無線傳感網和神經網絡的民用火藥貯存在線監(jiān)測系統(tǒng)*

朱光耀，董龍明

（1.湖南機電職業(yè)技術學院，長沙410151；2.陸軍裝備部駐南京地區(qū)軍事代表室，南京210000）

無線傳感網和神經網絡的民用火藥貯存在線監(jiān)測系統(tǒng)*

朱光耀1，董龍明2

（1.湖南機電職業(yè)技術學院，長沙410151；2.陸軍裝備部駐南京地區(qū)軍事代表室，南京210000）

針對目前絕大多數(shù)火藥倉庫的溫度、濕度控制由于采用人工操作導致對溫濕度不能實時精確監(jiān)控從而導致火藥失效的問題，設計了一種基于無線傳感網和神經網絡的火藥貯存在線監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)將無線傳感網絡終端節(jié)點實時收集到環(huán)境溫度和水分信息傳給神經網絡控制器，根據(jù)神經網絡控制模型實時調節(jié)火藥貯存溫濕度控制設備的各個參數(shù)，實現(xiàn)對火藥貯存環(huán)境溫濕度的自動化和實時精確控制，提高火藥貯存的可靠性和經濟效益。

民用火藥，在線監(jiān)測系統(tǒng)，無線傳感網，神經網絡

0 引言

火藥需要長期貯存，倉庫環(huán)境溫度和濕度變化對火藥性能影響很大，貯存的環(huán)境條件是影響火藥質量的重要因素［1］。火藥中的各組成部分如打火機構、保險解脫機構、控制機構、延期機構、傳爆機構和引信體等對溫度、濕度敏感，是導致火藥失效的主要外界因素［2-3］。而當前由于各種投入和關注度不夠，絕大多數(shù)火藥倉庫的溫度、濕度控制還是傳統(tǒng)的人工操作方法。隨著科學技術的發(fā)展，更多的高新技術在火藥領域得到廣泛應用，使火藥向著遠程化、智能化、制導化方向快速發(fā)展，大大提高了武器裝備的信息化程度，如末制導火藥、炮射導彈等，由于其結構復雜、儲存環(huán)境條件要求高，對貯存可靠性要求也更加苛刻。國內外相關研究機構對火藥貯存可靠性進行一系列研究。趙東華［4］等人基于灰色模型研究末制導火藥貯存壽命預測模型，潘文庚［5］等人基于密封火藥特點，利用ANSYS軟件對貯存火藥溫度場進行仿真分析，獲得了室內庫存彈體內部各點受庫存溫度影響的分布規(guī)律。但是，對火藥室內溫度和濕度控制技術研究相對較少。

無線傳感網［6］是由數(shù)目不等分布式的終端傳感器以自組織和多跳方式構成的網絡，能夠實時感知、采集、監(jiān)測、給定區(qū)域各個位置的各種信息（如：溫度、濕度、濃度、鹽度等），并對采集的信息進行簡單的處理后以無限傳輸?shù)姆绞桨l(fā)送到接受方，能夠實現(xiàn)遠程監(jiān)控、實時數(shù)據(jù)采集功能。神經網絡是由處理單元及其無向信號通道互連形成的并行分布式處理器，通過外部輸入的刺激，不斷獲取并積累知識，進而具有一定的判斷預測能力。神經網絡［7-8］具有多種類型，數(shù)據(jù)不斷地改變連接權值，構建模型的非線性聯(lián)系，從而根據(jù)新的輸入值測試輸出值的大小。

本文基于無線傳感網和神經網絡，提出了火藥貯存在線監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)在火藥貯存?zhèn)}庫環(huán)境搭建無線傳感網，實時收集貯存環(huán)境的濕度和溫度變化，傳輸?shù)胶笈_神經網絡控制器，神經網絡控制器根據(jù)控制模型控制溫濕度控制設備的參數(shù)，并根據(jù)控制參數(shù)和環(huán)境參數(shù)之間的關系不斷修改連接權值，調整優(yōu)化控制模型，形成閉環(huán)，達到控制最優(yōu)模型，實現(xiàn)對火藥貯存溫濕度的自動化和實時精確控制，提高火藥貯存的可靠性和經濟效益。

1 無線傳感網絡在線監(jiān)測系統(tǒng)

無線傳感網絡在線監(jiān)測系統(tǒng)是由前端分布在火藥貯存環(huán)境中各個傳感器采集節(jié)點、中繼路由、后臺的神經網絡控制器和在線監(jiān)控服務器組成，如圖1所示。傳感器采集嵌入溫度和濕度感應器，可將周圍濕度和溫度數(shù)據(jù)通過無線傳輸?shù)姆绞絺鬏斀o最近的中繼器。中繼器同樣以無線的方式接入無線網絡，并接受來自各個傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行分析，整合匯總并發(fā)送至神經網絡控制器和在線監(jiān)控服務器。

圖1 系統(tǒng)結構圖

為了便于火藥貯存在線監(jiān)測系統(tǒng)能夠實時、準確反饋貯存環(huán)境溫度和濕度參數(shù)變化狀況，在無線傳感網和神經網絡控制器基礎上加入在線監(jiān)控服務器模塊，具有以下功能：能夠可視化環(huán)境溫度和濕度參數(shù)變化率、存儲和查詢歷史數(shù)據(jù)、無線傳感網的管理、神經網絡控制器模型的管理等?？梢詫⒃诰€監(jiān)控服務器根據(jù)業(yè)務功能進行分層，可以分為：無線傳感網絡接入層、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)交互層、業(yè)務邏輯層、系統(tǒng)界面層。

無線傳感網接入層負責接收無線傳感網中繼器傳輸過來的溫度和濕度實時數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)庫用以存儲和管理各種系統(tǒng)配置數(shù)據(jù)庫、中繼器配置表、溫度數(shù)據(jù)庫、濕度數(shù)據(jù)庫和神經網絡模型；數(shù)據(jù)交互層是業(yè)務邏輯層和數(shù)據(jù)庫之間的橋梁，當業(yè)務邏輯層需要處理業(yè)務時，需要訪問數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，該層服務從數(shù)據(jù)庫中獲取業(yè)務邏輯層需要的數(shù)據(jù)并返回；業(yè)務邏輯層包括各種業(yè)務邏輯組件，將通過系統(tǒng)界面層傳來的數(shù)據(jù)進行相應的業(yè)務處理，并直接管理神經網絡控制器，對神經網絡控制模型進行評判和修改；系統(tǒng)界面層存放各業(yè)務界面模塊，并利用各種展示方式（例如：曲線圖、方正圖等）將各種數(shù)據(jù)展現(xiàn)給用戶，并接受用戶輸入的數(shù)據(jù)傳給業(yè)務邏輯層。

圖2 在線監(jiān)控服務器系統(tǒng)架構圖

2 神經網絡控制算法

由于無線傳感網采集的溫度和濕度數(shù)據(jù)具有區(qū)域分布性和多樣性，涉及到多個變量之間綜合疊加產生綜合效果，才能決定真空干燥設備是否運轉和運轉輸出功率多大，才能取得最佳效果。本文針對多變量控制問題，基于三層神經網絡模型建立溫度和濕度多變量控制網絡結構，分布是輸入層、隱含層和輸出層，采用全連接的方式，如下頁圖3所示。

圖3 神經網絡控制模型結構

這里，使用高斯函數(shù)作為神經網絡的徑向基函數(shù)，

從傳感器采集的溫度、濕度參數(shù)到真空干燥控制參數(shù)的映射關系可以表示為：

其中：‖·‖表示歐式范數(shù)，N為隱含層節(jié)點數(shù)。

神經網絡控制模型在建立之初需要根據(jù)經驗初始化各個神經網絡的參數(shù)（如神經元之間的權值），在控制過程根據(jù)控制過程中輸入溫度和濕度數(shù)據(jù)的控制參數(shù)與期望之間的比較，不斷修正神經網絡參數(shù)，直至誤差在一定的范圍內。神經網絡參數(shù)調節(jié)流程如圖4所示。

3 實驗及結果分析

在火藥貯存?zhèn)}庫（10 m×10 m，高度3 m，標準大氣壓）物理均勻布置無線傳感器采集節(jié)點和中繼路由，中繼路由個數(shù)為10個，每個中繼路由節(jié)點收集周圍有4個無線采集節(jié)點，試驗分2部分：

①驗證無線傳感網絡溫度和濕度的檢測和傳輸誤差是否滿足需要，即數(shù)據(jù)檢測和傳輸?shù)恼_性；

②驗證神經網絡進行閉環(huán)控制后，各環(huán)境因子的變化是否滿足需要，即控制精度問題。

選擇火藥貯存環(huán)境溫度數(shù)據(jù)為代表，進行數(shù)據(jù)檢測和傳輸誤差實驗，無線傳感網絡的匯聚節(jié)點和標準測量器具顯示的溫度試驗數(shù)據(jù)如表1所示。數(shù)據(jù)誤差范圍均在±0.1℃范圍內，表明無線傳感網的數(shù)據(jù)檢測和傳輸可靠，能夠滿足實際需要。

表1 環(huán)境溫度試驗數(shù)據(jù)（℃）

表2 火藥貯存環(huán)境的溫度、濕度試驗數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)表明，12 h溫度誤差在±0.3℃范圍內，濕度誤差在0.14%rh范圍內。神經網絡閉環(huán)控制系統(tǒng)控制達到了設計目標，滿足實際運行需要。

4 結論

本文針對火藥貯存環(huán)境的溫濕度不能實時精確監(jiān)控和控制從而導致火藥失效問題，基于無線傳感網和神經網絡模型搭建火藥貯存在線監(jiān)測系統(tǒng)。通過實驗表明：無線傳感網能夠準備實時收集并傳輸火藥貯存環(huán)境溫度和濕度數(shù)據(jù)，神經網絡控制模型達到穩(wěn)定后能夠達到控制精度要求。下一步對在線監(jiān)控服務器系統(tǒng)的功能擴展，以便能夠遠程訪問控制監(jiān)測系統(tǒng)。

［1］鞠訓光.航引貯存可靠性質量分級研究［D］.徐州：空軍后勤學院，1998.

［2］陶敏，李書敏.航空火藥［M］.徐州：黃河出版社，1992.

［3］JAMES J，BUCKLEY，HAYASHI Y.Fuzzy neural networks：a survey［J］.Fuzzy Sets and System，1994，66：1-13.

［4］趙東華，張懷智，郭勝強，等.基于灰色模型的某型末制導火藥貯存壽命預測［J］.裝備環(huán)境工程，2011（12）：28-30.

［5］潘文庚，王曉鳴，陳瑞，郭巍巍.航空彈藥貯存環(huán)境溫度場仿真研究［J］.系統(tǒng)仿真學報，2008，20（6）：3258-3261.

［6］孫利民，李建中，陳渝.無線傳感器網絡［M］.北京：清華大學出版社，2005：3-23.

［7］DALY E，HAAHR M.Social network analysis for routing in disconnected delay-tolerant MANETs［C］//Proceddings of ACM Mobi-Hoc，2007：32-40.

［8］高雋.人工神經網絡原理及防治實例［M］.北京：機械工業(yè)出版社，2007.

Civil Powder Storage Online Monitor System Based on Wireless Sensor Network and Neural Network

ZHU Guang-yao1，DONG Long-ming2
（1.Hunan Mechanical and Electrical Polytechnic，Changsha 410151，China；
2.Nanjing Military Representative Office of PLA Army，Nanjing 210000，China）

The temperature and humidity of the vast majority of the ammunition storages is controlled manually，which causes accurate real-time monitoring of the temperature and humidity and even the ammunition failure.So，a type of the ammunition storage online monitor system based on wireless sensor network and neural network is designed.The system collects the information of realtime temperature and humidity from the terminal nodes of the wireless sensor network and transmits it to the neural network controller，and then adjusts the various parameters of the temperature and humidit control devices in real-time according to the control model of neural network.It can realize the automation and precise control of the temperature and humidity of the environment in real time，improve reliability and economic benefit of the ammunition storage.

civil powder，online monitor system，wireless sensor network，neural network

TP39；TJ5

A

1002-0640（2016）12-0155-03

2015-10-05

2015-12-07

湖南省教育廳基金資助項目（15C0488）

朱光耀（1984-），男，湖南婁底人，講師。研究方向：自動控制技術。