CN107995602A - 基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统 - Google Patents

基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统,包括矿井监测无线传感器网络、云计算平台,矿井监测无线传感器网络与云计算平台通信连接;和智能终端,所述矿井监测无线传感器网络用于采集矿井环境传感数据,并将采集到的矿井环境传感数据发送到所述云计算平台,所述云计算平台用于接收、存储、处理和显示矿井环境传感数据,并在矿井环境传感数据异常时执行报警。本发明利用矿井监测无线传感器网络技术实现了矿井监测,并在矿井环境传感数据异常时进行报警,便于相关人员进行远程监控。

Description

基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统
技术领域
本发明涉及矿井监测技术领域,具体涉及基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统。
背景技术
矿井里面由于存在大量的煤气等易燃易爆气体,很容易发生火灾,一旦矿井中发生火灾,往往伴随着爆炸和塌方,会给矿工的生命财产带来巨大的威胁,会给国家带来巨大的损失。
为监控矿井下的情况,目前人们普遍采用的是利用电缆来铺设检测网络,但是由于矿井里面结构复杂,现有的监控方法和系统存在安装不便、维护不便的问题,并且监控系统容易损坏,维修起来非常困难。
发明内容
针对上述问题,本发明提供基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统。
本发明的目的采集以下技术方案来实现:
提供了基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统,包括矿井监测无线传感器网络、云计算平台,矿井监测无线传感器网络与云计算平台通信连接;所述矿井监测无线传感器网络用于采集矿井环境传感数据,并将采集到的矿井环境传感数据发送到所述云计算平台,所述云计算平台用于接收、存储、处理和显示矿井环境传感数据,并在矿井环境传感数据异常时执行报警。
优选地,所述云计算平台包括收发模块、存储模块、中央处理模块、显示模块和报警模块,所述收发模块通信连接存储模块和中央处理模块,所述显示模块、报警模块通信连接中央处理模块。
进一步地,还包括智能终端,所述的智能终端通过通信网络与云计算平台连接,用于实时访问云计算平台中的矿井环境传感数据。
优选地,所述的矿井环境传感数据包括矿井监测区域温度、湿度、矿井周围的震动信号。
本发明的有益效果为:利用无线传感器网络监测技术实现了矿井的无线监测,安装便捷,且能够在矿井环境传感数据异常时进行报警,便于相关人员进行远程监控和防护。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1本发明一个实施例的结构框图;
图2是本发明一个实施例的云计算平台的连接框图。
附图标记:
矿井监测无线传感器网络1、云计算平台2、智能终端3、收发模块10、存储模块20、中央处理模块30、显示模块40、报警模块50。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1,本实施例提供的基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统,包括矿井监测无线传感器网络1、云计算平台2和智能终端3,矿井监测无线传感器网络1、智能终端3皆与云计算平台2通信连接;所述矿井监测无线传感器网络1用于采集矿井环境传感数据,并将采集到的矿井环境传感数据发送到所述云计算平台2,所述云计算平台2用于接收、存储、处理和显示矿井环境传感数据,并在矿井环境传感数据异常时执行报警;所述的智能终端3通过通信网络与云计算平台2连接,用于实时访问云计算平台2中的矿井环境传感数据。
可选地,所述的智能终端3还用于接收云计算平台2在判定矿井环境传感数据超过正常阈值范围时输出的报警信号。
在一个实施例中,如图2所示,所述云计算平台2包括所述云计算平台包括收发模块10、存储模块20、中央处理模块30、显示模块40和报警模块50,所述收发模块10通信连接存储模块20和中央处理模块30,所述显示模块40、报警模块50通信连接中央处理模块30。
上述各模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。例如收发模块10、存储模块20、中央处理模块30、显示模块40和报警模块50的功能可分别通过收发器、存储器、处理器、显示器和报警器实现。可选地,该报警器可为声光报警,本实施例对此不作限定。
可选地,所述的中央处理模块20用于对矿井环境传感数据进行处理,包括判定矿井环境传感数据是否异常。例如,中央处理模块20将矿井环境传感数据与预先设定的正常阈值范围的边界值进行比较,并在矿井环境传感数据超过正常阈值范围时判定矿井环境传感数据异常。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解,可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现,处理器可以在一个或多个下列单元中实现:专用集成电路、数字信号处理器、数字信号处理设备、可编程逻辑器件、现场可编程门阵列、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现,实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时,可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
在一个实施例中,所述的矿井环境传感数据包括矿井监测区域温度、一氧化碳浓度。相应地,所述的传感器节点包括传感器,传感器为温度传感器或者一氧化碳浓度检测传感器。
本发明上述实施例利用矿井监测无线传感器网络技术实现了矿井监测,并在矿井环境传感数据异常时进行报警,便于相关人员进行远程监控。
在一个实施例中,所述的矿井监测无线传感器网络1包括基站和多个负责采集矿井环境传感数据的传感器节点,其中传感器节点将采集的矿井环境传感数据通过多跳方式发给基站,由基站对传感器节点发送的矿井环境传感数据进行汇聚处理并发送给云计算平台2。
在一个实施例中,矿井监测无线传感器网络1采用分簇网络结构对矿井环境进行监测,具体为:传感器节点通过分簇路由协议竞选出簇头节点,传感器节点将采集的矿井环境传感数据发送至所属簇的簇头节点,进而由簇头节点对矿井环境传感数据进行融合并发送到基站。
本实施例通过分簇网络结构进行矿井环境传感数据采集,使得矿井环境传感数据的传输路径能够保持在较短的通讯距离,从而能够降低矿井环境传感数据传输的能量消耗。
在一个实施例中,传感器节点通过分簇路由协议竞选出簇头节点,具体包括:
(1)基站通过发送广播信号,启动网络中所有传感器节点运行,每个启动的传感器节点应用安全加密随机数产生器生成一个0和1之间的随机数,并按照下列公式计算随机阈值,如果生成的随机数小于随机阈值,则成为临时簇头节点:
式中,Ω(Gi)表示传感器节点Gi的随机阈值,Ti为传感器节点Gi成为簇头节点的概率,r是当前分簇的轮次,P是有资格成为簇头节点的传感器节点集合,若传感器节点在最近的轮内没有担任过簇头节点,则该传感器节点属于P;
(2)当选为临时簇头节点的传感器节点在对应的通信半径范围内广播当选消息,并接收其他临时簇头节点的广播消息,若一个临时簇头节点的剩余能量大于其所有的邻居临时簇头节点,则自动成为真正的簇头节点,否则恢复到普通传感器节点状态,其中若两个临时簇头节点间距小于其中任意一个传感器节点的通信半径,则该两个传感器节点互为邻居临时簇头节点;
(3)每个当选的簇头节点向周围的传感器节点广播当选消息,传感器节点根据接收到的当选消息确定周边的簇头节点集合,进而传感器节点计算与该簇头节点集合中每个簇头节点的接近度,并从中选择最小接近度对应的簇头节点作为自己的簇头节点加入形成簇,其中,接近度的计算公式为:
式中,GCe为所述簇头节点集合中第e个簇头节点,Q(Gj,GCe)表示传感器节点Gj与簇头节点GCe的接近度,D(Gj,GCe)为传感器节点Gj与簇头节点GCe的距离,为簇头节点GCe的通信半径,簇头节点GCe的当前剩余能量,为簇头节点GCe的初始能量。
LEACH分簇协议中,网络的工作周期被分为若干轮,所有传感器节点轮流担任簇头节点以达到能量均衡消耗的目的。在簇生成阶段,每个传感器节点产生一个0-1之间的随机数,并根据当前轮数计算出一个门限值,如果某传感器节点在前(为簇头节点的比率)轮内未担任过簇头节点,并且随机数小于门限值,则该传感器节点成为簇头节点,然后,簇头节点向所有节点广播自己成为簇头节点的消息,普通节点则根据接收到的广播信号的强度来判断自己与簇头节点的距离,并以簇成员的身份加入与之最近的簇。
本实施例对LEACH分簇路由协议进行改进,一方面,将通过阈值筛选的传感器节点作为临时簇头节点,并根据剩余能量对相邻的临时簇头节点进行进一步的筛选,能够避免相邻两个传感器节点同时被选为簇头节点,相对于LEACH分簇路由协议中直接将通过阈值筛选的传感器节点作为簇头节点的方式,提高了簇头节点分布的均匀性;另一方面,传感器节点选择最小接近度对应的簇头节点作为自己的簇头节点加入形成簇,能够使得通信半径更大、能量更多的簇头节点能够管理更多的传感器节点,相对于LEACH分簇路由协议中直接选择距离最近的簇头节点加入的方式,更能够平衡各簇头节点的能耗,延长矿井监测无线传感器网络1的工作周期,有利于节省系统的通信成本。
传感器节点由簇头节点根据基站分配的负载进行负载分配,负载分配结束后,传感器节点根据簇头节点分配的负载启动矿井环境传感数据采集的工作,其中,传感器节点的负载分配具体包括:
(1)簇头节点计算簇内各传感器节点的状态值:
式中,Gk为簇头节点所在簇内的第k个传感器节点,为传感器节点Gk的状态值,为传感器节点Gk的当前剩余能量,为传感器节点Gk的初始能量,为传感器节点Gk到其簇头节点的距离,为簇头节点的簇半径;
(2)设定状态值阈值WT,若存在传感器节点的状态值低于WT,则簇头节点令该传感器节点进入睡眠状态;
(3)簇头节点对剩余未睡眠的传感器节点进行负载分配。
本实施例中,由基站进行总负载调度,基站将接收到的总负载分成若干个子负载,然后将子负载分配给各簇头节点,每个簇头节点将分到的子负载按照上述方式分配给簇内的未睡眠的传感器节点。
本实施例提出了传感器节点的负载调度机制,该机制中,传感器节点的负载由所属簇的簇头节点依据自身从基站得到的负载进行分配;
该机制中,还基于传感器节点的剩余能量以及距离簇头节点的距离设计了传感器节点的状态值计算公式,为后续的负载分配提供了一个衡量参数,簇头节点在给簇内的各传感器节点分配负载时,对于状态值不佳的传感器节点不分配负载,并且令该部分传感器节点进入睡眠状态以减少该部分传感器节点的能量消耗,使得传感器节点之间的能量消耗得到平衡,从而增加了矿井环境传感数据采集工作的持续时间。
在一个实施例中,所述簇头节点对剩余未睡眠的传感器节点进行负载分配,具体包括:
(1)簇头节点对剩余未睡眠的传感器节点按照状态值由小到大的顺序进行排列,生成的传感器节点序列为G={G1,G2,…,GN},其中N为簇头节点所在簇内包含的未睡眠的传感器节点个数;
(2)设簇头节点从基站得到的负载为Ψ,簇头节点依次计算传感器节点序列中各传感器节点应分配到的负载:
式中,Gl表示传感器节点序列中第l个传感器节点,Gm表示传感器节点序列中第m个传感器节点,m=1,2,…,N,Ψl为Gl应分配到的负载,为Gl的当前剩余能量值,为Gm的当前剩余能量值;
(3)簇头节点按照(2)中计算的结果对传感器节点序列中各传感器节点进行负载分配。
本实施例提出了簇头节点对剩余未睡眠的传感器节点进行负载分配的具体策略,依照该策略进行传感器节点的负载分配,能够使得能量值较小的传感器节点分配到一个相应较小的负载,从而减少能量值较小的传感器节点的能耗,进一步平衡传感器节点间的能量消耗,使得传感器节点的能源耗尽时间推迟,最终延长矿井监测无线传感器网络1的生命周期;
本实施例提出了相应的负载分配公式,使得簇头节点能够依据负载分配公式直接计算各传感器节点应当分配到的负载,提高了簇头节点分配负载的速度和科学性。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统,其特征是,包括矿井监测无线传感器网络、云计算平台,矿井监测无线传感器网络与云计算平台通信连接;所述矿井监测无线传感器网络用于采集矿井环境传感数据,并将采集到的矿井环境传感数据发送到所述云计算平台,所述云计算平台用于接收、存储、处理和显示矿井环境传感数据,并在矿井环境传感数据异常时执行报警。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统,其特征是,所述云计算平台包括收发模块、存储模块、中央处理模块、显示模块和报警模块,所述收发模块通信连接存储模块和中央处理模块,所述显示模块、报警模块通信连接中央处理模块。
3.根据权利要求1或2所述的基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统,其特征是,还包括智能终端,所述的智能终端通过通信网络与云计算平台连接,用于实时访问云计算平台中的矿井环境传感数据。
4.根据权利要求1所述的基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统,其特征是,所述的矿井监测无线传感器网络包括基站和多个负责采集矿井环境传感数据的传感器节点,其中传感器节点将采集的矿井环境传感数据通过多跳方式发给基站,由基站对传感器节点发送的矿井环境传感数据进行汇聚处理并发送给云计算平台。
5.根据权利要求4所述的基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统,其特征是,矿井监测无线传感器网络采用分簇网络结构对矿井环境进行监测,具体为:传感器节点通过分簇路由协议竞选出簇头节点,传感器节点将采集的矿井环境传感数据发送至所属簇的簇头节点,进而由簇头节点对矿井环境传感数据进行融合并发送到基站。
6.根据权利要求5所述的基于云计算的矿井无线传感网络火情远程监控系统,其特征是,传感器节点由簇头节点根据基站分配的负载进行负载分配,负载分配结束后,传感器节点根据簇头节点分配的负载启动矿井环境传感数据采集的工作,其中,传感器节点的负载分配具体包括:
(1)簇头节点计算簇内各传感器节点的状态值:
<mrow> <msub> <mi>W</mi> <msub> <mi>G</mi> <mi>k</mi> </msub> </msub> <mo>=</mo> <msqrt> <mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <msub> <mi>U</mi> <msub> <mi>G</mi> <mi>k</mi> </msub> </msub> <msubsup> <mi>U</mi> <msub> <mi>G</mi> <mi>k</mi> </msub> <mn>0</mn> </msubsup> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mrow> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <mi>D</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>G</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>GC</mi> <msub> <mi>G</mi> <mi>k</mi> </msub> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <msub> <mi>G</mi> <mrow> <msub> <mi>GC</mi> <msub> <mi>G</mi> <mi>k</mi> </msub> </msub> </mrow> </msub> </mfrac> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> </mrow>
式中,Gk为簇头节点所在簇内的第k个传感器节点,为传感器节点Gk的状态值,为传感器节点Gk的当前剩余能量,为传感器节点Gk的初始能量,为传感器节点Gk到其簇头节点的距离,为簇头节点的簇半径;
(2)设定状态值阈值WT,若存在传感器节点的状态值低于WT,则簇头节点令该传感器节点进入睡眠状态;
(3)簇头节点对剩余未睡眠的传感器节点进行负载分配。
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