专利名称：实验环境下的分布式数据监测及预警系统的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及数据监测及预警系统，具体地说，涉及实验环境下的分布 式数据监测及预警系统。
背景技术：
目前，针对实验室环境、仓储和数据中心的各非电量实时动态参数的采集， 进而实现综合预警，提出了多种解决方案。例如， 一种解决方案是，采用非嵌 入式的以太网络监控系统。即数据采集单元直接把数据通过以太网络上传给远 程控制计算机，由计算机统一对数据进行显示、判断、保存、报警，再由人工 根据数据进行判断并做出相应的控制处理。这种系统的实时性差，系统的可靠 性完全依赖于以太网的畅通性和主控计算机的工作状况，以太网或主控计算机 一旦发生故障，整个系统就会瘫痪。
另一种解决方案是，采用基于现场总线的数据集控系统。该方案是数据采
集单元通过现场总线(如RS485、 LonWorks等)把传感数据上传到主控计算 机，主控计算机也把控制指令通过现场总线发送给执行机构。这种系统在一定 程度上实现了控制系统的实时性，但是系统的成本比较高、施工难度大、系统 的扩展性差。主要体现在现场总线布线复杂，需要购买专用网卡，成本高，不 易维护，因此， 一般在对成本较敏感的工程中不宜采用。
实用新型内容
本实用新型为解决实验环境下现有监控系统中存在的上述问题，提出了一 种基于无线传感网络的分布式数据监测及预警系统。
在本实用新型的系统中，包括至少一个二级数据处理控制单元，每个二级 数据处理控制单元与至少一个数据采集单元无线通讯连接，每个数据采集单元与至少一个传感器连接；
数据采集单元用于采集与之连接的传感器所输出的信号，再进行处理并上 传到与之连接的二级数据处理控制单元；所述二级数据处理控制单元对从所述 数据采集单元接收的数据进行融合处理并输出给控制对象，或输出给显示单元
显示报警，或输出给监控台进行自动或人工处理。
其中，所述数据采集单元主要包括微控制装置、无线数据传输装置以及输 入输出装置，所述微控制装置含有无线网络协议转换模块和控制数据输出模 块。
所述二级数据处理控制单元主要包括无线传输装置、微控制装置和输入输 出装置。所述微控制装置中还包含有以太网协议转换模块、数据融合处理模块 以及控制数据输出模块。以太网协议转换模块用于将遵照ZigBee无线网络协 议的数据或数据融合处理模块的数据转换成遵照以太网协议的数据，在以太网 中进行传输。所述数据融合处理模块，采用聚类分析结合模糊算法的融合推理 算法对所述采集单元无线发送的 一些传感器数据进行处理，然后输出给以太网 协议转换模块或直接输出给控制对象。
所述二级数据处理控制单元的微控制装置采用带有以太网接口的32位处 理器。
此外，所述以太网协议转换模块根据ISO/OSI标准，采用简化的三层协议 进行传输。
在本实用新型中，还包括为实现上述模块的功能而开发出的计算机可执行 代码，其存储在计算机可读介质中，包括但不限于ROM、 EPROM、 EEPROM、 FLASH等等。
本实用新型采用先进的低功耗ZigBee无线传输技术，构建出灵活的现场 数据采集监测网络，按照控制对象的实时性要求实现分级控制。此外，由于是 无线传输，因此施工方便，易于维护。另外在数据处理中，对多种传感器信息 进行二级数据融合推理，提高对实验室环境的各非电量参数状态判断的准确 性，使误报率降到最低，因而系统的智能化、自动化程度大大提高。
图1是一种传统集散系统的总体框图2是根据本实用新型的采用无线网络技术以及以太网技术进行组网的 多传感器数据分布控制的系统的总体框图3是用于实现本实用新型基于ZigBee无线网络技术的数据采集单元的 原理框图4是用于实现本实用新型基于ZigBee无线网络技术以及以太网技术的 二级数据处理控制单元的原理框图5a和图5b是本实用新型中数'据采集单元以及二级数据处理控制单元中 实现无线传输功能的软件流程图6是本实用新型中二级数据处理控制单元实现以太网协议传输功能的 软件流程图7是本实用新型中二级数据控制单元实现数据融合处理功能的软件流 程图。
具体实施方式
如图1所示为现有技术的基于现场总线网络的集散系统的总体框图，所有 数据控制单元直接与传感器有线连接，数据控制单元之间以及监控平台以现场 总线方式连接。
如图2所示为实现本实用新型的一个优选方案，其包括监控台201、服务 器202、 二级数据处理控制单元203、数据采集单元204、传感器205、视频显 示单元206以及控制对象207。
监控台201、服务器202、 二级数据处理控制单元203以及视频显示单元 206作为对等节点接入到本系统的控制局域网即以太网上，数据采用基于 ISO/OSI标准的简化的三层协议进行传输。
其中， 一个二级数据处理控制单元203可与多个数据采集单元204基于 ZigBee技术以无线方式通信连接。多个传感器205根据就近原则分组，有线 连接到各个数据采集单元204。控制对象207可根据情况部分连接到二级数据处理控制单元203，部分连接到数据采集单元204，也可以全部连接到二级数 据处理控制单元203。
如图3所示为根据本实用新型的一个实施例的数据采集单元的结构框图， 其主要包括微控制装置(MCU) 301、无线传输装置302、输入输出装置303 和辅助装置304等。
其中，微控制装置(MCU) 301采用freescale公司的8位MCU MC9S08GT16A及辅助电路，其中包括无线网络协议数据转换模块和控制数据 输出模块。
无线传输装置302主要由MC13192及辅助电路构成，用于将采集的传感器 数据无线发送出去。MC13192是Freescale公司推出的符合ZigBee标准的射频芯 片。其工作频率是2.405 2.480GHz，该频带划分为16个信道，每个信道占用 5MHz的带宽；采用直接序列扩频的通信技术，数据传输速率为250 kbps，传 输距离30 70m。
如图4所示为根据本实用新型的一个实施例的二级数据处理控制单元的结 构框图，其主要包括微控制装置(MCU) 401、无线传输装置402、输出控制 装置408、以太网接口405及辅助装置406。其中微控制装置(MCU) 401中包 含有以太网协议转换模块403、数据融合处理模块404、控制数据输出模块407。
其中，微控制装置401主要包括freescale的32位处理器MCF52233及其 外围电路。
如图5a和5b所示，根据本实用新型的数据采集单元和二级数据处理控制单 元中实现的无线传输功能基于ZigBee技术，因此所述模块的实现方法相同，其 中在图5a中，数据发送包括以下步骤
在步骤501中，初始化微控制器，并读取片内数据采集单元的ID地址，然 后执行步骤502;
在步骤502中，初始化ZigBee芯片，其中包括设置通信通道、传输功率以 及将片内ID地址写入芯片中，然后执行步骤503;
在步骤503中，监听ZigBee通信的状态，如果通信状态为接收则转入511 ， 如果通信状态为发送则执行步骤504;在步骤504中，判断是否收到要发送数据的指令，在本实用新型中，发生 传感器数据的指令是通过定时器来产生的，如果收到指令，则执行步骤505， 如果未收到指令，则程序回到步骤503继续监听ZigBee通信状态；
在步骤505中，通过与各个传感器电气连接的输入装置进行采样，并把所 得的数据根据ZigBee方式进行填充，然后执行步骤506;
在步骤506中，对要发送的数据进行防冲突处理，最后程序返回到步骤501 进行下一轮数据发送处理。
其中在图5b中，数据接收包括以下步骤
在步骤511中，进入无线数据接收中断程序，执行初始化等一系列操作， 然后执行512;
在步骤512中，判断数据是否是遵照802.15.4格式的数据帧，如果是，执行 步骤513，如果否，转到步骤515，结束中断处理；
在步骤513中，判断数据格式是否符合本网络自定义的控制数据格式，如 果是的话，执行步骤514，如果否的话，转到步骤515，结束中断处理；
在步骤514中，处理接收到的数据包，然后根据收到的数据是控制数据还 是传感器数据，分别传送给控制对象(在数据采集单元中)或数据融合处理模 块(在二级数据处理控制单元中)，然后执行步骤515结束中断处理。
如图6所示，其中显示了在二级数据处理控制单元中实现TCP/IP传输的 软件流程图，包括以下步骤
在步骤601中，中断检测网络接收状态，执行一系列初始化操作，然后执 行步骤602;
在步骤602中，判断是否收到以太网帧，如果是的话，将所收到的数据帧 写入缓冲器进行缓存，然后执行步骤603，如果否的话，转到步骤608，结束 中断程序；
在步骤603中，判断所述以太网帧是否是ARP包，如果是，则进行ARP 包处理(步骤609)，如果否则执行步骤604;
在步骤604中，判断是否是IP包，如果是则判断是否是ICMP包(步骤 605)，如果是的话，则执行ICMP包处理(步骤610)，如果否，则判断是否是UDP包(步骤606)，如果是的话，则执行UDP包处理(步骤611)， 如果否，则丢弃该以太网帧(步骤607)，然后结束本次处理(步骤608)。 根据本实用新型的优选实施例，在二级数据处理控制单元中包括数据融合 处理模块，其用于将多维输入数据根据信息融合的功能，在不同融合层次上采 用不同的数学方法，对数据进行综合处理，最终实现融合。目前已有大量的融 合算法，它们都有各自的优缺点，其中流行的融合算法有贝叶斯方法、证据理 论推理、模糊理论和神经网络方法等。本实用新型采用聚类分析、模糊理论算 法。
首先，对量测值与估计量进行模糊化处理
假设量测值误差是随机误差，量测分布是由均值和方差所确定的正态分 布。即其模糊化的隶属函数选用高斯形比较合适，同时为工程实际应用需要， 在本方法中选用三角形隶属函数。三角形中心是传感器的测量值，宽度为测量 数据标准方差的4倍。对于第/个传感器，设其对真实值^的m次测量后 的测量均值为x,.，测量方差为。。则量测值的模糊量表示为 A =(係i ，角，"3) = (x會-^ ，.jo' + 2巧》(1 )
目标估计值的模糊化过程同量测值模糊化过程类似。只是估计值Xo，估计 方差W分别为
1 **
'，=(2) ,=m _ i - X{>) (3)
从而估计值的模糊量Ao为
~ (4)
為=《
① 0《S <i o
② 对于A ，s = l 。
③ "A ，A) = S(約乂)。
(D当^a仅当;ni = ^时，s(i ，:) =o 。 ⑤当^ c々c-t-时，有"u》> sd,a)。
9则称S为'('4的贴近度，g^"4接近程度。为实现的可靠性和方便性，定义 基于距离度量的贴近度计算方法，设A =(
为两个三角形模糊量， 则其贴近度
<formula>formula see original document page 10</formula>
S (A 值越大，表示爲与4越.贴近》
S(為=1 ，表示A与^完全相阈，
S(A "4》=0: (7)
在多传感器融合中，考虑的是每个传感器A与目标估计量」Q之间的贴 近程度，所以所要计算的贴近度
<formula>formula see original document page 10</formula>
然后将传感器权重与数据进行融合。
在实际多传感器数据融合过程中，对不同的传感器需要赋予不同的权重。 稳定性比较好，可靠性比较高的传感器在系统中有更大的权重。而哪些传感器 稳定性好，可靠性高？在测量前是无法预知的，另外稳定性好多少，可靠性高 多少？也是无法加以精确度量的。根据统计与模糊理论，我们可以假设某传感 器测量《越接近于估计值A (测量均值)，即其可靠性与稳定性就越好。
在数据融合时，接近估计值的程度(贴近度)越高，权重就应当取得越大。
根据上面讨论，可以用贴近度来表征传感器的权重。从而第
爪
传感器权重。为 ~
<formula>formula see original document page 10</formula>
将它们归一化后可以得到各个传感器之间的相对权重为:P (10)
由上述介绍，在得到各传感器与目标估计值贴近度基础上，可计算出各传 感器的相对权重。最终由下式求出融合结果
一 対
根据前面思路，'给出基于格罗贝斯和模糊贴近度的多传感器数据融合过程 如下
A在测量数据中，利用格罗贝斯判据剔除疏失误差数据。
B对余下测量数据，计算测量方差与估计方差，把所有测量值x,和目标 估计值xe模糊化。
C由贴近度定义计算每个传感器与估计值之间的模糊贴近度，并由此计 算第/个传感器在数据融合中的相对权重。
D由上述公式最终计算融合结果。
基于模糊理论的数据融合方法首先将测量与估计值都进行模糊化，然后计 算测量值与估计值之间的模糊贴近度，利用贴近度来描述各个传感器的重要 度，确定各个传感器在融合算法中的权重。最后利用融合公式求出融合结果。 此外，该方法计算过程相对固定，计算量小，以便于计算机实时实现。
如图7所示，其中显示了在二级数据处理控制单元中实现数据融合处理的 软件流程图，包括以下步骤
在步骤701中，存储所采集的传感器数据，然后执行步骤702，进行数据 清洗，并进行格罗贝斯数据检测(步骤703)，判断是否存在误差数据(步骤 704)，如果有的话，回到步骤702继续执行清洗数据，如果不存在误差数据， 则执行步骤705，进行数据三角形模糊转换，然后基于三角形模糊量距离的聚 类分析对数据进行处理(步骤706)，各子类内贴近度分析(步骤707)，基 于贴近度权重来进行信息融合分析(步骤708)，根据所分析的数据结果自动 分类触发各个报警装置进行报警(步骤709)。
本实用新型采用先进的低功耗ZigBee无线传输技术，构建灵活的现场传 感器监测网络。突破有线网络的束缚，施工方便，易于维护。运用独特的聚类分析及模糊推理算法研究，对多种传感器信息进行二级数据融合推理，提高对 实验室数据中心环境的各非电量参数状态判断的准确性，尽可能降低误报率， 因而系统的智能化、自动化程度大大提高。此外，本系统不完全依赖于网络， 在网络发生故障时，在本地即可实现基本的监测与处理突发事件的功能，从而 在根本上保证了系统运行的可靠性。
权利要求1、一种实验环境下的分布式数据监测及预警系统，其特征在于包括至少一个二级数据处理控制单元，每个二级数据处理控制单元与至少一个数据采集单元无线通讯连接，每个数据采集单元与至少一个传感器连接；数据采集单元用于采集与之连接的传感器所输出的信号，再进行处理并上报到与之连接的二级数据处理控制单元；所述二级数据处理控制单元对从所述数据采集单元接收的数据进行初级融合处理并输出。
2、 如权利要求1所述的分布式数据监测及预警系统，其特征在于，所述 数据采集单元主要包括微控制装置和无线传输装置，其中所述微控制装置包括无线网络协议数据转换模块和控制数据输出模块。
3、 如权利要求1所述的分布式数据监测及预警系统，其特征在于，所述 二级数据处理控制单元也主要包括微控制装置和无线传输装置，其中在所述微 控制装置中还包括以太网协议转换模块、数据融合处理模块、控制数据输出模 块。
4、 如权利要求2所述的分布式数据监测及预警系统，其特征在于，所述 无线传输装置基于ZigBee技术。
5、 如权利要求3所述的分布式数据监测及预警系统，其特征在于，所述 以太网协议转换模块用于将数据转换成遵照以太网协议的数据，在以太网中进 行传输。
6、 如权利要求3所述的分布式数据监测及预警系统，其特征在于，所述 数据融合处理模块采用聚类分析结合模糊算法的融合推理算法对所述数据采 集单元无线发送的一些传感器数据进行处理，然后输出给协议转换数据输出模块或直接输出给控制对象。
7、如权利要求3所述的分布式数据监测及预警系统，其特征在于，所述 二级数据处理控制单元的微控制装置采用带有以太网接口的32位处理器。
专利摘要本实用新型公开了一种实验环境下的分布式数据监测及预警系统，其包括多个传感器单元、多个数据采集单元、多个二级数据处理控制单元、视频显示单元及监控台。在所述数据采集单元和所述二级数据处理控制单元中均主要包括微控制装置MCU和无线传输装置，其中，数据采集单元中的微控制装置包括无线网络协议数据转换模块和控制数据输出模块，所述二级数据处理控制单元中的微控制装置包括数据融合处理模块、以太网协议转换模块以及控制数据输出模块，所述二级数据处理控制单元中的微控制装置自带有以太网接口，并且所述无线网络传输基于ZigBee技术。
文档编号G05B19/048GK201345049SQ200820214290
公开日2009年11月11日 申请日期2008年12月5日 优先权日2008年12月5日
发明者傅国强, 健 冀, 吕利昌, 张援朝, 璞 曹, 江建举, 王传金, 赵怡滨, 郭向勇 申请人:深圳职业技术学院