本發(fā)明涉及檢測系統(tǒng)技術領域，尤其涉及一種基于無線傳感網(wǎng)絡的飛艇氣體泄漏檢測系統(tǒng)。

背景技術：

近年來，隨著飛艇技術的發(fā)展，飛艇安全問題成了飛艇技術關注的焦點。而目前，對于飛艇氣體泄漏的檢測方法過于簡單，無法及時發(fā)現(xiàn)飛艇氣體泄漏的位置、不能給予及時的故障反饋。采用人工檢查的方法效率低下且成本高，不能發(fā)現(xiàn)微弱的氣體泄漏點，對整個飛艇的飛行安全極為不利。因此，針對上述問題，本發(fā)明為了克服上述原有技術中的不足，提出了基于無線傳感網(wǎng)絡的飛艇氣體泄漏監(jiān)測系統(tǒng)。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術中存在的缺點，而提出的一種基于無線傳感網(wǎng)絡的飛艇氣體泄漏檢測系統(tǒng)。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：

基于無線傳感網(wǎng)絡的飛艇氣體泄漏檢測系統(tǒng)，包括設于飛艇上的1×1㎡的網(wǎng)格傳感器和上位機界面顯示單元，所述網(wǎng)格傳感器的節(jié)點上均設有溫度傳感器、壓力傳感器和超聲波傳感器，所述飛艇上設有無線模塊，所述無線模塊用于使得各個單元可以自組網(wǎng)退網(wǎng)，形成自組織網(wǎng)絡，進一步形成無線異構網(wǎng)絡，實現(xiàn)各個單元模塊的遠程監(jiān)測，所述飛艇上設有32位微控制器，且32位控制器用于接收發(fā)送溫度傳感器、壓力傳感器和超聲波傳感器反饋信息，并通過無線模塊傳送信息，所述上位機界面顯示單元內設有小波分析技術單元和數(shù)據(jù)融合單元，所述小波分析技術單元和數(shù)據(jù)融合單元用于處理數(shù)據(jù)并判斷泄露位置，所述上位機界面顯示單元用于顯示小波分析技術單元和數(shù)據(jù)融合單元判斷結果。

優(yōu)選的，所述溫度傳感器、壓力傳感器和超聲波傳感器均使用太陽能供電或外部直接供電，供電電壓為標準24V。

優(yōu)選的，所述無線模塊為wifi模塊或zigbee方式通信組網(wǎng)。

優(yōu)選的，所述上位機界面顯示單元內設有接收單元節(jié)點，且接收單元節(jié)點和無線模塊相匹配。

優(yōu)選的，所述32位微控制器內設有數(shù)據(jù)壓縮單元，所述上位機顯示單元內設有數(shù)據(jù)解壓單元，且數(shù)據(jù)解壓單元和數(shù)據(jù)壓縮單元相匹配。

優(yōu)選的，所述32位微控制器內設有自學習模塊，所述自學習模塊用于根據(jù)32位微控制器中存儲的知識和用戶對系統(tǒng)提問的動態(tài)應答進行推理，擴充32位微控制器的知識。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明中，通過設計架構基于1×1㎡的網(wǎng)格傳感器，每個網(wǎng)格傳感器節(jié)點針對氣體泄漏的特征設有溫度、流速、超聲波傳感器和無線模塊，通過集成單元中的無線單元模塊，各個單元可以自組網(wǎng)退網(wǎng)，形成自組織網(wǎng)絡，進一步形成無線異構網(wǎng)絡，實現(xiàn)各個單元模塊的遠程監(jiān)測；通過安裝在飛艇表面的網(wǎng)格傳感器和在飛艇內部的壓力傳感器，利用小波分析，數(shù)據(jù)融合技術，將傳感器測得的氣艇的實時數(shù)據(jù)通過小波的時頻分析、信噪分離和提取有效的信號進行數(shù)據(jù)融合。這樣可以通過實時檢測氣艇周圍發(fā)生的變化和內部壓力的變化，定位出氣體泄漏點，進而可以對飛艇進行充氣，保護飛艇的安全。

附圖說明

圖1為本發(fā)明提出的基于無線傳感網(wǎng)絡的飛艇氣體泄漏檢測系統(tǒng)的流程示意圖。

具體實施方式

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。

參照圖1，基于無線傳感網(wǎng)絡的飛艇氣體泄漏檢測系統(tǒng)，包括設于飛艇上的1×1㎡的網(wǎng)格傳感器和上位機界面顯示單元，所述網(wǎng)格傳感器的節(jié)點上均設有溫度傳感器、壓力傳感器和超聲波傳感器，所述飛艇上設有無線模塊，所述無線模塊用于使得各個單元可以自組網(wǎng)退網(wǎng)，形成自組織網(wǎng)絡，進一步形成無線異構網(wǎng)絡，實現(xiàn)各個單元模塊的遠程監(jiān)測，所述飛艇上設有32位微控制器，且32位控制器用于接收發(fā)送溫度傳感器、壓力傳感器和超聲波傳感器反饋信息，并通過無線模塊傳送信息，所述上位機界面顯示單元內設有小波分析技術單元和數(shù)據(jù)融合單元，所述小波分析技術單元和數(shù)據(jù)融合單元用于處理數(shù)據(jù)并判斷泄露位置，所述上位機界面顯示單元用于顯示小波分析技術單元和數(shù)據(jù)融合單元判斷結果，所述溫度傳感器、壓力傳感器和超聲波傳感器均使用太陽能供電或外部直接供電，供電電壓為標準24V，所述無線模塊為wifi模塊或zigbee方式通信組網(wǎng)，所述上位機界面顯示單元內設有接收單元節(jié)點，且接收單元節(jié)點和無線模塊相匹配，所述32位微控制器內設有數(shù)據(jù)壓縮單元，所述上位機顯示單元內設有數(shù)據(jù)解壓單元，且數(shù)據(jù)解壓單元和數(shù)據(jù)壓縮單元相匹配，所述32位微控制器內設有自學習模塊，所述自學習模塊用于根據(jù)32位微控制器中存儲的知識和用戶對系統(tǒng)提問的動態(tài)應答進行推理，擴充32位微控制器的知識。

本發(fā)明針對網(wǎng)格傳感器所有傳感器接口都采用了濾波的分析方法并進行了光電隔離設計?；谛〔ò环纸?，各頻帶信號相互獨立，所以我們采用小波包分頻能量監(jiān)測的方法，監(jiān)測包括諧波分量在內的各種信號分量。使用時，可采用小波包分解信號均方根值來表示所在頻帶的信號能量大小。

設X_ij為經(jīng)過消噪處理后的噪聲信號S再經(jīng)過小波包分解后的第i層的第j個節(jié)點的小波包分解系數(shù)，對每個小波包分解系數(shù)單獨單支重構，可提取各頻帶范圍的時域信號。以S_ij表示X_ij的單支重構信號，則總信號可以表示為：

式中，i為小波包分解的層數(shù)。假設原始信號S中，最低頻率成分為f_min，最高頻率成分為f_max，令Δf＝(f_max-f_min)/2ⁱ，則信號S_ij代表頻率范圍為(f_min+(j-1)Δf)～(f_min+jΔf)。

由于原始信號S為隨機信號，S_ij也是隨機信號，設S_ij對應的能量為E_ij，則有：

式中，x_ij(j＝1,2,.....n)表示重構信號S_ij的離散點的幅值，由此特征向量可以構造如下：

T＝[E_i1,E_i2...,E_i2j] (3)

當能量較大時，E_ij通常是一個較大的數(shù)值，在分析時候會帶來一些不便。可對特征向量T進行歸一化處理，令

T'＝[E_i1/E,E_i2/E,E_i3/E,...,E_i2i/E] (5)

向量T'即為特征向量。

在故障特征提取過程中，對信號進行小波包分解的層數(shù)視具體信號和對特征參數(shù)的要求而定，要適當選擇小波包分解的層數(shù)，如分解層數(shù)過少，不能有效提取故障信息特征；如分解層數(shù)過多，特征向量的維數(shù)大，會影響診斷的速度。通過以上方法提取出故障特征信號進行處理。

上述的網(wǎng)格傳感器所有傳感器接口都采用了小波去噪法，利用小波變換可以區(qū)分噪聲和邊緣，有效的檢測出強噪聲和信號邊緣，動態(tài)的檢測出觀測信號的奇異點，從而實現(xiàn)故障診斷。具體方法如下：

f(k)＝s(k)+n(k)k＝0,1,2,3...,N-1 (6)

其中S(k)為原始信號，n(k)為方差為σ²的高斯白噪聲，服從N(0,σ²)分布。對觀測信號f(k)作離散小波變換，即

Wf(j,k)為小波系數(shù)，但是(2)計算量很大也很繁瑣，一般來說小波系數(shù)Ψ(t)無法表達，所以在實際應用中，采用Mallat算法實現(xiàn)小波變換，即

Sf(j+1,k)＝Sf(j,k)*h(j,k)

Wf(j+1,k)＝Sf(j,k)*g(j,k) (8)

相應的小波重構公式為

j＝1,2,3,4,J,其中J為最佳分解尺度，h和g分別是尺度函數(shù)Ψ(t)和小波函數(shù)對應的低通和高通濾波器，和分別是h和g的共軛，S(f(0),k)為原始信號f(k)，Sf(j,k)為尺度系數(shù)，Wf(j,k)為小波系數(shù)，以下簡記為w_j,k。由于小波的變換線性性質可知，對觀測信號f(k)＝s(k)+n(k)作離散小波變換之后，得到的小波系數(shù)w_j,k仍由兩部分組成，一部分是信號S(k)對應的小波系數(shù)W_s(j,k)，記作v_j,k，另一部分是信號對應的小波系數(shù)Ws(j,k),記為u_j,k。

小波去噪的主要理論依據(jù)為：屬于Besov空間的信號在小波變域內其能量主要集中在有限的幾個系數(shù)中，而噪聲的能量主要分布于整個小波域內，因此，經(jīng)過小波分解后，信號的小波變換系數(shù)要大于噪聲的小波的變換系數(shù)，于是可以找到一個合適的λ作為閥值(門限)，當w_j,k小于該閥值時，認為這時的w_j,k主要由噪聲引起的；當于w_j,k大于該閥值的，認為這時的w_j,k主要是由信號引起的，從而實現(xiàn)了信噪的分離。小波去噪的主要步驟是：

(1)對含噪的f(k)進行離散小波變換(DWT)，得到尺度的小波系數(shù)W_j,k。

(2)對各尺度小波系數(shù)w_j,k處理，得出小波系數(shù)w_j,k，使盡量達到最小。

(3)利用進行小波重構，得到信號f(k)的估計信號即為去噪后的信號。

上述的網(wǎng)格傳感器采用了數(shù)據(jù)融合算法，具體算法如下：

設關于被估計量X的各個測量信息均可以表示為：

Y_i＝H_i*X+v_i (10)

式中，H_i是第i個測量信息矩陣；v_i是第i個測量噪聲；E[v_i]＝0，E[v_i*v_i]＝R_i，且Y₁,Y₂,...Y_n相互獨立。

假設有n個傳感器對系統(tǒng)狀態(tài)進行測量，并且滿足最優(yōu)融合估計定理條件。則定義廣義測量矢量為：

Y(k)＝[Y₁(k) Y₂(k)...Y_n(k)] (11)

根據(jù)最優(yōu)融合估計定理我們可以得出多傳感器融合算法為：

通過設計架構基于1×1㎡的網(wǎng)格傳感器，每個網(wǎng)格傳感器節(jié)點針對氣體泄漏的特征設有溫度、流速、超聲波傳感器和無線模塊，通過集成單元中的無線單元模塊，各個單元可以自組網(wǎng)退網(wǎng)，形成自組織網(wǎng)絡，進一步形成無線異構網(wǎng)絡，實現(xiàn)各個單元模塊的遠程監(jiān)測；通過安裝在飛艇表面的網(wǎng)格傳感器和在飛艇內部的壓力傳感器，利用小波分析，數(shù)據(jù)融合技術，將傳感器測得的氣艇的實時數(shù)據(jù)通過小波的時頻分析、信噪分離和提取有效的信號進行數(shù)據(jù)融合。這樣可以通過實時檢測氣艇周圍發(fā)生的變化和內部壓力的變化，定位出氣體泄漏點，進而可以對飛艇進行充氣，保護飛艇的安全

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內，根據(jù)本發(fā)明的技術方案及其發(fā)明構思加以等同替換或改變，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內。