基于综合敏感事件驱动的无线监测网络动态同步采集方法与流程

文档序号:11145994阅读:360来源:国知局
基于综合敏感事件驱动的无线监测网络动态同步采集方法与制造工艺

本发明涉及一种滑坡数据采集方法,尤其涉及一种基于综合敏感事件驱动的无线监测网络动态同步采集方法。



背景技术:

我国幅员辽阔,是一个地质灾害频发的国家,大量的地质灾害对人民群众的生命财产安全都有极大的危害。在各类地质灾害中,滑坡灾害占比最大,所以对滑坡的监测是十分必要的。滑坡体在发生滑坡之前往往会有一下预兆,包括:地下水位变化、降雨量变化、地表裂缝变化和深部位移变化等;使用相应传感器对以上数据进行采集并在采集站中进行风险判断,以确定是否需要上传数据。传统的监测算法是定时对系统各模块上电,采集各传感器参数并与每个模块自己的阈值进行对比,若超过阈值则唤醒GSM模块上传所有数据。此控制算法实现较为容易,但各模块频繁上电,系统功耗较高。

目前采集站与各传感器模块主要采用有线(如RS485总线等)方式通信,此类方式在软件程序设计上相对容易,但是在实际布设传感器时受地形影响较大,而无线网络能较好的解决此问题。传统的无线通信方式的时间同步精度较为困难,难以满足需求。本发明基于超低功耗的ZigBee协议组建无线传输网络,使用RBS同步算法可以解决时间同步问题。



技术实现要素:

本发明的目发明的就在于提供一种解决上述问题,传感器布设容易,可根据监控区域实际情况布设传感器,且能对采集单元的采集周期进行动态调整,尽可能降低功耗的基于综合敏感事件驱动的无线监测网络动态同步采集方法。

为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是这样的:一种基于综合敏感事件驱动的无线监测网络动态同步采集方法,包括以下步骤,

(1)建立监测系统,所述监测系统包括采集单元、采集站和监控终端,所述采集单元包括数个位移传感器、数个倾角传感器、一水位传感器、一区间雨量传感器,所有传感器均通过ZigBee接口与采集站连接,所述采集站获取通过ZigBee网络与各传感器通信,并通过GSM模块将与监控终端通信;

(2)在监测地安装检测系统,所述监测地至少包括一条地裂缝和一连通地下水的监测井,根据地裂缝的长度在裂缝两端安装一个或多个地裂缝传感器,所述倾角传感器均由同一方向等间距固定于一钢缆上,且钢缆竖直插入固定在监测井内底部,所述水位传感器设置与监测井中,区间雨量传感器设置在监测地的最高点;

(3)启动监测系统,读取各传感器采集到的首次数据,其中,区间雨量传感器的数据为X1,所有地表裂缝传感器数据的最大值为X2,水位传感器的数据为X3,所有倾角传感器的角度数据拟合计算的位移量为X4,

为X1、X2、X3、X4分别分配首次的比例系数a、b、c、d,其中a最大,且各比例系数之和为1;

(4)设置一判决参数F, F采用下式(1)所得,

F=aX1 +bX2+cX3+dX4 (1),

根据监测地历史数据设置一F的阈值,当F小于阈值时,系统不上传滑坡体信息;当F大于等于阈值,则唤醒GSM模块上传数据,上传完成后再关闭其电源。

作为优选:倾角传感器的角度数据拟合计算的位移量为X4的方法为:

(1)设相邻两倾角传感器的间距为L,以最下方倾角传感器为参考节点,获取每个倾角传感器的倾斜角θ,得到该倾角传感器相对上一个倾角传感器的相对位移;

(2)将每个倾角传感器的位移与前序所有倾角传感器的相对位移累加,得到每个倾角传感器的位移;

(3)用最小二乘法对所有位移进行拟合,拟合后曲线最大值与最小值之差即为滑坡体的位移量X4。

作为优选:将位移传感器、倾角传感器、水位传感器、区间雨量传感器按类型分组,每组设一相同阈值,若该组中至少一个数据超阈值,则增大与传感器对应的比例系数,并保证各比例系数之和为1,若四组数据都超阈值,则保持各比例系数不变。

作为优选:所述监测井底部达到稳定的土岩层。

其中,位移传感器为多个,实际个数根据地裂缝的个数和长短设置,如一条长的地裂缝两侧可以均匀设置多个位移传感器,主要用于监测滑坡体的地表位裂缝数据;

倾角传感器为多个,实际个数根据监测井的深度设置,最下面的一个固定在监测井底部部达到稳定的土(岩)层,默认其固定不会发生滑动,作为其余倾角传感器的参考节点,而在实际应用中可以通过该倾角传感器数据判断该节点是否滑动。倾角传感器用于监测滑坡体的倾角数据;

区间雨量传感器为一个,用于监测滑坡体区域降水量,而一般情况下,默认降雨量对地质灾害如滑坡、泥石流等的影响最大,所以对应它的比例系数,一般按最高分配;

地下水位传感器,设置在监测井中,用于监测滑坡体区域降地下水位,当然监测区域中的深井可以为多个,和倾角传感器和地下水位传感器不必一定要在同一个井中。

与现有技术相比,本发明的优点在于:

1、功耗低、传感器布设容易。装置中每个传感器与采集站在硬件上完全独立,均只通过ZigBee无线网络通信,并基于事件驱动的采集周期和权重动态调整的方法,调度各模块采集和上传,方便系统布线。

2、采集站采集各传感器的数据,根据传感器事件对滑坡的影响程度,分配各传感器上电采集时间,并对各传感器数据进行加权求和,当和值超过阈值时,认定为发生敏感事件,唤醒GSM模块上传数据。使用敏感事件驱动的方法,对每个模块采集周期进行动态调整,可以达到降低功耗的要求。

附图说明

图1为本发明监测系统的原理图;

图2为两个相邻倾角传感器的位置关系图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步说明。

实施例1:参见图1、图2, 一种基于综合敏感事件驱动的无线监测网络动态同步采集方法,包括以下步骤:

(1)建立监测系统,所述监测系统包括采集单元、采集站和监控终端,所述采集单元包括数个位移传感器、数个倾角传感器、一水位传感器、一区间雨量传感器,所有传感器均通过ZigBee接口与采集站连接,所述采集站获取通过ZigBee网络与各传感器通信,并通过GSM模块将与监控终端通信;

(2)在监测地安装检测系统,所述监测地至少包括一条地裂缝和一连通地下水的监测井,根据地裂缝的长度在裂缝两端安装一个或多个地裂缝传感器,所述倾角传感器均由同一方向等间距固定于一钢缆上,且钢缆竖直插入固定在监测井内底部,所述水位传感器设置与监测井中,区间雨量传感器为一个,设置在监测地的最高点,用于监测滑坡体区域降水量,而一般情况下,默认降雨量对地质灾害如滑坡、泥石流等的影响最大,所以对应它的比例系数,一般按最高分配,地下水位传感器为一个,设置在监测井中,用于监测滑坡体区域降地下水位,当然监测区域中的深井可以为多个,和倾角传感器和地下水位传感器不必一定要在同一个井中;

(3)启动监测系统,读取各传感器采集到的首次数据,其中,区间雨量传感器的数据为X1,所有地表裂缝传感器数据的最大值为X2,水位传感器的数据为X3,所有倾角传感器的角度数据拟合计算的位移量为X4;

为X1、X2、X3、X4分别分配首次的比例系数a、b、c、d,其中a最大,且各比例系数之和为1;

(4)设置一判决参数F, F采用下式(1)所得,

F=aX1 +bX2+cX3+dX4 (1),

根据监测地历史数据设置一F的阈值,当F小于阈值时,系统不上传滑坡体信息;当F大于等于阈值,则唤醒GSM模块上传数据,上传完成后再关闭其电源;

(5)将位移传感器、倾角传感器、水位传感器、区间雨量传感器按类型分组,每组设一相同阈值,若该组中至少一个数据超阈值,则增大与传感器对应的比例系数,并保证各比例系数之和为1,若四组数据都超阈值,则保持各比例系数不变,根据改变后的数据计算F值;当F大于等于阈值,则唤醒GSM模块上传数据,上传完成后再关闭其电源。

一般情况下:由于雨量对地质灾害的影响最大,在首次设置比例系数的时候,我们可以将与区间雨量传感器数据X1对应的比例系数a设置为大于等于0.5,其余比例系数再均匀分布,或根据监测地实际影响地质的参数比例,调整比例系数的大小,例如根据地质勘测,当地对地质影响的关系,裂缝数据>水位数据>倾角数据,则调整比例系数a>b>c>d,且四个比例系数之和为1;

而关于判决参数F的阈值,可以根据监测地和X1、X2、X3、X4有关的历史数据来拟定,也可以根据实际经验来设置。

另外,关于X4的计算方法:由于监测井底部达到稳定的土岩层,最下方的倾角传感器理论上不会发生滑动,可以认为底部的倾角传感器节点是固定的,可以作为参考节点,在实际应用中可以通过倾角传感器数据判断该节点是否滑动。本实施例中,倾角传感器的角度数据拟合计算的位移量为X4的方法为:

(1)设相邻两倾角传感器的间距为L,以最下方倾角传感器为参考节点,获取每个倾角传感器的倾斜角θ,得到该倾角传感器相对上一个倾角传感器的相对位移;

(2)将每个倾角传感器的位移与前序所有倾角传感器的相对位移累加,得到每个倾角传感器的位移;

(3)用最小二乘法对所有位移进行拟合,拟合后曲线最大值与最小值之差即为滑坡体的位移量X4。

本发明为F设置了阈值,当监测到的数据计算得出的F值超阈值,才认定为发生敏感事件,唤醒GSM模块上传数据。使用敏感事件驱动的方法,对每个模块采集周期进行动态调整,可以达到降低功耗的要求。

但本发明中,比例系数实际上不是固定不变的,否则敏感度较低,我们还为各传感器设置了阈值,并根据阈值动态调整各比例系数的值,使F值根据实际情况发生动态变化,进一步降低了功耗,还保证了上传数据的精确度。

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