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2018年4月13日 星期五

TOSHIBAWireless sensor network




來源:《控制工程中文版》


如何在工業流程中使用無線感測器網路?
  

這項技術也推動了消費者級別的感測器和裝置的擴散,這些感測器和裝置是通常所說的物聯網(IOT)的基礎,物聯網正在捕獲公眾的想像力。

本文將重點關注於WSN的基礎知識以及如何使用它們。工程師們已經瞭解如何透過無線區域網(WLAN),來提高效率和減少時間浪費的。

透過利用現有的無線(以及有線)基礎設施,來建構廣泛的感測器網路,並將其擴充套件到幾乎所有生活領域,無線感測器網路(WSN)將會進一步擴充套件這一概念。

節省耗電
無線感測器一般都是體積小,獨立的,耗電低,並且具備一定處理能力的單元裝置。這種技術的關鍵概念是無線通訊能力,它可以與中央處理器進行通訊,也可以作為網狀結構的一部分,使用其他裝置來擴充套件通訊範圍。

無線感測器在很大程度上依賴節電演算法,藉此可以長時間保持工作狀態。電池技術的進步,電池容量的不斷增大,以及延長休眠時間的能力,這使得電池的工作壽命,預期可以達到數年之久。

諸如藍芽和Zigbee這些技術,大多數行動裝置都已經具備了這些功能,因為節電演算法,是所有經過Wi-Fi認證的裝置所需要的特性,也包括滿足IEEE 802.15.4-2015標準(IEEE用於低速率無線個人區域網的無線標準)的裝置。

其概念很簡單,即如果沒有動作或者需要報告的事件,感測器就會進入睡眠狀態。如果有事件發生或到了預先設定的時間,感測器會醒來,評估當時的狀況,匯報其狀態,然後再進入睡眠。這個週期也可以透過輪詢演算法來啟動,輪詢演算法依次處理每個感測器

也可以調節工作週期來對感測器進行開關操作,有效地將電耗降低一半。關鍵的一點是這些感測器從設計之初,就是要作為低耗電節點來工作的。

如何在工業流程中使用無線感測器網路?
  

更多小型感測器
新一代無線感測器最顯著的特徵之一是它們的尺寸小人們採用可以召喚出獨特形象的名字來稱呼這些感測器:「智慧塵埃」,「現貨商業微塵」,或者簡單的稱之為「微塵」它們的尺寸小到奈米級,大到肉眼可見前者指的,是生物學感測器或小的無源感測器,可以做到嵌入式和非嵌入式;後者指的是更大一些的感測器,例如徵收過路費的標籤,門禁卡,以及類似的感測器。

其想法是部署一套,由具備多種不同計算能力的小型的,耗電低的,低速率的分散式感測器組成的基礎設施,最後形成更大的,解析度更高的,近乎有機的網路。

資料處理還是透過傳統的固定的中央資料處理設施完成,該設施從網路上接收資料,然後進行大規模的處理工作。網路內部的資料處理本身也在考慮之中,從某種意義上說相當於「分散式處理器。」

最終實現的是一個,與大量各種各這樣可以自主執行的感測器通訊的分散式網路,而這些感測器之間也互相通訊。要確保無縫的互操作性,這需要一套通用的,開放的通訊以及資料標準。

應用無線感測器技術
很多應用都可以使用無線感測器。一個常見的應用是安全系統。無線訪問控制及區域監控,已經利用無線技術廣泛地實現了。另一個應用是國家電網,或者更為我們熟知的是全國氣象站網路。這些已經實現的感測器網路的一個共同特徵是,它們具有與現存的通訊基礎設施進行通訊的能力。

然而,許多系統都是高度專業化的,而且採用了企業專有的通訊方案,大大地增加了成本和複雜性,因此才有了對標準化方式的需求。

人們設想未來的感測器網路會通過大型 網狀架構來進行通訊,其中每個節點,都有將來自於其他節點的資料傳播出去的功能,最終到達的目的地是聚合器,不相關的資料會在此聚合器內部進行處理。感測器會以龐大的數量部署在高密度的網路上。

它們會利用短距離的,耗電低的節點之間的無線連結,進行互相聯網,而現有的通訊基礎設施,特別是WLAN以及網際網路連線,會被用於長距離的通訊。

如何在工業流程中使用無線感測器網路?
  


WSN會使得居家,工廠,處理廠,輪船,飛機等無數個應用場合在感知和控制方面更加便利。有了無處不在的感測器網路,生產的每個方面都能被監控到。

例如,可以使得一座建築對其結構上的弱點進行報告,或者在一套處理技術中定位異常點,而這些異常點會被固定安裝的傳統感測器忽視掉。

在一套工業流程中,無線感測器可以被嵌入到過程介質流當中,從而可以持續監控成千上萬個點。監控幾個不同引數的智慧感測器,也可以像一些微型實驗室一樣工作,將資料傳送回SCADA系統來執行需要的動作。

甚至是人體都可以使用這種技術進行感知化,而且可以進一步將此技術,用於血液生化或者人體複雜的電活動,將這些資料與患者的醫生進行溝通,並對潛在的有害情況提供警報。使用無線傳感器網路的應用場合不計其數。


最後,提醒一句:由於我們目睹了行動裝置的爆炸式成長,我們很容易變得依賴它們,而喪失了自我思考的能力。WSN並不會取代關鍵的,分析性的思考和行動。




                                                                                                                                                                                                                 

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