异构无线传感网络 对桥梁健康监测有什么价值？

在传感器优化布置问题中，模态识别与网络能耗这两个目标之间是相互耦合的，将每个目标以一定比例的加权方式得到目标优化函数。为了获取该目标优化函数的最优解，采用离散粒子群算法对目标优化函数进行求解，最终可以得到传感器优化后的位置。由于权重系数的不同，将会影响运用离散粒子群对目标函数求解结果，导致最优化布置方案不同。两个目标的权重系数表示对整个异构无线传感器布置的影响程度，在面临传感器布置时，当结构的模态识别精度比较重要时，则将模态识别的权重系数取较大值；当异构无线传感器网络的能量消耗比较重要时，则将网络能耗的权重系数取较大值。权重系数的大小取决于决策者对结构两个目标的重视程度。

针对本文中的结构模型，无线传感器节点优化布置如图5所示，图中红色圆形表示基站，红色方形表示布置在外侧的加速度传感器，黑色方形表示布置在外侧的应变传感器，红色三角形表示布置在内测的加速度传感器，黑色三角形表示布置在内测的应变传感器。

桁架结构的无线传感器节点优化布置

最佳分簇

异构无线传感器网络中各类传感器节点和基站都已确定的情况下，进一步的路由机制优化，可使得数据传输到基站的能量损失指数降低，也有效减少了数据拥堵情况的发生，进而降低网络能耗。通过分析树簇形无线传感器网络簇的建立阶段和信息传输阶段，在簇形成过程中建立无线传感网络能耗与簇群个数之间的数学关系，然后利用求取函数极值的方法得到最佳分簇数量。

对于一定空间区域内的传感器网络，最优簇头数由传感网络中各个传感器节点的总数和、簇头节点发布广播信息的距离、簇头到基站的距离共同决定。

工程应用的优良性

平湖编组站大桥位于深圳市龙岗区平湖镇，为分离式跨越平南铁路平湖编组站，主桥为四跨连续PC箱梁桥，如图6所示。该桥已服役20年，历经两次加固维修，拟布置无线结构健康监测系统，实时掌握桥梁整体振动特性及局部应力应变情况。

首先利用有限元软件ANSYS进行仿真建模，其建模主要是对主桥上部承重结构进行分析，得到结构基频和结构振型等模态；然后运用基于模态识别和网络能耗的目标优化函数，结合离散粒子群算法，对该目标函数进行求解，得到异构无线传感器网络的布置方案；最后在确定两类无线传感器的个数和位置后，对网络分簇形式进行优化。利用最佳簇头数的表达式，得到最优的簇群数。经过合理的分簇与未分簇的方案进行对比，结果表明，即使分簇方案下的网络覆盖半径即数据传输路径，比未分簇下增大28.3%，能耗反而减少了33.3%，能耗节省效果明显。

应用课题技术研发组在深圳市大鹏半岛某边坡建立了降雨型滑坡预警体系。边坡稳定性监测系统采用无线网络搭建，其基本组成主要包含传感器系统、数据采集与传输系统、数据管理系统三个部分，具体可总结为八个测点、五个节点、一个基站和一台服务器。监测系统的整体工作原理如图7所示。基本过程为：传感器采集物理数据后，通过数据线传输到测点旁的传感器节点，各节点再通过现场ZigBee无线网络将数据传输到现场基站，随后基站通过3G移动数据网络将数据上传至互联网，最后在远程校园内的服务器上即可联网登录客户端，获取数据并进行处理分析、消息发送等后续工作。依据长期积累的监测数据，开发了基于大数据分析的边坡失稳时刻预测技术，在预测边坡深部位移及预警方面具有优良的表现。

边坡稳定性无线监测系统工作原理示意图

应用课题技术研发组对广东省惠州市境内某输电杆塔实施了倾斜在线监测，为其安全性评价提供参考依据。系统包括应用层、信息层、数据层、物理层，可接入不同类型传感器，安装方便，即插即用，安装后可24小时监控杆塔安全状态，并将数据实时发送到控制中心服务器。自主开发的上位机接收软件，可实时接收现场发送的各关键参数并存储。强大的专家分析与预警软件，可对采集的数据进行实时分析，运用大数据模型对数据进行处理，并及时给出预警信息。该监测系统在杆塔所属输电线路安全评估及灾害防治工作中发挥了重要作用。