董惠良, 王正敏, 姜学峰, 刘 伟, 毛科技, 夏 明
(1.浙江中烟工业有限责任公司,浙江 杭州 311200; 2.浙江工业大学 计算机科学与技术学院,浙江 杭州 310032)
基于WSNs的机房温控系统设计与实现*
董惠良1, 王正敏1, 姜学峰1, 刘 伟1, 毛科技2, 夏 明2
(1.浙江中烟工业有限责任公司,浙江杭州311200;2.浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310032)
为了有效监控机房内温度情况,在机房内和设备内部署一定数量的传感器节点,采集并发送设备温度和环境温度信息至控制系统,利用Kriging算法模拟出机房内温度的分布情况并直观地展现在界面中,同时控制系统实时监测温度信息,当机房温度过高时,系统自动启动通风板和空调降温,当机房温度异常高时,系统向管理人员发出警报。
无线传感器网络; 机房温控; Kriging算法; 控制系统
随着信息化技术的不断发展,机房逐渐成为一个企业的数据中心和业务中心,电子设备长时间的运行会导致机房内温度不断升高,造成安全隐患[1~4]。由于机房内的环境不适合机房管理者24h值守,因此,设计一种机房温控系统至关重要。文献[5~9]研究了利用无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)采集机房内温度信息,解决了传统监控系统布线复杂的问题。在软件方面,图形化界面直观地展示机房内的温度情况[10],便于更好地实现机房安全管理。然而目前的研究成果大多数只关注机房内环境的温度,并未考虑具体设备的温度,而机房内设备的负载不均衡,极易导致某些设备温度过高而损坏,而温度监控系统无法及时发现。
本文设计了一种基于WSNs的机房温控系统,在机房环境和设备内部署温度传感器节点,采集机房环境和设备内的温度,在核心应用层利用Kriging算法插值预测整个机房环境的温度分布情况,并利用颜色区分温度的高低,方便机房管理者直观观察机房内温度分布情况,当机房温度超过一定阈值时,系统自动开启空调和新风机,降温,当出现异常情况时,系统自动拨打机房管理者电话,警报。
系统主要分为硬件和软件两部分,硬件部分主要包括制冷设备(机房空调、新风机等)、传感器节点;软件部分主要包括系统核心应用层。系统的总体框架如图1所示,工作流程如图2所示。
核心应用层包括4大模块,分别为数据接收与处理模块、机房温度分布预测模块、温度异常监控模块以及GPRS电话警报模块,每个模块的具体功能如下:
1)数据接收与处理模块:通过与上位机相连接的Sink节点接收温度传感器采集的数据,并通过串口方式发送至控制终端进行数据处理。
2)机房温度分布预测模块:利用已部署传感器节点采集的温度数据对未部署传感器节点的位置温度值进行插值预测,并通过颜色直观地在系统界面中显示出机房内温度的分布情况。
3)温度异常监控模块:主要分析机房内的温度是否超过正常范围,如果监测到温度过高,则调动制冷设备进行降温,如果温度超过警戒线,则向GPRS模块发送警报指令。
4)GPRS警报模块:收到温度异常监控模块的警报指令后自动呼叫机房管理者手机,进行预警。
传感器节点的框架如图3所示,主要包括四大模块:Sht11温度传感器、Msp430主控、CC2420无线通信模块和电池模块。
图3 传感器节点框架
Sht11数字温度传感器主要负责机房环境和设备的温度采集,与主控之间通过I2C总线进行数据交换;Msp430单片机是传感器节点的主控,主要负责采集Sht11温度传感器的数据并将数据通过串口发送至CC2420无线通信模块;无线通信模块CC2420为符合IEEE802.15.4标准的射频收发器,工作于2.4GHz频段,具有低功耗等特点;电池模块采用电压为5V的锂电池,主要负责为硬件设备供电。
主要包括三大模块:机房温度分布显示模块、机房整体温度变化模块、设备温度展示模块。机房温度分布显示模块利用颜色区分温度高低,直观显示机房内温度的分布情况。由于传感器网络部署在机房内的数量有限,因此,在未部署传感器节点的位置,利用Kriging插值算法进行插值预测,最终实现展示机房内全部位置的温度情况。
机房整体温度变化模块用于记录机房内整体温度的变化情况,机房温度的历史数据保存在MySqL模块中,管理者可通过该模块观察在最近一周内机房平均温度曲线。
设备温度展示模块主要实现设备温度的实时显示功能,只需将鼠标放到某个设备图标上,即可显示当前设备的温度。
当机房内某个设备的温度超过警戒线或者机房内的整体温度超过警戒线,则系统立即启动制冷设备降低机房温度,同时向机房管理者拨打电话,通知机房内的异常情况,实现机房24h无人值守。
Kriging插值算法是一种光滑的内插方法,通过已知的样本点预测不同位置处的值[11~15]。插值过程如下:
1)构建样本间依存规则
利用已知的温度值预测未布设传感器的位置温度值,首先进行样本点的配对,机房内所有传感器节点进行两两配对,建立节点间的欧氏距离di和节点采集的温度Ti之间的关系对Pairi=(di,Ti),如图4所示,根据关系对Pair构建空间模型。分析经验半变异函数,如式(1)所示
(1)
式中z(xi)和z(xi+d)分别为配对的两个节点的温度值;d为节点间距离;n为关系对Pair的数量;r(d)为半变异值。
图4 配对
根据关系对Pair的半变异值进行预测模型拟合,预测模型拟合过程如图5所示。根据拟合得到的函数与目前比较成熟的模型进行匹配,选择最接近的一个模型作为本文的预测模型。
图5 模型拟合
2)插值预测过程
利用步骤(1)选择的模型进行预测,预测过程如图6所示,图中传感器节点1,2,3,4为已部署在机房中的温度传感器节点,0表示未部署传感器的节点,利用节点1,2,3,4,通过Kriging算法可预测得到位置0处的温度值
(2)
式中z0为位置0处的温度预测值;zi为样本节点采集的温度值;s为用于预测的样本节点的数量,本文采用4个已知样本节点进行预测;Wi为根据步骤(1)选择的模型计算得到的权重值,计算过程为
(3)
式中γ(dij)为节点i与节点j的半变异值;λ为常数,计算过程可消除;W1,W2,W3,W4为需要计算的权重值。
图6 插值预测
系统应用于浙江中烟工业有限责任公司集团的数据中心。图7为系统通道内的温度分布,当其中一个通道开启制冷设备,该通道内温度立刻降低,而另一个通道内未开启制冷设备,温度比较高,因此,系统界面中出现了热通道和冷通道。界面所显示的温度分布情况为基于本文提出的Kriging插值算法,利用传感器节点采集的温度数据插值预测得到。
图7 系统通道
图8为机房的温度分布情况,其中颜色较深处表示机房服务器,其发热量较大,而机房的空余位置温度相对较低,系统也可以查看每个设备的当前温度。
图8 机房温度分布
图9为服务器后盖温度分布情况对比,图9(a)为利用本文算法得到的温度分布结果,图9(b)为实际温度热学影像图,实验结果表明:系统在温度分布方面与实际结果非常接近,误差不超过3℃。
图9 温度分布对比
图10为系统记录的机房平均温度历史曲线,显示机房整体平均温度升高后,系统自动开启制冷设备,降温,检测结果表明:系统能够有效控制机房内温度。
图10 历史温度曲线
提出了一种基于WSNs的机房温控系统,通过WSNs采集机房环境以及设备的温度信息,并将温度数据传输至核心应用层进行数据处理与分析,通过Kriging算法预测整个机房的温度分布情况,于系统界面显示,同时系统能够实现温度报警和历史数据记录等功能。该系统能够满足机房24h无人值守的要求,保证机房的安全运行。
[1] 余建荣.基于ZigBee无线传感网络远程机房监控系统的实现研究[J].电子技术与软件工程,2016(11):17.
[2] 白兴甫.Modbus设备在机房温度监控系统中的应用[J].电脑知识与技术,2016,12(8):193-194.
[3] 毛 刚,赵吉成.基于以太网技术的发射机房温度监控系统[J].电子技术与软件工程,2015(11):16-17.
[4] 王 勇,毛 帅,高雅亭.基于ARM的机房温湿度智能控制系统设计[J].重庆理工大学学报:自然科学版,2010,24(7):96-99.
[5] 郑明智,孙丽萍.基于无线传感器网络的机房温度监控系统[J].自动化技术与应用,2009,28(2):46-49.
[6] 钟九洲.基于无线传感器网络的多处网络机房温湿度双向监控系统[J].计算机系统应用,2013,22(5):54-57.
[7] 宁 洁.基于ZigBee的通信机房温度监测系统[D].西安:西安电子科技大学,2012.
[8] 赵志刚,屈剑锋.基于WSNs和置信区间计算的转播机房温控系统[J].计算机工程与应用,2011,47(30):219-223.
[9] 何 辉,龚成莹,邢敬宏.基于WSNs与Web3D的信息机房环境三维仿真监测[J].自动化仪表,2015,36(8):49-52.
[10] 林惠贞.分布式机房温湿度集中监控系统的设计[D].汕头:汕头大学,2011.
[11] Jeong S,Murayama M,Yamamoto K.Efficient optimization design method using kriging model[J].Journal of Aircraft,2015,42(42):413-420.
[12] Sparks L,Blanch J,Pandya N.Estimating ionospheric delay using kriging:1.Methodology[J].Radio Science,2016,46(6):1-13.
[13] 杜宇健,萧德云.Kriging算法在温度场计算中的应用分析[J].计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(8):1153-1158.
[14] 李 欣.基于径向基函数的声学法温度场重建算法研究[D].沈阳:沈阳工业大学,2014.
[15] Dey S,Mukhopadhyay T,Adhikari S.Stochastic free vibration analysis of composite shallow doubly curved shells—A Kriging model approach[J].Composites Part B:Engineering,2015,70(5):99-112.
DesignandimplementationofcomputerroomtemperaturecontrolsystembasedonWSNs*
DONG Hui-liang1, WANG Zheng-min1, JIANG Xue-feng1, LIU Wei1, MAO Ke-ji2, XIA Ming2
(1.ChinaTobaccoZhejiangIndustrialCoLtd,Hangzhou311200,China;2.CollegeofComputerScienceandTechnology,ZhejiangUniversityofTechnology,Hangzhou310032,China)
In order to effectively monitor temperature inside computer room,develop a WSNs-based computer room temperature control system.This system arranges a certain number of sensor nodes in computer room and insider of equipment,and sent the collected information such as equipment temperature and ambient temperature to the control system.The control system uses kriging algorithm to simulate the distribution of the temperature inside the computer room and intuitively show it on interface.Meanwhile,the control system real-time monitors temperature information: when the engine room temperature is too high,the system automatically starts ventilation plate and air conditioning to reduce the temperature inside the room,when the temperature is abnormally high,it alert the room manager.
wireless sensor networks(WSNs); computer room temperature control; kriging algorithm; control system
10.13873/J.1000—9787(2017)10—0092—03
2017—08—08
国家自然科学基金资助项目(61401397,61379023);浙江省公益性技术应用研究计划项目(2015C31066)
TP 212
A
1000—9787(2017)10—0092—03
董惠良(1986-),男,工程师,主要研究方向为无线传感器网络、微系统开发,E-mail:18868851449@163.com。毛科技(1979-),男,博士,副教授,研究方向为物联网技术、大数据分析,E-mail:maokeji@zjut.edu.cn。