采煤工作面無線監測網絡能量優化方法

鄒翔宇， 劉燕， 趙端， 蹤征雪，史新國， 翟勃， 王衛龍

(1.礦山互聯網應用技術國家地方聯合工程實驗室， 江蘇 徐州 221008；2.中國礦業大學 信息與控制工程學院， 江蘇 徐州 221008；3.山東能源淄博礦業集團有限責任公司， 山東 淄博 255199)

0 引言

2020年2月，國家發展改革委、國家能源局等八部委明確提出推進煤礦智能化建設要求。作為煤礦智能化的核心部分，工作面智能化水平與環境、設備、人員等數據的有效獲取息息相關。因工作面環境惡劣、設備較多，且設備隨工作面推進而移動，而有線監測網絡存在敷設困難、易破壞等缺點，因此無線監測網絡越來越多地應用于工作面人、機、環信息采集[1-2]。

采煤工作面空間狹長，無線監測網絡中靠近工作面兩端的監測節點轉發數據量大、消耗能量多，導致整個網絡中能量分布不均[3]。此外，無線監測網絡節點通常由電池供電，受工作面復雜環境影響，人工維護和更換電池難度大[4]。因此，無線監測網絡易受到部分監測節點能量供給不足的影響，導致網絡生命周期短，生產安全得不到保障。為了解決上述問題，本文提出基于移動節點進行數據傳輸和監測節點能量補充，以優化采煤工作面無線監測網絡。

本文在現有研究基礎上，結合采煤工作面無線監測網絡特點，利用采煤機的移動性提出了一種基于移動節點的無線監測網絡能量優化方法。該方法在采煤機上安裝移動節點對監測節點采集數據進行轉發，并對能量消耗過快的監測節點進行能量補充，從而達到網絡能量均衡目的，延長網絡生命周期。

1 采煤工作面無線監測網絡模型

采煤工作面無線監測網絡通常由布置在工作面及采空區的監測節點、布置在工作面巷道的Sink節點構成，監測信息主要包括溫度、濕度、瓦斯濃度、煤塵濃度、采煤機位置、液壓支架壓力等[12-14]。本文提出的無線監測網絡在傳統網絡模型中加入移動節點，并賦予其部分Sink節點功能和能量補充功能，如圖1所示。

圖1 采煤工作面無線監測網絡Fig.1 Wireless monitoring network of coal mine working face

假設采煤工作面空間為長度為X、寬度為Y的矩形區域，監測節點分布在該區域內，移動節點在區域中部勻速往返運動，Sink節點分布在該區域兩側。K個監測節點位置固定，為(xk,yk),k∈{1,2,…,K}。移動節點速度為V，則移動節點在t時刻的位置已知。

網絡中移動節點、監測節點和簇頭節點維護同一個變量表，包括3種節點的信息。監測節點和簇頭節點可判斷移動節點到達其通信范圍的時間，從而盡量選擇移動節點轉發數據。在采煤機移動過程中，移動節點不斷向周圍的監測節點輻射射頻能量，根據周圍節點的剩余能量調節發射功率，對其進行能量補充。

2 數據傳輸方案

監測節點周期性地采集工作面環境數據，通過多跳轉發或移動節點轉發方式將數據傳輸到Sink節點。移動節點可移動至Sink節點通信范圍內，所以監測節點應盡量選擇移動節點來轉發數據，取代傳統的多跳轉發模式。加入移動節點轉發的路由如圖2所示。

圖2 加入移動節點轉發的路由Fig.2 Route after adding mobile node forwarding

通過移動節點緩存和轉發數據可節省其他節點能耗。本文不考慮路由協議中的簇頭選擇問題，通過引入移動節點對原有路由協議進行改進。為保證監測數據傳輸的可靠性，設計了普通傳輸和緊急傳輸2種模式。

(1) 普通傳輸模式。當監測節點采集數據未超過傳輸閾值時，監測節點優先選擇移動節點將數據傳輸到Sink節點。監測節點先將采集數據緩存，并根據變量表判斷移動節點到達其通信范圍的時間，當移動節點到達其通信范圍時建立通信連接，將數據發送給移動節點。移動節點對數據進行存儲，當其移動至Sink節點1跳通信范圍時，將數據轉發至Sink節點。

(2) 緊急傳輸模式。當監測節點采集數據超過傳輸閾值時，監測節點判斷移動節點是否在其通信范圍內，若是則將數據發送至移動節點，反之將數據發送至簇頭節點。簇頭節點接收到數據后，判斷移動節點是否在其通信范圍內，即優先選擇移動節點轉發數據，最終將數據經簇頭節點和移動節點轉發至最近的Sink節點。

聯合國教科文組織提出未來教育是讓學生“學會認知”“學會做事”“學會共同生活”“學生生存”。各國都在不斷地進行教育改革，探索新的教育方法。以學生為主體，讓學生在“做中學”的教學方式越來越得到推崇，這其中“做中學”的做，即是參與活動，動手操作，親自感知的意思。

基于移動節點的數據傳輸流程如圖3所示。

圖3 基于移動節點的數據傳輸流程Fig.3 Data transmission process based on mobile node

以監測節點S1數據到達模型(圖4)為例說明基于移動節點的數據傳輸方案。B0為傳輸閾值。假設移動節點在t4時刻到達S1通信范圍內，S1每次發送數據的能耗為E1。在t1時刻，S1監測到數據B1，判斷移動節點尚未到達其通信范圍，B1B0，立即發送B3，耗能E1。在t4時刻，S1監測到數據B4，判斷移動節點到達其通信范圍，立即發送B4，耗能E1。上述過程共耗能2E1。若采用周期性監測發送模式而無移動節點轉發，則耗能4E1。可見，基于移動節點的數據傳輸方案減少了冗余數據發送和監測節點能耗。

圖4 監測節點數據到達模型Fig.4 Data arriving model of monitoring node

3 能量補充方案

在井下復雜環境中，各監測節點的監測任務不同，因此其數據傳輸周期和單次傳輸數據量不同，使得能耗不同。針對該情況，本文提出基于移動節點的能量補充方案。該方案通過調節移動節點的發射功率，對所需能量少的監測節點進行小功率充電，對所需能量多的監測節點進行大功率充電。移動節點隨采煤機移動過程中不斷輻射射頻能量，從而對周圍的監測節點進行能量補充。本文只考慮移動節點到監測節點的無線能量傳輸鏈路。將采煤機從工作面一端移動到另一端的時間記為T，將T分成N個時隙，則每個時隙的長度δ=T/N。δ足夠小，可認為移動節點在每個時隙的位置不變，為(x(n),y(n)),n∈{1,2,…,N}。設移動節點發射功率為P(0≤P≤Pmax，Pmax為移動節點最大發射功率)，路徑損耗模型為自由空間路徑損失模型，則在第n個時隙，從移動節點到第k個監測節點的信道增益為

(1)

在第n個時隙，第k個監測節點獲得的能量為

(2)

為了實現監測節點按需充電，提出以下優化問題。

(3)

式中：Ek為第k個監測節點在充電周期T內獲得的總能量；γk為第k個監測節點分配的能量比例。

式(3)為線性規劃問題，可通過Matlab工具箱求解。

4 仿真與結果分析

采用Matlab軟件，從網絡剩余能量、監測節點補充能量、網絡節點存活數及網絡生命周期的角度對基于移動節點的無線監測網絡能量優化方法進行仿真。仿真設置：X=300 m，Y=5 m，β0=-30 dB，P=40 dB·m，K=80；監測節點隨機分布，初始能量均為1 J；移動節點在區域中間勻速移動，V=5 m/min;未加入移動節點時，無線監測網絡路由協議選擇LEACH協議。

網絡剩余能量仿真結果如圖5所示。可看出采用LEACH協議時，無線監測網絡在運行200輪后剩余能量為10 J，運行475輪后能量耗盡；加入移動節點后，網絡運行200輪后剩余能量為40 J，運行1 000輪后能量耗盡。主要原因是在LEACH協議基礎上加入移動節點后，監測節點會盡量選擇移動節點轉發數據，簇頭節點不再是1跳將數據傳輸給Sink節點，而是選擇移動節點和其他簇頭節點轉發，避免了區域中心監測節點因離Sink節點遠而過早地耗盡能量，同時通過設定傳輸閾值，減少了冗余數據重復發送。

圖5 網絡剩余能量仿真結果Fig.5 Simulation results of residual network energy

監測節點獲得的補充能量仿真結果如圖6所示。可看出節點獲得的能量不均衡，原因是各節點監測任務不同，且受監測數據大小、數據采集和傳輸周期、與Sink節點距離等因素影響，監測節點在單位時間內的能耗不同。移動節點根據監測節點能耗需求對其進行能量補充，實現了實際意義上的能量均衡。

圖6 監測節點獲得的補充能量仿真結果Fig.6 Simulation results of energy supplement of monitoring nodes

無線監測網絡監測節點存活數仿真結果如圖7所示。可看出隨著網絡運行輪數增加，網絡內存活的監測節點不斷減少，這是由于監測節點不斷采集、發送數據，導致其能量耗盡而死亡；網絡運行輪數相同時，網絡在采用LEACH協議、移動節點數據傳輸方案、移動節點數據傳輸和能量補充方案時，存活的監測節點數依次增多。

圖7 網絡監測節點存活數仿真結果Fig.7 Simulation results of alive monitoring nodes in network

考慮工作面監測區域狹長特點，定義當監測網絡中70%的監測節點死亡時無法保證正常數據傳輸，即網絡中監測節點死亡率為70%時的運行時間為網絡生命周期。從圖7可看出，采用LEACH協議、移動節點數據傳輸方案、移動節點數據傳輸和能量補充方案時，監測網絡分別在運行210，470，800輪時監測節點死亡率達70%，可見采用本文提出的能量優化方法時，無線監測網絡生命周期較采用LEACH協議時延長了2.8倍。

5 結語

結合采煤工作面環境，對無線監測網絡路由協議進行改進。根據采煤機移動特點，引入移動節點進行數據傳輸，并設定傳輸閾值，減少了簇頭節點轉發次數，避免了冗余數據傳輸。在此基礎上，提出了能量補充方案，通過移動節點對網絡中的監測節點按需補充能量。仿真結果表明，基于移動節點對無線監測網絡進行能量優化后，網絡能耗較采用LEACH協議時低，網絡能量分布均衡，運行相同輪數時監測節點死亡率大幅降低，網絡有效生命周期延長了2.8倍。