基于ZigBee技術(shù)的裝備狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

劉朋朋

摘 要：基于ZigBee技術(shù)，本文設(shè)計(jì)了一種裝備狀態(tài)實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)。文章主要從軟件方面進(jìn)行了設(shè)計(jì)，利用先進(jìn)的遺傳算法對(duì)于系統(tǒng)中所建立的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的覆蓋模型進(jìn)行最優(yōu)部署，確定了節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。利用了數(shù)據(jù)匯聚技術(shù)，提高了網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)處理的速度。實(shí)踐表明，該系統(tǒng)具有測(cè)試范圍廣、壽命長(zhǎng)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、及時(shí)可靠等優(yōu)點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：ZigBee 狀態(tài)檢測(cè) 液壓系統(tǒng) 遺傳算法 數(shù)據(jù)匯聚

中圖分類號(hào)：TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2013）03（c）-0034-01

在現(xiàn)代國(guó)防領(lǐng)域，隨著高科技技術(shù)的發(fā)展，各種新型的武器儀器裝備不斷涌現(xiàn)，但是大多數(shù)武器裝備由于所處環(huán)境惡劣，在使用一段時(shí)間后，其性能可能會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題，這些問(wèn)題并不能夠用肉眼直接觀察。如何對(duì)影響裝備性能的參數(shù)進(jìn)行在線實(shí)時(shí)檢測(cè)，從而確保裝備能夠正常工作，成為了一個(gè)非常重要的課題。

本文基于ZigBee技術(shù)，從軟件方面設(shè)計(jì)了一種裝備狀態(tài)實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)，即利用遺傳算法對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了最優(yōu)部署，并對(duì)所測(cè)得的多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。該系統(tǒng)可在裝備的各個(gè)重要位置散置多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)，功耗低，無(wú)需人員看守，在不影響裝備正常工作的情況下，實(shí)時(shí)在線檢測(cè)。一旦發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)，立即進(jìn)行報(bào)警，并快速將其定位，并人工排除故障，從而大大提高了裝備工作的可靠性。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與工作原理

對(duì)于裝備的各個(gè)液壓系統(tǒng)，利用多個(gè)無(wú)線傳感器分別對(duì)系統(tǒng)的電磁閥工作的電壓、油液的溫度、壓力、流量等進(jìn)行檢測(cè)，將所測(cè)的數(shù)據(jù)發(fā)送給無(wú)線傳感器收發(fā)模塊CC2430，由它將信號(hào)發(fā)送到ARM主機(jī)S3C2410模塊，CC2430與S3C2410是通過(guò)SPI連接的，其中S3C2410處于主模式，CC2430處于從模式。主機(jī)將數(shù)據(jù)處理后，如果有故障點(diǎn)，則將其傳送至故障顯示模塊，將故障點(diǎn)顯示出來(lái)，進(jìn)行報(bào)警提醒；如若正常，則不需要。最后將數(shù)據(jù)全部傳送到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊進(jìn)行存儲(chǔ)。每個(gè)傳感器對(duì)應(yīng)一個(gè)信號(hào)處理電路，與無(wú)線傳感器收發(fā)模塊CC2430共同構(gòu)成一個(gè)ZigBee節(jié)點(diǎn)，分別分配有不同的地址。各節(jié)點(diǎn)通過(guò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與ARM主機(jī)S3C2410通信，然后判斷各個(gè)數(shù)據(jù)是否正常，如果不正常，通過(guò)尋找地址即可對(duì)該節(jié)點(diǎn)定位。整個(gè)系統(tǒng)通過(guò)USB總線與上位機(jī)及外部進(jìn)行通訊聯(lián)系。當(dāng)系統(tǒng)不工作時(shí)，各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)處于休眠模式，以降低電池?fù)p耗，延長(zhǎng)電池使用壽命。

2 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)

2.1 無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)主要用來(lái)測(cè)量武器裝備使用環(huán)境的溫度、濕度和風(fēng)速與液壓系統(tǒng)中的電磁閥的工作電壓，油液的壓力、濕度與流量，執(zhí)行機(jī)構(gòu)一些位置的應(yīng)力等參數(shù)，所以需要用到的無(wú)線傳感器有測(cè)量環(huán)境的溫度傳感器、濕度傳感器，風(fēng)速傳感器，測(cè)量電磁閥的電壓傳感器，油液的壓力傳感器、濕度傳感器與流量傳感器，執(zhí)行機(jī)構(gòu)如液壓油缸、馬達(dá)的應(yīng)力傳感器等。這些傳感器除了測(cè)量環(huán)境的三種外，其他的都需要體積小，它們的加入不會(huì)影響正常的操作。系統(tǒng)中所采用的是貼片式的，直接將它們貼在各個(gè)節(jié)點(diǎn)位置即可。

對(duì)于無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)位置的設(shè)定，要通過(guò)遺傳算法進(jìn)行數(shù)量最優(yōu)化設(shè)計(jì)，這樣既可以節(jié)約成本、降低損耗，更能大大減小節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的處理過(guò)程。采用的方法是：選擇一些關(guān)鍵的位置點(diǎn)作為傳感器的放入點(diǎn)，如液壓系統(tǒng)中油箱的表面、進(jìn)油口出油口附近位置，電磁換向閥的電源接入位置，節(jié)流閥、溢流閥、調(diào)速閥附近，執(zhí)行機(jī)構(gòu)（液壓馬達(dá)、油缸）的表面、進(jìn)出油口附近位置等。

2.2 遺傳算法

遺傳算法GA是一種通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的數(shù)學(xué)計(jì)算模型。它模擬了自然選擇和自然遺傳過(guò)程中發(fā)生的繁殖、交叉和基因突變現(xiàn)象，將每一個(gè)可能的解看作是群體中的一個(gè)個(gè)體，稱為“染色體”，并將每一個(gè)染色體編碼成字符串的形式，根據(jù)預(yù)定的目標(biāo)函數(shù)對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)。給出一個(gè)適應(yīng)值，利用遺傳算子選擇、交叉、變異等過(guò)程對(duì)這些個(gè)體進(jìn)行組合，得到一群新個(gè)體。在新一代形成過(guò)程中，根據(jù)適應(yīng)值函數(shù)的大小選擇部分后代，淘汰部分后代，從而保持種群大小是常數(shù)。適值高的染色體被選中的概率較高，這樣經(jīng)過(guò)若干代之后，算法收斂于最好的染色體，它很可能就是問(wèn)題的最優(yōu)解或次優(yōu)解。

具體的原理是：在裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)區(qū)域A的面積和傳感器的感知半徑一定的情況下，要使得節(jié)點(diǎn)數(shù)目最少且覆蓋度最大，也就是要使節(jié)點(diǎn)的分布盡量均勻，從而使得A內(nèi)的多重覆蓋的區(qū)域最小。根據(jù)具有多重覆蓋區(qū)域的面積、將各個(gè)活動(dòng)節(jié)點(diǎn)的面積相加即為展開(kāi)后的總面積、每個(gè)傳感器的感知半徑、每個(gè)傳感器的感知面積等參數(shù)。得出監(jiān)測(cè)區(qū)域A的覆蓋度與多重覆蓋度函數(shù)，在所有節(jié)點(diǎn)中要選取覆蓋度最高，并且使節(jié)點(diǎn)數(shù)量最少的節(jié)點(diǎn)組合成一個(gè)活動(dòng)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)集。

然后選擇遺傳算法的適應(yīng)值函數(shù)，本模型的目標(biāo)函數(shù)由覆蓋度和多重覆蓋度兩個(gè)函數(shù)構(gòu)成，并分別加上一個(gè)權(quán)值vl、v2，使vl+v2=1，具體值可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的需要來(lái)決定，使監(jiān)測(cè)區(qū)域節(jié)點(diǎn)最少，也就是使在覆蓋度最大的情況下，多重覆蓋度最小，在確定了系統(tǒng)中所用到的無(wú)線傳感器的感知半徑與監(jiān)測(cè)區(qū)域A的面積之后，利用MATLAB軟件中的遺傳算法工具箱對(duì)適應(yīng)度進(jìn)行仿真，最終即可得到最后的傳感器的數(shù)量。通過(guò)實(shí)際發(fā)現(xiàn)，這種遺傳算法計(jì)算出的節(jié)點(diǎn)數(shù)目能夠滿足要求，比較節(jié)約能耗。在確定了傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量后，就可以對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行部署，然后對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行地址的分配。

2.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)匯聚技術(shù)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的傳感器節(jié)點(diǎn)能夠相互協(xié)調(diào)配合，實(shí)時(shí)地感知、采集和監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域的數(shù)據(jù)。由于大量的傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布，會(huì)出現(xiàn)相鄰節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)區(qū)域交錯(cuò)重疊，在狀態(tài)變化不大的情況下會(huì)獲得一些相似數(shù)據(jù)；并且傳感器節(jié)點(diǎn)的本身能量與存儲(chǔ)有限，另外存儲(chǔ)過(guò)多的數(shù)據(jù)也會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁擠。因此大量的數(shù)據(jù)傳輸就會(huì)過(guò)多地消耗傳感器節(jié)點(diǎn)的能量，從而縮短網(wǎng)絡(luò)的壽命。為此，在數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中，所建立的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)采用了數(shù)據(jù)匯聚技術(shù)，通過(guò)它可以有效地利用電源能量，同時(shí)提高了帶寬利用率。首先對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)所測(cè)得的壓力、濕度、流量、電壓等數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，除掉無(wú)用數(shù)據(jù)，然后再發(fā)送。當(dāng)系統(tǒng)不工作時(shí)，各個(gè)節(jié)點(diǎn)處于休眠狀態(tài)，一旦工作，立刻喚醒。通過(guò)這些措施，可以大大提高節(jié)點(diǎn)的能量利用率。當(dāng)所測(cè)得數(shù)據(jù)送入中心處理器S3C2410處理后，若發(fā)現(xiàn)有故障點(diǎn)，則會(huì)報(bào)警，并進(jìn)行定位，定位的方法是故障節(jié)點(diǎn)所分配的地址。

3 結(jié)語(yǔ)

本文基于ZigBee技術(shù)，從軟件方面設(shè)計(jì)了一種針對(duì)武器裝備狀態(tài)檢測(cè)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)上位機(jī)中裝備的狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)均采用非介入式的方法實(shí)時(shí)測(cè)量系統(tǒng)的各個(gè)參數(shù)，以判斷系統(tǒng)是否存在故障點(diǎn)，如果存在則立即進(jìn)行定位排除。采用遺傳算法進(jìn)行了節(jié)點(diǎn)數(shù)量的最優(yōu)化設(shè)計(jì)；利用數(shù)據(jù)匯聚等技術(shù)，提高了網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集速度，提高了能量利用率，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。

參考文獻(xiàn)

[1]呂廣輝，崔遜學(xué)，侯戰(zhàn)一.一種基于遺傳算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋模型[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2010，29（15）：59-62.

[2]周林，陳揚(yáng)揚(yáng).無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)匯聚方案的研究[J].電視技術(shù)，2012，36（13）：71-73.

[3]張曉玲，梁煒，于海斌，等.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸調(diào)度方法綜述[J].通信學(xué)報(bào)，2012，33（5）：143-157.