CN103942910A - 一种基于IPv6的机房火灾提前预警方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于IPv6协议的无线网络机房火灾预警方法及系统，其中系统包括：传感器网络，用于获得机房环境数据，并将该机房环境数据传送至数据处理中心，所述传感器网络包括无线传感器和无线接收器；数据处理中心，用于对所述机房环境数据进行分析处理得到监控信息，并将该监控信息发送至机房监控平台显示，同时将该监控信息存入数据库；机房监控平台，根据所述监控信息产生预警信息，并将该预警信息传送至客户端或远程控制端进行处理；远程控制端，接收所述预警信息后调节空调开关及状态，启动机房消防设备。本发明通过对机房环境进行无线监控，及对环境温湿度及烟雾数据进行分析，实现对火灾的提前预警。
Description
技术领域
本发明涉及机房环境监控领域，如无人值守机房的温湿度及烟雾提前预测和预警，尤其涉及一种基于IPv6的机房火灾提前预警方法及系统。
背景技术
当今社会正处于信息化时代，随着各企事业单位信息化建设的推进，机房在其中扮演着愈来愈重要的角色，而如何保障机房的环境安全，保护机房设备不受危害，也显得尤为重要。
现有技术中，大多数的机房监控系统采用具有感知能力、计算能力和通信能力的无线传感器网络进行环境参数采集，并在各节点之间采用IPv4协议进行通信。IPv4技术的最大问题是网络地址资源有限。从理论上讲，IPv4能够编址1600万个网络，但采用A、B、C三类编址方式后，可用的网络地址的数目大打折扣，以至于目前的IP地址已于2011年2月3日分配完毕。IPv4地址的枯竭给无线传感器监控网络的推广制造了大量阻碍。
目前各单位所使用的大多数机房监控系统，只能在机房环境参数（如温湿度）超过用户设定的阈值时，才产生报警信息，而许多情况下，此时机房已发生重大险情。因此，如果在危机发生之前不能有效地向用户提供预警信息，将给机房的环境安全增加一些潜在的危险因素。
发明内容
针对上述问题中存在的不足之处，本发明提供一种基于IPv6的机房火灾提前预警方法及系统。
为实现上述目的，本发明的基于IPv6的机房火灾提前预警方法，其包括以下步骤：
步骤1，将传感器网络得到的机房环境数据传送至数据处理中心，所述传感器网络包括无线传感器和无线接收器；
步骤2，利用所述数据处理中心对所述机房环境数据进行分析处理后得到监控信息，并将该监控信息发送至机房监控平台显示，同时将该监控信息存入数据库；
步骤3，通过所述机房监控平台根据所述监控信息产生预警信息，并将该预警信息传送至客户端或远程控制端进行处理。
所述步骤3中，客户端或远程控制端的处理步骤包括：调节空调开关及状态、启动机房消防设备。
进一步的，所述无线传感器包括IPv6烟雾传感器和IPv6温湿度传感器，且每个无线传感器都分配有一个固定的IPv6地址，各无线传感器通过自组织方式构成网络，节点相互协作感知、采集和处理网络覆盖区域中特定的信息。
进一步的，所述数据接收器由IPv6无线路由组成，对所在传感器网络内的传感器进行寻址及组网，组网成功后，获取组网内传感器节点的数据信息。
进一步的，所述数据处理中心由Internet通信、数据库以及中央处理程序组成，其中所述Internet通信以有线方式与无线路由连接，并主动获取无线路由所接收到的无线传感器数据信息，并将其写入当前所在的数据库；所述中央处理程序通过访问该数据库，运用神经网络模型预测下一时间点的温湿度及烟雾浓度变化趋势。
进一步的，所述步骤2包括：
步骤21，利用所述机房监控平台定时主动访问数据处理中心，获取所述数据库中存储的温湿度、烟雾浓度的机房环境数据；
步骤22，根据所述机房环境数据得到下一时间点的机房温湿度、烟雾浓度的机房预测数据；
步骤23，将所述机房预测数据与用户设定的阈值比较，若超过设定阈值，则产生预警信息，否则不产生预警信息。
本发明还提供一种基于IPv6的机房火灾提前预警系统，其包括：
传感器网络，用于获得机房环境数据，并将该机房环境数据传送至数据处理中心，所述传感器网络包括无线传感器和无线接收器；
数据处理中心，用于对所述机房环境数据进行分析处理得到监控信息，并将该监控信息发送至机房监控平台显示，同时将该监控信息存入数据库；
机房监控平台，根据所述监控信息产生预警信息，并将该预警信息传送至客户端或远程控制端进行处理；
客户端或远程控制端，接收所述预警信息后调节空调开关及状态，启动机房消防设备。
进一步的，所述无线传感器包括IPv6烟雾传感器和IPv6温湿度传感器，且每个无线传感器都分配有一个固定的IPv6地址，各无线传感器通过自组织方式构成网络，节点相互协作感知、采集和处理网络覆盖区域中特定的信息。
进一步的，所述数据接收器由IPv6无线路由组成，对所在传感器网络内的传感器进行寻址及组网，组网成功后，获取组网内传感器节点的数据信息。
进一步的，所述数据处理中心由Internet通信链路、数据库以及中央处理程序组成，其中所述Internet通信链路以有线方式与无线路由连接，并主动获取无线路由所接收到的无线传感器数据信息，并将其写入当前所在的数据库；所述中央处理程序通过访问该数据库，运用神经网络模型预测下一时间点的温湿度及烟雾浓度变化趋势。
进一步的，数据处理中心包括：
访问模块，利用所述机房监控平台定时主动访问数据处理中心，获取所述数据库中存储的温湿度、烟雾浓度的机房环境数据；
预测模块，根据所述机房环境数据得到下一时间点的机房温湿度、烟雾浓度的机房预测数据；
处理模块，将所述机房预测数据与用户设定的阈值比较，若超过设定阈值，则产生预警信息，否则不产生预警信息。。
本发明的有益效果在于：
本发明的基于IPv6的机房火灾提前预警方法及系统通过对机房环境进行无线监控，及对环境温湿度及烟雾数据进行分析，实现对火灾的提前预警。本发明能在危机发生之前有效地向用户提供预警信息，保证了机房环境的安全，消除了一些潜在的危险因素。
附图说明
图1为本发明的基于IPv6的机房火灾提前预警方法流程图；
图2为本发明的基于IPv6的机房火灾提前预警数据流程图；
图3为本发明的基于IPv6的机房火灾提前预警系统示意图。
具体实施方式
图1为本发明的基于IPv6的机房火灾提前预警方法流程图；如图1所示，本发明的基于IPv6的机房火灾提前预警方法，其包括以下步骤：
步骤1，将传感器网络得到的机房环境数据传送至数据处理中心，所述传感器网络包括无线传感器和无线接收器；
步骤2，利用所述数据处理中心对所述机房环境数据进行分析处理后得到监控信息，并将该监控信息发送至机房监控平台显示，同时将该监控信息存入数据库；
步骤3，通过所述机房监控平台根据所述监控信息产生预警信息，并将该预警信息传送至客户端或远程控制端进行处理。
所述步骤3中，客户端或远程控制端的处理步骤包括：调节空调开关及状态、启动机房消防设备。
进一步的，所述无线传感器包括IPv6烟雾传感器和IPv6温湿度传感器，且每个无线传感器都分配有一个固定的IPv6地址，各无线传感器通过自组织方式构成网络，节点相互协作感知、采集和处理网络覆盖区域中特定的信息。
进一步的，所述数据接收器由IPv6无线路由组成，对所在传感器网络内的传感器进行寻址及组网，组网成功后，获取组网内传感器节点的数据信息。
进一步的，所述数据处理中心由Internet通信链路、数据库以及中央处理程序组成，其中所述Internet通信链路以有线方式与无线路由连接，并主动获取无线路由所接收到的无线传感器数据信息，并将其写入当前所在的数据库；所述中央处理程序通过访问该数据库，运用神经网络模型预测下一时间点的温湿度及烟雾浓度变化趋势。
进一步的，所述步骤2包括：
步骤21，利用所述机房监控平台定时主动访问数据处理中心，获取所述数据库中存储的温湿度、烟雾浓度的机房环境数据；
步骤22，根据所述机房环境数据得到下一时间点的机房温湿度、烟雾浓度的机房预测数据；
步骤23，将所述机房预测数据与用户设定的阈值比较，若超过设定阈值，则产生预警信息，否则不产生预警信息。
图2为本发明的基于IPv6的机房火灾提前预警系统数据流程图。如图2所示，系统包括：包含了无线传感器和无线接收器的传感器网络，数据处理中心，机房监控平台，远程控制端。图3为本发明的基于IPv6的机房火灾提前预警系统示意图。如图3所示，每个机房都有一个传感器网络，该传感器网络包含各类无线传感器和无线接收器（网关）。无线接收器将传感器得到的数据传送至数据处理中心，经进行分析处理后在机房监控平台的计算机上显示监控信息，若产生预警，则会将预警信息传送至客户端/远程控制端，以便监控中心进行处理。具体的，如图1所示，机房监控平台在前台显示告警信息并短信发送告警信息；远程控制端进行空调开关及状态的调节，并启动机房消防设备。
进一步的，所述传感器网络包括IPv6烟雾传感器和IPv6温湿度传感器，每个无线传感器节点都分配有一个固定的IPv6地址，以实现与数据接收器的数据通信。各无线传感器通过自组织方式构成网络，节点相互协作感知、采集和处理网络覆盖区域中特定的信息。传感器节点监测的数据沿着其他传感器节点逐跳地进行传输，在传输过程中监测数据可能被多个节点处理，经过多跳，最后到达数据接收器。
进一步的，所述数据接收器由IPv6无线路由组成，能够对所在网络内的IPv6传感器进行寻址及组网，组网成功后，能够获取组网内传感器节点的数据信息。
进一步的，所述数据处理中心由Internet通信链路、数据库以及中央处理程序组成。Internet通信链路以有线方式与IPv6无线路由连接，并主动获取无线路由所接收到的无线传感器数据信息，并将数据写入当前所在的数据库。中央处理程序通过访问数据库，获取当前时段内的数据信息，并以此为基础，运用神经网络模型，预测下一时间点的温湿度及烟雾浓度变化趋势。
在确定神经网络层数的问题上，考虑到3层神经网络理论上即可对任意有理函数进行逼近，4层神经网络络预测结果虽然优于3层神经网络，但是建模太过复杂，运算时间过长，因此采用3层神经网络。在数据分析处理中，确定神经网络中神经元数目，并依据单隐层BP网络预测原则，在数目尽量少的情况下，尽量精确的反映输入输出关系。
数据处理中心在得出下一时间点的机房温湿度和烟雾浓度信息之后，将结果存入数据库当中，以供机房监控平台终端获取访问。
所述机房监控平台通过定时主动访问数据处理中心，获取数据库中存储的温湿度、烟雾浓度的历史数据与预测数据，在客户端以曲线、图表、对话框等方式进行呈现，同时，监控平台通过将下一时间点的预测数据与用户设定的阈值比较，若超过设定阈值，则进行预警级别的评估。当前系统的预警级别主要分为以下三类：
蓝色预警：预测结果显示，机房烟雾浓度处于较低水平，有缓慢上升趋势；温湿度值将超过用户设定阈值但处于较低水平。
橙色预警：预测数据显示，机房烟雾浓度将上升到中等水平，上升较快；温湿度值将超过设定阈值5～10℃，上升较快，此时机房有火灾发生可能。
红色预警：预测数据显示，机房烟雾浓度将进入较高水平，上升迅速；温湿度值将大大高于设定阈值，可能已产生少量明火，建议用户进行排查。
监控平台依照以上准则进行分析评估之后，将得出的当前机房环境预警级别在前台页面进行呈现，以供用户进行参考，同时，系统也以GSM短信方式通知拥有对应权限的用户，对情况进行及时反映。
系统在监测到预警或告警信息后，可通过两种方式进行问题的处理：一是通知相应的机房管理人员进行人工排查解决；但如果在产生预警或告警信息3～5分钟内仍未有管理人员进行确认，系统将调用远程控制模块，对空调的开、关及温度和状态调节进行远程控制，并启用消防设备进行扑救，保障在无人值守情况下的机房安全。
惟以上所述者，仅为本发明的较佳实施例而已，举凡熟悉此项技艺的专业人士。在了解本发明的技术手段之后，自然能依据实际的需要，在本发明的教导下加以变化。因此凡依本发明申请专利范围所作的同等变化与修饰，都应仍属本发明专利涵盖的范围内。
Claims (10)
1.一种基于IPv6的机房火灾提前预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，将传感器网络得到的机房环境数据传送至数据处理中心，所述传感器网络包括无线传感器和无线接收器；
步骤2，利用所述数据处理中心对所述机房环境数据进行分析处理后得到监控信息，并将该监控信息发送至机房监控平台显示，同时将该监控信息存入数据库；
步骤3，通过所述机房监控平台根据所述监控信息产生预警信息，并将该预警信息传送至客户端或远程控制端进行处理。
所述步骤3中，客户端或远程控制端的处理步骤包括：调节空调开关及状态、启动机房消防设备。
2.如权利要求1所述的基于IPv6的机房火灾提前预警方法，其特征在于，所述无线传感器包括IPv6烟雾传感器和IPv6温湿度传感器，且每个无线传感器都分配有一个固定的IPv6地址，各无线传感器通过自组织方式构成网络，节点相互协作感知、采集和处理网络覆盖区域中特定的信息。
3.如权利要求1所述的基于IPv6的机房火灾提前预警方法，其特征在于，所述数据接收器由IPv6无线路由组成，对所在传感器网络内的传感器进行寻址及组网，组网成功后，获取组网内传感器节点的数据信息。
4.如权利要求1所述的基于IPv6的机房火灾提前预警方法，其特征在于，所述数据处理中心由Internet通信、数据库以及中央处理程序组成，其中所述Internet通信以有线方式与无线路由连接，并主动获取无线路由所接收到的无线传感器数据信息，并将其写入当前所在的数据库；所述中央处理程序通过访问该数据库，运用神经网络模型预测下一时间点的温湿度及烟雾浓度变化趋势。
5.如权利要求1所述的基于IPv6的机房火灾提前预警方法，其特征在于，步骤2包括：
步骤21，利用所述机房监控平台定时主动访问数据处理中心，获取所述数据库中存储的温湿度、烟雾浓度的机房环境数据；
步骤22，根据所述机房环境数据得到下一时间点的机房温湿度、烟雾浓度的机房预测数据；
步骤23，将所述机房预测数据与用户设定的阈值比较，若超过设定阈值，则产生预警信息，否则不产生预警信息。
6.一种基于IPv6的机房火灾提前预警系统，其特征在于，包括：
传感器网络，用于获得机房环境数据，并将该机房环境数据传送至数据处理中心，所述传感器网络包括无线传感器和无线接收器；
数据处理中心，用于对所述机房环境数据进行分析处理得到监控信息，并将该监控信息发送至机房监控平台显示，同时将该监控信息存入数据库；
机房监控平台，根据所述监控信息产生预警信息，并将该预警信息传送至客户端或远程控制端进行处理；
客户端或远程控制端，接收所述预警信息后调节空调开关及状态，启动机房消防设备。
7.如权利要求6所述的基于IPv6的机房火灾提前预警系统，其特征在于，所述无线传感器包括IPv6烟雾传感器和IPv6温湿度传感器，且每个无线传感器都分配有一个固定的IPv6地址，各无线传感器通过自组织方式构成网络，节点相互协作感知、采集和处理网络覆盖区域中特定的信息。
8.如权利要求6所述的基于IPv6的机房火灾提前预警系统，其特征在于，所述数据接收器由IPv6无线路由组成，对所在传感器网络内的传感器进行寻址及组网，组网成功后，获取组网内传感器节点的数据信息。
9.如权利要求6所述的基于IPv6的机房火灾提前预警系统，其特征在于，所述数据处理中心由Internet通信、数据库以及中央处理程序组成，其中所述Internet通信以有线方式与无线路由连接，并主动获取无线路由所接收到的无线传感器数据信息，并将其写入当前所在的数据库；所述中央处理程序通过访问该数据库，运用神经网络模型预测下一时间点的温湿度及烟雾浓度变化趋势。
10.如权利要求6所述的基于IPv6的机房火灾提前预警系统，其特征在于，数据处理中心包括：
访问模块，利用所述机房监控平台定时主动访问数据处理中心，获取所述数据库中存储的温湿度、烟雾浓度的机房环境数据；
预测模块，根据所述机房环境数据得到下一时间点的机房温湿度、烟雾浓度的机房预测数据；
处理模块，将所述机房预测数据与用户设定的阈值比较，若超过设定阈值，则产生预警信息，否则不产生预警信息。
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