基于 Zigbee 技术的山体滑坡监测系统设计-论文.pdf

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1、第33卷第2期湖北民族学院学报(自然科学版)Vo1．33No．22015年6月JournalofHubeiUniversityforNationalities(NaturalScienceEdition)Jun．2Ol5文章编号：1008-8423(2015)02-0197-03DOI：10．13501／j．cnki．42-1569／n．2015．06．021基于Zigbee技术的山体滑坡监测系统设计徐建，刘三军(湖北民族学院科技学院，湖北恩施445000)摘要：设计一种滑坡监测系统，利用ZigBee无线技术组建无线传感器网络，通过网络

2、中各子节点传感器对山体进行实时信息采集，结合GPRS通信技术实现数据传输和山体滑坡预警信息的发送．通过实验，结果表明该系统功能全面，通用性好，克服了传统监测方法功能单一、效率低等缺点．关键词：ZigBee；监测；GPRS；山体滑坡中图分类号：TN99文献标志码：ADesignofLandslideMonitoringSystemBasedonZigbeeTechnologyXUJian，LIUSanjun(ScienceandTechnologyCollege，HubeiUniversityforNationalities，Enshl4

3、45000，China)Abstract：Formountainlandslide，thispaperproposesanintelligentearly—warningsystemforlandslidesbasedonZigbeenetwork．ItadoptsCortex—M3architectureofthechipasthetheembeddedcorecontrolprocessortoimprovesystemintegration，dataprocessingcapabilities，theZigbeeusesCC253

4、0asthehardwarefoundationtoconstructZIGBEEwirelesssensornetwork，andthenusesGPRSasthetechnologi—calmannertoremotelyconveydatatransmissionandearlywarninginformation．Theresultsshowthatthesystemiscompletelyfunctiona1．Andithasversatilityandgoodscalability，overcomingthetraditio

5、nalmoni—totingmethodofsinglefunction，lowefficiencyandhighcost；itcaneffectivelyachievethelandslidemo—nitoringandpreventionofadversegeologicalconditionsundermountains．Keywords：ZigBee；monitor；GPRS；landslide山体滑坡监测系统由Zigbee网络、主机、GPRS模块、太阳能电池板组成．一般来说，滑坡多是由地下水引起，在滑坡形成过程中，地下水位会显

6、著升高，此时，通过埋藏在各处的液位传感器采集各点的液位值，由各个子节点通过与之前的值进行比较，自行判断是否向主机发送数据．在山体滑坡过程中，由于山体的缓慢移动逐渐积累，最终因为受力不平衡而形成山体崩塌，那么在山体中安放大量的位移传感器和角度传感器，则有利于在危急时刻发出预警信息．山体滑坡时，山体因为受力不平衡而在向下的方向上存在一个加速度，在这种情况下，通过加速度传感器可以获得山体的受力情况‘lJ．1系统硬件设计1．1无线传感节点设计传感器节点采用TI公司的高性能、低功耗CC2530无线单片机，包含液位、位移、加速度、角度传感器，以及电

7、源模块和复位电路．液位传感器采用普量电子有限公司的PT500-601，它采用进口扩散硅或陶瓷感压芯片，316不锈钢结构结构，配套带有零点、满量程补偿，温度补偿的高精度和高稳定性放大集成电路，将被测量介质的压力转换成4～20mA、0～5VDC、0～10VDC、0．5-4．5VDC等标准电信号输出．位移传感器选用西安新敏电子科技有限公司的WYDC—G1A1244，该传感器具有较强的抗干扰能力，可在潮湿，大电流或强磁场等恶劣环境下工作．加速度传感器采用MMA7361，该传感器融合了信号调理、单级低通滤波器和温度补偿技术，具有体积小、重量轻等特

8、点，可以测量加速度和倾角．无线传感器节点的结构图如图1所示．收稿日期：2015—01—16．基金项目：国家自然科学基金项目(6123030，61463014)；湖北民族学院科技学院科研项目(KY20148)