一种基于窄带物联网技术的数据处理系统的制作方法

本发明属于窄带物联网技术领域，尤其涉及一种基于窄带物联网技术的数据处理系统。

背景技术：

随着煤矿开采领域的不断延伸，高压输电线路和变电站都处于采煤沉陷区地点，受沉陷区特殊地质条件的影响，该区域底面以发生下沉、开裂、山体滑坡等地质灾害，从而使建立在采煤沉陷区上的输电杆塔发生倾斜、位移并对变电站建筑结构造成破坏，进而造成断线。绝缘击穿等供电事故，且事故具有突发性强、破坏性大的特点。

为了便于实时检测输电线路倾斜、变电站沉降、环境风速、风向等相关参数，会在采煤沉降区设置多个传感器收集多个参数的数据，数据传输时采用窄带物联网技术，窄带物联网是基于蜂窝网络的物联网技术，是低功耗广域网的代表，具有低成本、低功耗、低速率、高连接、架构优、广覆盖等优点；但是，传统的数据处理手段噪音较大，不能确保检测分析到输电线路倾斜的微弱的信号，传输信号的精度不高，可靠性低。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提出了一种基于窄带物联网技术的数据处理系统，很好的解决了现有技术信号噪音大、传输信号精度低的问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：一种基于窄带物联网技术的数据处理系统，包括依次电性连接的滤波电路、陷波电路、放大电路、模数转换模块、中央处理模块和窄带物联数据传输模块。

进一步的，所述滤波电路为四阶巴特沃思低通滤波电路。

进一步的，所述陷波电路为50hz陷波电路。

进一步的，所述放大电路包括运算放大器、第一电阻、第二电阻、第三电阻，运算放大器的正极与第一电阻的一端连接，第一电阻的另一端连接于低电平，第二电阻和第三电阻的一端并联于运算放大器的负极，第二电阻的另一端为输入端，第三电阻的另一端连接于运算放大器的输出端。

进一步的，所述模数转换模块采用ad9260高速模数转换器。

进一步的，所述中央处理模块采用dspic30f6014型处理器。

进一步的，所述窄带物联数据传输模块包括nb-iot终端、e-utran基站、归属签约用户服务器、管理实体、服务网关、分组数据网关、业务能力开放单元、第三方服务能力服务器和第三方应用服务器。

进一步的，所述中央处理模块中设置有基于模极大值的倾斜角数据的小波去噪算法。

进一步的，所述小波去噪算法描述如下：

1)对加噪信号进行二进小波变换，假设为k个尺度，并求出每一尺度上小波变换系数的模极大值；

2)从最大尺度开始，选一阙值a，若极值点对应的值的绝对值小于a，则去掉该极值点；否则予以保留；得到最大尺度上新的模极大值点；

3)在尺度为k-1上寻找尺度为k上小波变换模极大值点的传播点；

4)在尺度为k上的极大值点位置，构造一个邻域0(nki，δk)，其中，nki为尺度k上的第i个极值点，δk为仅与尺度k有关的常数；在尺度为k-1上的极大值中保留落在每一邻域0(nki，δk)上的极大值点，而去除落在邻域外面的极值点，从而得到k-1尺度上新的极值点；然后令k＝k-1，重复步骤4)，直至k＝2为止；

5)把k＝1时的极值点都置为0，然后直接把k＝2时的极值点复制上去即可；

6)将每一尺度上保留下来的极值点利用适当的重构方法对信号进行恢复；选取的最大尺度为其中代表向下取整运算，一般k取3或4。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：本发明对传感器采集的输电线路倾斜的角度信号、风速、风向等信号进行处理，对信号中进行陷波、滤波、放大处理，然后中央处理模块对输入的信号进行分析；中央处理模块中的基于模极大值的倾斜角数据的小波去噪算法可以对微弱的倾斜角数据进行去噪处理，信号在不同尺度上的小波变换的模极大值包含了信号中的重要信息，所以经过小波变换，随着尺度的增大，检测的倾斜微弱信号所对应的模极大值增大，而噪声所对应的模极大值减小，从而确保了能精确检测到微弱的信号。

附图说明

图1为本发明模块架构图；

图2为放大电路电路图；

图3为窄带物联数据传输模块连接示意图。

图中：运算放大器(c)、第一电阻(r1)、第二电阻(r2)、第三电阻(r3)。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1-图3所示，本发明所述的一种基于窄带物联网技术的数据处理系统，包括依次电性连接的滤波电路、陷波电路、放大电路、模数转换模块、中央处理模块和窄带物联数据传输模块。

本发明中，所述滤波电路为四阶巴特沃思低通滤波电路；运算放大器c选用op07。四阶巴特沃思低通滤波电路具有很低的噪声输入和输入失调电压(低于25μv)，并具有输入偏置电流低(±2na)和开环增益高的特点；滤波电路可以滤除大部分的高次谐波干扰信号。

本发明中，所述陷波电路为50hz陷波电路；对检测信号进行50hz陷波，滤除或减小50hz工频信号，并且本发明采用双“t”型电路与运算放大器c组成50h在陷波电路，具有良好的滤波效果。

本发明中，所述放大电路包括运算放大器c、第一电阻r1、第二电阻r2、第三电阻r3，运算放大器c的正极与第一电阻r1的一端连接，第一电阻r1的另一端连接于低电平，第二电阻r2和第三电阻r3的一端并联于运算放大器c的负极，第二电阻r2的另一端为输入端，第三电阻r3的另一端连接于运算放大器c的输出端；由于从倾斜角传感器得到的信号十分微弱，放大电路可以使得中央处理能够更好的分析处理该信号。

本发明中，所述模数转换模块采用ad9260高速模数转换器；所述中央处理模块采用dspic30f6014型处理器；ad9260高速模数转换器将电信号变换为数字信号传递为中央处理模块。并且，dspic30f6014型处理器是一种高速。高性能的32为dsp，内部具有高速的片内存储器，为流水线式处理数据，芯片的一般情况下工作时钟频率可达到300mhz，运算峰值时最高可达到2400mhz。

本发明中，所述窄带物联数据传输模块包括nb-iot终端、e-utran基站、归属签约用户服务器、管理实体、服务网关、分组数据网关、业务能力开放单元、第三方服务能力服务器和第三方应用服务器；nb-iot终端、e-utran基站、服务网关、分组数据网关、第三方服务能力服务器或第三方应用服务器、业务能力开放单元、管理实体、归属签约用户服务器依次连接，并且归属签约用户服务器与业务能力开放单元连接，nb-iot终端与管理实体连接，处理的数据可以通过窄带物联网进行传输，具有低成本、低功耗、低速率、高连接、架构优、广覆盖等优点。

具体的，所述中央处理模块中设置有基于模极大值的倾斜角数据的小波去噪算法。倾斜角传感器微弱信号经过了硬件滤波等环节，虽然将部分输电线路上的干扰源滤除掉一部分，但仍然有一些更为微小的干扰源存在，影响着数据采集的准确性；小波变换在时域、频域上同时具有良好的局部化性质，非常适合于突变信号的处理，利用器捕捉突变信号的能力和优越的去除噪声干扰的功能，小波分析可以作为抑制干扰、提取信号强有力的数学工具。

对于所述小波去噪算法描述如下：

1)对加噪信号进行二进小波变换，假设为k个尺度，并求出每一尺度上小波变换系数的模极大值；

2)从最大尺度开始，选一阙值a，若极值点对应的值的绝对值小于a，则去掉该极值点；否则予以保留；得到最大尺度上新的模极大值点；

3)在尺度为k-1上寻找尺度为k上小波变换模极大值点的传播点；

4)在尺度为k上的极大值点位置，构造一个邻域0(nki，δk)，其中，nki为尺度k上的第i个极值点，δk为仅与尺度k有关的常数；在尺度为k-1上的极大值中保留落在每一邻域0(nki，δk)上的极大值点，而去除落在邻域外面的极值点，从而得到k-1尺度上新的极值点；然后令k＝k-1，重复步骤4)，直至k＝2为止；

5)把k＝1时的极值点都置为0，然后直接把k＝2时的极值点复制上去即可；

6)将每一尺度上保留下来的极值点利用适当的重构方法对信号进行恢复；选取的最大尺度为其中代表向下取整运算，一般k取3或4。

k越大，噪声和信号表现的不同特性月明显，越有利于信噪分离；但对信号重构来讲，分解的次数越多，则失真越大，则失真越大，重构误差越大。

尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。