基于無線傳感器網絡的橋梁結構健康監測系統研究

0無線傳感器網絡的橋梁健康監測無線傳感器網絡是國內外科學領域的研究熱點。節點具有低效率、低體積、高智能程度等特點。將無線傳感技術應用于橋梁健康監測,有利于整個監測系統的小型化、低成本和智能化發展。目前,無線傳感器針對橋梁健康監測方面的應用主要有:UCBerkeley的SukunKim等人設計了基于TinyOS的無線傳感器網絡系統,并實現了對金門大橋結構健康的監測。Stanford的JeromeP.Lynch等人設計了一種無線組塊監測系統(WirelessModularMonitoringSystems,WiMMS),并在美國Alamosa峽谷的大橋進行了試驗。在上述應用中都組建了具有多跳路由的無線傳感器網絡,應用加速度傳感器檢測橋梁振動數據,經過數據處理最終得到橋梁振動的固有頻率來判斷橋梁的健康情況。文中應用無線傳感器網絡技術,研究并開發了基于無線傳感器網絡的橋梁健康監測系統。系統體積小,功耗低,組建了分簇的多跳網絡,通過加速度傳感器測量橋梁的振動來對橋梁的固有頻率進行分析。1器節點設計無線傳感器網絡由分布在監測區域的大量傳感器節點組成,節點通過無線通信的方式形成一個多跳的自組織網絡系統。目標數據在網絡內進行傳輸,最終通過匯聚節點發送至用戶終端。1.1芯片組成和設計無線傳感器網絡由大量傳感器節點組成,每個傳感器節點是一個典型的微型嵌入式系統。系統所開發的系統傳感器節點硬件的組成如圖1所示。在圖1中,單個傳感器節點包括電源供應,數據采集,處理器,數據存儲和無線通信五個部分。電源供應部分包括鋰電池,電源管理電路;數據采集包括SD1221加速度傳感器和信號處理電路;處理器部分選擇低功耗高性能的MSP430系列芯片;系統采用1MByte的串行Flash芯片M25P80作為數據存儲載體,CC2420為系統無線通信的核心器件。1.2應用層的協議層系統軟件開發基于UCBerkeley開發的無線傳感器網絡操作系統TinyOS平臺進行,軟件結構如圖2所示,圖中詞匯為軟件中各個模塊和接口名稱。在圖2中,系統軟件從上至下分為應用層,協議層和硬件抽象層。三層之間通過服務接口進行通信。應用層提供包括基于監測任務的應用軟件(ZD-BHM)服務;協議層包括路由協議(NS-MCRP),時間同步協議(TimeSyn),能量管理協議(DutyCircle),以及傳感器數據管理(DataPool),各個協議模塊通過接口為應用層提供服務;硬件抽象層對節點硬件進行驅動和抽象,提供硬件驅動接口供協議層進行調用。2感器網絡的能量模型應用于橋梁結構健康監測的無線傳感器網絡滿足以下幾個條件:(1)網絡建立后,網絡中各個節點的物理位置確定。網絡中節點的物理位置信息相互透明。(2)作為橋梁結構健康監測應用的無線傳感器網絡是小規模的網絡,即網絡中的節點數目有限。(3)根據文獻,節點發送數據和接收數據的能量模型分別為Etx(l,d)={lEelec+lεfsd2,d<d0lEelec+lεmpd4,d≥d0Etx(l,d)={lEelec+lεfsd2,d<d0lEelec+lεmpd4,d≥d0Erx(l,d)=lEelec由文獻可知,lεfsd2,lεmpd4遠大于lEelec,這意味著在節點收發數據過程中,數據發送的距離d決定了節點的能量消耗。下面根據這幾個條件,分別闡述路由算法,時間同步算法,能量管理算法的設計思想和實現過程。2.1節點ni近鄰表的建立由于節點與節點之間的通信距離有限,無線傳感器網絡的路由協議是一種多跳的分簇路由協議,距離匯聚節點遠的節點需要通過網絡內的中繼節點進行轉發。系統采用了鄰居多跳分簇路由協議NS-MCRP,使網絡內各個節點消耗的能量均衡。NS-MCRP的核心算法包括節點近鄰表的建立和節點的分簇。網絡中的每個節點都建立了一張近鄰表,表中記錄了當前節點的一跳鄰居節點的信息,包括節點ID,節點位置,剩余能量。節點Ni的近鄰表建立過程如圖3所示。網絡初始階段,根據網絡中各個節點的物理位置可以計算出當前節點Ni有效通信距離內的節點,這些節點組成一個近鄰集合TS,TS的大小為N。節點Ni的近鄰節點集合為Si,Eik為節點Ni與節點Nk之間傳輸能耗,Eij為節點Ni與Nj之間傳輸能耗,Ejk為節點Nj與節點Nk之間傳輸能耗。最終,根據集合Si即可以建立節點Ni的近鄰表。由于網絡規模有限,且節點的物理位置確定,可以將NS-MCRP中節點的分簇算法進行簡化。在小規模的網絡中,根據節點的物理位置信息,按照物理距離的遠近將網絡中節點進行分簇,即距離相對較近的節點在同一個簇內,簇頭的選擇在同一簇內的節點之間進行。在網絡的運行過程中,每次傳輸后,數據匯聚節點以簇為單位,對同一簇內的節點能量進行比較,提取剩余能量最大的節點作為下次傳輸的簇頭,并將簇頭信息發送至網絡內所有節點。2.2廣播與同步時間同步根據上面網絡中滿足的條件1,2可知,系統所組成的網絡具有規模小,網絡負載較輕,傳播延時小,可靠性高的特點。因此在網絡的傳輸過程中,成立下面兩個條件:(1)節點與同一網絡內其他節點的傳播延時ttran是一個可以近似確定的量。(2)匯聚節點的信息能夠可靠地傳遞到達網絡內所有節點。時間同步協議的設計是基于傳播延時補償的思想,即對同步過程中,數據傳輸時間ttran和包處理時間telec進行補償來提高網絡內時間同步的精度。節點的時間以匯聚節點的時間作為同步基準,其實現的過程如下所示,其中每一個節點都設置有一個時間同步標志,用來標記是否完成時間的同步。步驟1:網絡中數據匯聚節點對網絡內的傳感器節點發送帶有同步時間Tsyn的廣播信息。步驟2:接收到該時間同步廣播信息的節點將本地時間Tlocal與同步時間Tsyn進行校準,校準公式如下所示:Tlocal=Tsyn+ttran+telec其中ttran為廣播信息的傳播時間,telec為節點處理數據包的時間。校準完畢后設置時間同步標志。以Tlocal為基準更新廣播信息的同步時間,將廣播信息發送給下一跳鄰居節點。步驟3:下一跳的鄰居節點接收到同步廣播信息,提取最先接收到的廣播信息來校準自己的本地時間。并發送同步信息至鄰居節點,若所有的鄰居節點都已完成時間同步,則根據2.1節路由協議發送確認信息。2.3節點能耗特性網絡內節點具有休眠和活躍兩種工作狀態:當節點處于休眠態時,無線通信模塊處于等待接收狀態,包括CPU在內的其余外設處于休眠狀態,節點功耗達到很低的水平。當節點處于活躍態時,節點執行數據采集、處理和發送。其中,節點由休眠態轉為活躍態稱為喚醒,反之稱為休眠。處于休眠態的節點啟動定時器,定時時間為采樣時間Tsample,當定時時間到則產生定時中斷,喚醒節點,進入活躍態;同時,休眠態的節點接收到數據包后,節點也可以被喚醒。在網絡的數據采樣時間間隔Tsample內,可以分成如下式的兩個部分:Tsample=Trest+Tactive其中,Trest為網絡的休眠時間,Tactive為網絡的活躍時間。因此在時間Tsample,節點的平均能耗為式(1):Eave=ErestΤrest+EactiveΤactiveΤsample(1)Eave=ErestTrest+EactiveTactiveTsample(1)令?=ΤactiveΤsample?=TactiveTsample,結合式(1),得到式(2):Eave=(1-?)Erest+?Eactive(2)根據節點實際功耗的特點,有Erest?Eactive,由式(2)可以近似得到式(3):Eave=?Eactive(3)根據式(3)可知,在節點的生命周期內,?在一定程度上決定了節點的使用壽命。根據實際的要求,盡量減少?的值可以延長網絡節點的使用時間。3固有頻率分析下面描述該系統在某高架橋上的應用。在橋梁結構健康監測中,橋梁結構的固有頻率是一個至關重要的參數,直接反映橋梁的健康狀況。系統中采用加速度傳感器檢測橋梁的垂直震動狀態,最終經過數據分析軟件得到橋梁的固有頻率,與橋梁固有頻率的設計值比較得出:該橋梁結構健康。3.1局限性高架橋總共有18垮,每垮長16米。根據橋梁的土木結構,節點分別布置于第7垮至第11垮的中心,1/4中心和跨端處。其中基站節點位于第9垮。節點布置如圖4所示,總共布置有24個節點,在網絡構建時將節點以跨為單位進行分簇,每個簇通過簇頭與基站進行通信,圖4中黑色實心節點即為簇頭,筆記本電腦作為用戶終端與數據匯聚節點相連。3.2功率譜密度分析初始階段,用戶軟件通過數據匯聚節點向網絡發送控制命令啟動網絡,并對網絡進行時間同步。節點以50Hz頻率采集加速度數據,并將數據發送至數據匯聚節點,數據匯聚節點將傳感器數據進行分類存儲處理。整個監測過程進行約2個小時。圖5為5號傳感器節點采集到的部分加速度數據。其中縱軸表示橋梁垂直方向振動的加速度值,單位為mg。橫軸表示采樣點數(與時間相關)。由圖5可知,監測過程中,在車輛等外力的作用下,橋梁在不停地振動,其中振動的加速度值反映外力的作用效果。圖5中加速度最大值約為26mg,表示此時車輛給橋梁造成了較大的振動。對橋梁振動的加速度數據進行頻譜分析,得到功率譜密度(PSD)。在這里采用經典譜分析方法,具體算法如下:?pxx(f)=|XL(fk)|2fsLp?xx(f)=|XL(fk)|2fsLfk=kfsΝk=0,1,?,Ν-1fk=kfsNk=0,1,?,N?1,fs是采樣頻率,L為信號長度,其中XL(fk)=Ν-1∑n=0xL[n]e-2πjkn/ΝXL(fk)=∑n=0N?1xL[n]e?2πjkn/N,計算步驟:k=0,XL(0)=Ν-1∑n=0xL[n]e-2πj0n/Νk=0,XL(0)=∑n=0N?1xL[n]e?2πj0n/Nk=Ν-1,XL(Ν-1)=Ν-1∑n=0xL[n]e-2πj(Ν-1)n/Νk=N?1,XL(N?1)=∑n=0N?1xL[n]e?2πj(N?1)n/N根據上面的算法,得到5號節點采樣數據對應的功率譜密度如圖6所示