基于ZigBee技術的裝備狀態檢測系統軟件設計

劉朋朋

摘 要：基于ZigBee技術，本文設計了一種裝備狀態實時檢測系統。文章主要從軟件方面進行了設計，利用先進的遺傳算法對于系統中所建立的無線傳感器網絡各個節點的覆蓋模型進行最優部署，確定了節點的數量。利用了數據匯聚技術，提高了網絡中數據處理的速度。實踐表明，該系統具有測試范圍廣、壽命長、數據準確、及時可靠等優點。

關鍵詞：ZigBee 狀態檢測 液壓系統 遺傳算法 數據匯聚

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）03（c）-0034-01

在現代國防領域，隨著高科技技術的發展，各種新型的武器儀器裝備不斷涌現，但是大多數武器裝備由于所處環境惡劣，在使用一段時間后，其性能可能會出現各種問題，這些問題并不能夠用肉眼直接觀察。如何對影響裝備性能的參數進行在線實時檢測，從而確保裝備能夠正常工作，成為了一個非常重要的課題。

本文基于ZigBee技術，從軟件方面設計了一種裝備狀態實時檢測系統，即利用遺傳算法對各個節點進行了最優部署，并對所測得的多個數據進行處理。該系統可在裝備的各個重要位置散置多個傳感器節點，功耗低，無需人員看守，在不影響裝備正常工作的情況下，實時在線檢測。一旦發現異常點，立即進行報警，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 系統結構與工作原理

對于裝備的各個液壓系統，利用多個無線傳感器分別對系統的電磁閥工作的電壓、油液的溫度、壓力、流量等進行檢測，將所測的數據發送給無線傳感器收發模塊CC2430，由它將信號發送到ARM主機S3C2410模塊，CC2430與S3C2410是通過SPI連接的，其中S3C2410處于主模式，CC2430處于從模式。主機將數據處理后，如果有故障點，則將其傳送至故障顯示模塊，將故障點顯示出來，進行報警提醒；如若正常，則不需要。最后將數據全部傳送到數據存儲模塊進行存儲。每個傳感器對應一個信號處理電路，與無線傳感器收發模塊CC2430共同構成一個ZigBee節點，分別分配有不同的地址。各節點通過無線傳感器網絡與ARM主機S3C2410通信，然后判斷各個數據是否正常，如果不正常，通過尋找地址即可對該節點定位。整個系統通過USB總線與上位機及外部進行通訊聯系。當系統不工作時，各個傳感器節點處于休眠模式，以降低電池損耗，延長電池使用壽命。

2 系統的軟件設計

2.1 無線傳感器節點設計

本系統主要用來測量武器裝備使用環境的溫度、濕度和風速與液壓系統中的電磁閥的工作電壓，油液的壓力、濕度與流量，執行機構一些位置的應力等參數，所以需要用到的無線傳感器有測量環境的溫度傳感器、濕度傳感器，風速傳感器，測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，執行機構如液壓油缸、馬達的應力傳感器等。這些傳感器除了測量環境的三種外，其他的都需要體積小，它們的加入不會影響正常的操作。系統中所采用的是貼片式的，直接將它們貼在各個節點位置即可。

對于無線傳感器節點位置的設定，要通過遺傳算法進行數量最優化設計，這樣既可以節約成本、降低損耗，更能大大減小節點數據的處理過程。采用的方法是：選擇一些關鍵的位置點作為傳感器的放入點，如液壓系統中油箱的表面、進油口出油口附近位置，電磁換向閥的電源接入位置，節流閥、溢流閥、調速閥附近，執行機構（液壓馬達、油缸）的表面、進出油口附近位置等。

2.2 遺傳算法

遺傳算法GA是一種通過模擬生物進化過程搜索最優解的數學計算模型。它模擬了自然選擇和自然遺傳過程中發生的繁殖、交叉和基因突變現象，將每一個可能的解看作是群體中的一個個體，稱為“染色體”，并將每一個染色體編碼成字符串的形式，根據預定的目標函數對每個個體進行評價。給出一個適應值，利用遺傳算子選擇、交叉、變異等過程對這些個體進行組合，得到一群新個體。在新一代形成過程中，根據適應值函數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。適值高的染色體被選中的概率較高，這樣經過若干代之后，算法收斂于最好的染色體，它很可能就是問題的最優解或次優解。

具體的原理是：在裝備狀態監測區域A的面積和傳感器的感知半徑一定的情況下，要使得節點數目最少且覆蓋度最大，也就是要使節點的分布盡量均勻，從而使得A內的多重覆蓋的區域最小。根據具有多重覆蓋區域的面積、將各個活動節點的面積相加即為展開后的總面積、每個傳感器的感知半徑、每個傳感器的感知面積等參數。得出監測區域A的覆蓋度與多重覆蓋度函數，在所有節點中要選取覆蓋度最高，并且使節點數量最少的節點組合成一個活動狀態節點集。

然后選擇遺傳算法的適應值函數，本模型的目標函數由覆蓋度和多重覆蓋度兩個函數構成，并分別加上一個權值vl、v2，使vl+v2=1，具體值可以根據網絡的需要來決定，使監測區域節點最少，也就是使在覆蓋度最大的情況下，多重覆蓋度最小，在確定了系統中所用到的無線傳感器的感知半徑與監測區域A的面積之后，利用MATLAB軟件中的遺傳算法工具箱對適應度進行仿真，最終即可得到最后的傳感器的數量。通過實際發現，這種遺傳算法計算出的節點數目能夠滿足要求，比較節約能耗。在確定了傳感器節點的數量后，就可以對節點進行部署，然后對各個節點進行地址的分配。

2.3 無線傳感器網絡的數據匯聚技術

無線傳感器網絡系統的傳感器節點能夠相互協調配合，實時地感知、采集和監測網絡覆蓋區域的數據。由于大量的傳感器節點隨機分布，會出現相鄰節點的監測區域交錯重疊，在狀態變化不大的情況下會獲得一些相似數據；并且傳感器節點的本身能量與存儲有限，另外存儲過多的數據也會導致網絡擁擠。因此大量的數據傳輸就會過多地消耗傳感器節點的能量，從而縮短網絡的壽命。為此，在數據采集的過程中，所建立的無線傳感器網絡系統采用了數據匯聚技術，通過它可以有效地利用電源能量，同時提高了帶寬利用率。首先對各個節點所測得的壓力、濕度、流量、電壓等數據進行篩選，除掉無用數據，然后再發送。當系統不工作時，各個節點處于休眠狀態，一旦工作，立刻喚醒。通過這些措施，可以大大提高節點的能量利用率。當所測得數據送入中心處理器S3C2410處理后，若發現有故障點，則會報警，并進行定位，定位的方法是故障節點所分配的地址。

3 結語

本文基于ZigBee技術，從軟件方面設計了一種針對武器裝備狀態檢測的無線傳感器網絡。通過上位機中裝備的狀態數據庫，對所有數據進行存儲。網絡中的各個傳感器節點均采用非介入式的方法實時測量系統的各個參數，以判斷系統是否存在故障點，如果存在則立即進行定位排除。采用遺傳算法進行了節點數量的最優化設計；利用數據匯聚等技術，提高了網絡的數據采集速度，提高了能量利用率，延長了網絡的使用壽命。

參考文獻

[1]呂廣輝，崔遜學，侯戰一.一種基于遺傳算法的無線傳感器網絡覆蓋模型[J].微型機與應用，2010，29（15）：59-62.

[2]周林，陳揚揚.無線傳感器網絡中數據匯聚方案的研究[J].電視技術，2012，36（13）：71-73.

[3]張曉玲，梁煒，于海斌，等.無線傳感器網絡傳輸調度方法綜述[J].通信學報，2012，33（5）：143-157.