结构健康监测系统的无线传感网络及其应用技术开发

结构健康监测系统的无线传感网络及其应用技术开发

论文摘要

通过传感器网络对结构的各类信息进行采集并成功地传输到管理中心,是结构健康监测技术的基础。目前,各种健康监测的数据采集主要是采用有线传感器网络来实现的。但利用有线传感器组成的监测网络布线量大,维护费用高。智能传感器,具有计算能力和无线通信能力,组成的无线传感器网络具有灵活性高、负重轻、成本低、搭建移动方便、维护容易等优点,因而将其应用于结构健康监测系统具有广阔的前景。本文是对无线传感器网络在结构健康监测方面的应用技术的研究,工作内容包括:支持智能传感器网络的操作系统软件的安装及相关环境设置、应用软件的开发、传感器网络支撑技术的研究与应用。本文所做的工作是课题《基于Imote2智能传感网络的结构健康监测的分布式架构及算法》的一部分,该课题被列入国家自然科学基金资助项目(50678099)。文中首先针对智能传感器Micaz节点开发了采用无线传感器网络采集加速度信息的程序,并将无线传感器网络应用于悬臂梁的动特性测试试验中。通过与有线传感器网络系统进行比较,验证了由多个Micaz节点构成的无线传感器网络可以实现数据采样,并成功地传输到基站节点的功能。测量信号经过处理,可以正确地反应出结构的频率特性。其次,对更先进的一款智能传感器Imote2进行研究。由于Imote2的软件安装存在特殊性,本文通过实践,总结了操作软件TinyOS的安装及Imote2运行环境设置的经验。最后,本文采用Imote2实现了基于分布式网络体系结构的数据采集。与集中式网络体系结构相比,分布式网络体系结构的优势在于:通过对节点角色进行划分,构成组织管理体系。大量节点能够协作完成任务,有效地利用了网络资源,适用于在结构上密集布排大量传感器的情况。此外,该数据采集系统在执行采样任务前,对各个节点进行了时间同步。时间同步是分布式系统协同工作的关键环节。试验是将10个Imote2节点分组布设在实验室的钢管混凝土模型桥上,对结构在随机白噪声激励下的振动加速度信号进行采集,并与有线传感器系统进行比较。试验结果表明,由分布式数据采集系统得到的数据,具有一定精确性。本文的工作具有一定的开创性,由Imote2s构成的无线传感器网络实现的基于分布式网络体系结构的数据采集,为下一步的组内数据处理及分布式算法的实施奠定了基础。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题背景
  • 1.2 结构健康监测的概念和研究内容
  • 1.2.1 结构健康监测的概念
  • 1.2.2 结构健康监测的研究内容
  • 1.3 无线传感器网络概述
  • 1.3.1 传感器网络结构
  • 1.3.2 传感器节点的限制
  • 1.3.3 无线传感器网络应用
  • 1.4 无线传感网络和传统的有线传感网络对比
  • 1.5 国内外研究动态
  • 1.6 论文的研究目标及内容安排
  • 第2章 智能传感器节点
  • 2.1 引言
  • 2.2 智能传感器节点的组成及特点
  • 2.3 智能传感器节点Micaz 和IMote2 介绍
  • 2.3.1 Mica 系列节点及Micaz 介绍
  • 2.3.2 IMote2 介绍
  • 2.3.3 Micaz 与IMote2 及相关套件比较
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 nesC 语言及TinyOS 操作系统
  • 3.1 引言
  • 3.2 nesC 语言简介
  • 3.2.1 接口
  • 3.2.2 组件
  • 3.3 TinyOS 简介
  • 3.3.1 TinyOS 调度机制
  • 3.3.2 TinyOS 组件模型
  • 3.3.3 TinyOS 通信机制
  • 3.4 TinyOS 的安装及Imote2 运行环境设置
  • 3.4.1 在Windows 平台下安装并升级TinyOS
  • 3.4.2 Imote2 的运行环境设置
  • 3.4.3 Imote2 的下载程序软件安装
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 采用无线传感器网络的数据集中采集
  • 4.1 引言
  • 4.2 采用Micaz 集中采集加速度
  • 4.2.1 程序介绍
  • 4.2.2 Micaz 在悬臂梁试验中的应用
  • 4.3 本章小结
  • 第5章 采用分布式网络体系结构进行数据采集
  • 5.1 引言
  • 5.2 传感器网络体系结构
  • 5.2.1 传感器网络体系结构介绍
  • 5.2.2 本文采用的网络体系结构
  • 5.3 时间同步机制
  • 5.3.1 FTSP 时间同步协议
  • 5.3.2 对时间同步误差的评估
  • 5.4 采用分布式网络体系结构进行数据采集
  • 5.4.1 理论执行过程
  • 5.4.2 试验验证
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 工作总结及未来研究展望
  • 6.1 本文工作总结
  • 6.2 未来研究展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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