基于ZigBee技术的装备状态检测系统软件设计

刘朋朋

摘 要：基于ZigBee技术，本文设计了一种装备状态实时检测系统。文章主要从软件方面进行了设计，利用先进的遗传算法对于系统中所建立的无线传感器网络各个节点的覆盖模型进行最优部署，确定了节点的数量。利用了数据汇聚技术，提高了网络中数据处理的速度。实践表明，该系统具有测试范围广、寿命长、数据准确、及时可靠等优点。

关键词：ZigBee 状态检测 液压系统 遗传算法 数据汇聚

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）03（c）-0034-01

在现代国防领域，随着高科技技术的发展，各种新型的武器仪器装备不断涌现，但是大多数武器装备由于所处环境恶劣，在使用一段时间后，其性能可能会出现各种问题，这些问题并不能够用肉眼直接观察。如何对影响装备性能的参数进行在线实时检测，从而确保装备能够正常工作，成为了一个非常重要的课题。

本文基于ZigBee技术，从软件方面设计了一种装备状态实时检测系统，即利用遗传算法对各个节点进行了最优部署，并对所测得的多个数据进行处理。该系统可在装备的各个重要位置散置多个传感器节点，功耗低，无需人员看守，在不影响装备正常工作的情况下，实时在线检测。一旦发现异常点，立即进行报警，并快速将其定位，并人工排除故障，从而大大提高了装备工作的可靠性。

1 系统结构与工作原理

对于装备的各个液压系统，利用多个无线传感器分别对系统的电磁阀工作的电压、油液的温度、压力、流量等进行检测，将所测的数据发送给无线传感器收发模块CC2430，由它将信号发送到ARM主机S3C2410模块，CC2430与S3C2410是通过SPI连接的，其中S3C2410处于主模式，CC2430处于从模式。主机将数据处理后，如果有故障点，则将其传送至故障显示模块，将故障点显示出来，进行报警提醒；如若正常，则不需要。最后将数据全部传送到数据存储模块进行存储。每个传感器对应一个信号处理电路，与无线传感器收发模块CC2430共同构成一个ZigBee节点，分别分配有不同的地址。各节点通过无线传感器网络与ARM主机S3C2410通信，然后判断各个数据是否正常，如果不正常，通过寻找地址即可对该节点定位。整个系统通过USB总线与上位机及外部进行通讯联系。当系统不工作时，各个传感器节点处于休眠模式，以降低电池损耗，延长电池使用寿命。

2 系统的软件设计

2.1 无线传感器节点设计

本系统主要用来测量武器装备使用环境的温度、湿度和风速与液压系统中的电磁阀的工作电压，油液的压力、湿度与流量，执行机构一些位置的应力等参数，所以需要用到的无线传感器有测量环境的温度传感器、湿度传感器，风速传感器，测量电磁阀的电压传感器，油液的压力传感器、湿度传感器與流量传感器，执行机构如液压油缸、马达的应力传感器等。这些传感器除了测量环境的三种外，其他的都需要体积小，它们的加入不会影响正常的操作。系统中所采用的是贴片式的，直接将它们贴在各个节点位置即可。

对于无线传感器节点位置的设定，要通过遗传算法进行数量最优化设计，这样既可以节约成本、降低损耗，更能大大减小节点数据的处理过程。采用的方法是：选择一些关键的位置点作为传感器的放入点，如液压系统中油箱的表面、进油口出油口附近位置，电磁换向阀的电源接入位置，节流阀、溢流阀、调速阀附近，执行机构（液压马达、油缸）的表面、进出油口附近位置等。

2.2 遗传算法

遗传算法GA是一种通过模拟生物进化过程搜索最优解的数学计算模型。它模拟了自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，将每一个可能的解看作是群体中的一个个体，称为“染色体”，并将每一个染色体编码成字符串的形式，根据预定的目标函数对每个个体进行评价。给出一个适应值，利用遗传算子选择、交叉、变异等过程对这些个体进行组合，得到一群新个体。在新一代形成过程中，根据适应值函数的大小选择部分后代，淘汰部分后代，从而保持种群大小是常数。适值高的染色体被选中的概率较高，这样经过若干代之后，算法收敛于最好的染色体，它很可能就是问题的最优解或次优解。

具体的原理是：在装备状态监测区域A的面积和传感器的感知半径一定的情况下，要使得节点数目最少且覆盖度最大，也就是要使节点的分布尽量均匀，从而使得A内的多重覆盖的区域最小。根据具有多重覆盖区域的面积、将各个活动节点的面积相加即为展开后的总面积、每个传感器的感知半径、每个传感器的感知面积等参数。得出监测区域A的覆盖度与多重覆盖度函数，在所有节点中要选取覆盖度最高，并且使节点数量最少的节点组合成一个活动状态节点集。

然后选择遗传算法的适应值函数，本模型的目标函数由覆盖度和多重覆盖度两个函数构成，并分别加上一个权值vl、v2，使vl+v2=1，具体值可以根据网络的需要来决定，使监测区域节点最少，也就是使在覆盖度最大的情况下，多重覆盖度最小，在确定了系统中所用到的无线传感器的感知半径与监测区域A的面积之后，利用MATLAB软件中的遗传算法工具箱对适应度进行仿真，最终即可得到最后的传感器的数量。通过实际发现，这种遗传算法计算出的节点数目能够满足要求，比较节约能耗。在确定了传感器节点的数量后，就可以对节点进行部署，然后对各个节点进行地址的分配。

2.3 无线传感器网络的数据汇聚技术

无线传感器网络系统的传感器节点能够相互协调配合，实时地感知、采集和监测网络覆盖区域的数据。由于大量的传感器节点随机分布，会出现相邻节点的监测区域交错重叠，在状态变化不大的情况下会获得一些相似数据；并且传感器节点的本身能量与存储有限，另外存储过多的数据也会导致网络拥挤。因此大量的数据传输就会过多地消耗传感器节点的能量，从而缩短网络的寿命。为此，在数据采集的过程中，所建立的无线传感器网络系统采用了数据汇聚技术，通过它可以有效地利用电源能量，同时提高了带宽利用率。首先对各个节点所测得的压力、湿度、流量、电压等数据进行筛选，除掉无用数据，然后再发送。当系统不工作时，各个节点处于休眠状态，一旦工作，立刻唤醒。通过这些措施，可以大大提高节点的能量利用率。当所测得数据送入中心处理器S3C2410处理后，若发现有故障点，则会报警，并进行定位，定位的方法是故障节点所分配的地址。

3 结语

本文基于ZigBee技术，从软件方面设计了一种针对武器装备状态检测的无线传感器网络。通过上位机中装备的状态数据库，对所有数据进行存储。网络中的各个传感器节点均采用非介入式的方法实时测量系统的各个参数，以判断系统是否存在故障点，如果存在则立即进行定位排除。采用遗传算法进行了节点数量的最优化设计；利用数据汇聚等技术，提高了网络的数据采集速度，提高了能量利用率，延长了网络的使用寿命。

参考文献

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