一种基于无线传感器网络的污水监测系统的制作方法

本发明涉及污水监测技术领域，具体涉及一种基于无线传感器网络的污水监测系统。

背景技术：

水域环境监测是环境保护的基础，其目的是为环境保护提供科学决策的依据。水域环境监测是环境保护管理部门监管的重要内容之一，目前我国对大江、大河、沿海流域、港口、海湾实施日常例行监测，对赤潮、溢油、重大污染物泄漏等污染事故，每天需进行一次监测。当大江、大河及大型湖泊等突发水环境污染事故时，现有常规手段无法实现迅速、准确、动态地监测与预报，以致环保相关部门难以快速、恰当地作出决策。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供一种基于无线传感器网络的污水监测系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种基于无线传感器网络的污水监测系统，包括现场水质监测模块、远程通信模块和现场水质参数管理平台；所述的现场水质监测模块用于基于无线传感器网络采集现场水质参数，并将现场水质参数通过远程通信模块传送至现场水质参数管理平台。

本发明的有益效果为：利用无线传感器网络技术实现了现场水质监测，使得环保相关部门能够及时发现水环境污染事故，对事故的发生和发展进行监测评估，制定紧急对策和措施。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1本发明的结构框图；

图2是本发明现场水质参数管理平台的连接框图。

附图标记：

现场水质监测模块1、远程通信模块2、现场水质参数管理平台3、智能终端4、水质参数接收模块10、水质参数存储模块20、水质参数处理模块30、阈值数据库40、异常数据显示模块50。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1、图2，本实施例提供的一种基于无线传感器网络的污水监测系统，包括现场水质监测模块1、远程通信模块2和现场水质参数管理平台3；所述的现场水质监测模块1用于基于无线传感器网络采集现场水质参数，并将现场水质参数通过远程通信模块2传送至现场水质参数管理平台3。

作为一个优选实施例，所述的现场水质参数管理平台3包括水质参数接收模块10、水质参数存储模块20、水质参数处理模块30、阈值数据库40、异常数据显示模块50；水质参数接收模块10与远程通信模块2连接，水质参数接收模块10、水质参数存储模块20、水质参数处理模块30、阈值数据库40依次连接，异常数据显示模块50与水质参数处理模块30连接。

作为一个优选实施例，污水智能监控管理系统还包括智能终端4，所述的智能终端4与现场水质参数管理平台3通信连接，阈值数据库存储有现场水质参数阈值，所述的水质参数处理模块将收到的现场水质参数与阈值数据库中的对应现场水质参数阈值进行比较，当现场水质参数超过对应现场水质参数阈值时向智能终端4发送报警信号。

作为一个优选实施例，所述的现场水质参数包括水温、ph值、浊度、电导率、溶解氧含量。

本发明上述实施例利用无线传感器网络技术实现了现场水质监测，使得环保相关部门能够及时发现水环境污染事故，对事故的发生和发展进行监测评估，制定紧急对策和措施。

在一个实施例中，所述现场水质监测模块1包括现场水质监测节点、簇头节点、基站；所述的现场水质监测节点用于采集设定监测区域内的现场水质参数，并将现场水质参数发送至所在簇的簇头节点；簇头节点用于接收簇内的现场水质监测节点发送的现场水质参数，并对现场水质参数进行异常现场水质参数检测，剔除异常现场水质参数后，对剩余的现场水质参数进行融合处理并发送至基站，进而由基站将处理后的现场水质参数上传至现场水质参数管理平台3。

作为其中一个实施例，所述的现场水质监测节点将现场水质参数发送至所在簇的簇头节点时，先对现场水质参数进行融合处理，具体包括：

(1)预先根据现场水质监测节点采集的现场水质参数类型设置数据阈值范围；

(2)现场水质监测节点利用滑动窗口采集现场水质参数，对同一滑动窗口内采集的现场水质参数进行阈值检测，若存在现场水质参数不在预先设置的数据阈值范围内，则标记为特殊现场水质参数，其他视为普通现场水质参数；

(3)按照下列公式对同一滑动窗口内采集的普通现场水质参数进行处理，获取处理后的普通现场水质参数l′：

式中，lh表示在同一滑动窗口内采集的第h个普通现场水质参数，q为在同一滑动窗口内采集的普通现场水质参数的数量；

(4)现场水质监测节点只将处理后输出的普通现场水质参数和特殊现场水质参数发送至所在簇的簇头节点。

本实施例只将处理后输出的普通现场水质参数和特殊现场水质参数发送至所在簇的簇头节点，一方面节省了现场水质参数的发送能耗，另一方面相对于只发送普通现场水质参数的方式，更能够保证现场水质参数采集的精度。

作为其中一个实施例，簇头节点对现场水质参数进行异常现场水质参数检测时，具体执行：

(1)簇头节点收集n个现场水质参数作为训练样本集；

(2)设训练样本集为l＝{l1,l2,…,ln}，设表示现场水质参数li的数据离群程度，按照下列公式确定

式中，lj为训练样本集中除现场水质参数li外的第j个现场水质参数，p(li,lj)表示li,lj之间的欧氏距离，表示训练样本集中除现场水质参数li外的任意两个现场水质参数之间的欧式距离，max[·]表示取最大值函数；

(3)将训练样本集中所有现场水质参数的数据离群程度进行降序排列，对于每个现场水质参数，按照下列公式计算其在降序排列中的占比

式中，表示降序排列中小于或等于的数量；

(4)按照下列公式对进行转换处理，得到转换后的数据离群程度将中的最小值所对应的作为离群判断因子，并将离群判断因子所对应的数据离群程度作为离群判断阈值，将训练样本集中数据离群程度大于离群判断阈值的现场水质参数判定为异常现场水质参数：

其中

(5)簇头节点收集一个最新的现场水质参数le,e>n，如果le的数据离群程度大于离群判断阈值，则判定le为异常现场水质参数，由le与之前的训练样本集内的现场水质参数构成新的训练样本集，返回(2)；

(6)如果le的数据离群程度不大于离群判断阈值，则判定le为正常数据，返回(5)。

本实施例利用了现场水质参数之间的相关性进行异常现场水质参数检测，相对于采用现场水质监测节点进行异常现场水质参数检测，有利于节省污水监测系统的水质参数收集能耗；

其中，本实施例利用欧式距离定义了数据离群程度的计算公式，根据该公式计算出各现场水质参数的数据离群程度，进而获取数据离群程度比例，最终得到用于检测现场水质参数是否为异常现场水质参数的离群判断阈值，整个过程训练时间较短，且只有在下个现场水质参数为异常现场水质参数时才进行离群判断阈值的更新，减少了离群判断阈值的更新计算次数，能够在保证较低计算复杂度的情况下，有效地从大量现场水质参数中发现隐藏在其中的异常现场水质参数，检测准确高效。

作为其中一个实施例，在采集现场水质参数之前，设定节点重要度等级s1、s2、s3，其中s1<s2<s3，预先对簇内的现场水质监测节点分配节点重要度等级，在设定的周期内，簇头节点统计簇内各现场水质监测节点发送的异常现场水质参数量，当现场水质监测节点采集的异常现场水质参数量满足下述条件时，所在簇的簇头节点向现场水质监测节点发送休眠指令，所述现场水质监测节点根据休眠指令进入休眠：

式中，表示现场水质监测节点kl在设定周期内向簇头节点发送的异常现场水质参数量，表示现场水质监测节点kl在设定周期内向簇头节点发送的现场水质参数总量，g为设定的异常比例值，g的取值设定范围为[25％,35％]，表示分配给现场水质监测节点kl的节点重要度等级。

本实施例根据现场水质监测节点的异常现场水质参数量比例以及节点重要度等级两个因素，设计了现场水质监测节点的休眠条件，在现场水质监测节点的异常现场水质参数量比例超过一定的比例阈值时进行休眠，能够减少异常现场水质参数量产生概率大的现场水质监测节点的现场水质参数发送量，进一步节省了簇头节点的现场水质参数收集能耗，有利于提高收集的现场水质参数质量，提高污水监测的可靠度。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。