CN108600033A - 一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法 - Google Patents

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仲伟峰
柴继超
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    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/0677—Localisation of faults
    • G—PHYSICS
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    • H—ELECTRICITY
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    • H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks

Abstract

本发明公开了一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，无线传感器网络通用节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块、显示模块和能量供应模块组成。传感器模块负责监测区域内信息的采集和数据转换，处理器模块负责调控整个节点，无线通信模块负责与其他节点进行无线通信，显示模块负责显示信息，能量供应模块负责为节点提供运行所需的能量。故障诊断方法由数据去噪，数据趋势分析，滑动窗口诊断三个阶段构成。数据去噪阶段对信号进行去噪处理，去除原始信号中的噪声，数据趋势分析阶段得到数据变化相对异常的部分，滑动窗口诊断阶段对异常数据进行进一步分析，进而实现对无线传感器网络通用节点的故障诊断。

Description

一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法
技术领域
本发明涉及传感器网络技术领域，具体涉及一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法。
背景技术
随着无线通信技术、嵌入式硬件技术和传感器硬件技术的发展，无线传感器网络得到了飞跃式的进步。现在，无线传感器网络不但包含了种类繁多的传感器，而且应用范围也在不断的扩大。然而，大多数部署在实际环境中的节点，特别是处于恶劣工作环境中的节点容易发生故障，导致无线传感器网络功能失效。因此，对无线传感器网络中的节点进行故障诊断关乎着无线传感器网络功能实现的成功与否。
鉴于无线传感器网络节点通常会根据实际工作的需要来进行配置，数学模型无法对其进行精准描述，只有大量的监测数据等问题，现有的针对无线传感器网络中节点的故障诊断方案通常是对数据进行处理，主要原理是使用信号分析、建模等方法对大量传感器数据进行分析与处理来确定故障。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提出了一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法。
为此目的，第一方面，本发明提出一种无线传感器网络通用节点，所述无线传感器网络通用节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块、显示模块和能量供应模块组成。
其中，所述节点传感器模块包含温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度传感器，可采集监测区域内的温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度数据，并可根据实际需要对传感器种类进行调整。
其中，所述节点处理器模块采用STM32F103芯片，该芯片具有功耗低、体积小等特点，可以承担起调控整个节点的任务。
其中，所述节点无线通信模块采用STM32W108芯片，并且通过6LowPan Ipv6协议与其他节点进行无线通信。
其中，所述节点显示模块选用控制器为ILI9341的LCD显示屏，用于一些必要信息的显示。
其中，所述节点能量供应模块使用9V碱性电池通过电压转换电路给节点供电。电压转换电路使用Max639芯片，Max639是低功耗、高效率降压式DC/DC变换器，广泛应用于电池供电产品中。
第二方面，本发明还提出一种无线传感器网络通用节点故障诊断方法，所述节点故障诊断方法分为数据去噪，数据趋势分析，滑动窗口诊断三个阶段。
数据去噪阶段使用基于递推最小二乘法的自适应滤波方法，该方法具有很强的适应性和优良的滤波性能，在实际工程中得到了广泛的应用。
数据趋势分析阶段使用微分再微分的方法，通过其一阶与二阶微分找到数据变化异常的部分。
滑动窗口诊断阶段将多维数据间相关性系数的概念与滑动窗口融合，判断数据间相关性系数的变化，得到诊断结果。
相比于现有技术，本发明提出的一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，可对无线传感器网络节点进行配置，将不同种传感器进行随意搭配，以满足不同工作任务的需要，进一步地，本发明针对无线传感器网络通用节点，提出了一种节点故障诊断方法，该方法通过获取的监测数据实现故障诊断，减少了对邻居节点的依赖，使节点能量得到了有效的利用。
附图说明
图1为本发明的节点结构示意图。
图2为本发明的故障诊断方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式，对本发明作详细描述。
如图1所示，一种无线传感器网络通用节点，包括传感器模块101、处理器模块102、无线通信模块104、显示模块103和能量供应模块105。
传感器模块101包含温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度传感器，可采集监测区域内的温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度数据。
处理器模块102采用STM32F103芯片，该芯片担负着整个节点的调控与数据处理任务。
无线通信模块104采用STM32W108芯片，该芯片内部运行6LowPan Ipv6协议对数据进行封装并通过收发器来发送与接收数据。
显示模块103选用控制器为ILI9341的LCD显示屏，可以显示数据信息与故障诊断结果。
能量供应模块105选择9V碱性电池通过电压转换电路给节点供电。电压转换电路使用Max639芯片，Max639是低功耗、高效率降压式DC/DC变换器，广泛应用于电池供电产品中。
如图2所示，一种无线传感器网络通用节点故障诊断方法，包括数据去噪S201，数据趋势分析S202，滑动窗口诊断S203三个阶段。
数据去噪阶段S201使用基于递推最小二乘法的自适应滤波方法，该方法具有很强的适应性和优良的滤波性能，在实际工程中得到了广泛的应用。
数据趋势分析阶段S202使用微分再微分的方法，通过其一阶与二阶微分找到数据变化异常的部分。
滑动窗口诊断阶段S203将多维数据间相关性系数的概念与滑动窗口融合，判断数据间相关性系数的变化，得到诊断结果。
本发明的工作过程为：首先能量供应模块105为节点供应能量，然后传感器模块101对监测区域进行数据采集，而后传感器模块101通过通用接口将数据交给处理器模块102处理，处理器模块102运行数据去噪S201与数据趋势分析S202方法判断数据是否出现异常，如无异常则交由显示模块103显示与无线通信模块104进行发送，如出现异常则对异常数据进行存储，而后运行滑动窗口诊断方法S203得到诊断结果，送由显示模块103显示与无线通信模块104进行发送。至此，可以判断无线传感器网络通用节点是否发生故障。
以上是对本发明进行了示例性的描述，未经改进将本发明的构思与技术方案直接应用于其它场合，或在本发明的精神之内，所作的任何修改、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，其特征在于，所述无线传感器网络通用节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块、显示模块和能量供应模块组成。故障诊断方法包括数据去噪、数据趋势分析和滑动窗口诊断三个部分。
2.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，其特征在于，传感器模块包含温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度传感器，可采集监测区域内的温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度数据。
3.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，其特征在于，处理器模块采用STM32F103芯片。
4.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，其特征在于，无线通信模块采用STM32W108芯片，并且通过6LowPan Ipv6协议与其他节点进行无线通信。
5.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，其特征在于，显示模块选用控制器为ILI9341的LCD显示屏。
6.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，其特征在于，能量供应模块选择9V碱性电池通过电压转换电路给节点供电。电压转换电路使用Max639芯片，Max639是低功耗、高效率降压式DC/DC变换器，广泛应用于电池供电产品中。
7.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，其特征在于，数据去噪采用基于递推最小二乘法的自适应滤波方法，该方法具有很强的适应性和优良的滤波性能，在实际工程中得到了广泛的应用。
8.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，其特征在于，数据趋势分析采用微分再微分的方法，通过其一阶与二阶微分找到数据变化异常的部分。
9.根据权利要求1所述的一种无线传感器网络通用节点及故障诊断方法，其特征在于，滑动窗口诊断融合了多维数据间相关性系数的概念，通过此方法可以对节点进行故障诊断。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109729536A (zh) * 2019-03-06 2019-05-07 哈尔滨理工大学 一种移动无线传感器网络故障诊断方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101426290A (zh) * 2007-10-29 2009-05-06 吉林市曼博科技有限公司 一种通用无线传感器网络节点设备
CN202395998U (zh) * 2012-01-14 2012-08-22 哈尔滨商业大学 一种无线传感器网络节点
CN104363668A (zh) * 2014-10-14 2015-02-18 苏州克兰兹电子科技有限公司 一种新型无线传感器网络节点
CN106021842A (zh) * 2016-03-02 2016-10-12 浙江工业大学 一种基于小波低频子带与相关性分析的桥梁监测异常趋势数据识别方法
CN106908060A (zh) * 2017-02-15 2017-06-30 东南大学 一种基于mems惯性传感器的高精度室内定位方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101426290A (zh) * 2007-10-29 2009-05-06 吉林市曼博科技有限公司 一种通用无线传感器网络节点设备
CN202395998U (zh) * 2012-01-14 2012-08-22 哈尔滨商业大学 一种无线传感器网络节点
CN104363668A (zh) * 2014-10-14 2015-02-18 苏州克兰兹电子科技有限公司 一种新型无线传感器网络节点
CN106021842A (zh) * 2016-03-02 2016-10-12 浙江工业大学 一种基于小波低频子带与相关性分析的桥梁监测异常趋势数据识别方法
CN106908060A (zh) * 2017-02-15 2017-06-30 东南大学 一种基于mems惯性传感器的高精度室内定位方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109729536A (zh) * 2019-03-06 2019-05-07 哈尔滨理工大学 一种移动无线传感器网络故障诊断方法

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