肖劍 侯文毅 巨永鋒 胡繼河 牛昌林
關(guān)鍵詞: 無線傳感器網(wǎng)絡(luò); 超高層構(gòu)筑物; 智能監(jiān)測; 低功耗; LEACH算法; 能量均衡
中圖分類號: TN915?34; TP212 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號: 1004?373X(2019)01?0001?04
Abstract: According to the limited power energy and communication capability of each sensor node in wireless sensor networks, an application scheme of optimized LEACH algorithm based intelligent monitoring system for super high?rise structures is given. The hardware system adopts the dual?processor structure, which has high data processing performance and low?power consumption characteristic. The ZigBee protocol with indirect polling is used in network for data transmission, which can avoid the rapid consumption of the battery, and reduce the system′s energy consumption. The simulation results show that, in comparison with LEACH algorithm, the round number of the first died node is increased by 19.5%, and the average energy consumption of the node is reduced by 10% by using the optimized LEACH algorithm, the scheme can improve the life cycle of the network effectively, and has strong invulnerability.
Keywords: wireless sensor network; super high?rise structures; intelligent monitoring; low?power consumption; LEACH algorithm; energy balance
經(jīng)濟(jì)建設(shè)的飛速發(fā)展帶動我國建筑業(yè)的迅猛發(fā)展,各種高層建設(shè)項目及新型建筑工程不斷出現(xiàn),但由于自然和人為因素,柔度高的超高層構(gòu)筑物極易產(chǎn)生較大的振動和傾斜。因此,需要對超高層構(gòu)筑物的結(jié)構(gòu)健康進(jìn)行有效監(jiān)測,以便管理部門及早了解構(gòu)筑物的結(jié)構(gòu)健康損壞狀況,從而及時開展相應(yīng)的維護(hù)工作。目前主要采用的是水準(zhǔn)儀、經(jīng)緯儀、全站儀和測斜儀等觀測技術(shù)測量定點的變形值[1?3]。然而隨著現(xiàn)代檢測技術(shù)的不斷發(fā)展,這些常規(guī)的檢測方法已越來越不能適應(yīng)我國現(xiàn)代建筑發(fā)展的要求,主要存在的問題有[1?3]:耗力耗時,且效率低下,很難做到檢測的周期性、實時性和自動化;靈活性較差,布點受地形和建筑物形貌條件制約;監(jiān)測范圍小,難以實現(xiàn)構(gòu)筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的完整性。
基于以上問題,本文提出一種基于優(yōu)化LEACH算法的超高層構(gòu)筑物智能監(jiān)測系統(tǒng)[4],監(jiān)測系統(tǒng)通過LEACH[5?6],Dijkstra[7]算法在源節(jié)點到匯聚節(jié)點之間建立多條最短路徑(每條路徑的簇頭不同),選擇路徑重要性[8?9]最小的路由路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,均衡消耗整個網(wǎng)絡(luò)的能量[10?11],從而實現(xiàn)延長整個網(wǎng)絡(luò)的生存周期的目的。與現(xiàn)有的監(jiān)測方法相比,本系統(tǒng)可以提高監(jiān)測的精確度、可靠性和使用壽命,并且能夠降低操作和維護(hù)成本,實現(xiàn)對超高層構(gòu)筑物進(jìn)行長期、連續(xù)、實時的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測。
監(jiān)測系統(tǒng)由傾角傳感器模塊、應(yīng)變傳感器模塊、路由器模塊和上位機(jī)模塊組成,這些模塊通過無線網(wǎng)組成一個多跳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),它們安放的位置如圖1所示。超高層構(gòu)筑物(本文選取超高層工業(yè)煙囪作為監(jiān)測對象)每隔一定高度放置6個傾角傳感器模塊(各傳感器模塊間隔均勻),用來監(jiān)測垂直柱荷載以及自然災(zāi)害后超高層構(gòu)筑物的傾斜程度。此外,將應(yīng)變傳感器模塊隨機(jī)埋入超高層構(gòu)筑物地基的鋼筋混凝土中,用來監(jiān)測構(gòu)筑物的整體振動情況,實現(xiàn)對超高層構(gòu)筑物進(jìn)行長期、連續(xù)、實時的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測。
為了實現(xiàn)傳感器模塊的低功耗,網(wǎng)絡(luò)使用間接輪詢的ZigBee協(xié)議實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。通過這種方法使末端節(jié)點的無線設(shè)備在大部分時間是處于關(guān)機(jī)狀態(tài),只有路由器和基站的接收設(shè)備一直處于工作狀態(tài)。為了避免電池的快速損耗,各模塊還可以通過USB接口對傳感器模塊進(jìn)行充電或直接供電,從而避免電池的快速損耗。
監(jiān)測系統(tǒng)的硬件部分主要由傾角傳感器模塊和應(yīng)變傳感器模塊組成。傳感器節(jié)點原理框圖如圖2所示,傾角傳感器和應(yīng)變傳感器節(jié)點所用的核心組件相同,均包括應(yīng)變傳感器模塊(或雙軸傾角傳感器模塊)、電源模塊、傳感器讀出電路、SD數(shù)據(jù)存儲卡、低功耗微控制器及無線通信模塊。其中,MSP430為超低功耗的微處理器,負(fù)責(zé)各傳感器節(jié)點的數(shù)據(jù)采集、融合和存儲等。CC2530作為通信模塊的核心,負(fù)責(zé)節(jié)點的組網(wǎng)、無線數(shù)據(jù)收發(fā)等。這些硬件組合而成的傳感器節(jié)點具有較高的數(shù)據(jù)處理性能和較強(qiáng)的硬件性能,同時具有低功耗特性。
首先,與傳統(tǒng)的人工監(jiān)測方法相比,本文使用模擬輸出分辨率為0.002 5°的高精度雙軸傾角傳感器SCA100T、無線發(fā)射靈敏度為-97 dBm的無線收發(fā)器CC2530,16位分辨率的模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADS8344和具有強(qiáng)大處理能力的微控制器MSP430F5529,能夠大幅度提高對超高層構(gòu)筑物結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的精準(zhǔn)度、實時性和自動化。
其次,本系統(tǒng)還針對傳感器網(wǎng)絡(luò)的電源生存能力進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)計。該監(jiān)測系統(tǒng)的供電模塊由太陽能自供電模塊和可充電鋰電池(3.7 V聚合物鋰電池)兩部分組成。一方面,太陽能自供電模塊可以直接對傳感器節(jié)點供電;另一方面,當(dāng)太陽能自供電模塊無法正常供電時,鋰電池可作為后備電源對傳感器節(jié)點進(jìn)行供電,當(dāng)可充電鋰電池電量耗盡后,可通過USB接口對其充電循環(huán)使用。這種方案極大地減少了電池的更換次數(shù),從而降低了成本,減輕了環(huán)境污染。
最后,為了方便安裝到超高層構(gòu)筑物上,這些組件將被放置到一個標(biāo)準(zhǔn)的塑料外殼中(設(shè)有開口便于不定時的電池更換),能夠方便地安裝在墻壁或天花板上。與此同時,本文所設(shè)計的傳感器封裝系統(tǒng)不僅要能承受負(fù)載和惡劣的自然環(huán)境條件,而且還能夠在模擬施工現(xiàn)場進(jìn)行開發(fā)、制造和測試,且在實驗條件下有較高的存活率。
大量研究表明,傳感器節(jié)點大部分的能耗主要集中在通信模塊上,在數(shù)據(jù)發(fā)送、數(shù)據(jù)接收和空閑時消耗的能量較大,而在睡眠狀態(tài)下能耗則較低。此外,由于本系統(tǒng)的應(yīng)變傳感器節(jié)點需要嵌入到鋼筋混凝土中,導(dǎo)致無法通過太陽能實現(xiàn)自供電或外部電源對可充電鋰電池充電。因此,節(jié)點能量消耗對本監(jiān)測系統(tǒng)尤為關(guān)鍵。本文從網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議出發(fā),結(jié)合通信網(wǎng)中路由路徑的重要性、LEACH算法和Dijkstra算法[5?6,8?10],提出一種優(yōu)化LEACH路由算法,實現(xiàn)延長傳感器網(wǎng)絡(luò)生存周期的算法。
式中:[E]為節(jié)點的初始能量;[α]為剩余能量因子;[β]為拓?fù)湄暙I(xiàn)因子;[K1>0],[K2>0]為平衡[Impi]的常系數(shù);[Rei]為節(jié)點[Vi]的剩余能量;[Rm]為[Vi,Vj]最短路徑上除[Vi],[Vj]外的節(jié)點的個數(shù);[R]為通信距離;[p]為每輪選舉節(jié)點成為簇頭的概率;[r]是當(dāng)前的輪數(shù);[G]為未當(dāng)選簇頭的節(jié)點集合。
在節(jié)點和路徑的壽命有一定限制的條件下,本文提出優(yōu)化LEACH路由算法,具體描述如下:
Step1:根據(jù)應(yīng)變傳感器節(jié)點的位置坐標(biāo)和式(3)判斷各節(jié)點之間的連通性,并標(biāo)記各源節(jié)點的剩余能量(各源節(jié)點初始能量值相同)、各簇頭收到的數(shù)據(jù)包之和(初始值為0)及算法循環(huán)次數(shù)(初始值為0),得邏輯網(wǎng)絡(luò)[G];
Step2:由式(4)從網(wǎng)絡(luò)[G]中隨機(jī)選擇簇頭;
Step3:從網(wǎng)絡(luò)[G]中隨機(jī)尋找一個源節(jié)點,判斷該節(jié)點是否死亡,若死亡,則循環(huán)該步驟;否則,轉(zhuǎn)Step4;
Step4:通過Dijkstra算法尋找從源節(jié)點經(jīng)各簇頭,再到匯聚節(jié)點的最短路徑;
Step5:通過式(1),式(2)計算所選路徑的重要度,并選取路徑重要度最小的路徑;
Step6:判斷該路徑上是否有節(jié)點的能量為0,若為0,則跳轉(zhuǎn)到Step7,否則各簇頭接受所選源節(jié)點的數(shù)據(jù)包并將經(jīng)過融合后的數(shù)據(jù)傳送到匯聚節(jié)點,且該路徑上所有節(jié)點減去相應(yīng)的能量損耗;
Step7:算法循環(huán)次數(shù)加1,并判斷是否大于死亡節(jié)點終止數(shù),若大于,則結(jié)束程序,否則跳轉(zhuǎn)至Step3。
本文采用Matlab進(jìn)行仿真,在100 m[×]100 m的網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)隨機(jī)地放置100個傳感器節(jié)點。節(jié)點的坐標(biāo)分布如圖3所示。假設(shè)傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信半徑為30 m,匯聚節(jié)點坐標(biāo)為(50,50),各節(jié)點初始能量為20 J。
1) 每輪死亡節(jié)點數(shù)的比較
從圖4a)可以看出,采用LEACH算法第一個節(jié)點死亡的輪數(shù)為190輪,而采用優(yōu)化LEACH時,第一個節(jié)點死亡的輪數(shù)較LEACH提高了19.5%。此外,在網(wǎng)絡(luò)通信的整個過程中,優(yōu)化LEACH算法相較于LEACH算法而言有更優(yōu)越的性能。
2) 節(jié)點平均能耗的比較
圖4b)是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點平均能耗的比較圖,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)通信輪數(shù)在200~400輪時,優(yōu)化LEACH的平均能耗比LEACH少了2 J,有了明顯的優(yōu)化效果。從圖4b)中可以看出優(yōu)化LEACH的平均能耗一直都低于LEACH,這主要是由于優(yōu)化LEACH結(jié)合了路徑重要性和Dijkstra算法,路由的選擇考慮到了節(jié)點剩余能量和最短路徑,從而節(jié)省了能量。
可見,采用優(yōu)化LEACH的無線傳感器路由算法較傳統(tǒng)的LEACH算法而言更能有效地均衡使用整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的能量,特別是當(dāng)通信輪數(shù)在200~400輪時,優(yōu)化LEACH算法較LEACH算法節(jié)省了約10%的能量,能夠有效緩解節(jié)點死亡的頻率,提高了整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期。
本文通過對超高層構(gòu)筑物智能監(jiān)測系統(tǒng)的構(gòu)建,介紹并分析了系統(tǒng)的原理和硬件構(gòu)成。針對傳統(tǒng)LEACH路由算法的缺點,結(jié)合路徑重要性和Dijkstra算法對LEACH算法進(jìn)行優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化LEACH算法能有效地均衡使用整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的能量,緩解了節(jié)點死亡的頻率,有效延長了網(wǎng)絡(luò)壽命。
參考文獻(xiàn)
[1] 馬春艷,郭敏,鄒友峰.數(shù)字水準(zhǔn)儀與光學(xué)水準(zhǔn)儀的測量精度比較[J].測繪科學(xué),2010,35(1):91?92.
MA C Y, GUO M, ZOU Y F. Comparison of the measurement accuracy between digital level and optical level [J]. Science of surveying and mapping, 2010, 35(1): 91?92.
[2] NEE T S, TIEN T L, LATEH H. A comparison between stamps technique with TerraSAR?X data and theodolite surveying on land deformation monitoring (case study: Gunung pass) [C]// 2015 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium. Milan: IEEE, 2015: 3544?3547.
[3] 解仲明,涂帆.全站儀與測斜儀在基坑變形監(jiān)測中的可靠性分析[J].工程勘察,2009,37(9):81?84.
XIE Z M, TU F. Reliability analysis of total station and inclinometer in pit deformation monitoring [J]. Geotechnical investigation & surveying, 2009, 37(9): 81?84.
[4] TORFS T, STERKEN T, BREBELS S, et al. Low power wireless sensor network for building monitoring [J]. IEEE sensors journal, 2013, 13(3): 909?915.
[5] HEINZELMAN W B, CHANDRAKASAN A P, BALAKRISHNAN H. An application specific protocol architecture for wireless microsensor networks [J]. IEEE transactions on wireless communication, 2002, 1(4): 660?670.
[6] HEINZELMAN W R, CHANDRAKASAN A, BALAKRISHNAN H. Energy?efficient routing protocols for wireless microsensor networks [C]// Proceedings of 2000 Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii: IEEE, 2000: 1?5.
[7] DIJKSTRA E W. A note on two problems in connection with graphs [J]. Numerische mathematics, 1959, 1(1): 269?271.
[8] TAN Y J, JUN W U, DENG H Z. Evaluation method for node importance based on node contraction in complex networks [J]. Systems engineering: theory & practice, 2006(11): 1?6.
[9] 齊小剛,張成才,劉立芳.WSN節(jié)點重要性和網(wǎng)絡(luò)抗毀性的分析方法[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2011(z2):33?37.
QI X G, ZHANG C C, LIU L F. WSN node importance and network invulnerability analysis method [J]. System engineering theory and practice, 2011(S2): 33?37.
[10] 徐力,屈召貴.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)低能耗協(xié)議研究與仿真[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2017,40(3):7?11.
XU L, QU Z G. Research and simulation of low energy protocol for wireless sensor networks [J]. Modern electronics technique, 2017, 40(3): 7?11.
[11] 謝曉敏,卜燕梅,張文菊.基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗系統(tǒng)的研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2015,38(4):16?18.
XIE X M, BU Y M, ZHANG W J. Research on energy consumption system based on wireless sensor networks [J]. Modern electronics technique, 2015, 38(4): 16?18.