基于DS18B20的洗煤廠設備溫度無線監(jiān)測系統(tǒng)設計

1、摘要無線傳感器網絡是具有自主計算能力的廉價無線節(jié)點的集合，它們能夠代替人們對十分惡劣的環(huán)境進行監(jiān)測，并且自動組織網絡最后把信息發(fā)送到控制上位機。由于這些優(yōu)點，無線傳感器網絡的技術被廣泛應用到包括軍事在內的各個領域中。傳送皮帶電機是煤礦洗煤廠的主要設備，關系到整個煤礦的產量以及效益。洗煤廠內的皮帶電機數量多，所在位置分散，并且長期工作在潮濕、狹窄、嘈雜的環(huán)境中，它的工作狀況直接影響到煤礦平安生產問題。而在當前還沒有洗煤廠電機設備運行溫度的平安標準，這就給電動機的故障檢測帶來更大的困難。本文設計了一個電動機溫度無線監(jiān)測系統(tǒng)來對電動機溫度信息進行采集和監(jiān)測，并通過數據融合技術能夠及時的分析出洗煤廠設

2、備的故障信息，克服了洗煤廠環(huán)境惡劣的不利因素，起到了節(jié)省人力物力，減少維護本錢的作用。本文從四個局部對基于無線傳感器網絡的洗煤廠電機溫度監(jiān)測系統(tǒng)進行了設計。第一局部主要對整個系統(tǒng)的功能進行分析，并對整個系統(tǒng)做出了設計，確定了基于簇的節(jié)點網絡拓撲結構以及系統(tǒng)所采用的ZigBee通信協議；第二局部那么通過系統(tǒng)設計，對系統(tǒng)所需要的硬件設備進行選擇，并最終確定了基于溫度傳感器DS18B20的監(jiān)控系統(tǒng)，無線收發(fā)模塊那么采用CC2430，最后根據實際情況制作了CC2430的底板；第三局部那么闡述了依賴于硬件設備的系統(tǒng)軟件設計，包括數據采集模塊、無線電收發(fā)模塊以及網關Sink節(jié)點的設計；最后一局部那么是數據

3、分析，主要在上位機進行，通過過程控制理論和基于簇的協方差兩種算法對數據進行分析，總結兩者的優(yōu)缺點，然后對兩種方法進行基于模糊系統(tǒng)的融合，最終得到可靠的設備故障檢測結果。關鍵字：無線傳感器網絡；煤礦洗煤廠；DS18B20；CC2430；數據融合；故障檢測；AbstractWireless sensor network is a collection of wireless nodes which have independent power with computational capabilities. They can replace people for monitoring very e

4、vil environment and automatically organize network sending information to control terminals. Because these advantages, wireless sensor network technology has been widely applied to every field including the military area.Transmission belt motor is the main equipment in Coal Washery, relating to the

5、whole coal output and benefits. A large number electromotors scattered locate in the Coal Washery, working in damp, narrow, noisy environment for a longtime. So the motor working situation directly affects the coal mine safety problems. However, there is no safety operating temperature standers towa

6、rds coal washery electrical equipment. So, this will bring greate difficulties in motor temperature fault detection. This paper introduces the design of a wireless monitoring system to survey the motor temperature. And through the data fusion technology, this system can analysis of the fault informa

7、tion about coal washery equipment in a real time. This system overcomes the unfavorable factors of coal environments and plays a role of saving manpower and material resources, reducing maintenance costs.This article through four parts to design the wireless sensor network based temperature monitori

8、ng system towards coal washery motor. The first part analyzed the function of the whole system and designed the whole constructure of this system. At last determined this system use cluster-based network topology structure and ZigBee protocols for communication; According to the system design, the s

9、econd part was about choosing hardware devices. We determined the temperature sensor using DS18B20, wireless transceiver module using CC2430. Finally, according to the actual situation we made the CC2430 pedestal. The third part then expounded software design which was rely on hardware equipment sys

10、tem, including data acquisition module, the radio transceiver module and gateway (Sink) node design. Final part was for data analysis, mainly in the PC. Through the Statistical Process Control theory and a clustered covariance method，we analyzed data and Summarized both advantages and disadvantages,

11、 then fused the two methods based on fuzzy systems. We finally got the reliable equipment fault detection results.Keywords: Wireless Sensor Network; Coal Washery; DS18B20; CC2430; Date Fusion; Fault Detection圖清單List of Figures圖序號圖名稱頁碼圖2-1數據融合過程框圖Figure 2-1Process of Data Fusion圖2-2數據融合兩種主要結構Figure 2

12、-2Two Kinds Construction of Data Fusion圖2-3混合融合結構Figure 2-3Composite Structure of Data Fusion圖2-4數據融合實例Figure 2-4Example of Data Fusion圖3-1洗煤廠整體圖Figure 3-1Picture of Coal Washery圖3-2系統(tǒng)結構框圖Figure 3-2Construction of Syestem圖3-3選煤廠網絡結構圖Figure 3-3Network Structure of Coal Washery圖3-4主洗廠房網絡拓撲Figure 3-4Ne

13、twork Topology of Main Workshop Building圖3-5終端節(jié)點的數據采集過程Figure 3-5Process of Terminal Node Data Acquisition圖3-6CC2430平面圖Figure 3-6Picture of CC2430圖3-7WSN協議棧結構圖Figure 3-7Construction of WSN Protocol圖3-8數據發(fā)送模塊Figure 3-8Module of Data Send圖3-9物理幀結構Figure 3-9Construction of PF Physical Frame圖3-10分簇示意圖Fi

14、gure 3-10Schematic Diagram of Cluster圖3-11ZigBee協議組件的概況Figure 3-11Module of ZigBee Protocol圖4-1系統(tǒng)硬件結構示意圖Figure 4-1Hardware Construction of this System圖4-2兩種不同的DS18B20溫度傳感器Figure 4-2Two Kinds of DS18B20圖4-3DS18B20的構造Figure 4-3Construction of DS18B20圖4-4DS18B20直接單總線供電Figure 4-4Monobus Power Supply Mod

15、e of DS18B20圖4-5DS18B20 VDD供電方式Figure 4-5VDD Power Supply Mode of DS18B20圖4-6CC2430典型的電路Figure 4-6Typical Circuit of CC2430圖4-7Zigbee網關硬件結構Figure 4-7Construction of ZigBee Gateway圖4-8Sink節(jié)點板子Figure 4-8The Sink Node圖4-9CC2430底板的PCB圖Figure 4-9PCB Figure of CC2430 Back Plane圖4-10制作好的CC2430節(jié)點下面是底板Figure

16、 4-10Node of CC2430 and Back Plane圖5-1主程序流程Figure 5-1Program Flow Chart of Main Program圖5-2數據采集流程圖Figure 5-2Program Flow Chart of Data Acquisition圖5-3協議轉換示意圖Figure 5-3Char of Protocol Transition圖5-4ZigBee與ARM通信流程圖Figure 5-4Chart of Communication Between ZigBee and ARM圖5-5網關節(jié)點程序流程圖Figure 5-5Program F

17、low Chart of Gateway圖6-1節(jié)點分布圖Figure 6-1Node Location圖6-2SPC控制圖舉例Figure 6-2Figure of SPC圖6-3通過統(tǒng)計過程控制算法得到的數據圖形Figure 6-3Fault Detection using SPC圖6-402:00-07:30 的數據基于統(tǒng)計控制的分析Figure 6-4Analysis data of time 02:00-07:30 using SPC圖6-5通過CCMF算法得到的平均協方差圖Figure 6-5Fault Detection using CCMF圖6-6模糊系統(tǒng)功能模塊Figure

18、6-6Functional Module of Fuzzy System圖6-7SPC算法中的隸屬函數Figure 6-7MF of SPC圖6-8利用FuzzyDDF算法的設備故障分析Figure 6-8Fault Detection Based on FuzzyDDF表清單List of Tables表序號表名稱頁碼表2-1電動機工作指標Table 2-1Working Index of Electromotor表4-1電源模式Table 4-1Power Mode表5-1DS18B20對ROM操作的指令集Table 5-1Instruction Set for Operating ROM

19、 of DS18B20表5-2DS18B20對存放器的操作指令集Table 5-2Instruction Set for Operating Register of DS18B20表5-3DS18B20數據格式Table 5-3Data Format of DS18B20表5-4CC2430與ARM通訊幀的結構Table 5-4Construction of Communication Frames Between CC2430 and ARM表6-1SPC不同樣本容量下的常數值Table 6-1Constant Value of SPC with Different Sample Size表

20、6-2模糊數據驅動融合中的模糊系統(tǒng)的規(guī)那么Table 6-2Rules of FuzzyDDF1緒論1 Introduction1.1 引言(Foreword)隨著科技的飛速開展，人們對外界環(huán)境的感知從親自體驗已經轉變?yōu)榛诟鞣N傳感器的自動化感應。而依賴著高科技，傳感器也向著小型化、智能化、低耗能、精確性高的方向開展，這就使無線傳感器網絡越來越多被人們認可。無線傳感器網絡將虛擬世界里的模擬信息與物理世界的真實信息融合在一起，將改變人和自然交流的方式 ADDIN EN.CITE 李凌200651515117李凌基于傳感器網絡分配技術研究西安西安2006西北工業(yè)大學鄭明智202152525217鄭

21、明智基于數據融合技術的程控交換機溫度無線監(jiān)控系統(tǒng)研究哈爾濱哈爾濱2021東北林業(yè)大學1, 2。無線傳感器網絡增強了人們獲取信息的能力，它把人們對事物的感應方式從常規(guī)的有線引申到無線，并建立一個無形的數據網絡，克服有線環(huán)境下一些諸如環(huán)境惡略、危險地域等無法解決的問題，將大大擴展人們所能觸及客觀世界。煤礦洗煤廠環(huán)境嘈雜、潮濕、地域狹窄、通風不暢使傳送皮帶電動機的工作處于一個危險的環(huán)境中。但是由于洗煤廠運行中的設備普遍沒有運行健康狀況的標準，一個設備到底運行于什么狀態(tài)屬于正常工作范圍，什么狀態(tài)屬于亞健康狀態(tài)，什么狀態(tài)是帶病運行，這些目前都是沒有模式可供遵循的。這樣往往造成設備長期帶病運行后突然損壞，

22、影響生產。設備運行健康狀態(tài)只能通過對設備的長期監(jiān)測，在得到大量數據的根底上進行分析總結，結合設備現場運行情況逐步建立，在一定情況下還需要專家經驗的配合。過去由于沒有相應的網絡化監(jiān)測手段和適當的分析軟件而沒法進行這樣的工作，如果把無線傳感網絡技術用在煤礦洗煤廠的平安生產中，就能克服洗煤廠環(huán)境惡略的特點。在無線傳感器網絡中各個傳感器節(jié)點可以單獨采集、協同工作，通過無線信道，最終把采集數據結果提供給上位機進行分析。然后通過數據融合的知識把所采集到的數據進行分析，便可以得出洗煤廠哪些設備有故障，哪些設備處在亞健康狀態(tài)。這個工作的是具有挑戰(zhàn)性的，但同樣這局部工作是有開創(chuàng)性的，如果能夠成功實現，就會就有很

23、廣的應用前景。1.2 研究的目的和意義(Purpose and Significance of This Research)我國的煤礦平安生產研究始于20年代末，2006年2月23日國務院總理溫家寶主持召開國務院常務會議，研究部署加強煤礦平安生產工作，堅決防范煤礦重特大事故的發(fā)生。洗煤廠的工作主要包括原煤的提純、去除鐵質雜質、篩煤、煤泥水處理、煤泥壓濾回收、水循環(huán)利用及產品裝車等，所以這是一個綜合性很強的過程。每個工序都有其固有的程序，不能任意改變，各個工序之間又由傳送帶相連，所以它們之間又有順序上的聯系。經過具體分析，認為全封閉的洗煤廠，傳送皮帶電機的溫度發(fā)生故障一般是溫度過高是其最大的隱患

24、，甚至可能使設備面臨漏電或者報廢的危險 ADDIN EN.CITE 張喜林200653535319張喜林集散監(jiān)測系統(tǒng)在選煤廠的應用研究科技情報開發(fā)與經濟267-26816820063?，F階段，工人對洗煤廠的皮帶傳送電機的監(jiān)測方式是定期人工進行維護，是無法實時的監(jiān)測到設備的故障信息的，而這種非實時性恰恰是很危險的，并且消耗很多人力資源最終還達不到監(jiān)測的目的。然而建立傳統(tǒng)的有線監(jiān)測系統(tǒng)也同樣存在較大的困難，且電纜費用昂貴，使用和維護均不方便。這種情況下，把傳統(tǒng)的有線的溫度監(jiān)控升級到無線領域，建立基于無線傳感器網絡的設備點檢自動化系統(tǒng)，把溫度監(jiān)控和無線傳感網絡相結合，形成一個無線溫度監(jiān)控系統(tǒng)，通過無

25、線信道，監(jiān)測傳送皮帶電機溫度成為一種可行的方法。基于現階段沒有一個平安生產的標準是針對電動機的工作溫度的，什么情況下電動機真的發(fā)生了故障導致溫度異常是不能判斷的，所以在上位機接收到數據后便對數據進行分析，采用一種及時有效的數據融合技術并運用到故障檢測中，在監(jiān)控中心就能準確掌握皮帶傳送電機的工作狀況，作出故障決策，這樣既能減少人力的浪費，又能克服有線方式投資高，維護難的缺點。洗煤廠設備24小時長期運行，了解設備運行健康狀況對提高設備運行效率、保證洗煤廠平安生產、防止事故和故障的發(fā)生都有非常重要的意義。點檢系統(tǒng)在較大的電廠己經成功使用多年，有效保證了電廠的平安運行。但目前使用的點檢系統(tǒng)主要是人工點

26、檢，所需人員較多、工作量大，且人員素質和責任心嚴重影響系統(tǒng)點檢系統(tǒng)數據分析的可信度，建立基于無線傳感器網絡的點檢自動化系統(tǒng)，盡可能減少人為因素的影響，對洗煤廠設備點檢工作具有示范作用。1.3 國內外現狀及開展趨勢(Research Status and Development Tendency)洗煤廠設備監(jiān)控現狀目前，國內對煤炭洗選加工的自動化主要還是集中在集散控制及網絡化集控技術改造上。對設備運行健康狀況的分析及信息化管理還很少涉及。例如：2007年匡亞莉教授在“復雜選煤過程綜合自動化系統(tǒng)框架與實施現狀一文中指出“選煤廠在進行生產系統(tǒng)自動化改造時，生產經營及設備信息化管理系統(tǒng)沒有成熟的模式，

27、需要利用“綜合自動化的信息集成平臺，綜合利用在線和離線監(jiān)測信息，實現決策支持和產品質量控制。 ADDIN EN.CITE 匡亞莉200654545419匡亞莉復雜選煤過程綜合自動化系統(tǒng)框架與實施現狀選煤技術41-562120064宋有良教授在2007年?煤炭工程?的論文“選煤廠監(jiān)測監(jiān)控信息管理系統(tǒng)的研究中指出建立一個基于洗煤廠的信息管理系統(tǒng)是有很大必要的，這樣可以建立一個平安穩(wěn)定的工作數據庫，使洗煤廠的相比照擬低的工作平安性得到有力的保障，而且這個數據庫也能指導洗煤廠設備的選型，有利于提高平安性。選煤廠假設要實現減人提效，除必須具備較高素質的員工隊伍外，還須具備如下兩個條件：1生產控制高度自動

28、化；2設備運行平安可靠化。以上二者缺一不可 ADDIN EN.CITE 宋有良200755555519宋有良選煤廠監(jiān)測監(jiān)控信息管理系統(tǒng)的研究煤炭工程107-108320075。目前洗煤廠生產規(guī)模不斷擴大，生產工藝過程日益復雜，產品煤的要求也更為精細，計算機集控系統(tǒng)在選煤廠中的應用就成為必然。因此，上述第一個問題生產控制高度自動化問題已經被人們認識和理解。而在設備運行平安可靠化方面做的工作還非常少，全國幾乎都沒有建立起實用的洗煤廠設備運行平安管理信息化系統(tǒng)。設備監(jiān)測系統(tǒng)在我國電力部門用得較多，監(jiān)測的目的是完整采集、存儲、整理、分析設備數據，確診設備健康狀況，為狀態(tài)檢修提供有用資料。目前電力系統(tǒng)主

29、要采用人工手持檢測設備進行人工點檢的方式。目前國內煤礦根本還沒有實現洗煤廠設備的溫度監(jiān)測，通過洗煤廠綜合合自動化網絡平臺，實現基于網絡的重點設備自動監(jiān)測系統(tǒng)。由于國外傳感器和計算機技術的領先，使得國外選煤過程的自動控制出現得比國內要早，水平也較高。處于領先技術水平的國家主要是澳大利亞、美國和德國。這些國家已經開始由定值控制轉入使用在線測灰裝置的優(yōu)化控制，控制策略也由PID控制轉入模糊邏輯控制。他們在洗煤廠的設備運行管理上也做了些有意義的工作。例如美國Peabody Holding公司在Illinois州的Randolph洗煤廠實現的煤泥泵的運行監(jiān)測和管理，僅對6臺200馬力的煤泥泵采取了優(yōu)化運

30、行措施，就到達了年節(jié)電87184kWh，合5231美元，降低能源消耗15%，投資回收期3年，并降低了維護費用。 無線傳感器網絡和數據融合技術現狀1. 無線傳感器網絡與煤礦平安生產結合現狀為了提高煤礦的生產工作能夠平安的進行，我國的煤礦平安監(jiān)控系統(tǒng)目前都是有線的監(jiān)控網絡，并采用分支樹形的網絡結構。具有代表性的有KJ90、KJF2000等系統(tǒng)，這些系統(tǒng)采用專用電纜采用RS485、PSK、FSK等技術，并且都是按照各自的傳輸協議來實現，所以這樣情況下傳感器接入不靈活、實現跟進不方便。從21世紀起，傳感器網絡引起了全球學者的極大關注，既有軍事界的研究也有民間的應用，美國和歐洲率先啟動了基于無線傳感器的

31、研究方案。我國也在本世紀初投身于無線傳感器的研究中，包括中科院上海微系統(tǒng)研究所、沈陽自動化所等許多研究機構。許多大學諸如清華大學、北京郵電大學、哈爾濱工業(yè)大學等也投身于相關方面的研究。而如今胡錦濤總書記的講話又刺激了我國學者的研究熱情，國內許多物聯網研究中心紛紛建立，其中就包括無錫物聯網研究中心。但是把無線傳感器網絡應用到煤礦平安生產上比擬少，針對這個情況，2021年中國礦業(yè)大學率先在國內建立物聯網感知礦山研究中心，從各個角度對礦山的平安生產進行基于無線傳感器的研究，目前比擬成熟的有采煤工作面壓力無線監(jiān)控、井下人員定位等尖端技術。2. 數據融合技術現狀從20世紀80年代開始，以美國為首的西方興

32、旺國家主要把數據融合技術應用到軍事領域，包括目標識別、動作分析、戰(zhàn)斗決策等眾多的領域。國內數據融合技術的研究落后于歐美，但是每年也會有幾百篇論文在國內重要期刊上發(fā)表，集中的研究方向是圖像、模式識別方面，而把數據融合應用在無線傳感器網絡中僅處在研究仿真階段，無法真正應用到網絡中。數據融合技術在無線傳感器網絡中的研究方向主要有兩個，第一個是研究在無線傳感器網絡中組織建立一種數據融合樹，當終端節(jié)點把采集到的數據向上一級節(jié)點發(fā)送后，上一級節(jié)點對數據進行多入單出的處理，而這個過程會涉及到數據融合技術，最后把融合后有用的信息再次發(fā)送給在上一級節(jié)點。這個過程類似一個數據壓縮過程，雖增加了傳感器節(jié)點的運算負擔

33、，但是會減少數據傳送的冗余信息，擴大了信道容量 ADDIN EN.CITE ADDIN EN.CITE.DATA 6-10。第二個研究方向就是涉及到上位機處理數據然后做出某種決策的準確性。由于來自無線傳感器網絡的數據具有很強的不確定性，所以上位機根據接收到的數據很難去直接判斷數據是否可靠。而數據融合技術對不確定的信息處理有其先天的優(yōu)越性，所以可用來處理信息，做出準確的決策 ADDIN EN.CITE ADDIN EN.CITE.DATA 11-16。在國內，雖然有很多針對第一個方向的研究，但是所有的研究都是提出算法然后仿真觀察結果，沒有一種真正應用到硬件或者傳輸協議中。而在第二個方向中，大局部

34、算法都涉及到的是圖像、模式識別以及軍用的研究，在無線傳感器應用的不多，在相關的設備故障監(jiān)測中也很少。1.4 論文的主要工作(Architecture of Thesis)本論文主要基于國家資助科研工程“基于無線傳感器網絡的洗煤廠點檢系統(tǒng)進行論文撰寫的，在這個系統(tǒng)中筆者主要對基于溫度監(jiān)測的無線傳感器網絡在洗煤廠的應用進行研究，主要包括兩個方面的內容，其一是對溫度的采集以及軟硬件的設計，其二那么是上位機對于檢測到的溫度數據進行融合，得出一個具有說服力的設備故障監(jiān)測決策。論文結構主要如下：第二章，主要對無線傳感器網1.5 論文結構(Architecture of Thesis)本論文主要基于國家資助

35、科研工程“基于無線傳感器網絡的洗煤廠點檢系統(tǒng)進行論文撰寫的，在這個系統(tǒng)中筆者主要對基于溫度監(jiān)測的無線傳感器網絡在洗煤廠的應用進行研究，主要包括兩個方面的內容，其一是對溫度的采集以及軟硬件的設計，其二那么是上位機對于檢測到的溫度數據進行融合，得出一個具有說服力的設備故障監(jiān)測決策。論文結構主要如下：第二章，主要對無線傳感器網絡以及數據融合技術進行介紹，并介紹了需要檢測的設備；第三章把整個監(jiān)測系統(tǒng)的結構以及板子上的元件選型等闡述清楚；第四章詳細介紹系統(tǒng)的硬件平臺以及在實際應用中所遇到的問題；系統(tǒng)的軟件設計會在第五章進行介紹；第六章主要討論和設計基于模糊數據融合的設備故障監(jiān)測的方法。第七章給出最后結論

36、和展望。2無線傳感器網絡與數據融合技術2 Technology of WSN and Data Fusion無線傳感器網絡Wireless Sensor Network， WSN系統(tǒng)是涉及多學科的熱點研究領域。它的節(jié)點廉價、設備簡單并且具有自主計算和組網的的能力依賴于先進的傳感器技術、嵌入式技術和無線通信技術。它把從網絡底層采集到的數據自我計算、自主組網無線發(fā)送給上位機，然后上位機作出決策再對網絡進行部署，完成整個系統(tǒng)的功能。數據融合技術結合許多學科的知識，其中包括人工神經網絡、模糊邏輯、概率論、濾波器、模式識別等技術。數據融合技術是處理眾多傳感器數據的一種方法，它能夠把信息通過融合算法整合，

37、分析與比照，最終生成一個研究者需要的決策信息。2.1 無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network)無線傳感器網絡的特點無線傳感器網絡就是由部署在監(jiān)測區(qū)域內大量的廉價微型傳感器節(jié)點組成，通過無線通信方式形成的一個多跳的自組織的網絡系統(tǒng)，其目的是協作地感知、采集和處理網絡覆蓋區(qū)域中被感知對象的信息，并發(fā)送給觀察者 ADDIN EN.CITE 田忠200656565619田忠宋鐵成葉芝慧沈連豐基于IEEE802.15.4的無線傳感器網絡的設計與實現電子工程師25-29327200617。傳感器、感知對象和觀察者構成了無線傳感器網絡的三個要素。這些微型傳感器一般稱作sensor n

38、ode傳感器節(jié)點或者mote灰塵。此種網絡中一般也有一個或幾個基站(稱作sink)用來集中從微型傳感器收集的數據。無線傳感器網絡主要特點就是節(jié)點數量大、網絡龐大、位置不確定、能量有限和難于維護的特點。網絡節(jié)點數量是無線傳感器網絡的最主要特點，只有在數量上到達一定的標準，網絡才能對它所處的環(huán)境進行準確的判斷。在組織網絡上，由于ZigBee技術的開展，形成了比擬成熟的組網技術，這樣使節(jié)點之間的通信與數據傳輸比擬便利。由于節(jié)點的難于維護的特性，這樣就要求節(jié)點的能量消耗應到達最低，才能延長節(jié)點的使用壽命，降低維護難度與次數，節(jié)省支出。網絡節(jié)點的定位也是最近研究的熱點，這使得無線傳感器網絡在煤礦中的應用

39、更為廣泛，它能準確的定位出井下人員的位置。所以，無線傳感器網絡這些特點，都給我們提夠了研究的方向。2.1.2無線傳感器網絡的應用在工業(yè)方面，無線傳感器應用到了智能的機械機構健康檢測中。在傳統(tǒng)的機械結構和元件檢測時，都是采用固定的時間間隔，這就使傳統(tǒng)的檢測方法沒有很好的實時監(jiān)測效果。如果在這個時間間隔內機械結構和部件是正常運行的，就不會產生危險，但是如果在這其中由于部件損壞，便將會產生不可預知的財產損失。如果元件的造價昂貴，并且處于機械的關鍵位置，產生的災難將是消滅性的。無線傳感器技術的引入便能很好的解決該問題，它能夠實時的分析數據，及時作出判斷，有利于操作人與對機器的維護和檢修。并且有無它本身

40、無限的特性，一些工作復雜的設備如旋轉部件、高電壓部件以及植物標本上都是不適合有線的電纜接入的，這就更表達了無線傳感器的優(yōu)越性 ADDIN EN.CITE TownsendMar 1-5,199957575710Townsend,C.PArms,S.WRemotely Power, Mutichannel, Microprocessor-Based Telemetry systems for Smart Implantable Devives and Smart StructuresSPIE's 6th Annual Int'1 Conference on Smart Str

41、uctures and MaterialsMar 1-5,1999Newport Beach. CA18。在工業(yè)自動化上，無線傳感器網絡也有它的用武之地，尤其是電纜無法觸及的部位。在無線節(jié)點上接入快速傳感設備，就會比有導線存在的情況下接觸的部位更精確。無線傳感器應用到生產流水線上，就能有許多傳感器對某個零件或者設備的空隙進行檢測。在此之前，人們只能使用過于粗笨的有線傳感器，并且由于是在同一條生產線上，所以無法同時測量多個位置。其他在工業(yè)上的應用包括能量控制系統(tǒng)、平安、風力發(fā)電設備的健康監(jiān)測、環(huán)境監(jiān)測等方面 ADDIN EN.CITE Morris2002.258585823Morris, B.

42、A.DLimaSlaminThe Evolution of the Electronic Knee Prosthesis: Telemetry Technology Development,Supplement to AmJournal of Bone & Joint Surgery2002.219。無線傳感器的另一個突出應用就是用在建筑結構里面，又來監(jiān)測大型的住宅或者其他建筑的結構健康狀況。諸如美國的Ben Franklin大橋就是通過在建筑的連接處植入無線傳感器節(jié)點，來實時監(jiān)測大橋因承受重量不同所發(fā)生的形變 ADDIN EN.CITE Galbreath200359595910Galbre

43、ath, J.HTownsend, C.P.MundellCivil Structure Strain Monitoring with Power-Effi cient High-Speed Wireless Sensor NetworksProceedings International Workshop for Structural Health Monitoring2003Stanford, CA20。另一個典型應用是用在火車的軌道上，無線傳感器節(jié)點被包在鐵軌的壓力裝置中，可以監(jiān)測焊接外表的支撐結構，把早期的隱患提供給鐵道部管理，在這個系統(tǒng)里，每個節(jié)點的傳輸范圍是100公尺 ADDIN

44、EN.CITE ArmsJuly 7-9.200460606047Arms, S.W.TownsendC.P., GalbreathWireless Strain Sensing NetworksProceedings 2nd European Workshop on Structural Health MonitoringJuly 7-9.2004Munich,Germany21。無線傳感器網絡在其他環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療、智能家居、水質及水位監(jiān)測等方面也有許多應用。因此，無線傳感器網絡的應用己逐步趨于成熟。2.2 數據融合(Data Fusion)數據融合又稱多傳感器信息融合，目的是把看似獨立工作

45、的無線傳感器節(jié)點采集的信息進行協同操作，消除網絡的不確定性，做出準確的決策。在傳感器網絡中，數據融合主要有節(jié)省能量數據傳輸量、減輕網絡擁塞、獲得準確的信息并作出有說服力的決策三個方向的作用。 數據融合的定義、原理及目的數據融合通常使用在多個傳感器的數據處理中，把多傳感器采集到的數據進行基于某種方法的的匹配或者比擬，把數據中夾帶的冗余信息去除，并通過有用的數據了解到傳感器所在環(huán)境的狀況，然后根據這些數據作出決策，這些決策往往包含設備的故障信息、環(huán)境變化信息、以及哪些是系統(tǒng)的冗余信息等。通過這個決策，管理員就能輕易地分辨出被監(jiān)測設備發(fā)生故障是什么時候以及哪些數據可以舍去不去分析，從而提高了工作效率

46、 ADDIN EN.CITE ADDIN EN.CITE.DATA 22-24。數據融合之所以能夠做出一個比擬準確的決策是基于它自身的對數據處理的步驟，該技術不僅會對實時采集的數據進行分析，同時它會把以前的數據引入到系統(tǒng)中，把感知對象從過去到現在以及以后的開展趨勢都能夠估計出來。這種方式是一個基于歷史的統(tǒng)計過程，不僅能消除單個傳感器采集數據的獨立性，也能把系統(tǒng)的不確定性降到最小。數據融合過程如圖2-1所示。通過降噪處理濾除數據采集過程中的干擾和噪聲，得到比擬準確的數據。降噪處理后的數據經過數據融合計算，最后輸出融合結果 ADDIN EN.CITE 吳劍鋒200461616119吳劍鋒趙玉芹多傳

47、感器數據融合技術研究彈箭與制導學報356-358244200425。外界環(huán)境傳感器數據融合決策輸出數據降噪處理融合中心圖2-1 數據融合過程框圖Figure 2-1: Process of Data Fusion1. 傳感器信息采集傳感器采集到的信號是多樣的，比方溫度、振動、壓力等信號。傳感器采集到的數據模擬或者數字信號通過單片機的外設接口，進行放大或者模數轉換以后再由單片機向無線收發(fā)模塊傳送。2. 數據降噪處理數據的采集與發(fā)送和接收不肯能不受外界影響的，其中包括高電磁場、頻率極高的振動影響等一些增加噪聲的因素。所以，在處理數據前最好對采集的數據進行適當的過濾和降噪 ADDIN EN.CITE

48、 焦莉200664646419焦莉李宏男基于數據融合和小波分析的結構損傷診斷振動與沖擊85-88255200626。3. 數據融合過程數據融合的方法比擬多，但是每個方法都必須包含數據相關之類的操作。數據融合的算法也有很多，下節(jié)會做介紹。 數據融合的分類、結構和系統(tǒng)數據融合在應用上的分類主要有兩種，第一就是在整個系統(tǒng)的底層，即硬件上進行融合，以去除冗余信息、壓縮信息、擴大信道容量、節(jié)省節(jié)點能量為目的。第二個便是在上位機上對數據進行處理，著重研究融合方法，得到誤差小、可靠性強的決策。在本系統(tǒng)中應用的是第二種模式，即將數據融合方法用于設備監(jiān)測數據的分析與決策生成中。數據融合在網絡中的融合結構主要分為

49、串聯和并聯兩種，如圖2-2，把這兩種有條理的組合起來會形成混合融合的結構，如圖2-3。其中C1，C2，Cn表示n個傳感器，S1，S2，,Sn表示融合中心處理后的數據，Y1，Y2，Yn表示融合中心。圖2-2 數據融合兩種主要結構Figure 2-2: Two Kinds Construction of Data Fusion圖2-3 混合融合結構Figure 2-3: Composite Structure of Data Fusion通過以上三個系統(tǒng)可以得出結論：當采用串聯但凡進行融合時，這種融合方式速度比擬快，但是不允許其中任何一個節(jié)點出現計算過失的，并且隨著網絡逐漸變大，越靠后的節(jié)點的運算

50、量會逐漸加大，所以這種串聯形式的融合樹比擬適合小型的網絡。但是如果網絡龐大以后，由于傳感器節(jié)點不易維護性，所以不推薦使用此結構 ADDIN EN.CITE 華亮200662626219華亮馮浩曹文明基于數據融合智能檢測的家居平安報警系統(tǒng)的設計微型電腦應用32-35221200627。并行的融合就要求融合節(jié)點的硬件設備需要非常強大運算能力，這就會加大節(jié)點的體積以及耗能，然而這點就違反了無線傳感器網絡的核心思想，所以這種方式雖然節(jié)點之間不會互相影響，但是當前的技術還無法完全采用這種方法?；旌戏绞降娜诤鲜羌狭舜腥诤虾筒⑿腥诤蟽煞N方法，由于含有串聯融合，融合速度快，而且對融合節(jié)點硬件要求不是很高，

51、但是該結構相當復雜，在前一級融合處和后一級融合處采用的算法如果相同，容易產生一些問題如計算符號負負得正。而在上位機進行的數據融合結構主要就是數據處理以及融合的各種算法。這時的數據融合就是數據相關、數據處理和基于不同算法的融合等，其中最后的融合方法是數據融合的核心 張佳薇200663636317張佳薇木材含水率測試系統(tǒng)多傳感器數據融合方法研究哈爾濱哈爾濱2006東北林業(yè)大學28。1. 數據相關多傳感器本身采集到的數據的具有獨立性的，這就無法進行數據相關操作。但是由于傳感器節(jié)點同分布在同一個環(huán)境中，它們采集到的數據又在某種程度上有聯系。通過整個傳感器網絡采集到的信息監(jiān)控中心會得到這個環(huán)境下總的一個

52、狀態(tài)，而這個狀態(tài)的獲得對于這個環(huán)境中的每個傳感器節(jié)點都會有它的奉獻度，所以如何把這些相關的信息進行正確的處理，決定這數據融合所產生的決策信息的不同。2. 數據計算得到了數據的相關性以后，接下來就要對數據進行計算，這里涉及到每個節(jié)點對決策狀態(tài)的奉獻度問題。依據不同的奉獻度來計算數據，即每個節(jié)點對環(huán)境的感知有一定的奉獻度，所以我們要有針對性的計算。奉獻度大的應該嚴格計算，奉獻度小的就應該大體統(tǒng)計或者直接忽略，這些決策是由融合算法決定的。3. 融合計算融合計算的方法有很多的，用得比擬多的是算術平均值估計算法、自適應加權算法和基于概率的統(tǒng)計學方法。這些算法都會遵循一定的程序，包括驗證數據、舍棄數據和趨

53、勢評估，而趨勢評估會根據每次的監(jiān)測結果不停的修改。 圖2-4是一個數據融合系統(tǒng)的結構實例，它一般包括多傳感器和數據融合中心以及信息校驗環(huán)節(jié)。圖2-4 數據融合實例Figure 2-4: Example of Data Fusion2.2.3 數據融合的一般方法數據融合的方法主要有以下幾種。1. 嵌入約束法傳感器只能采集到監(jiān)測環(huán)境的某個或者某幾個方面的信息，而依據這些信息所判斷的客觀環(huán)境就會有這些傳感器采集到的特點。從另一個方面講，監(jiān)測的環(huán)境和傳感器采集到的環(huán)境信息做出的決策是有一種類似于數學中的函數映射的特點的，這一個映射是有不確定性的，如果把映射不斷地增加約束條件，就有可能表示出精確的環(huán)境特

54、點。(1) 基于Bayes估計這個方法需要確定事件的先驗的似然函數，然后根據信息不停地修改這個似然函數，最終一步步接近準確的客觀環(huán)境的特點。更新似然函數的過程就是把下一次的數據的估計量和真是量比照得到的。(2) 卡爾曼濾波這種方法是建立一個模型來決定不斷的更新什么樣的似然函數，這個模型便是基于卡爾曼濾波的方式進行的。這一種方法可以區(qū)分冗余信息和正常數據，這就會使融合工作量變得比Bayes估計小。這種方法還可以克服網絡節(jié)點采集數據突然跳變或者節(jié)點損壞的弊端，這樣某個節(jié)點的不正常工作不會影響整個系統(tǒng)的融合過程，很好的減小了不確定性。2. 證據組合法這種方法是基于一種邏輯推斷，它的根底是把不同的環(huán)境

55、信息作為一個證據點，針具多了以后就可以推斷出這個事物的本來面貌。傳感器正能反映出環(huán)境的信息來作為證據點。因此，分析每一個傳感器的環(huán)境信息，把該信息作為某種決策的證據，即證據組合，分析出最大支持這個證據的決策信息。概率統(tǒng)計方法就是一種常用的證據組合法：這種方法和Bayes估計有相似之處，都是通過事件的先驗概率來確定可能發(fā)生時間的可能性。這種方法同樣面臨著很難確定先驗概率的問題。3. 人工神經網絡法通過模仿人腦的結構和工作原理，設計和建立相應的機器和模型并完成一定的智能任務。神經網絡根據當前系統(tǒng)所接收到的樣本相似性，確定分類標準。同時采用神經網絡特定的學習方法來獲取知識，得到不確定性推理機制。4.

56、 模糊數據融合方法模糊數據融合的方法是基于某個區(qū)域內一個單位對其他單位的影響程度的大小來判斷整個區(qū)域內的數據的穩(wěn)定度，它能把具有不確定性的、數據關聯性難以確定的數據進行融合，從而得到一個穩(wěn)定的閾值，通過這個閾值來進行數據的正確性分析，最終得到決策信息。在本文中就采用了模糊數據融合技術對系統(tǒng)設備的故障進行檢測，并作出了設備故障的發(fā)生的時間段的決策。2.3 數據融合技術在無線傳感器網絡的應用(Data Fusion Used in WSN)數據融合技術可以提高無線傳感器網絡的工作效率，它不僅能對網絡的通信效率進行優(yōu)化，提高數據的可靠性，也能對采集到的數據進行分析，區(qū)分采集到的數據的偶然誤差，并對系

57、統(tǒng)運行情況進行判斷，生成系統(tǒng)檢測設備正常報告和故障報告。數據融合在提高故障檢測的精度、提升系統(tǒng)的性能以及提升數據的處理的有效性上得到了廣泛的認可，國外有很多研究都把數據融合技術運用到了大量的設計中并涉及許多研究領域。Stover 等人提出把模糊邏輯技術運用到數據融合技術中，他們在賓夕法尼亞州立大學建立一個通用目的的模糊邏輯控制體系結構，這個結構對數據進行數據融合后，能夠遙感資源，目標識別，跟蹤、自動控制系統(tǒng)資源和元素并自動進行態(tài)勢評估 ADDIN EN.CITE Stover199665656519J. A. StoverD. L. HallR. E.Gibson.An autonomous

58、fuzzy logic architecture for multi-sensor data fusion.IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS143150433199629。最后，這技術被應用于自主車輛的研究。多傳感器數據融合也被認定為是一個很好的定位方法。傳感信息的組合可以從不同的監(jiān)測指標上來反映一個位置的總體情況，這樣上位機系統(tǒng)就能從許多不同的來源盡可能全面的提供關于該位置的信息。在這個領域內，大量的研究和實踐應用到采用模糊邏輯融合算法的移動機器人的設計上。Jetto等人提出一種在卡爾曼濾波上采用模糊邏輯算法的機器人的設計上，這種移動機器

59、人通過使用聲納傳感器和位移傳感器對數據進行融合，具有了良好的定位能力 ADDIN EN.CITE Jetto199966666619L. JettoS. LonghiD. VitaliLocalization of a wheeled mobile robot by sensor data fusion based on a fuzzy logic adapted Kalman filterControl Engineering PracticeControl Engineering Practice763-7717199930。在這個系統(tǒng)中，他們提出采用啟發(fā)式近似的方法來構造模糊邏輯系統(tǒng)，這

60、個理論來源于他們精通濾波器的知識?；谀：壿嫷膫鞲衅鲾祿诤显诒＝⌒袠I(yè)也有一定數量的應用。隨著技術的普遍應用和輔助的生活環(huán)境技術的提出，在醫(yī)院外對病人進行護理已經成為很平常的事情。Medjahed 等人提出采用一種模糊邏輯系統(tǒng)遠程控制的年長者的家庭環(huán)境，這個系統(tǒng)采用基于規(guī)那么的數據融合算法，能及時的發(fā)現年長者危險的生命體征 ADDIN EN.CITE Medjahed202167676747H. MedjahedD. IstrateJ. BoudyA fuzzy logic system for home elderly people monitoring (EMUTEM)Proceed-