基于統(tǒng)一時(shí)間基準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)化微應(yīng)變監(jiān)測(cè)研究

葉廷東 黃曉紅 汪清明

（1.廣東輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510300；2.廣東省科學(xué)院，廣東 廣州 510070）

基于統(tǒng)一時(shí)間基準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)化微應(yīng)變監(jiān)測(cè)研究

葉廷東1，2， 黃曉紅1， 汪清明1

（1.廣東輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510300；2.廣東省科學(xué)院，廣東 廣州 510070）

針對(duì)大型工程結(jié)構(gòu)微應(yīng)變網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測(cè)的需求，該文設(shè)計(jì)一種網(wǎng)絡(luò)化微應(yīng)變智能傳感系統(tǒng)，采用恒流源高精度測(cè)量電路解決微應(yīng)變測(cè)量電路中存在的溫度效應(yīng)、橋路輸出非線性、測(cè)量環(huán)境影響等問(wèn)題；同時(shí)基于傳感網(wǎng)絡(luò)時(shí)間同步算法實(shí)現(xiàn)微應(yīng)變監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間基準(zhǔn)的統(tǒng)一，進(jìn)而通過(guò)預(yù)測(cè)補(bǔ)償?shù)姆椒ǜ纳朴捎诰W(wǎng)絡(luò)不確定性造成的傳感器信號(hào)采樣延時(shí)問(wèn)題。測(cè)試與仿真研究表明：微應(yīng)變測(cè)量電路的測(cè)量誤差為0.101%，時(shí)間同步算法的平均同步準(zhǔn)確度可達(dá)29.03μs，網(wǎng)絡(luò)傳感信息的最大預(yù)測(cè)補(bǔ)償誤差為0.49%。

微應(yīng)變；時(shí)間同步；預(yù)測(cè)補(bǔ)償；智能傳感器

0 引 言

應(yīng)力應(yīng)變檢測(cè)在機(jī)械工程及重大制造裝備，如高鐵汽車(chē)、輪船等重要設(shè)備，核電安全殼、水輪機(jī)軸、蒸汽管道等電力動(dòng)力關(guān)鍵設(shè)備，土木建筑及水利工程的大型構(gòu)件，大型鋼結(jié)構(gòu)橋梁和道路涵隧工程等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[1-4]。通過(guò)檢測(cè)，可實(shí)時(shí)掌握關(guān)鍵結(jié)構(gòu)件的應(yīng)力、應(yīng)變值，確保結(jié)構(gòu)安全，對(duì)防止重大事故的發(fā)生和減少經(jīng)濟(jì)損失具有重要社會(huì)、經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

在重大工程構(gòu)件，如橋梁、塔架、塔式起重機(jī)、核電安全殼、高鐵地鐵軌道等，其應(yīng)變檢測(cè)往往屬于微弱信號(hào)測(cè)量，難于檢測(cè)[5-7]；同時(shí)為了能夠得到被測(cè)構(gòu)件工作中較為全面的受力狀態(tài)，往往需要很多測(cè)量點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化的監(jiān)測(cè)才能實(shí)現(xiàn)[8-10]。在大型工程結(jié)構(gòu)微應(yīng)變網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)中，要保證結(jié)構(gòu)安全，高精度的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)是首要條件[11]，同時(shí)建立一個(gè)具有統(tǒng)一時(shí)間基準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，改善網(wǎng)絡(luò)不確定性造成的傳感器信號(hào)采樣延時(shí)問(wèn)題，也顯得很重要[12-13]。為此，本文將開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)化微應(yīng)變智能傳感系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，在實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)的同時(shí)解決傳感網(wǎng)絡(luò)信號(hào)采樣延時(shí)問(wèn)題。

1 網(wǎng)絡(luò)化微應(yīng)變智能傳感系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

為了便于實(shí)現(xiàn)工程構(gòu)件應(yīng)變的實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)，與工業(yè)控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)測(cè)、管、控的一體化，設(shè)計(jì)了如圖1所示的網(wǎng)絡(luò)化微應(yīng)變智能傳感系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)。圖中的核心模塊為STIM（smart transducer interface module）模塊和 NCAP（network capable application processor）模塊，NCAP 與 STIM 模塊間通過(guò) TII（transducer independent interface）接口實(shí)現(xiàn)短距離的數(shù)據(jù)通信[14]。其中STIM模塊主要用于微應(yīng)變的檢測(cè)，NCAP模塊主要用于實(shí)現(xiàn)自校正、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、輸入輸出和網(wǎng)絡(luò)通信等功能，它在運(yùn)行中通過(guò)裝載嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。

圖1 網(wǎng)絡(luò)化微應(yīng)變智能傳感系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

由于工程構(gòu)件的應(yīng)變檢測(cè)往往屬于微弱信號(hào)測(cè)量，難于檢測(cè)，需要有高精度的檢測(cè)模塊支撐才能夠有效實(shí)現(xiàn)，它包括高精度傳感檢測(cè)模塊、高穩(wěn)定度基準(zhǔn)源、雙通道PWM閉環(huán)控制調(diào)節(jié)模塊、高精度電壓源模塊、多ADC并聯(lián)高精度轉(zhuǎn)換模塊等組成；其中雙通道PWM閉環(huán)控制調(diào)節(jié)模塊主要是為了調(diào)節(jié)并擴(kuò)大基準(zhǔn)源的驅(qū)動(dòng)負(fù)載能力；多ADC并聯(lián)高精度轉(zhuǎn)換模塊則是利用過(guò)采樣技術(shù)減小量化誤差，獲得與高分辨率ADC相同的信噪比，以增加被測(cè)數(shù)據(jù)的有效位數(shù)；而高精度傳感檢測(cè)模塊則主要針對(duì)目前微應(yīng)變的高精度測(cè)量電路中存在的溫度效應(yīng)、橋路輸出非線性、測(cè)量環(huán)境影響等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)高精度檢測(cè)。在實(shí)際應(yīng)用，它還可以利用圖1模型中的TEDS（transducers electronic data sheet）校正引擎實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)變檢測(cè)量的進(jìn)一步自校正，以消除溫濕度、噪聲干擾等對(duì)應(yīng)變檢測(cè)量的影響。

網(wǎng)絡(luò)化微應(yīng)變智能傳感系統(tǒng)在高精度基準(zhǔn)源的基礎(chǔ)上，采用圖2所示的恒流源高精度測(cè)量技術(shù)進(jìn)行測(cè)量[15]。 圖中，R1、R2構(gòu)成應(yīng)變橋路，采用獨(dú)立的雙恒流源I1、I2作為橋路的激勵(lì)，橋路的輸出電壓分別接入一個(gè)加法放大器和一個(gè)減法放大器，且恒流源激勵(lì)和橋路輸出采用獨(dú)立的導(dǎo)線連接。通過(guò)零點(diǎn)電位跟隨器，使橋路的公共端（同時(shí)也是恒流源的電流回路）電位等于測(cè)量電路的零點(diǎn)電位。該測(cè)量電路可以消除恒流源I1、I2的變化和R1、R2的變化等因素引入的讀數(shù)誤差以及傳統(tǒng)電橋的非線性誤差，它的六端連接則可消除導(dǎo)線電阻的影響，可允許較遠(yuǎn)的測(cè)點(diǎn)距離。分析圖中電路，存在如下關(guān)系式：

圖2 恒流源高精度測(cè)量模塊

式中：Uin、Ur——A/D轉(zhuǎn)換器的模擬輸入電壓和參考電壓；

A——差分放大器的放大倍數(shù)；

k——應(yīng)變片的靈敏系數(shù)；

ε——被測(cè)應(yīng)變量。

由式（1）即可實(shí)現(xiàn)微應(yīng)變的準(zhǔn)確測(cè)量。

設(shè)A/D轉(zhuǎn)換器的轉(zhuǎn)換關(guān)系為

式中：e——刻度系數(shù)，V/字；

N——A/D轉(zhuǎn)換結(jié)果的數(shù)字量。

則被測(cè)微應(yīng)變?yōu)?/p>

其中e′=e/（AUrk×106），με/字。

2 時(shí)間基準(zhǔn)下網(wǎng)絡(luò)傳感信息的預(yù)測(cè)補(bǔ)償

圖3 傳感信息網(wǎng)絡(luò)采樣原理圖

傳感網(wǎng)絡(luò)中，傳感節(jié)點(diǎn)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將檢測(cè)信息發(fā)送至中心節(jié)點(diǎn)（控制中心），由于網(wǎng)絡(luò)時(shí)延將導(dǎo)致系統(tǒng)除了正常采取信息外還將出現(xiàn)空采樣和多采樣的情況，如圖3所示，t0時(shí)刻為網(wǎng)絡(luò)時(shí)延后的正常采樣，t1、t3時(shí)刻存在空采樣，在t2、t4時(shí)刻存在多采樣，甚至由于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)脑虺霈F(xiàn)先采集的信息后到的現(xiàn)象。為了滿(mǎn)足傳感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的時(shí)間特性要求，通常需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)化傳感信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)補(bǔ)償，通過(guò)預(yù)測(cè)來(lái)改善傳感采樣信號(hào)的延遲與丟失問(wèn)題。

由圖3可知，要實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)補(bǔ)償，可以通過(guò)兩步實(shí)現(xiàn)：1）通過(guò)時(shí)間同步，使得整個(gè)系統(tǒng)有一個(gè)統(tǒng)一的時(shí)間基準(zhǔn)；2）獲得網(wǎng)絡(luò)的傳輸延遲tNW進(jìn)行預(yù)測(cè)補(bǔ)償。

2.1 時(shí)間同步算法

在應(yīng)用中，傳感網(wǎng)絡(luò)的時(shí)鐘同步信息由報(bào)文進(jìn)行傳遞，報(bào)文的傳遞必然帶來(lái)延時(shí)抖動(dòng)，可以通過(guò)傳輸延遲測(cè)算方法計(jì)算出時(shí)間偏移，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基于時(shí)鐘偏移修正的時(shí)間同步[16]?；谘舆t測(cè)算的時(shí)間同步過(guò)程如圖4所示，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程為：各節(jié)點(diǎn)獲得參考時(shí)間、測(cè)算時(shí)間傳輸誤差、修正本地時(shí)鐘[17]。該方法為了消除發(fā)送端發(fā)送時(shí)延和MAC訪問(wèn)時(shí)延的影響，中心節(jié)點(diǎn)在發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，給同步廣播分組在MAC層加上時(shí)間標(biāo)記Ti（i=1，2，…，n）。 這時(shí)為了便于子節(jié)點(diǎn)的同步，需要發(fā)送同步前導(dǎo)碼，根據(jù)發(fā)送數(shù)據(jù)比特?cái)?shù)k和每個(gè)比特的傳輸時(shí)間t，可以計(jì)算出同步前導(dǎo)碼的發(fā)送時(shí)間為kt。子節(jié)點(diǎn)j在接收完同步前導(dǎo)碼后，打上第1個(gè)本地時(shí)間標(biāo)記t1_ji，待子節(jié)點(diǎn)接收并處理完同步信息后，再加上第2個(gè)本地時(shí)間標(biāo)記t2_ji，則子節(jié)點(diǎn)處理延遲為t2_ji-t1_ji。那么子節(jié)點(diǎn)從Ti到調(diào)整時(shí)鐘前，經(jīng)歷的時(shí)間延遲為

那么子節(jié)點(diǎn)j的本地時(shí)鐘tji調(diào)整為

圖4 基于延遲測(cè)算的時(shí)間同步過(guò)程

傳感網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)一個(gè)時(shí)間周期就會(huì)進(jìn)行一次時(shí)間同步，通過(guò)時(shí)間同步，不僅可以使整個(gè)系統(tǒng)有一個(gè)統(tǒng)一的時(shí)間基準(zhǔn)，還可以獲得網(wǎng)絡(luò)的傳輸延遲測(cè)算值tNW。

2.2 網(wǎng)絡(luò)傳感信息預(yù)測(cè)補(bǔ)償

在一個(gè)同步周期內(nèi)，可認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲基本相同，這樣可對(duì)傳感采樣通過(guò)多項(xiàng)式預(yù)測(cè)來(lái)解決延遲補(bǔ)償問(wèn)題。

設(shè)中心節(jié)點(diǎn)根據(jù)時(shí)間標(biāo)記，分別獲得了最近M個(gè)網(wǎng)絡(luò)傳感信息Y（t）=[xi，M，xi，M-1，…，xi，1]T（i為傳感器編號(hào)，1＜i＜k，k為傳感器數(shù)量），則可得到傳感信息xi的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)信息：

式中：AN——多項(xiàng)式模型階次；

aN，l——多項(xiàng)式模型參數(shù)。

且|W|≠0，則由最小二乘方法，可求出模型參數(shù)A為

式中W-1XT只與ni（i=1，2，…，K）有關(guān)，一旦確定ni，就可以預(yù)先計(jì)算出W-1XT。在預(yù)測(cè)計(jì)算中只需將新獲得的網(wǎng)絡(luò)傳感信息，更新到矩陣Y就可用式（6）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，即可實(shí)現(xiàn)傳感信息的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，同樣基于該多項(xiàng)式模型，可通過(guò)插值來(lái)補(bǔ)充網(wǎng)絡(luò)丟失的數(shù)據(jù)。

3 測(cè)試與仿真分析

3.1 應(yīng)變測(cè)量電路測(cè)試

網(wǎng)絡(luò)化微應(yīng)變智能傳感系統(tǒng)的測(cè)試電路R2采用120Ω標(biāo)準(zhǔn)電阻，R1用精密電阻箱構(gòu)成模擬橋路，同時(shí)采用16位的A/D轉(zhuǎn)換器，應(yīng)變片靈敏度系數(shù)2.1，應(yīng)變測(cè)量電路的測(cè)試結(jié)果如表1所示，該測(cè)量電路的最大檢測(cè)誤差為0.101%，具有較高的測(cè)量準(zhǔn)確度。

表1 應(yīng)變測(cè)量電路測(cè)試結(jié)果

3.2 基于時(shí)間同步的預(yù)測(cè)補(bǔ)償

本仿真試驗(yàn)采用6個(gè)無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)，如圖5所示，節(jié)點(diǎn)編號(hào)為Nd1～Nd6，選擇節(jié)點(diǎn)Nd6作為中心匯聚節(jié)點(diǎn)，組成一個(gè)時(shí)間同步試驗(yàn)系統(tǒng)，初步開(kāi)展單跳時(shí)間同步測(cè)試。節(jié)點(diǎn)處理器采用TI的CC2530F256射頻芯片，該芯片支持算法在MAC層打時(shí)間標(biāo)記，并選用32MHz石英晶振作為節(jié)點(diǎn)的振蕩時(shí)鐘源。

圖5 同步監(jiān)測(cè)試驗(yàn)系統(tǒng)框架

為了查看網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的同步精度，設(shè)同步周期為5s，同步誤差的監(jiān)測(cè)測(cè)試時(shí)間為10000s，選取節(jié)點(diǎn)Nd2為例，節(jié)點(diǎn)Nd2的同步誤差曲線如圖6所示。節(jié)點(diǎn)Nd2的同步誤差均值為29.03 μs，方差為493.56，具有較好的同步準(zhǔn)確度，可以適應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控的需要。

圖6 節(jié)點(diǎn)Nd2的同步誤差曲線

圖7 網(wǎng)絡(luò)傳感信息預(yù)測(cè)補(bǔ)償誤差

由于實(shí)驗(yàn)條件限制，將利用虛擬儀器LabVIEW的仿真方法來(lái)進(jìn)行傳感信息動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)分析。搭建的基于LabVEIW的傳輸網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)高、低優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)到達(dá)率、服務(wù)率分別為λF=100、λS=95、μF=200、μS=100，采用排隊(duì)模型和自適應(yīng)包丟棄擁塞控制策略進(jìn)行通信分析。經(jīng)過(guò)分析，該傳感數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)在無(wú)擁賽丟包的情況下，網(wǎng)絡(luò)的平均時(shí)延為206.67ms。在實(shí)驗(yàn)中所有監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)街行墓?jié)點(diǎn)后進(jìn)行預(yù)測(cè)補(bǔ)償，預(yù)測(cè)補(bǔ)償結(jié)果如圖7所示，網(wǎng)絡(luò)傳感信息的最大預(yù)測(cè)補(bǔ)償誤差為0.49%，較大的相對(duì)誤差出現(xiàn)在0值和低檢測(cè)值附近。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)大型工程結(jié)構(gòu)微應(yīng)變監(jiān)測(cè)的需求，論文設(shè)計(jì)了一種具有自校正、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)化通信等功能的微應(yīng)變智能傳感系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了基于時(shí)間同步預(yù)測(cè)補(bǔ)償?shù)奈?yīng)變網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)測(cè)：

1）設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)化微應(yīng)變智能傳感系統(tǒng)，具有STIM和NCAP模塊，STIM模塊主要用于微應(yīng)變的檢測(cè)，為解決測(cè)量中存在的溫度效應(yīng)、橋路輸出非線性、測(cè)量環(huán)境影響等問(wèn)題，它的測(cè)量電路采用恒流源高精度測(cè)量技術(shù)進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)研究表明，該測(cè)量檢測(cè)模塊的微應(yīng)變測(cè)量誤差為0.101%。

2）可在大型工程結(jié)構(gòu)的微應(yīng)變監(jiān)測(cè)中，基于延遲測(cè)算的時(shí)間同步方法，為傳感網(wǎng)絡(luò)建立一個(gè)統(tǒng)一的時(shí)間基準(zhǔn)，在此基礎(chǔ)上可通過(guò)多項(xiàng)式預(yù)測(cè)補(bǔ)償?shù)姆椒?，改善由于網(wǎng)絡(luò)不確定性造成的傳感器信號(hào)采樣延時(shí)問(wèn)題，在時(shí)間校正的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)延時(shí)預(yù)測(cè)補(bǔ)償。仿真研究表明時(shí)間同步算法的平均同步準(zhǔn)確度可達(dá)29.03 μs，網(wǎng)絡(luò)傳感信息的最大預(yù)測(cè)補(bǔ)償誤差為0.49%。

[1]NISHIMURA A， TAMURA H， IMAGAWA S， et al.Stress and strain measurement of the large helical device during coil excitation[J].Fusion Engineering and Design，2001（58/59）：253-257.

[2]吳春利.基于應(yīng)變模態(tài)橋梁健康監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2012.

[3]SANTANA J， HOVEN R V D， LIEMPD C V， et al.A 3-axis accelerometer and strain sensor system for building integrity monitoring[J].Sensors&Actuators A Physical，2012，188（12）：141-147.

[4]王豪，鄭德智，邢維巍.基于光電檢測(cè)的振弦式應(yīng)變傳感器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2014（12）：1601-1605.

[5]劉寶華.多通道高精度應(yīng)變測(cè)量技術(shù)研究[J].計(jì)量學(xué)報(bào)，2003，24（3）：205-210.

[6]徐從裕，方文瓊，孫雅瓊，等.光柵式宏/微應(yīng)變傳感器的設(shè)計(jì)[J].中國(guó)機(jī)械工程，2013，24（13）：1715-1718.

[7]郭曉澎，劉志英，周曉旭.橋梁應(yīng)變數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)[J].電子測(cè)量技術(shù)，2016，39（4）：136-139.

[8]SANTOS C A， COSTA C O， BATISTA J P.Long deck suspension bridge monitoring：the vision system calibration problem[J].Strain，2012，48（2）：108-123.

[9]黃僑，李忠龍，沙學(xué)軍，等.基于應(yīng)變式傳感器的橋梁無(wú)線測(cè)試系統(tǒng)的試驗(yàn)[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，35（10）：1322-1325.

[10]馮艷波，陳建政，舒叢叢.基于ZigBee的無(wú)線動(dòng)態(tài)應(yīng)變測(cè)量[J].中國(guó)測(cè)試，2009，35（4）：107-110.

[11]MOHAMMED A A S， MOUSSA W A， LOU E.High sensitivity MEMS strain sensor：design and simulation[J].Sensors，2008，8（4）：2642-2661.

[12]王玉秀，黃劍，石欣，等.基于分簇的低功耗多跳無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)層次時(shí)間同步算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2013，33（2）：369-373.

[13]史昕，趙祥模，惠飛，等.基于分量解耦融合的無(wú)線傳感網(wǎng)時(shí)鐘同步算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2014，34（3）：623-627.

[14]KUMAR A， SRIVASTAVA V， SINGH M K， et al.Current status of the IEEE 1451 standard-based sensor applications[J].IEEE Sensors Journal，2014，15（5）：2505-2513.

[15]習(xí)友寶，古天祥.基于雙恒流源法的高精度應(yīng)變測(cè)量技術(shù)[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，34（3）：407-409.

[16]SU P.Delay measurement time synchronization for wireless sensor networks[Z].IRB，2003：1-12.

[17]韓永朋，安勇，牟榮增，等.基于自動(dòng)校準(zhǔn)的WSNs時(shí)間同步算法[J].傳感器與微系統(tǒng)，2013，32（8）：128-130.

（編輯：劉楊）

Research on network micro strain monitoring based on a uniform clock benchmark

YE Tingdong1，2，HUANG Xiaohong1，WANG Qingming1
（1.Guangdong Industry Polytechnic，Guangzhou 510300，China；2.Guangdong Academy of Sciences，Guangzhou 510070，China）

According to the network monitoring requirement of micro strain for large engineering structure，a networked micro strain intelligent sensing structure is designed in the article.The sensing system adopts high-precision measurement circuit based on constant current source to solve the temperature effect of micro strain measurement circuit，the non-linear output of bridge circuit，the influence ofthe measurement environment，etc.；Meanwhile，a uniform time reference of micro strain monitoring network is realized based on time synchronization algorithm of sensor networks，which can further solve the problem that sensor signal sampling delay caused by uncertainty of sensor network in predictive compensation method.Test and simulation results show that the measurementerrorofthemicrostrainmeasurementcircuitis0.101%，andtheaverage synchronization precision of the time synchronization algorithm can reach 29.03 μs， and the maximum predictive compensation error of the network sensing information is 0.49%.

micro strain；time synchronization；predictive compensation；intelligent sensor

A

：1674-5124（2017）07-0092-05

10.11857/j.issn.1674-5124.2017.07.018

2017-02-15；

：2017-04-24

中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目（2013M542157）；廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2015A020214025，2015A070710030）；省級(jí)“千百十工程”人才資助項(xiàng)目（RC2016-005）；廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目（201604020049）；創(chuàng)新強(qiáng)校工程項(xiàng)目（2A11105）

葉廷東（1976-），男，江西贛州市人，副教授，博士，研究方向?yàn)橹悄軅鞲信c現(xiàn)代檢測(cè)裝置。