Использование беспроводных сенсорных сетей для сбора, передачи и обработки информации в системах мониторинга состояния объектов Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Cloud of Science. 2016. T. 3. № 1 http:/ / cloudofscience.ru ISSN 2409-031X

Использование беспроводных сенсорных сетей для сбора, передачи и обработки информации в системах мониторинга состояния объектов

М. В. Сергиевский*, **, С. Н. Сыроежкин*

*Национальный ядерный исследовательский университет МИФИ 115409, Москва, Каширское ш., 31

**Московский технологический институт 119334, Москва, Ленинский проспект, 38A

e-mail: sermax@yandex.ru

Аннотация. Контроль состояния конструкций современных летательных аппаратов в процессе их испытаний является актуальной задачей авиастроения. Одним из наиболее перспективных путей решения этой задачи, не получивший пока широкого распространения, является непрерывный мониторинг состояния конструкций летательных аппаратов с помощью технологии беспроводных сенсорных сетей. Система контроля и мониторинга имеет иерархическую структуру. На первом нижнем уровне находятся датчики уровня деформации; на втором размещаются моты — автономные вычислительные устройства, снабженные приемопередатчиками сигналов, к которым присоединяется сразу несколько датчиков. На третьем — маршрутизаторы, управляющие передачей информации. Моты используются только для сбора и первичной обработки сенсорных данных, которые они пересылают маршрутизаторам. Управление режимами сбора информации и основная обработка получаемых сенсорных данных осуществляется приложениями корпоративной сети. Такая структура сети позволит организовать централизованное управление режимами сбора данных в процессе испытаний, осуществлять бесперебойный сбор данных с заданной частотой измерений, оперативно обрабатывать и отображать данные в реальном времени.

Ключевые слова: беспроводная сенсорная сеть (БСС), мот, маршрутизатор, мониторинг состояния, тензодатчик, энергопотребление, платформа MoteWorks.

1. Введение

Internet of Things (IoT) — это среда, обеспечивающая взаимодействие между собой различных объектов, оснащенных вычислительными и коммуникационными средствами. Интернет в данном случае понимается расширительно, не только как способ передачи данных между узлами сети с использованием определенных протоколов и технологий, но и как набор различных сервисов. Очевидно, что такое определение понятия IoT очень близко к определению беспроводных сенсорных

сетей (БСС) [1]. Но все же понятие IoT несколько шире понятия БСС, поскольку среда IoT объединяет, во-первых, одушевленные и неодушевленные объекты, и, во-вторых, объекты, не имеющие активных средств коммуникации [2].

БСС состоят из миниатюрных вычислительно-коммуникационных устройств — мотов. Мот представляет собой плату размером обычно не более одного кубического дюйма. На плате размещаются процессор, память — флэш и оперативная, цифро-аналоговые и аналого-цифровые преобразователи, радиочастотный приемопередатчик, источник питания и датчики. Датчики подключаются к плате через цифровые и аналоговые коннекторы и могут быть самыми разнообразными: температуры, давления, влажности, освещенности, вибрации, магнитоэлектрические, химические и некоторые другие. Набор применяемых датчиков зависит от функций, выполняемых БСС. Питание мота осуществляется от небольшой батареи; аккумуляторы обычно не используются, поскольку подзарядка в большинстве случаев невозможна. Моты служат для сбора, первичной обработки и передачи сенсорных данных

Основная функциональная обработка данных, собираемых мотами, осуществляется на узле, или шлюзе, который представляет собой достаточно мощный компьютер. Для получения данных от мотов узел оснащается антенной. Но в любом случае доступными для узла оказываются только моты, находящиеся достаточно близко от него; другими словами, узел не получает информацию непосредственно от каждого мота. Проблема получения шлюзом сенсорной информации, собираемой мотами, решается следующим образом. Моты могут обмениваться между собой информацией с помощью приемопередатчиков, работающих в радиодиапазоне. Это, во-первых, сенсорная информация, считываемая с датчиков, а во-вторых, информация о состоянии устройств и результатах процесса передачи данных. Информация передается от одних мотов другим по цепочке, и в итоге ближайшие к шлюзу моты сбрасывают ему всю необходимую информацию. Если часть мотов выходит из строя, работа сенсорной сети после реконфигурации, т. е. изменения ее структуры, должна продолжаться. Но в этом случае, естественно, уменьшается число мотов — источников информации.

Для выполнения функций на каждый мот устанавливается специализированная операционная система. В настоящее время в большинстве беспроводных сенсорных сетей используется TinyOS [3] — управляемая событиями операционная система реального времени, рассчитанная на работу в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Эта ОС, так же как и ряд других [4, 5], снабженная специальными библиотеками-протоколами, позволяет мотам автоматически устанавливать связи с соседями и формировать сенсорную сеть заданной топологии. Управляющая программа узла беспроводной сенсорной сети описывает всю логику его работы,

начиная от протоколов взаимодействия с оборудованием узла, первичной обработки сенсорных данных и заканчивая алгоритмами маршрутизации, шифрования и передачи данных на базовую станцию.

Важнейшим фактором при работе беспроводных сенсорных сетей является ограниченная емкость батарей, устанавливаемых на моты. Следует учитывать, что заменить батареи чаще всего невозможно. В связи с этим необходимо выполнять на мотах только простейшую первичную обработку, ориентированную на уменьшение объема передаваемой информации, и, что самое главное, минимизировать число циклов приема и передачи данных. Для решения этой задачи разработаны специальные коммуникационные протоколы, наиболее известными из которых являются протоколы альянса ZigBee [6], который был создан для координации работ в области беспроводных сенсорных технологий. В принципе, для выработки стандарта, в том числе стека протоколов для беспроводных сенсорных сетей, ZigBee использовал разработанный ранее стандарт IEEE 802.15.4, который описывает физический уровень и уровень доступа к среде для беспроводных сетей передачи данных на небольшие расстояния (до 75 м) с низким энергопотреблением, но с высокой степенью надежности.

Основная цель использования сенсорных сетей — контроль состояния объекта в процессе его эксплуатации. Критические компоненты объекта могут быть снабжены беспроводной системой сбора данных и диагностическими инструментами для анализа и принятия решений [7].

2. Постановка задачи

Перейдем непосредственно к решению важной задачи — контролю состояния конструкций современных летательных аппаратов в процессе их испытаний и эксплуатации. Эта задача актуальна для авиастроения, поскольку скрытые дефекты, вызванные механическими и иными повреждениями, могут приводить к возникновению нештатных ситуаций и авариям. Задача повышения надежности функционирования и безопасности летательных аппаратов по-разному решается разными производителями — созданием более устойчивых к воздействиям конструкций, проведением более тщательных предполетных испытаний, прогнозированием развития неисправностей.

Одним из наиболее перспективных путей решения этой задачи, не получивший пока широкого распространения, является непрерывный мониторинг состояния конструкций летательных аппаратов в процессе их испытаний и эксплуатации с выводом на приборную панель необходимой информации. Для использования такого подхода сегодня имеются все предпосылки:

- малогабаритные сенсорные датчики широкой номенклатуры (деформации, температуры, давления, уровня вибрации, местоположения и т. д.) с различными вариантами крепления;

- беспроводные сенсорные технологии, позволяющие собирать информацию с датчиков и передавать ее потребителям; широкие возможности управления режимами сбора информации;

- методы обработки данных, реализованные с помощью пользовательских приложений.

Основной целью работы является создание беспроводной системы мониторинга уровня деформации авиационных конструкций при проведении статических и динамических испытаний.

3. Архитектура системы

Структура систем мониторинга в большинстве случаев имеет следующий вид. На нижнем уровне находятся датчики; каждый датчик подключается к моту. С мотом проводными соединениями связано сразу несколько датчиков; в принципе возможен вариант, когда датчики расположены на плате мота — в основном это зависит от функций, которые датчики выполняют. В данном случае датчики монтируются непосредственно на контролируемой конструкции. Моты используются только для сбора и первичного преобразования сенсорных данных, которые они сразу же пересылают друг другу и, в конечном итоге, специальному устройству — шлюзу (базовой станции), имеющему проводное соединение с сервером (корпоративной сетью). В сети может быть предусмотрено использование нескольких шлюзов, что повышает ее надежность и быстродействие. Управление режимами сбора информации и основная обработка получаемых сенсорных данных осуществляется приложениями корпоративной сети. Такая организация позволяет избавиться от большого числа кабельных соединений, поскольку раньше каждый датчик проводными соединениями связывался с приемником информации [8].

Более эффективна в данном случае конфигурация типа «звезда». В этом случае моты будут передавать информацию выделенным мотам-маршрутизаторам, которые взаимодействуют с базовой станцией. Маршрутизаторы сенсорами не оснащаются. Таким образом, получается, что сеть состоит из множества кластеров, образуемых маршрутизатором и мотами с датчиками, у которых маршрутизатор запрашивает сенсорные данные. Маршрутизаторы ретранслируют данные друг другу, и, в конечном счете, данные передаются шлюзу [9]. Надежность такой системы очень высока: выход из строя большого числа как мотов, так и маршрутизаторов не повлияет на работу системы. Кроме того, маршрутизаторы могут располагаться вне деформируемой конструкции.

На рис. 1 изображена система мониторинга, состоящая из шлюза, маршрутизаторов и мотов с датчиками. Каждый мот оснащен несколькими датчиками, которые подключены к нему миниатюрными проводами. Для экономии энергии моты лишены возможности ретранслировать получаемые от других мотов данные и передают маршрутизатору исключительно показания своих датчиков.

Рисунок 1. Структура системы мониторинга

Одни маршрутизаторы имеют прямую связь со шлюзом, в то время как другие вынуждены передавать свои данные по более длинной цепочке, используя для этого остальные маршрутизаторы. Такой подход имеет как достоинства, так и недостатки. С одной стороны, он позволяет использовать всего один шлюз, с другой — увеличивает нагрузку на некоторые маршрутизаторы. Так как в данной предметной области топология сети, как правило, если и меняется, то незначительно, такие маршрутизаторы будут выходить из строя раньше других. Зная особенности топологии конкретной сети, можно, наращивая количество маршрутизаторов и эффективно распределяя нагрузку между ними, увеличить время работы сети и избежать потерь сенсорных данных.

Описанную архитектуру сети можно отнести к гибридному типу, где часть узлов (маршрутизаторы) образуют ячеистую сеть, а маршрутизатор с входящими в его ареал мотами фактически используют кластерную топологию.

Важной задачей, с которой неизбежно сталкивается разработчик БСС, является увеличение времени работы сети без замены батарей. Самой энергозатратной операцией для беспроводного узла является передача и прием данных. В процессе мониторинга уровня деформации авиационных конструкций при проведении статических и динамических испытаний частота измерений достигает 200 Гц, т. е. поток данных, которые должна передавать БСС, довольно велик [10-12].

Определим количество полезной информации, передаваемой шлюзу по сети, состоящей из N мотов с M датчиками каждый, при условии, что каждое отдельное измерение уровня деформации требует для хранения двух байтов памяти:

Q=2N хM (байт).

Если требуемая частота измерений деформации составляет H герц, то поток информации, передаваемый по сети в целом, будет равен:

S = Q х H = 2N хM х H (байт/сек).

Эта оценка не учитывает того факта, что служебные данные, сопровождающие каждое передаваемое по сети сообщение, увеличивают общий объем передаваемых по сети данных приблизительно в 7-10 раз. Отметим, это оценка совокупного потока данных, которые поступают на шлюз; для маршрутизаторов и особенно мотов значения локальных потоков будут значительно ниже. Но все же непрерывная обработка и трансляция такого потока данных может в ряде случаев вывести определенные компоненты сети (маршрутизаторы или моты) из строя. Для того чтобы максимально увеличить срок службы сети, можно применить несколько альтернативных решений, относящихся к выбору режимов ее функционирования, которые будут обсуждены в разделе 5.

Процесс разработки беспроводной системы для мониторинга уровня деформации включает, кроме определения структуры сети, решение еще двух взаимосвязанных задач — выбор аппаратных компонентов и создание программного обеспечения.

4. Аппаратные компоненты системы

Для измерения уровня деформации авиационных конструкций используются тензодатчики фирмы Tokyo Sokki Kenkyujo модели FLA-5-17. Основные характеристики датчиков приведены в табл. 1.

Таблица 1. Характеристики тензодатчиков

Applicable specimen Metal, Glass, Ceramics Backing Epoxy

Operational temperature(°C) -20~+80 °C Element Cu-Ni

Temperature compensation range(°C) +10~+80 °C Strain limit 5% (50000 x10-6strain)

Bonding adhesive CN, P-2, EB-2 Fatigue life at room temperature 1x106 (±1500x10-6strain)

В качестве аппаратной платформы для первичной обработки и передачи данных используются моты IRIS (рис. 2) компании MEMSIC. Они обладают широкими возможностями, включая встроенные процессор, АЦП, мультиканальный радиопередатчик, оперативную память, а также имеют развитый интерфейс для подключения датчиков. Подробнее характеристики мотов IRIS описаны в [3].

Рисунок 2. Мот IRIS

Для данной БСС мониторинга деформации используются дополнительно платы приобретения данных и интерфейсная плата. Оба этих типа плат через 51-пиновый интерфейс подключаются к мотам, которые, напомним, имеют в своем составе микропроцессор, память и радиопередатчик.

Для подключения тензодатчиков FLA-5-17 к беспроводному моту IRIS применяется специальная плата сбора данных MDA300CA. Данная плата присоединяется к разъему расширения мота IRIS и обладает набором цифровых и аналоговых входов для подключения разнообразных датчиков.

Для соединения тензодатчика с платой сбора данных используется любая дифференциальная пара каналов Ai+ и Ai-, которые предназначены для подключения внешних датчиков с коэффициентом усиления 100. Таким образом, к одной плате можно подключить до 10 датчиков уровня деформации. Динамический диапазон каналов составляет ±12.5 мВ. Результат, полученный после аналого-цифрового преобразования показания датчика, может быть переведен в напряжение V (мВ) по формуле

В качестве маршрутизаторов используются те же самые моты IRIS, не имеющие в своем составе интегрированных датчиков. Показания датчиков, которые получают моты, должны быть переданы по беспроводным каналам связи на сервер для дальнейшей обработки.

Связующим звеном между беспроводной сенсорной сетью и сервером является специальная многоцелевая интерфейсная USB-плата MIB520 (рис. 3) компании MEMSIC. Интегрированная с мотом IRIS, имеющим модуль радиопередатчика, такая плата (шлюз) способна, с одной стороны, обмениваться сообщениями с беспроводными узлами сети, а с другой — передавать и получать данные через USB-порт обычного компьютера.

5. Программные компоненты системы

В качестве платформы для разработки программных компонентов для мониторинга состояния используется система MoteWorks компании Crossbow [3]. Эта платформа построена на базе операционной системы TinyOS. Разработчики плат-

V = 12.5 •( АЦП/2048-1).

Рисунок 3. Интерфейсная плата

формы MoteWorks учли особенности систем подобного класса и создали продукт, позволяющий строить эффективные и надежные решения.

Программные компоненты системы мониторинга условно можно поделить на две группы: сетевые и серверные. Сетевые компоненты включают в себя управляющие приложения для мотов и специальное программное обеспечение, обеспечивающее нормальное функционирование сети. Управляющие приложения реализуют необходимые для осуществления мониторинга алгоритмы и передачу данных. Для передачи показаний на шлюз используется сетевой стек протоколов XMesh платформы MoteWorks. Стек протоколов XMesh поддерживает многозвенную передачу сообщений и соответствует стандарту 802.15.4.

Серверными программными компонентами системы мониторинга являются выполняющиеся на сервере специальные службы, основная задача которых заключается в хранении и обработке собранных и переданных сетью показаний датчиков. В качестве основы для серверных компонентов используется приложение XServe платформы MoteWorks, которое получает поступившие на интерфейсную плату данные, преобразовывает их в заданный с помощью XML-шаблона формат и сохраняет в специальной базе данных во внешней памяти.

Собираемые в процессе мониторинга данные о состоянии авиационных конструкций чаще всего не анализируются в реальном времени, а изучаются экспертами уже после проведения стендовых испытаний. То есть доставка показаний на шлюз в режиме реального времени часто не требуется, а значит, более эффективным подходом, с точки зрения экономии энергии, является накопление некоторого количества данных на узле, их сжатие, и только затем отправка в сеть. Такой режим работы позволяет на время переводить радиопередатчик в состояние сна, и, следовательно, экономить энергию. Кроме того, это позволит решить еще одну проблему — избежать коллизий, возникающих при одновременной передаче маршрутизатору данных от разных мотов [14].

6. Заключение

Отметим наиболее важные причины, которые позволяют использовать беспроводные сенсорные сети для контроля и мониторинга состояния авиационных конструкций:

- отсутствие или минимальное количество кабелей — электрических, коммуникационных и т. д.;

- очень маленький форм-фактор мотов, что в принципе позволяет встраивать их в корпуса различных авиационных конструкций или присоединять к различным устройствам;

- надежность как отдельных элементов, так и всей системы в целом в процессе сбора и передачи информации;

- минимальный расход энергии на прием и передачу радиосигналов, что позволяет использовать компактные батареи;

- легкость самоорганизации сенсорной сети;

- масштабируемость, позволяющая в случае необходимости обеспечить развертывание сетей, имеющих большое число узлов, что важно для детального анализа состояния авиационных конструкций.

Использование созданной на основе технологии беспроводных сенсорных сетей системы мониторинга авиационных конструкций позволит организовать централизованное управление режимами сбора данных в процессе испытаний; осуществлять непрерывный сбор данных с датчиков различного типа с заданной частотой измерений; оперативно обрабатывать и отображать данные в реальном времени.

Литература

[1] de Morais Cordeiro C., Agrawal D. P. Ad Hoc & Sensor Networks. — NewJersey : WorldScientific, 2006.

[2] Hart J. K., Martinez K. Environmental Sensor Networks: A revolution in the earth system science? // Earth-Science Reviews. 2006. Vol. 78. P. 177-191.

[3] Crossbow Technology [Электронный ресурс] Режим доступа URL: www.xbow.com, свободный.

[4] UC Berkeley. TinyOS Open WSN project [Электронный ресурс] Режим доступа URL: http://www.tinyos.net, свободный.

[5] Косачев А. С., Пономаренко В. Н. Операционные системы реального времени : препринт. — М. : Институт системного программирования, 2006.

[6] Shen C., Harte S., Popovici E., O'Flynn B., Atkinson R., Ruzzelli A. Automated protocol selection for energy efficient WSN applications // Electronic Letters. 2009. Vol. 45, No. 21. P. 1098-1099.

[7] Mainwaring A., Polastre J., Szewcyk R., Culler D. Wireless Sensor Networks for Habitat Monitoring // Proc. 1st ACM International Workshop on Wireless Sensor Networks and Applications, 2002. P. 88-97. (http://www.intel-research.net/Publications/Berkeley/ 120520021024_43.pdf.)

[8] Haenselmann T. Sensor networks, GFDL Wireless Sensor Network textbook (2006) [Электронный ресурс] [Электронный ресурс] Режим доступа URL: http://pi4.informatik.uni-mannheim.de/~haensel/sn_book, retrieved 2006-08-29, свободный.

[9] Jangra A., Richa, Swati, Priyanka Wireless Sensor Network (WSN): Architectural Design issues and Challenges // International Journal on Computer Science and Engineering, 2010. Vol. 2, No. 9. P. 3089-3094.

[10] Römer K., Friedemann M. The Design Space of Wireless Sensor Networks // IEEE Wireless Communications. 2004. Vol. 11, No. 6. P. 54-61.

[11] Nakamura E. F., Loureiro A. A. F., Frery A. C. Information fusion for wireless sensor networks: Methods, models, and classifications // ACM Computing Surveys, 2007. Vol. 39, No. 3. Art. 9.

[12] Sergievskiy M. V., Syroezhkin S. N. The Use of Wireless Sensor Technologies for Condition Monitoring of Modern Aircraft Structures // Modern Applied Science. 2015. Vol. 9, No. 8. P. 262-269.

[13] Linear Technology (2013) Dust Networks [Электронный ресурс] Режим доступа URL: www.dustnetworks.com, свободный.

[14] Tiwari A., Ballal P., Lewis F. L. Energy-efficient wireless sensor network design and implementation for condition-based maintenance // ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN). 2007. Vol. 3, No. 1. Art. 1.

Авторы:

Максим Владимирович Сергиевский — кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Системный анализ», Национальный ядерный исследовательский университет МИФИ Сергей Николаевич Сыроежкин — ассистент кафедры «Информационные технологии в социальных системах», Национальный ядерный исследовательский университет МИФИ

Collection, Transfer and Processing of Information in Systems of Monitoring of Objects Based on Wireless

Sensor Networks

Maxim Sergievskiy*, **, Sergey Syroezhkin*

National Research Nuclear University MEPhI 31, Kashirskoe highway, Moscow, Russia, 115409

"Moscow Technological Institute 38A, Leninskiy pr., Moscow, Russia, 119334

e-mail: sermax@yandex.ru

Abstract. Monitoring of the aircraft structures' during the pre-flight testing is a critical task of the aerospace industry. One of the most promising solutions, not yet widely applied, is continuous monitoring of aircraft structures using wireless sensor network technology. The brief summary of the proposed system is the following: special sensors send signals to the local motes (autonomous computing device equipped with a wireless transmitter). Information from motes is gathered by routers which then transfer the aggregated information to the datacenter. Applications of corporate network control and define flexible patterns for processing of the information received from sensors. This network structure allows to centralize data collection modes in the process of testing; implement continuous data collection at a defined frequency; process and display data in real-time.

Key words: Wireless Sensor Networks (WSN), monitoring of aircraft constructions, cluster topology, MoteWorks platform.

Referenses

[1] de Morais Cordeiro C., Agrawal D. P. (2006) Ad Hoc & Sensor Networks. — NewJersey : WorldScien-tific.

[2] Hart J. K., Martinez K. (2006) Earth-Science Reviews, 78:177-191

[3] Crossbow Technology (2014) www.xbow.com

[4] UC Berkeley. TinyOS Open WSN project, (2013) ://www.tinyos.net

[5] Kosachev A. S., Ponomarenko V. N. (2006) Operacionnye sistemy real'nogo vremeni. Preprint. Moscow.

[6] Shen C., Harte S., Popovici E. at al. (2009) Electronic Letters, 45(21):1098-1099.

[7] Mainwaring A., Polastre J., SzewcykR., Culler D. Wireless Sensor Networks for Habitat Monitoring. In Proc. 1st ACM International Workshop on Wireless Sensor Networks and Applications, 2002. P. 88-97. (http://www.intel-research.net/Publications/Berkeley/120520021024_43.pdf.)

[8] Haenselmann T. (2006-04-05) Sensor networks, GFDL Wireless Sensor Network textbook, http://pi4.informatik.uni-mannheim.de/~haensel/sn_book, retrieved 2006-08-29.

[9] Jangra A., Richa, Swati, Priyanka (2010) International Journal on Computer Science and Engineering, Vol. 2(9):3089-3094.

[10] Römer K., Friedemann M. (2004) IEEE Wireless Communications, 11(6):54-61.

[11] Nakamura E. F., Loureiro A. A. F., Frery A. C. (2007) ACM Computing Surveys, 39(3):9.

[12] Sergievskiy M. V., Syroezhkin S. N. (2015) Modern Applied Science; 9(8):262-269.

[13] Linear Technology (2013) Dust Networks www.dustnetworks.com

[14] Tiwari A., Ballal P., Lewis F. L. (2007) ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN), 3(1):1.