鳗大小等众多不确定因素相关，因此未能推导出Vout=f(Vin，d)的准确关系。此外，数据采集端采用双排交叉直线型的连接方法作为探测头，精确度较差。若高精确度采集电鳗放电电荷，可采用矩阵式的采集方法。该方法可使探测头与电鳗放电时电荷分布的接触面积大大增加，从而可最大限度地存储电鳗放电电荷。电鳗放电周围磁场变化情况需要用更准确、更先进的方法来测定，该试验也有待进一步完善。

[1]王珀.奇异的生物电现象[J].科技视野，2004(4)：11 －12.

[2]李刚，虞启琏，于学敏.高性能多通道生物电放大[J].天津大学学报：自然科学版，2000，33(5)：648 －651.

[3]李窦哲，乔晓艳，董有尔.高性能多通道生物电测量电路设计与参数自动调试[J].测试技术学报，2010，24(2)：111 －116.

[4]胡放鸣.关于生物电测量前置放大器接地技术的分析[J].四川大学学报：自然科学版，2001(38)：34 －37.

[5]罗仕强，田华，黄华.基于单片机的生物电阻抗频谱测量系统[J].现代电子技术，2009(12)：146 －148.

[6]阮方鸣，Dlugosz T，高攸纲.计算人体生物电阻抗的柱体模型算法[J].电子学报，2010，38(2)：469 －472.

[7]王超，张强，黄春艳，等.生物电阻抗测量系统功能抽象与设计[J].仪器仪表学报，2008，29(1)：38 －42.

[8]朱大缓.非接触式心电检测系统的研究[D].四川：西南交通大学，2005.

[9]Caputi A A.The electric organ discharge of pulse gymnotiforms：the transformation ofa simple impulse into a complexe spatio spatiotemporal electromotor pattern[J].The Journal of Experimental Biology，1999，202(10)：1229 －1241.

[10]Babineau D，Lewis J E，Longtin A.Spatial acuity and prey detection in weakly electric fish[J].Plos Computational Biology，2007，12(3)：1－10.

[11]Caputi A A，Budelli R.Peripheral electrosensory imaging by weakly electric fish[J].Journal of Comperative Physiology A：Neuroethology，Sensory，Neural，and Behavioral Physiology，2006，192(6)：587 －600.

[12]Babineau1 D，Longtin1 A，Lewis J E.Modeling the electric field of weakly electric fish[J].The Journal of Experimental Biology，2006，209(18)：3636 －3651.

[13]Nelson M E.Target detection，image analysis and modeling[J].Electroreception，2005，21：290 －317.

[14]Tallarovic S K，Zakon H H.Electric organ discharge frequency jamming during socialinteractions in brown ghostknifesh，apteronotus leptorhynchus[J].Animal Behavior，2005，70(6)：1355 －1365.

[15]Castelló M E，Rodríguez-Cattáneo A，Aguilera P A，et al.Waveform generation in the weakly electric fish gymnotus coropinae(Hoedeman)：the electric organ and the electric organ discharge[J].The Journal of Experimental Biology，2009，212(9)：1351－1364.