机械振动无线传感器网络同步采集与数据压缩方法研究

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1、机械振动无线传感器网络同步采集与数据压缩方法研究重庆大学博士学位论文学生姓名：黄庆卿指导教师：汤宝平教授专业：机械电子工程学科门类：工学重庆大学机械工程学院二O一五年三月ResearchonSynchronousAcquisitionandDataCompressionMethodsforMechanicalVibrationWirelessSensorNetworksAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementforth

2、eDoctor’sDegreeofEngineeringByHuangQingqingSupervisedbyProf.TangBaopingSpecialty:MechatronicsEngineeringCollegeofMechanicalEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMarch,2015中文摘要摘要机械振动无线传感器网络能有效弥补传统有线状态监测系统在一些应用中的局限性，扩展机械振动状态监测系统的应用范围，如实现对密封环境或机械旋转环境中关键零部件的

3、机械振动状态监测。但由于机械振动监测中往往需要较高的采样频率，这对机械振动无线传感器网络的同步采集精度提出了更高的要求。同时，较高采样频率将导致采集振动信号数据量大，而无线传感器网络节点的信道带宽和存储能力十分有限，需要在采集节点上实现高效率的机械振动数据压缩方法。机械振动无线传感器网络监测系统作为分布式系统，因为其物理上的分散性，各个相互独立的采集节点只能通过维护本地时钟来控制采集时序，难以保证同步采集。并且，机械振动监测应用与其他低频采样应用相比，要求的同步采集精度相对更高，仅采用时钟同步的方法无法满足其需求，必须从底

4、层的机械振动信号采样问题进行研究。机械振动信号采样频率高，短时间内将产生大量原始数据。而机械振动信号相邻数据间变化较大，难以压缩，一些基于时域统计或预测的数据压缩方法并不适合机械振动信号的压缩。同时，由于无线传感器网络节点计算资源受限，机械振动数据压缩方法不仅需要考虑数据压缩效率与信号完整性，还需兼顾计算复杂度。论文针对机械振动无线传感器网络同步采集空间抖动、时间抖动以及机械振动信号数据压缩等问题，深入研究了机械振动无线传感器网络同步采集与数据压缩方法，具体研究内容如下：1）针对机械振动无线传感器网络采集节点间存在同步采样

5、触发精度不高的问题，提出基于硬件跨层设计的同步采集空间抖动控制方法。利用网络信标中的帧起始定界符（StartofFrameDelimiter，SFD）作为关键同步信息，并对关键同步信息的传输进行了硬件跨层设计，避免同步命令在网络协议栈中层与层之间和采集节点模块与模块之间传输的随机延时。采用先采集再解析命令的机制，提高了单跳网络同步触发精度。在此基础上，研究路由节点变超帧结构避免信标冲突的方法，通过延迟误差补偿方法提高了多跳网络采集节点间的同步触发精度。2）针对机械振动无线传感器网络采集节点在连续采集过程中存在采样间隔不稳定

6、的问题，提出基于晶振频率偏移动态补偿的同步采集时间抖动抑制方法。采用基于双核心设计的无线传感器网络采集节点，利用双核心分工协作机制，提高执行采集任务时系统的实时性，避免了因多任务抢占导致的采样间隔抖动问题。同时，利用Sink节点周期发送信标中的SFD信号，估计采集节点本地晶振频率偏I重庆大学博士学位论文移，在连续采集过程中通过晶振频率偏移动态补偿的方法，达到抑制时间抖动的目的。3）针对机械振动信号数据压缩的问题，提出基于子带能量自适应量化的机械振动数据压缩方法。考虑到采集节点有限的内存空间，对原始数据进行分块离散余弦变换（

7、DiscreteCosineTransform，DCT），利用DCT变换的能量聚集特性对原始数据进行预处理。研究子带能量自适应量化算法，根据各个子带的DCT系数能量分配量化位数，降低重构信号的失真程度。研究结合线性预测、零游程编码与Range编码技术的数据压缩编码算法，在采集节点上有效降低了数据总量。在子带能量自适应数据有损压缩方法的基础上，通过预测差值计算与编码，实现机械振动信号数据分块无损压缩方法。针对某些应用对数据传输时间的要求，提出数据单块分割无损压缩方法，在压缩处理的过程中同时上传压缩数据，降低数据压缩传输总时间

8、。4）研发一套具有自主知识产权的机械振动无线传感器网络监测系统，实现无线传感器网络管理、数据同步采集等功能模块，通过实验与应用对监测系统性能进行检验，验证了本文提出的同步采集与数据压缩方法的有效性。文章最后对本文的研究工作进行总结，并展望下一步研究的方向。关键词：机械振动状态监测系统，无线传感器网络，同