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无线传感器网络技术研究

作者: 时间:2011-03-26 来源:网络 收藏
行处理能力。一般情况下,基于非线性的数学方法,如果它具有容错性、自适应性、联想记忆和并行处理能力,则都可以用来作为融合方法,目前常用的数据融合方法基本上可概括为随机和人工智能两大类,随机类方法有加权平均法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯估计法、D-S证据推理等;而人工智能类则有模糊逻辑、神经网络等。

3 WSN在风洞测控中的应用

在风洞测控这个特定的场景下,需要对、一些关键部件和设备的技术参数进行监测与跟踪,以监控设备的运行情况,合理调度设备运行,预报关键部件的失效概率,制定关键部件的维护或更换计划,并避免出现大的系统故障或风洞长期的停转,降低工作强度和人为误差发生概率,提高风洞试验效率,保障风洞安全运行。在不便于安装有线的情况下,均可考虑无线网络。WSN的具体应用需求包括:

①旋转机构的监测:包括轴流风扇、攻角机构、滚珠丝杆等旋转机构振动特性的监测与跟踪,以及模型姿态检测与跟踪等。

②气源系统监测:包括监测位于野外的高/中压储气罐群、高/中压压缩机组、吸附干燥站、冷却循环水系统等,具体监测温度、压力、有毒气体浓度等参数。

③风洞运行监测:对风洞运行状态进行监测,包括试验时的压力状态、引射器的位置状态、试验段的温度状态、风洞安全联锁状态等,具体监测温度、压力、位置、电流、电压等物理参数。

④其他没有基础网络设施,而有线系统安装又不方便或不安全的应用环境。

3.1 WSN应用系统的体系结构

根据风洞测控的布设区域结构复杂、待测参数数量多、范围广等实际需求,采用分层的WSN网络拓扑结构,如图2所示。

佳工机电网

在图2所示的分层WSN中,具有某种关联的网络节点组成簇(cluster)。在一个簇内,通常有一个按一定规则选举产生的、被称为簇首(也称为汇点Sink)的节点。普通节点将采集并压缩的监测数据传到Sink节点;然后由Sink节点和网关节点(Gateway)通过多跳中继(Multi-hop)方式完成多个WSN节点数据的汇集并传发;最后在监控服务器(Control Center)将整个监测区域内的数据进行集中处理。

3.2 WSN系统的实现

WSN的性能很大程度上依赖于WSN节点的特性。图3显示的是一种商业化的WSN节点o Mica2dot节点采用4 MHz的Atmel ATmega 128L微处理器,具有868/916 MHz多通道射频收发器,512 KB的片上存储,并集成多种传感器,直径仅为25mm。基于TinyOS操作系统来完成节点数据采集、数据处理和通信。

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TinyOS作为一个面向WSN应用的操作系统,能够利用有限的资源来进行高效率、低能耗的并行操作,程序核心很小,能够有效地运行在WSN上并执行相应的管理工作,自动发现和组成网络,提供可重用的组件,并几能提供简单的调度机制。

TinyOS定义一系列非常简单的组件(component)模型,具有高度的模块化特征。每个组件都完成一个特定的任务,整个操作系统基本上就是由一系列的组件模型组成。当系统要完成某个任务时,就会调用事件调度器,事件调度器再有顺序地调用各种组件,从而高效、有序地完成各种功能。工作在该操作系统上的应用程序基于事件(event)驱动模式,采用事件触发去唤醒传感器工作。TinyOS采用类似C的结构化编程语言NESC编写应用程序。

3.3 初步结果分析

在1.2mx1.2m风洞进行了WSN风洞监测应用的初步尝试,实现了WSN的拓扑结构管理(见图4),并开发研制了1.2mx1.2m风洞WSN无线传感器网络测量系统(见图5),实现了对风洞试验段内温度的测量。

佳工机电网

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图4中,节点0作为基站,节点1、节点2为测量节点分别部署在风洞试验段和超扩段。节点1、节点2上的采集系统完成本地温度参数的采集,节点3为中继节点,节点1、节点2的温度测量数据按照多跳路由(Multi-hop routing)的方式,经过节点3的中继,最终汇集到节点0,并由基站完成测量数据的汇聚融合和结果显示。从图5中可以观察到在1.2m×1.2 m风洞试验过程中风洞试验段温度的变化。这样采用WSN的温度测量数据,就能对流体力学风洞试验的测量结果进行有效的修正。

4 结束语

无线传感器网络(WSN)被认为是影响人类未来生活的重要技术之一,这一新兴技术为人们提供了一种全新的获取信息、处理信息的途径。由于WSN本身的特点,使得它与现有的传统网络技术之间存在较大的区别,给人们提出了很多新的挑战。由于WSN对国家和社会意义重大,国内外对于WSN的研究正热烈开展,希望本研究能够引起测控领域对这一新兴技术的重视,推动对这一具有国家战略意义的新技术的研究、应用和发展。

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