CN108827387B - 机械设备智能实时监测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了机械设备智能实时监测系统，该系统包括用于采集机械设备状态数据的传感监测子系统、用于存储机械设备状态数据的物联网服务器和用于显示所述机械设备状态数据的显示设备；所述传感监测子系统、显示设备皆与所述物联网服务器连接。

Description

机械设备智能实时监测系统
技术领域
本发明涉及设备监测技术领域，具体涉及机械设备智能实时监测系统。
背景技术
现有的设备监测一般是基于人工记录的采集数据对机械设备进行分析和监测，当多个用户需要了解不同机械设备的状态信息时，其实时性不能满足多方企业的快速发展需求。
发明内容
针对上述问题，本发明提供机械设备智能实时监测系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了机械设备智能实时监测系统，该系统包括用于采集机械设备状态数据的传感监测子系统、用于存储机械设备状态数据的物联网服务器和用于显示所述机械设备状态数据的显示设备；所述传感监测子系统、显示设备皆与所述物联网服务器连接。
优选地，所述传感监测子系统包括汇聚节点和多个用于采集机械设备状态数据的传感器节点，汇聚节点和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络，其中根据预设的成簇协议对传感器节点进行分簇并选取簇头，在簇头的通信范围内选择当前剩余能量最多的传感器节点作为该簇头所在簇的中继节点，以使得该中继节点接收簇内其他传感器节点采集的机械设备状态数据后生成数据包并上报至对应的簇头；汇聚节点主要用于将各簇头发送的机械设备状态数据汇总发送至物联网服务器。
优选地，所述传感器节点包括设置于机械设备上的传感器和用于将传感器信号转换为对应的机械设备状态数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接；还包括用于控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。
其中，所述显示设备包括显示屏、智能手机、笔记本、桌上型电脑中的任意一种或任意几种。
其中，传感器包括温度传感器、振动传感器、液位传感器、位移传感器、电流传感器、霍尔传感器中的任意一种或任意几种。
本发明的有益效果为：本发明使用户能够及时了解机械设备的状态信息，从而根据机械设备的状态信息进行合适的选择或处理，提高机械设备的使用率，满足人们实时了解机械设备的状态信息的需求，便于用户对可能发生故障的机械设备及时进行检查，减少因机械设备故障所造成的损失。
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是本发明一个示例性实施例的机械设备智能实时监测系统的结构示意框图；
图2是本发明一个示例性实施例的传感器节点的结构示意框图。
附图标记：
传感监测子系统1、物联网服务器2、显示设备3、传感器10、信号适配器20、控制器30。
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，本发明实施例提供了机械设备智能实时监测系统，该系统包括用于采集机械设备状态数据的传感监测子系统1、用于存储机械设备状态数据的物联网服务器2和用于显示所述机械设备状态数据的显示设备3；所述传感监测子系统1、显示设备3皆与所述物联网服务器2连接。
在一个实施例中，所述传感监测子系统1包括汇聚节点和多个用于采集机械设备状态数据的传感器节点，汇聚节点和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络，其中根据预设的成簇协议对传感器节点进行分簇并选取簇头，在簇头的通信范围内选择当前剩余能量最多的传感器节点作为该簇头所在簇的中继节点，以使得该中继节点接收簇内其他传感器节点采集的机械设备状态数据后生成数据包并上报至对应的簇头；汇聚节点主要用于将各簇头发送的机械设备状态数据汇总发送至物联网服务器2。本实施例的无线传感器网络为多汇聚节点架构，通过部署多个汇聚节点，能够提高无线传感器网络的稳定性和鲁棒性，使传感器节点的能耗更为均衡，延长无线传感器网络的生命期。
其中，如图2所示，所述传感器节点包括设置于机械设备上的传感器10和用于将传感器10的信号转换为对应的机械设备状态数据的信号适配器20，所述信号适配器20与传感器10连接；还包括用于控制采集频率的控制器30，所述控制器30与传感器10连接。其中，传感器10包括温度传感器、振动传感器、液位传感器、位移传感器、电流传感器、霍尔传感器中的任意一种或任意几种。
其中，所述显示设备3包括显示屏、智能手机、笔记本、桌上型电脑中的任意一种或任意几种。
本发明上述实施例设计的机械设备智能实时监测系统使用户能够及时了解机械设备的状态信息，从而根据机械设备的状态信息进行合适的选择或处理，提高机械设备的使用率，满足人们实时了解机械设备的状态信息的需求，便于用户对可能发生故障的机械设备及时进行检查，减少因机械设备故障所造成的损失。
在一种实施方式中，当中继节点的当前剩余能量小于设定的最小能量值时，簇头重新在其通信范围内选择当前剩余能量最多的传感器节点作为该簇头所在簇的中继节点。
在一个实施例中，所述预设的分簇协议为：
(1)采用虚拟正六边形网格将所有传感器节点构成的监测区域划分为N个子区间；
(2)对于每个子区间，计算子区间内所有传感器节点的权值，将权值最大的传感器节点作为簇头；
其中，设定权值的计算公式为：
式中，Wi表示传感器节点i的权值，Qi为传感器节点i的当前剩余能量，Qmin为设定的最小能量值，为传感器节点i到第j个汇聚节点的距离，n为汇聚节点个数；di,max为传感器节点i到其通信范围内当前剩余能量最大的传感器节点间的距离，e1、e2为设定的权重系数；f(Qi,Qmin)为比较取值函数，当Qi＞Qmin时，f(Qi,Qmin)＝1，当Qi≤Qmin时，f(Qi,Qmin)＝0；
(3)各传感器节点选择最近的簇头加入簇。
本实施例提供了一种简单便捷的分簇协议，其中在选取簇头时，采用虚拟正六边形网格对设定的监测区域进行分区，并从每个分区中寻找权值最大的传感器节点作为簇头。本实施例进一步设定了权值的计算公式，由该计算公式可知，距离通信范围内当前剩余能量最多的传感器节点以及各汇聚节点越近的传感器节点具有更大的概率成为簇头。由于距离通信范围内当前剩余能量最多的传感器节点有极大的概率当选为中继节点，通过上述方式选取簇头，能够节省簇内机械设备状态数据传输以及簇间机械设备状态数据传输的能耗，从而在整体上节省了系统在机械设备状态数据采集方面的成本。
在一个实施例中，基于蚁群优化算法获取簇头到所能通向的各汇聚节点的最优路径；设簇头a所能通向的汇聚节点数目为m，簇头a在数据传输阶段将机械设备状态数据分流发送至所能通向的m个汇聚节点。
其中，基于蚁群优化算法获取簇头到所能通向的各汇聚节点的最优路径，包括：
(1)簇头h0定期产生一定数量的前向蚂蚁报文，随机选择通信范围内的另一个簇头进行转发，并启动第一超时时钟，所述前向蚂蚁报文携带有簇头h0的节点标识；
(2)当前向蚂蚁报文δ到达簇头h1时，簇头h1在其通信范围内概率地选择一个没有转发过前向蚂蚁报文δ的簇头，继续转发前向蚂蚁报文δ：
式中，Pa表示簇头h1在其通信范围内选择第a个簇头来转发前向蚂蚁报文δ的概率，表示簇头h1与所述第a个簇头的链路上的信息素浓度，表示簇头h1与其通信范围内没有转发过前向蚂蚁报文δ的第b个簇头的链路上的信息素浓度，为簇头h1通信范围内没有转发过前向蚂蚁报文δ的簇头数量；为簇头h1与所述第a个簇头之间的距离；为簇头h1与所述第b个簇头之间的距离；为所述第a个簇头到所有汇聚节点的距离的平均值，为所述第b个簇头到所有汇聚节点的距离的平均值；U)为所述第a个簇头的当前可用缓存的大小，Ub为所述第b个簇头的当前可用缓存的大小；v1、v2、v3皆为设定的权重系数；
(3)若簇头h1已选择簇头h2转发前向蚂蚁报文δ，则将自身的节点标识加入前向蚂蚁报文δ的地址链表，按照下列公式更新前向蚂蚁报文δ中记录的当前链路总开销，并将前向蚂蚁报文δ发送给簇头h2：
Xt＝Xt-1+dij×X
式中，Xt表示更新后的链路总开销，Xt-1表示更新前的链路总开销，初始时链路总开销为0，X为设定的单位距离链路开销值；
(4)按照(2)、(3)继续转发前向蚂蚁报文δ，直至将其发送到任意一个汇聚节点；
(5)汇聚节点sj收到簇头h0产生的前向蚂蚁报文δ时启动第二超时时钟，对于在第二超时时钟超时前收到的多个簇头h0产生的前向蚂蚁报文，汇聚节点sj选择当前链路总开销最小的前向蚂蚁报文作为标准前向蚂蚁报文，并根据标准前向蚂蚁报文产生后向蚂蚁报文，将后向蚂蚁报文沿着标准前向蚂蚁报文的逆路径发送出去，其中后向蚂蚁报文携带有标准前向蚂蚁报文的地址链表、汇聚节点sj标识、链路总开销；
(6)当簇头h3收到簇头h4发送的后向蚂蚁报文时，提取簇头h4的节点标识以及汇聚节点sj标识，并保存在本地，簇头h3更新自身至簇头h4的链路的信息素浓度；
(7)当前簇头按照后向蚂蚁报文的地址链表指示的信息继续转发后向蚂蚁报文，直至后向蚂蚁报文到达簇头h0；
(8)簇头h0对在第一超时时钟超时之前收到的后向蚂蚁报文，按照(6)提取、更新相应的信息，从而得到与收到的后向蚂蚁报文数量相同的到不同汇聚节点的最优路径；其中簇头h0收到一个后向蚂蚁报文，表示有一条通向该后向蚂蚁报文所记录的汇聚节点的最优路径。
其中，簇头h3按照下列公式更新自身至簇头h4的链路的信息素浓度：
式中，C(h3,h4)′表示更新后的簇头h3,h4之间链路上的信息素浓度，C(h3,h4)为更新前的簇头h3,h4之间链路上的信息素浓度，ρ为信息素的挥发度；为将标准前向蚂蚁报文从始发的簇头发送至汇聚节点sj总的跳数；ΔC为预设常量，表示一次更新中所释放的信息素的总量；为位于簇头h3的通信范围内的簇头个数，表示位于簇头h3的通信范围内的第z个簇头到汇聚节点sj的距离，表示位于簇头h3的通信范围内的所有簇头到汇聚节点sj的距离的平方之和。
本实施例基于蚁群优化算法获取簇头到所能通向的各汇聚节点的最优路径，当簇头到一个汇聚节点拥有多条路径时，由汇聚节点选择当前链路总开销最小的前向蚂蚁报文作为标准前向蚂蚁报文，并根据标准前向蚂蚁报文产生后向蚂蚁报文，将后向蚂蚁报文沿着标准前向蚂蚁报文的逆路径发送出去，从而使得对于通向同一个汇聚节点的多条路径，始终能够选择总链路开销最小的路径作为通向该汇聚节点的最优路径，有利于延长无线传感器网络的生命周期。其中改进了概率选择公式和信息素浓度更新公式，使得跳数较少的路径的各链路增加的信息素浓度更多，并使得越接近汇聚节点、缓存更足的簇头具有更大的概率被选择转发前向蚂蚁报文，有利于缩短蚂蚁所寻找的路径长度，从而有利于减少系统总的能量开销，均衡网络中各簇头的能量消耗。
在一个实施例中，簇头a在数据传输阶段将机械设备状态数据分流发送至所能通向的m个汇聚节点，包括：
(1)设簇头a到汇聚节点sα的最优路径为其中α＝1,…,m，簇头a具有的到汇聚节点的最优路径集合为按照最优路径的链路总开销由小到大的顺序对各所能通向的汇聚节点进行排序，形成可达汇聚节点列表；
(2)当簇头a需要发送的机械设备状态数据的数据量未超过预设数据量阈值时，选取可达汇聚节点列表中的第一个汇聚节点s1，将所述需要发送的机械设备状态数据沿最优路径发送至汇聚节点s1；
(3)当簇头a需要发送的机械设备状态数据的数据量超过预设数据量阈值时，按照分流比例将所述需要发送的机械设备状态数据分为多个数据包，所述多个数据包具有相同的数据包识别信息，其中按照最优路径的链路总开销确定分流比例，所述分流比例用于指示沿着中的每一条最优路径传输的所述数据包的大小相对于所述需要发送的机械设备状态数据的大小的比例；
(4)按照所述分流比例沿中各最优路径对所述多个数据包分别进行传输。
其中，按照最优路径的链路总开销确定分流比例时，链路总开销较小的最优路径将获得较多的流量，以使得链路总开销较小的最优路径能够传输更多的数据量。本实施例对分流比例的具体确定方式不作限定。
在一个实施例中，所述按照分流比例将所述需要发送的机械设备状态数据分为多个数据包，包括：
将所述需要发送的机械设备状态数据分成固定值大小的所述多个数据包，其中最后一个所述数据包的大小小于或等于所述固定值；或者，将所述需要发送的机械设备状态数据分成符合所述分流比例的所述数据包。
例如，当簇头a的可达汇聚节点只有2个时，假如根据最优路径的链路总开销确定的分流比例为2:1，在进行机械设备状态数据的划分时，可以将所述需要发送的机械设备状态数据分成2个数据包，该2个数据包的大小比例为2:1。这样，就可以根据确定的分流比例2:1，把第一个数据包分流到第一条最优路径，从而发送至对应的汇聚节点，把第二数据包分流到第二条最优路径传输。另外，也可以将机械设备状态数据分为更多个数据包，只需在分配每个数据包的最优路径时满足相应的分流比例即可。
本实施例设定了机械设备状态数据的分流策略，通过该分流策略，可以充分利用簇头的多条最优路径的网络资源传送机械设备状态数据，通过机械设备状态数据的分流，可以避免同一个汇聚节点附近的簇头过早地死亡，从而延长无线传感器网络的生命期，在一定程度上提高机械设备状态数据传输的可靠性。
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 (4)

1.机械设备智能实时监测系统，其特征是，包括用于采集机械设备状态数据的传感监测子系统、用于存储机械设备状态数据的物联网服务器和用于显示所述机械设备状态数据的显示设备；所述传感监测子系统、显示设备皆与所述物联网服务器连接；所述传感监测子系统包括汇聚节点和多个用于采集机械设备状态数据的传感器节点，汇聚节点和传感器节点通过自组织方式构建分簇型结构的无线传感器网络，其中根据预设的成簇协议对传感器节点进行分簇并选取簇头，在簇头的通信范围内选择当前剩余能量最多的传感器节点作为该簇头所在簇的中继节点，以使得该中继节点接收簇内其他传感器节点采集的机械设备状态数据后生成数据包并上报至对应的簇头；汇聚节点主要用于将各簇头发送的机械设备状态数据汇总发送至物联网服务器；基于蚁群优化算法获取簇头到所能通向的各汇聚节点的最优路径；设簇头a所能通向的汇聚节点数目为m，簇头a在数据传输阶段将机械设备状态数据分流发送至所能通向的m个汇聚节点；基于蚁群优化算法获取簇头到所能通向的各汇聚节点的最优路径，包括：
(1)簇头h0定期产生一定数量的前向蚂蚁报文，随机选择通信范围内的另一个簇头进行转发，并启动第一超时时钟，所述前向蚂蚁报文携带有簇头h0的节点标识；
(2)当前向蚂蚁报文δ到达簇头h1时，簇头h1在其通信范围内概率地选择一个没有转发过前向蚂蚁报文δ的簇头，继续转发前向蚂蚁报文δ：
式中，Pa表示簇头h1在其通信范围内选择第a个簇头来转发前向蚂蚁报文δ的概率，表示簇头h1与所述第a个簇头的链路上的信息素浓度，表示簇头h1与其通信范围内没有转发过前向蚂蚁报文δ的第b个簇头的链路上的信息素浓度，为簇头h1通信范围内没有转发过前向蚂蚁报文δ的簇头数量；为簇头h1与所述第a个簇头之间的距离；为簇头h1与所述第b个簇头之间的距离；为所述第a个簇头到所有汇聚节点的距离的平均值，为所述第b个簇头到所有汇聚节点的距离的平均值；Ua为所述第a个簇头的当前可用缓存的大小，Ub为所述第b个簇头的当前可用缓存的大小；v1、v2、v3皆为设定的权重系数；
(3)若簇头h1已选择簇头h2转发前向蚂蚁报文δ，则将自身的节点标识加入前向蚂蚁报文δ的地址链表，按照下列公式更新前向蚂蚁报文δ中记录的当前链路总开销，并将前向蚂蚁报文δ发送给簇头h2：
Xt＝Xt-1+dij×X
式中，Xt表示更新后的链路总开销，Xt-1表示更新前的链路总开销，初始时链路总开销为0，X为设定的单位距离链路开销值；
(4)按照(2)、(3)继续转发前向蚂蚁报文δ，直至将其发送到任意一个汇聚节点；
(5)汇聚节点sj收到簇头h0产生的前向蚂蚁报文δ时启动第二超时时钟，对于在第二超时时钟超时前收到的多个簇头h0产生的前向蚂蚁报文，汇聚节点sj选择当前链路总开销最小的前向蚂蚁报文作为标准前向蚂蚁报文，并根据标准前向蚂蚁报文产生后向蚂蚁报文，将后向蚂蚁报文沿着标准前向蚂蚁报文的逆路径发送出去，其中后向蚂蚁报文携带有标准前向蚂蚁报文的地址链表、汇聚节点sj标识、链路总开销；
(6)当簇头h3收到簇头h4发送的后向蚂蚁报文时，提取簇头h4的节点标识以及汇聚节点sj标识，并保存在本地，簇头h3更新自身至簇头h4的链路的信息素浓度；
(7)当前簇头按照后向蚂蚁报文的地址链表指示的信息继续转发后向蚂蚁报文，直至后向蚂蚁报文到达簇头h0；
(8)簇头h0对在第一超时时钟超时之前收到的后向蚂蚁报文，按照(6)提取、更新相应的信息，从而得到与收到的后向蚂蚁报文数量相同的到不同汇聚节点的最优路径；其中簇头h0收到一个后向蚂蚁报文，表示有一条通向该后向蚂蚁报文所记录的汇聚节点的最优路径。
2.根据权利要求1所述的机械设备智能实时监测系统，其特征是，所述传感器节点包括设置于机械设备上的传感器和用于将传感器信号转换为对应的机械设备状态数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接；还包括用于控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。
3.根据权利要求1所述的机械设备智能实时监测系统，其特征是，所述显示设备包括显示屏、智能手机、笔记本、桌上型电脑中的任意一种或任意几种。
4.根据权利要求2所述的机械设备智能实时监测系统，其特征是，传感器包括温度传感器、振动传感器、液位传感器、位移传感器、电流传感器、霍尔传感器中的任意一种或任意几种。
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