RU2790652C1

RU2790652C1 - Method for servicing sensor nodes of wireless sensor networks

Info

Publication number: RU2790652C1
Application number: RU2021135261A
Authority: RU
Inventors: Борис Яковлевич Лихтциндер
Filing date: 2021-12-01
Publication date: 2023-02-28

Abstract

FIELD: power supply of electronic equipment.

SUBSTANCE: technical result consists in providing the possibility of automatic tracking of the sequence and point in time of the start of service of the sensor node in order to prevent complete discharge of the batteries. This result is achieved by servicing the sensor nodes of wireless sensor networks using one or more unmanned aerial vehicles containing devices for lifting and holding the sensor node, a control panel, a transceiver and a video camera. The method assumes the presence of a digital model connected by radio channels node elements to the basic node of the sensor network and receiving the information about the state of the sensor elements and all distances to the sensor elements over the network, and the command to service the next sensor element, recharge the batteries or deliver it is sent to the unmanned aerial vehicle based on the results of digital simulation of the specified model.

EFFECT: possibility of automatic tracking of the sequence and point in time of the start of service of the sensor node in order to prevent complete discharge of the batteries.

1 cl, 2 dwg

Description

Изобретение относится к области электропитания радиоэлектронного оборудования и может быть использовано для замены сенсорных элементов (СЭ) беспроводных сенсорных сетей (БСС), с целью их ремонта или подзарядки аккумуляторных батарей.The invention relates to the field of power supply of electronic equipment and can be used to replace the sensor elements (SE) of wireless sensor networks (WSN), in order to repair them or recharge batteries.

Техническое обслуживание и энергообеспечение элементов БСС представляют особые трудности для пространственно удаленных узлов сети.Maintenance and power supply of WSN elements present special difficulties for spatially remote network nodes.

Эти элементы обычно питаются от автономных источников электроэнергии, нуждающихся в периодической подзарядке [1, 2] Из уровня техники известен ряд способов решения данной проблемы. При отсутствии у персонала свободного доступа к элементам БСС, замена источников электропитания может осуществляться специализированными роботами [4, 5, 6]. В наиболее распространенных сенсорных узлах: таких как Mica, Telos, Iris и др. [4] основным источником электропитания является аккумуляторная батарея, нуждающаяся в периодической подзарядке. Перспективной технологией подзарядки аккумуляторных батарей, позволяющей значительно увеличить срок службы элементов БСС, в настоящее время является беспроводная передача электроэнергии [7] с использованием различного рода мобильных устройств [8]. Передача электроэнергии при этом осуществляется путем индукционного электромагнитного воздействия зарядного устройства на перезаряжаемые аккумуляторные батареи узлов БСС. Замена неисправных СЭ в труднодоступных местах обычно осуществляется с помощью вертолетов и стоит весьма дорого.These elements are usually powered by autonomous sources of electricity that need periodic recharging [1, 2] From the prior art there are a number of ways to solve this problem. If the personnel do not have free access to WSN elements, the replacement of power supplies can be carried out by specialized robots [4, 5, 6]. In the most common sensor nodes: such as Mica, Telos, Iris, etc. [4], the main power source is a rechargeable battery that needs periodic recharging. A promising technology for recharging batteries, which can significantly increase the service life of WSN elements, is currently the wireless transmission of electricity [7] using various types of mobile devices [8]. The transmission of electricity in this case is carried out by the inductive electromagnetic effect of the charger on the rechargeable batteries of the WSN units. Replacement of faulty solar cells in hard-to-reach places is usually carried out by helicopters and is very expensive.

Наиболее близким по технической сущности является способ подзарядки аккумуляторных батарей в сенсорных сетях при помощи беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) [3].The closest in technical essence is the method of recharging batteries in sensor networks using unmanned aerial vehicles (UAVs) [3].

В рассматриваемой области применения у способа-прототипа имеются следующие недостатки:In the considered field of application, the prototype method has the following disadvantages:

- Подзарядка аккумуляторных батарей требует доставки значительного количества электроэнергии к месту расположения СЭ.- Recharging batteries requires the delivery of a significant amount of electricity to the location of the solar cell.

- Подзарядка с помощью облучения электромагнитными колебаниями требует установки на БПЛА преобразователя, генератора электромагнитных колебаний и излучающей антенны, а также источника дополнительной энергии, и имеет малый коэффициент полезного действия.- Recharging by irradiation with electromagnetic waves requires the installation of a converter, an electromagnetic oscillation generator and a radiating antenna on the UAV, as well as an additional energy source, and has a low efficiency.

- Подключение источника доставляемой электроэнергии контактным способом имеет весьма малую надежность.- Connecting the source of the delivered electricity by contact method has a very low reliability.

Основным недостатком является то, что указанный способ не учитывает последовательность и моменты времени начала обслуживания СЭ.The main disadvantage is that this method does not take into account the sequence and time points of the start of service ESS.

Предлагаемое решение проблемы состоит в том, чтобы, используя в качестве транспортного средства БПЛА, доставлять СЭ к месту расположения стационарного источника энергии, причем, порядок и время обслуживания определяются с помощью цифровой модели, непосредственно подключенной к сети, и получающей по сети информацию о состоянии аккумуляторных батарей СЭ. Suggested solution to the problem consists in using the UAV as a vehicle to deliver the solar cell to the location of a stationary energy source, moreover, the order and time of service are determined using a digital model directly connected to the network and receiving information on the state of the solar cell batteries via the network.

Техническим результатом предлагаемого изобретения является недопущение полной разрядки аккумуляторных батарей, возможность их быстрой замены и оперативного ремонта СЭ. The technical result of the invention is to prevent the complete discharge of batteries, the possibility of their quick replacement and prompt repair of the SC.

Сущность предлагаемого способа состоит в том, что команда на обслуживание очередного СЭ поступает к БПЛА от цифровой модели, непосредственно подключенной к сети, и получающей по сети информацию о степени и скорости разрядки аккумуляторных батарей СЭ. The essence of the proposed method consists in the fact that the command to service the next SE comes to the UAV from a digital model directly connected to the network and receiving information on the degree and rate of discharge of the batteries of the SE via the network.

Известный способ-прототип осуществляется следующим образом.The known prototype method is carried out as follows.

Фиг.1 демонстрирует принцип реализации способа-прототипа подзарядки аккумуляторных батарей в БСС при помощи БПЛА. Управление осуществляется посредством пульта управления и размещенного на БПЛА приемопередатчика и видеокамеры (штатное оборудование БПЛА, на Фиг.1 не показаны).Figure 1 demonstrates the principle of implementing the prototype method of recharging batteries in the WSS using a UAV. The control is carried out by means of a control panel and a transceiver and a video camera placed on the UAV (standard equipment of the UAV, not shown in Fig. 1).

На БПЛА-1 устанавливаются источник электромагнитной энергии ИЭ-2, снабженный излучателем. Посредством БПЛА-1, ИЭ-2 доставляется к месту расположения СЭ-3. СЭ-3 снабжен приемником электромагнитных колебаний и преобразователем их в ток подзарядки аккумулятора. В результате излучения электромагнитной энергии излучателем БПЛА-1 происходит подзарядка аккумулятора СЭ-3, после чего БПЛА-1 вместе с ИЭ-2 возвращается в исходную позицию, где производится его обслуживание и подготовка к новому полету.The UAV-1 is equipped with a source of electromagnetic energy IE-2, equipped with an emitter. By means of UAV-1, IE-2 is delivered to the location of SE-3. SE-3 is equipped with a receiver of electromagnetic oscillations and their converter into the battery recharging current. As a result of the radiation of electromagnetic energy by the UAV-1 emitter, the SE-3 battery is recharged, after which the UAV-1, together with the IE-2, returns to its original position, where it is serviced and prepared for a new flight.

Главным недостатком способа-прототипа является то, что он не определяет последовательность и периодичность обслуживания СЭ-3 с помощью БПЛА-1. Длительность процесса подзарядки аккумулятора может привести к полной разрядке аккумуляторов некоторых других СЭ-3.The main disadvantage of the prototype method is that it does not determine the sequence and frequency of service SE-3 using UAV-1. The duration of the battery recharging process can lead to the complete discharge of the batteries of some other SE-3.

С целью устранения указанного недостатка, в предполагаемом изобретении предлагается ввести цифровую модель, подключенную непосредственно к сети, и получающую по сети информацию о состоянии аккумуляторных батарей СЭ-3. Команда на начало обслуживания очередного СЭ-3 должна поступать к БПЛА по результатам цифрового моделирования. Применение цифровой модели позволит минимизировать время активной работы БПЛА-1, при получении уверенности, что ни один из аккумуляторов в сети не разрядится ниже заданного предела.In order to eliminate this drawback, the proposed invention proposes to introduce a digital model connected directly to the network and receiving information about the state of the SE-3 batteries via the network. The command to start servicing the next SE-3 should be sent to the UAV based on the results of digital simulation. The use of a digital model will allow minimizing the UAV-1 active operation time, while obtaining confidence that none of the batteries in the network will be discharged below a specified limit.

Предлагаемый способ осуществляется следующим образом.The proposed method is carried out as follows.

На Фиг.2 представлен фрагмент БСС, где:Figure 2 shows a fragment of the BSS, where:

1 - БПЛА.1 - UAV.

2 - Узловые элементы - УЭ.2 - Nodal elements - UE.

3 - Сенсорные элементы - СЭ.3 - Sensory elements - SE.

4 - Базовый узел - БУ.4 - Basic node - BU.

5 - База обслуживания - БО.5 - Service base - BO.

6 - Цифровая модель сети - ЦМ.6 - Digital network model - CM.

Все СЭ-3 сети связаны радиоканалами через узловые элементы УЭ-2 с базовым узлом БУ-4. Базовый узел сети БУ-4, расположенный в Базе обслуживания БО-5 непосредственно связан с ЦМ-6 каналом связи. ЦМ-6 получает по сети информацию о состоянии СЭ-3, (например, о степени разряженности аккумуляторов). В модели ЦМ-6 имеется информация обо всех расстояниях до СЭ-3 и скорости полета БПЛА-1. В соответствии с выбранным алгоритмом обслуживания, используя получаемую из сети информацию о состоянии СЭ-3 модель определяет последовательность и моменты выдачи одному (или нескольким) БПЛА-1, команд на обслуживание очередного СЭ-3. БПЛА-1 совершает полет к очередному СЭ-3, и производит подзарядку его аккумуляторных батарей или доставку СЭ-3 на БО-5 для его замены (На Фиг.2 пунктиром показан маршрут полета БПЛА-1 и его возврата на базу).All FE-3 networks are connected by radio channels through the UE-2 nodal elements with the BU-4 base node. The base network node BU-4, located in the Service Base BO-5, is directly connected to the CM-6 by a communication channel. The CM-6 receives information about the state of the FE-3 via the network (for example, about the degree of discharge of the batteries). The TsM-6 model contains information about all distances to the SE-3 and the flight speed of the UAV-1. In accordance with the selected service algorithm, using the information about the state of the SE-3 received from the network, the model determines the sequence and moments of issuing commands to one (or several) UAV-1 to service the next SE-3. UAV-1 flies to the next FE-3, and recharges its batteries or delivers FE-3 to BO-5 to replace it (Figure 2 shows the route of the flight of UAV-1 and its return to base with a dotted line).

Высокая скорость цифрового моделирования позволяет произвести оптимизацию последовательности обслуживания СЭ-3 с ее привязкой ко времени, обеспечивая минимизацию полетного времени и безусловное отсутствие полной разрядки аккумулятора любого из сенсорных элементов.The high speed of digital simulation makes it possible to optimize the SE-3 maintenance sequence with its reference to time, minimizing flight time and the absolute absence of a complete discharge of the battery of any of the sensor elements.

Предлагаемый способ основан на концепции использования «Цифровых двойников». «Цифровой двойник» - это цифровая копия физического объекта или процесса, помогающая оптимизировать эффективность бизнеса. Концепция «цифрового двойника» является частью четвертой промышленной революции, которая призвана помочь предприятиям быстрее обнаруживать физические проблемы, точнее предсказывать их результаты и производить более качественные продукты [9]. В качестве «Цифрового двойника здесь выступает показанная на Фиг.2 модель сети ЦМ-6.The proposed method is based on the concept of using "Digital Twins". A "Digital Twin" is a digital copy of a physical object or process that helps optimize business performance. The concept of the "digital twin" is part of the fourth industrial revolution, which is designed to help enterprises detect physical problems faster, more accurately predict their results and produce better products [9]. As the "Digital Twin" is shown in figure 2 network model CM-6.

Рассмотрим один из примеров алгоритма, реализующего предлагаемый способ. Имеется сеть сенсорных элементов СЭ с перезаряжаемыми аккумуляторными батареями. Аккумуляторы заменяются путем доставки и замены на стационарной станции сенсорных узлов c помощью БПЛА. Необходимо определить последовательность замены аккумуляторов, с тем, чтобы в процессе замены ни один из аккумуляторов не успевал полностью разрядиться, при этом, время, затраченное БПЛА в работе (коэффициент загрузки БПЛА) было бы минимальным.Consider one of the examples of the algorithm that implements the proposed method. There is a network of SC sensor elements with rechargeable batteries. Batteries are replaced by delivery and replacement of sensor nodes at a fixed station using UAVs. It is necessary to determine the sequence of battery replacement, so that during the replacement process, none of the batteries has time to be completely discharged, while the time spent by the UAV in operation (UAV load factor) would be minimal.

На центральной базе всегда имеются готовые для замены СЭ, с заряженными аккумуляторами. На центральной базе имеется, поступающая по сети информация о степени зарядки аккумуляторов всех СЭ:At the central base, there are always ready-to-replace solar cells with charged batteries. At the central base, there is information coming through the network on the degree of charge of the batteries of all solar cells:

Z(I; T) - Уровень заряда аккумулятора СЭ (устройства I) в момент времени Т.Z(I; T) - The level of charge of the ESS battery (device I) at time T.

ZMAX(I) - Максимальный допустимый уровень заряда аккумулятора устройства I.ZMAX(I) - The maximum allowable battery level of device I.

ZMIN(I) - Минимальный допустимый уровень заряда аккумулятора устройства I.ZMIN(I) - The minimum allowable battery level of device I.

Т - время от начала полного цикла облета и зарядки всех СЭ БПЛА.T is the time from the beginning of the full cycle of flight and charging of all UAV SEs.

Известны координаты X(I), Y(I) – СЭ (устройств I), а также координаты центральной базы XB и YB. Следовательно, известны IL - расстояния от базы до сенсорного устройства I.The coordinates X(I), Y(I) - SC (devices I), as well as the coordinates of the central base XB and YB are known. Therefore, IL is known - the distance from the base to the sensor device I.

Z(I; 0)-Уровень заряда аккумулятора сенсорного устройства I в момент начала цикла Т=0.Z(I; 0) - The battery level of the sensor device I at the start of the cycle T=0.

Степень заряженности аккумулятора будем характеризовать временем, необходимым для его полной разрядки, начиная с момента Т:The degree of charge of the battery will be characterized by the time required for its complete discharge, starting from the moment T:

,

где

- максимальная скорость разряда аккумулятора устройства I.Where

- maximum battery discharge rate of device I.

Время, необходимое для прилета БПЛА от станции до сенсорного устройства I, определяется:The time required for the UAV to arrive from the station to the sensor device I is determined by:

,

где L(D; I; T) – расстояние от БПЛА до сенсорного элемента I в момент времени Т, а

-скорость полета БПЛА.where L(D; I; T) is the distance from the UAV to the sensor element I at time T, and

- UAV flight speed.

Время, необходимое для обслуживания БПЛА I-го сенсорного устройства TO(D; I).The time required to service the UAV of the I-th sensor device TO( D ; I).

Время полного полета (с возвратом) БПЛА и обслуживания сенсорного устройства I:Time of full flight (with return) of the UAV and maintenance of the sensor device I:

.

Перед началом полетов производится моделирование всего полного цикла обслуживания.Before the start of flights, the simulation of the entire full service cycle is performed.

1. Текущие значения Z(I; T) располагаются в порядке их возрастания и выбирается элемент с минимальным значением Z(I; T).1. The current values of Z(I; T) are arranged in ascending order and the element with the minimum value of Z(I; T) is selected.

2. Моделируется полное время

полета и обслуживания указанного элемента, а его степень заряженности устанавливается максимальной ZMAX(I).2. Full time is simulated

flight and maintenance of the specified element, and its state of charge is set to the maximum ZMAX(I).

3. Моделируется процесс разрядки аккумуляторов всех остальных СЭ в течение времени

. Затем, происходит переход к пункту 1, и процесс повторяется до окончания моделирования подзарядки аккумуляторов всех СЭ.3. The process of discharging the batteries of all other solar cells is simulated over time

. Then, there is a transition to point 1, and the process is repeated until the end of the simulation of recharging the batteries of all solar cells.

После окончания цикла моделирования, выбирается СЭ с минимальным уровнем остаточного заряда и определяется остаточное время, в течение которого данный СЭ способен работать (все остальные элементы имеют большие остаточные времена). Если из времени прохождения полного цикла вычесть полученное остаточное время, то получим гарантированное допустимое время ожидания полета, с начала процесса моделирования. В течение указанного времени БПЛА может находиться на базе. Полученное время ожидания является гарантированным нижним пределом, поскольку при моделировании использовались максимально допустимые скорости разрядки аккумуляторов. Поэтому после окончания промежутка времени ожидания, в модель вновь поступают из сети все необходимые данные о состоянии СЭ и цикл моделирования повторяется. Так происходит итерационное повторение циклов моделирования, до тех пор, пока разность результатов, полученных между соседними циклами, достигнет установленного предела. После окончания моделирования становится известным номер СЭ, который требуется обслужить первоочередно, и такой элемент обслуживается БПЛА.After the end of the simulation cycle, a solar cell with a minimum level of residual charge is selected and the residual time during which this solar cell is able to operate is determined (all other elements have large residual times). If we subtract the resulting residual time from the time of passing the full cycle, then we obtain the guaranteed allowable waiting time for the flight, from the beginning of the simulation process. During the specified time, the UAV can be at the base. The resulting latency is a guaranteed lower limit because the maximum allowable battery discharge rates were used in the simulation. Therefore, after the end of the waiting time, the model again receives all the necessary data on the state of the ESS from the network and the simulation cycle is repeated. So there is an iterative repetition of simulation cycles, until the difference in the results obtained between adjacent cycles reaches the set limit. After the end of the simulation, the number of the SC becomes known, which needs to be serviced in the first place, and such an element is serviced by the UAV.

После окончания обслуживания указанного СЭ, процесс моделирования повторяется сначала и циклически обслуживаются все СЭ.After the end of the maintenance of the specified ESS, the simulation process is repeated from the beginning and all ESS are cyclically serviced.

ЛИТЕРАТУРАLITERATURE

1. B. Scrosati, R.J. Neat. Lithium polymer batteries, in: Applications of Electroactive Polymers, Springer, 1993, pp. 182-222.1. B. Scrosati, R.J. Neat. Lithium polymer batteries, in: Applications of Electroactive Polymers, Springer, 1993, pp. 182-222.

2. Nickel metal hydride battery- http://www.batteryspace.com/nimhpacks24-48v.aspx.2. Nickel metal hydride battery - http://www.batteryspace.com/nimhpacks24-48v.aspx.

3. Лихтциндер Б.Я., Маслов О.Н. Способ подзарядки аккумуляторов в беспроводной сенсорной сети. Описание изобретения по Заявке №2019135170 от 01. 11. 2019.3. Lichtsinder B.Ya., Maslov O.N. A method of recharging batteries in a wireless sensor network. Description of the invention according to Application No. 2019135170 dated 01. 11. 2019.

4. Memsic wireless modules - http://www.memsic.com/products/wireless-sensor-networks/wireless-modules.html.4. Memsic wireless modules - http://www.memsic.com/products/wireless-sensor-networks/wireless-modules.html.

5. J. Sheu, P. Cheng, K. Hsieh, Design and implementation of a smart mobile robot, in: Wireless And Mobile Computing, Networking And Communications, 2005.(WiMob’2005), IEEE International Conference on, Vol. 3, IEEE, 2005, pp. 422-429.5. J. Sheu, P. Cheng, K. Hsieh, Design and implementation of a smart mobile robot, in: Wireless And Mobile Computing, Networking And Communications, 2005. (WiMob’2005), IEEE International Conference on, Vol. 3, IEEE, 2005, pp. 422-429.

6. A. LaMarca, W. Brunette, D. Koizumi, M. Lease, S. Sigurdsson, K. Sikorski, D. Fox, G. Borriello, Making sensor networks practical with robots, Pervasive Computing (2002) рр. 615-622.6. A. LaMarca, W. Brunette, D. Koizumi, M. Lease, S. Sigurdsson, K. Sikorski, D. Fox, G. Borriello, Making sensor networks practical with robots, Pervasive Computing (2002) pp. 615-622.

7. R. Doost, K. Chowdhury, M. Di Felice, Routing and link layer protocol design for sensor networks with wireless energy transfer, in: GLOBECOM 2010, 2010 IEEE Global Telecommunications Conference, IEEE, 2010, pp. 1-5.7. R. Doost, K. Chowdhury, M. Di Felice, Routing and link layer protocol design for sensor networks with wireless energy transfer, in: GLOBECOM 2010, 2010 IEEE Global Telecommunications Conference, IEEE, 2010, pp. 1-5.

8. Powercast corporation, 2000 series 902 928 mhz powerharvester development kit. http://www.powercastco.com/products/development-kits.8. Powercast corporation, 2000 series 902 928 mhz powerharvester development kit. http://www.powercastco.com/products/development-kits.

9. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B4%D0%B2%D0%BE%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D0%BA.9. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%B4 %D0%B2%D0%BE%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D0%BA.

Claims

A method for servicing sensor nodes of wireless sensor networks using one or more unmanned aerial vehicles containing devices for lifting and holding the sensor node, a control panel, a transceiver and a video camera, characterized in that a digital model is used that contains information about all distances to the sensor elements and UAV flight speed, the digital model is contained in the service base, which in turn contains the base network node located on it, that all sensor elements of the SE network are connected by radio channels through the node elements of the UE with the base node, and information on the degree of battery charge of all sensor elements is sent to the base service.