矿井安全监控系统的设计与实现

针对目前矿井安全监控设备采用有线方式传输信号存在的弊端,设计了一种基于无线传感器网络的矿井安全监控系统.详细介绍了无线传感器网络节点的硬件电路组成和完成相关功能的软件设计.经过测试,该无线传感器网络节点具有无线通信、传感、信息处理等功能,并且具有结构简单、性能稳定、功耗低、抗干扰能力强等优点,较好地满足了实时矿井安全监测的要求.     

基于ZigBee与数传电台的矿井环境检测系统节点设计及其组网方案

针对因煤矿井下环境复杂造成无线传感器网络无法有效地远距离传输信息的问题,提出了一种基于ZigBee无线传感器网络与数传电台的矿井环境检测系统的设计方案,给出了系统总体结构,介绍了以CC2430为核心的传感器节点和网关节点的设计,阐述了适合于矿井环境的ZigBee无线传感器树形网络组网方案的实现。实际测试结果表明,该系统采用ZigBee无线传感器网络与数传电台相结合的通信方案是切实可行的,有效解决了低功耗、远距离传输、高可靠性方面的问题;对节点进行编号的组网规则使网络拓扑结构更具有针对性,提高了节点的精确定位功能,降低了井下作业的危险性。     

基于ZigBee的矿井环境监测系统设计

针对矿井环境恶劣、干扰严重和传统信号有线传输的现状,设计了基于ZigBee无线传感器网络的矿井环境监测系统;系统由井下ZigBee传感器终端节点、路由器、协调器和井上监测上位机构成,其中传感器终端节点对井下瓦斯、一氧化碳、温度等信号进行采集,利用ZigBee无线组网技术将信号送给井上PC机,井上管理人员通过PC机能够随时掌握井下设备和环境的状况;与传统的信号有线传输监测方法相比,该系统低功耗、低成本、抗干扰;实验结果表明,该系统运行稳定可靠,精度高,具有一定的实用性和推广价值。     

基于ZigBee的矿井压力智能采集装置设计

针对传统的矿井压力有线监测系统存在布线复杂、劳动强度高、监测点设置不够灵活等问题,设计了一种基于ZigBee无线传感器网络的矿井压力智能采集装置。该装置作为ZigBee无线传感器网络的节点分布于各个巷道和工作面上,各个节点采集的数据经ZigBee无线传感器网络汇聚至井下的各个基站,再通过有线网络传输至中央控制室。实际应用表明,该装置布置方便、精度高,满足掘进工作面动态延伸的变化要求。     

井下实时监控无线传感器网络节点的设计与实现

针对煤矿井下环境在线监测的要求,提出了一种井下实时监控无线传感器网络节点的设计方法,详细介绍了无线传感器网络节点的硬件组成和软件设计。该节点通过微控制器和无线传输模块实时采集、处理、传输井下工作面的瓦斯浓度、CO浓度、温度、湿度等数据。测试结果表明,该节点控制方便、工作稳定,能实现可靠的无线网络传输。     

煤矿瓦斯监测无线传感器网络系统的研究

针对矿井瓦斯事故频发、现有矿井瓦斯监测有线通信系统急需向无线通信系统改进的实际情况,文章提出了将分布于井下的所有瓦斯传感器节点纳入一个智能化、结构灵活的无线网络系统,组成以传感器节点为依托的层次化且具有本安特性的瓦斯传感器网络系统。该系统在主井中以光纤为传输通道,在巷道中以无线电为传输通道,可随时根据井巷结构变化改变节点位置或者增加和减少节点数量。     

基于433 MHz频段的无线地磁车位检测传感器节点设计

针对现在存在的寻找车位难的问题,设计一种利用地磁传感器的基于433MHz频段的无线车位检测节点.该节点利用地磁传感器在有车和无车状态下的数据变化来检测车位状态;利用MSP430F5438和相应的门控管理电路达到低功耗的特性;利用433MHz通信模块,实现数据的无线传输.阐述了整个节点软件的主流程和车位检测的流程.利用实验验证了该车位检测节点和检测方法的有效性与合理性.     

矿井无线传感器网络设计及应用

针对煤矿井下现有现场总线通信网络带宽小、传输速率低、布线繁琐等问题,提出了一种矿井无线传感器网络设计方案。该矿井无线传感器网络采用TD-LTE技术,可通过无线基站直接接入无线终端设备,同时利用客户终端设备兼容煤矿井下现场总线通信网络中现有设备和系统,实现区域性数据采集功能。应用结果表明,该矿井无线传感器网络具有带宽大、传输距离远、数据传输稳定、实时性高等特点,满足矿山物联网建设需求。     

煤矿无线传感器网络可靠数据传输协议

针对煤矿无线传感器网络数据流特点,设计了一种基于节点地理位置信息、集成MAC和路由的无线传感器网络可靠数据传输协议。该协议采用概率性唤醒工作方式,根据本地节点的连通度、节点自身的剩余能量信息和区域事件发生概率选择转发节点,同时引入备用节点,在主节点发生故障时自动转换为主节点进行数据转发,保证数据可靠传输。仿真结果表明,该协议能够降低无线传感器网络节点能量消耗,保证数据传输的实时性,提高数据传输的可靠性。     

基于功能信任的无线传感器网络安全数据融合方法

针对无线传感器网络节点恶意行为和自身故障问题,将节点信任按其功能行为分为传感信任、融合信任和传递信任,提出一种基于功能信任的无线传感器网络安全数据融合方法,并利用局部相关一致性原理检测节点的传感功能行为.NS2环境下的仿真实验结果表明,该方法可以有效地避免恶意节点对数据融合结果造成的影响,提高了数据融合的安全性和可靠性,延长了网络的寿命.     

面向矿井监测的无线传感器网络节点的分析与设计

针对矿井下复杂的环境,分析设计了一种适用于井下的无线传感器网络节点,监测井下瓦斯浓度、温湿度、坑壁压力和粉尘等数据.鉴于节点定位在矿井抢险救灾中的重要作用,详细描述了如何使用DV-Hop算法进行节点定位.最后讨论了井下传感器网络节点的能量问题,并从节点的覆盖范围、数据传输和数据聚合三个方面进行了分析,给予了适当的解决方法.     

基于模糊神经网络的WSN无线数据收发单元故障诊断

在一些无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)安全监测系统中,节点长时间传输大量数据,导致无线数据收发单元容易出现功率下降和功率放大器(Power Amplifier,PA)被烧毁的现象,而此类故障的诊断方法一般比较复杂且低效。针对上述问题,在分析WSN单元级故障诊断的基础上,利用无线数据收发单元的电流模型,提出了一种基于模糊神经网络的无线数据收发单元故障诊断方法。首先,根据无线数据收发单元中发射消耗的电流与温度和供电电压的关系,建立电流模型;然后,利用聚类算法确定模糊神经网络模型结构,结合混合学习算法优化模糊规则的前件参数和后件参数;最后,提取训练完的模糊神经网络参数,以建立WSN节点故障诊断模型。实验结果表明,提出的无线数据收发单元故障诊断方法的计算量小,诊断准确度高;与高斯过程回归模型相比,其计算量降低了22.4%,诊断准确度提高了17.5%。     

面向输电线故障信息传输的多播路由

针对无线传感器网络应用于输电线路故障传输时存在通信代价高、实时性差的问题,提出一种输电线路故障传输多播路由算法(MRFT)。抽象出输电线路故障信息传输网络模型;根据时延最短路径树(SPT)的最大端到端时延确定多播树时延上限,将时延上限边接入多播树;设计最小代价启发函数将剩余叶子节点接入多播树。仿真结果表明,与KPP算法相比,MRFT算法构造的多播树在多播树时延、端到端时延方差和多播树代价3个方面均有良好表现。该算法能够有效保证输电线路故障信息传输的实时性,降低通信代价。     

煤矿机电设备闭环点检信息采集系统设计

提出了一种基于Zigbee无线传感器网络的煤矿机电设备闭环点检信息采集系统设计方案,重点介绍了该系统中多星型网络拓扑结构的设计及无线传感器网络节点和智能手持设备的软硬件设计。测试结果表明,该系统有效地完成了不同区域内若干无线传感器网络节点数据的采集功能,且具有较好的稳定性。     

采用自供电无线传感网络的电线安全监测系统

电线故障会引起火灾,对电线温度、电流进行在线监测能预防事故发生。设计了采用自供电无线传感网络的电线安全监测系统,系统由传感节点、中继节点、路由节点、服务器和客户端组成。采用自供电技术解决无线传感网络监测系统中传感节点不能持续供能的问题,对传感节点工作状态进行控制以降低传感节点能耗,传感节点具有体积小、能耗低、不用更换电池等特点。分析自供电条件下,无线传感网络的网络结构,引入中继节点,延伸通信距离。将系统用于电线安全监测,该系统通信可靠、工作时间长、数据实时、人机操作方便,为电线安全的监测提供了技术支持。     

基于无线传感器网络及异体结构无缝集成的数据采集系统

基于无线传感器网络技术,重点研究了多点、多类型数据采集系统中传感器节点信号提取问题,提出了一种基于SMAC异体结构无缝集成的网络协议,并将此技术应用于选矿厂能源信息采集系统,实现现场采集点数738点、6种类型传感器节点、8种电力信息及6种附加信息的实时采集,构建起一个信息共享和交互控制的异构无线网络平台。     

基于无线传感器网络技术的煤矿安全监测系统研究与开发

利用无线传感网络技术和基于Intel Celeron嵌入式处理器的GENE-8310平台设计了一个新型的煤矿安全监测与预警系统。该系统利用瓦斯气体浓度、温度、湿度等传感器,通过无线传感器网络完成矿井环境监测、数据处理传送等任务;利用嵌入式GENE-8310平台对移动节点的信息进行数据汇聚及数据分析,并自动生成可视化曲线图表和超限警报提示,实现运用现代高科技技术手段来遏制煤矿矿难事故发生的目的。     

Balancing the power consumption speed in flat and hierarchical WSN

A combination of a cluster tree routing protocol and an Ad hoc on demand vector (AODV) routing protocol is used in the latest ZigBee standard wireless sensor networks (WSNs) technology. However, the AODV routing protocol has no means by which to take into consideration the power consumption of the nodes during the routing process. Therefore, a new approach is proposed in this paper to balance the power consumption speed and to distribute the responsibilities of routing among fiat wireless sensor nodes and the three levels of hierarchical wireless sensor nodes. These three levels are based on the three types of devices, which are used in the ZigBee standard: the coordinator, the touters, and the end devices. In this paper, we have compared the original AODV routing protocol with our extension approach for the distribution of power consumption. Based on the simulation results, our new approach has achieved better performance in terms of increasing the lifetime of the fiat wireless sensor network, the personal area network (PAN)coordinator, the touters, and the whole network of the hierarchical wireless sensor network. Additionally, it has better performance in terms of distributing the power consumption among the key nodes of the wireless sensor network.     

基于RSOPNN的无线传感器网络节点故障诊断算法

针对无线传感器网络节点故障诊断中存在的冗余故障属性、噪声数据以及数据可靠性等问题,提出基于粗糙集-优化概率神经网络的无线传感器网络节点故障诊断算法（简称RSOPNN）。通过粗糙集从故障样本属性集合中求解故障诊断属性约简,从而去除冗余故障属性,降低冗余属性、噪声数据对故障诊断的影响,节省能耗。对于多个属性约简选择,以属性间的相关程度作为度量标准,代替常规的主观选择,从多个约简中确定最优故障诊断属性约简,解决主观选择的不合理性。以最优的故障诊断属性重构故障样本,作为优化概率神经网络的输入,建立故障分类模型,从而对故障进行诊断。实验结果表明,在不同的数据可靠性下,RSOPNN方法能够有效删减样本中的冗余属性和噪声数据,保持高效的故障诊断水平,符合无线传感器网络的需求。     

节能无线传感网络系统设计

Wireless sensor networks have already enabled numerous embedded wireless applications such as military, environmental monitoring, intelligent building, etc. Because micro-sensor nodes are supposed to operate for months or even years with very limited battery power source, it is a challenge for researchers to obtain long operating hour without scarifying original system performances. In this paper, the energy consumption sources of the wireless sensor networks are firstly analyzed, with the digital processing and radio transceiver units being emphasized. Then, we introduce the design scheme of our energy-aware wireless sensor network (GAINS). In GAINS, techniques to conserve the energy are exploited including the energy optimization node, software and energy-efficient communication protocol. The design architecture of our ultra low power wireless sensor network (WO-LPP) is specially presented.