一种面向WSNs的环境自适应的能量感知方法与流程

本发明属于无线传感器网络及新型能源存储，特别涉及一种面向WSNs(无线传感器网络，Wireless Sensor Networks，WSNs)的环境自适应的能量感知方法。

背景技术：

随着人口膨胀和经济的高速增长，环境污染变得日益严重，特别是近年来的水质污染。大自然是一个有机的整体，水环境的恶化不可避免地会影响整体环境改变。传统的水质监测主要是通过用便携式仪器进行人工检测、分析计算水环境中微生物的活性情况等方法来进行检测，但这些方法或效率低，或成本高，或精度低，并且对周边生态环境有影响。也有人采用开源平台来搭建监测系统，但规模较小，不适合大面积的、分散的水域监测。直到最近几年引入WSNs技术，监测效率得到大幅度提高。但是，由于水质环境的复杂性以及河流湖泊地域的限制，传感器节点的能源供给成为了WSNs发展和应用的一个瓶颈。

技术实现要素：

本发明目的在于解决WSNs在湖泊、海洋等水域监测应用方面供能不足的问题，本发明在无线传感网络的基础上，引入当前热门的物联网技术与云服务，将数据采集、组网传输、数据上传集于一体，为适应户外环境，在网关节点加入GPRS模块，以解决无线上传问题。本发明提出的能量感知方法能够解决WSNs的长期供能问题。

本发明采取的技术方案是：一种面向WSNs的环境自适应的能量感知方法，其特征在于，在无线传感网络WSNs的基础上，引入物联网技术与云服务，将信息数据采集、组网数据传输、数据上传与协同数据处理集于一体，基于包括能量收集模块、能量控制模块、主控模块、WSNs传感器节点及网关以及云端计算机构成的能量感知系统，网关通过ZigBee和各个WSNs传感器节点相连接，WSNs传感器节点与网关采用多跳的形式连接，每个模块均包含一个Zigbee进行无线传输；

能量收集模块用于采集外界环境中的太阳能、风能以及由水面波动产生的震动能三种不同的能量，包括太阳能面板、风力发电机、震动电机和调整电机，调整电机接收主控模块的控制信号输出给太阳能面板、风力发电机和震动电机；

主控模块包括MCU、LCD显示、存储和GPRS通信单元，MCU与LCD显示单元、存储单元和GPRS通信单元均分别为双向交互连接，MCU中包括功率信息融合模块、决策支持子系统和环境能量协同控制策略机构，功率信息融合模块的输入连接云端计算机，功率信息融合模块的输出连接决策支持子系统，决策支持子系统的输出连接环境能量协同控制策略机构，环境能量协同控制策略机构的输出连接能量收集模块中的调整电机；

能量控制模块包括功率检测单元、DC-DC变换器和可充电电池，太阳能面板、风力发电机和震动电机的输出均连接功率检测单元，功率检测单元的输出连接MCU中的功率信息融合模块，功率检测单元的输出还依次连接DC-DC变换器和可充电电池，可充电电池的输出分别连接主控模块和WSNs传感器节点，WSNs传感器节点的输出通过网关用有线网络连接云端计算机，云端计算机与GPRS通信单元双向交互连接；

云端计算机接收来自气象局传送的包括风向和太阳方位角的气象数据，并将这些气象数据经GPRS通信单元传送给MCU中的功率信息融合模块，经过决策支持子系统最终由环境能量协同控制策略机构把这些天气数据转化为控制信号，并将该控制信号传送给能量收集单元中的调整电机，使调整电机调整能量收集模块中的风能电机和太阳能电池板来接收目前三种环境能源中各自最大的能量，并将这些能量输送到能量控制模块中的功率检测单元，功率检测单元包括电压电流传感器和模拟乘法器，电压电流传感器的输出连接模拟乘法器，环境能量输送到功率检测单元中的电压电流传感器中，得到能量的电压电流数据，并将这些数据传输到模拟相乘器中，将电压电流的数据进行相乘，由此计算出三种不同环境能源的功率数据，将这些功率数据传输到MCU中的功率信息融合模块进行处理，同时，主控模块中的GPRS通信单元通过GPRS网络获取气象局测得的太阳能、风能、震动能三种能源的功率数据，在MCU的功率信息融合中利用融合公式将功率检测单元得到的功率数据与气象局的各个功率数据进行融合并输出到决策支持子系统中，在决策支持子系统中利用决策公式(MAX{P_solar,P_wind,P_vibrate}，得到三者的最大值，将其对应的环境能源编号作为决策信息，输出到环境能量协同控制策略机构得到控制信号，再将该控制信号回传给能量收集模块中的调整电机，以选择当前最佳的环境能源给可充电电池进行充电，可充电电池给WSNs传感器节点及主控模块供能，主控模块中的LCD显示单元显示当前环境能源的功率，GPRS通信单元将采集到的当地环境信息发送到云端计算机，存储单元则是将历史数据保存起来，云端计算机将接收到的主控模块输出数据进行处理，并在网页上发布这些采集到的当地环境信息，用户通过网页实时地查询当地环境的监测数据。

上述方法可按以下步骤实现：

步骤1：云端计算机接收来自气象局传送的包括风向和太阳方位角的气象数据，并将这些气象数据传送给主控模块的MCU，MCU中的环境能量协同控制策略机构把这些天气数据转化为控制信号，并将该控制信号传送给能量收集单元中的调整电机；

步骤2：调整电机调整能量收集模块中的风能电机和太阳能电池板来接收目前三种环境能源中各自最大的能量，并将这些能量输送到能量控制模块中的功率检测单元；

步骤3：功率检测单元接收到来自能量收集单元的能量后，功率检测单元中的电压电流传感器得到电压电流数据，并将这些数据传输到模拟相乘器中，将电压电流的数据进行相乘，由此计算出三种不同环境能源的功率数据并传送给主控模块的功率信息融合模块；

步骤4：功率信息融合模块接收到来自能量控制模块的功率数据后，通过GPRS单元访问云端计算机获取气象局得到的太阳能、风能、震动能三种能量的功率数据，在功率信息融合模块中利用融合公式将功率检测单元得到的功率数据与气象局的各个功率数据进行融合并输出到决策支持子系统中，在决策支持子系统中得到决策信息，输出到环境能量协同控制策略机构得到控制信号，再将该控制信号回传给能量收集模块中的调整电机，选择一个功率最大的作为当前的自供电环境能源，并将该环境能源通知给能量控制模块，能量控制模块将对应的环境能源输送给整个系统，主控模块中的LCD模块显示当前选择的环境能源及功率，存储模块存储历史选择的环境能源及功率，GPRS模块将当前选择的环境能源及功率上传至云端计算机；

功率信息融合中利用的融合公式为：

P_solar＝P_solar1×ω₁+P_solar2×ω₂；

P_wind＝P_wind1×ω₁+P_wind2×ω₂；

P_vibrate＝P_vibrate1×ω₁+P_vibrate2×ω₂；

功率检测单元传出的太阳能功率数据为P_solar1，风能功率数据为P_wind1，震动功率数据为P_vibrate1，功率检测单元传出的各个功率数据的权重为ω₁＝0.7；气象局传出的太阳能功率数据为P_solar2，风能功率数据为P_wind2，震动功率数据为P_vibrate2，气象局传出的各个功率数据的权重为ω₂＝0.3；其中ω₁+ω₂＝1；P_solar代表最终融合后的太阳能功率数据，P_wind代表最终融合后的风能功率数据，P_vibrate代表最终融合后的震动功率数据；

步骤5：能量控制模块接收到当前选择的环境数据后，将当前选择的环境能源通过DC-DC转换，将转换后的能量给可充电电池充电，可充电电池给WSNs传感器节点及主控模块供能。

本发明的优点及显著效果：本发明首先通过能量收集模块调整最佳角度采集环境中的太阳能、风能、震动能并传送给能量控制模块，能量控制模块计算出不同环境能源的功率数据，将这些数据传输到主控模块进行处理，同时，主控模块通过网络读取气象局的风向和太阳方位角等天气数据，并把不同环境能源的功率数据和这些天气数据进行融合，得到控制信号，再将控制信号回传给能量控制模块，以选择当前最佳的环境能源给可充电电池进行充电并给无线传感器节点及主控模块供能。

本发明可以对三种环境能源进行采集，采集设备包括太阳能面板、风力发电机、震动电机，能量存储采用了可充电电池，利用了可充电电池高能量密度和低漏电等优点，组成了一个高效的能量供给系统。本发明采用了信息融合技术，随着环境的不断变化，能量收集模块获取的环境信息也在发生变化，这些信息进入环境协同控制策略机构后，形成了一种具有环境自适应能力的能源分配方案，可以通过这种自适应能力实现能量感知的最优化。本发明中采用的能量采集及转换系统具有良好的自适应性，在各种天气状况下都能有效地为可充电电池充电。

附图说明

图1是本发明的系统框图；

图2是本发明功率检测单元的原理图；

图3是本发明的网络结构图；

图4是基于可重新配置策略的环境能源协同模型结构图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明作进一步的详细说明。

如图1所示，本发明方法基于包括能量收集模块、能量控制模块、主控模块、WSNs传感器节点及网关以及云端计算机构成的能量感知系统，网关通过ZigBee和各个WSNs传感器节点相连接，WSNs传感器节点与网关采用多跳的形式连接。

能量收集模块包括太阳能面板、风力发电机、震动电机以及调整电机，调整电机接收主控模块的控制信号输出给太阳能面板、风力发电机、震动电机；能量控制模块包括功率检测单元、DC-DC变换器和可充电电池，功率检测单元输出依次连接DC-DC变换器和可充电电池；主控模块包括MCU、LCD显示单元、存储单元和GPRS通信单元，MCU与LCD显示单元、存储单元和GPRS通信单元均分别为双向交互连接；太阳能面板、风力发电机和震动电机的输出连接功率检测单元，功率检测单元的输出连接至MCU，可充电电池输出分别连接主控模块和WSNs传感器节点，WSNs传感器节点的输出通过网关用有线网络连接云端计算机，云端计算机与GPRS通信单元双向交互连接；功率检测单元包括电压电流传感器和模拟乘法器，电压电流传感器的输出连接模拟乘法器；MCU中包括功率信息融合、决策支持子系统和环境能量协同控制策略机构，其中功率信息融合的输出连接决策支持子系统，决策支持子系统的输出连接环境能量协同控制策略机构，环境能量协同控制策略机构的输出连接能量收集模块中的调整电机；每个模块均包含一个Zigbee进行无线传输。

所述能量收集模块用于从外界环境中收集三种环境能源。能量控制模块用于：1)检测三种环境能源功率并将功率数据上传至MCU；2)将能量收集模块的能量通过DC-DC变换器转换为电压值为5V的能量，并将此能量输送给可充电电池；3)为传感器节点和主控模块提供电力支持。主控模块用于：1)通过能量控制模块上传的数据选择当前最适合使用的环境能源；2)将当前环境能源实时功率显示在LCD屏幕上；3)将环境能源的历史功率存储在存储模块；4)将处理过的环境能源数据通过GPRS通信模块上传至云端计算机。传感器节点用于对当前环境进行检测，网关用于将无线传感节点的数据上传至云端计算机，用户可以通过访问网页查询当前环境参数。

本发明的环境能源采集是由太阳能面板、风力电机、震动电机完成，MCU将不同的环境能源进行编号，编号以数字进行编码，分别为1#，2#，3#，首先将三种不同的能量传送给能量控制模块中的功率检测单元，能量输送到功率检测单元中的电压电流传感器中，得到能量的电压电流数据，并将这些数据传输到模拟相乘器中，将电压电流的数据进行相乘，由此计算出三种不同环境能源的功率数据，将这些功率数据传输到主控模块中的MCU进行处理，不同的环境能源的功率数据输入到MCU中的功率信息融合后进行信息融合，之后将融合后的功率信息输入到决策支持子系统，通过MCU的决策支持子系统做出决策，并将决策信息输入到环境能量协同控制策略机构，环境能量协同控制策略机构产生控制信号来控制调整电机来选择当前最佳的环境能源。MCU充分利用气象局和功率检测单元2个信息资源，通过对2种信源及其观测信息的合理支配与使用，从而调整环境能源的重新配置，以实现整个系统的环境能源最大利用率。

本发明中气象局向云端计算机传输的数据有两种，第一种是风向和太阳方位角的气象数据，第二种是气象局测得的太阳能、风能、震动能三种能源的功率数据。

如图2所示，本发明采用的功率检测单元原理是首先将能量收集模块收集到的能量输送到功率检测单元中的电压电流传感器中并得到能量的电压电流数据，并将这个数据传输到模拟相乘器中从而得到功率数据。电压电流传感器可采用霍尔电压电流传感器，模拟乘法器可采用MC1486。

如图3所示，本发明是基于无线传感技术的环境监测的网络结构，采用自组织网，传感器节点和网关是以多跳的形式连通的。其中图3中终端监测节点和簇头节点对应图1中的无线传感节点，无线传感节点的能量供给就是由图1中的能量控制模块完成；图3中的数据汇聚节点的功能是由图1中的网关完成的；图3中的云端网络和用户对应图1中的云端；无线传感节点监测环境参数，通过无线传感网络将数据汇聚到网关节点，网关节点收到数据后将数据上传至云端网络，最终用户可以通过PC或移动终端实现数据的实时监测；

如图4所示本发明可以通过气象局传来的风向和太阳方位角的气象数据可以预先调整能量收集模块中的风能电机和太阳能电池板以获得最大的功率。首先气象局传来的风向和太阳方向的气象数据最终送到MCU的环境能量协同控制策略机构，环境能量协同控制策略机构把风向和太阳方向转换为7位编码，前4位编码代表风向，后3位代表太阳方位角，将此编码作为控制信号传送给调整电机；把东风转化为1000，东南风转化为1100，南风转化为0100，西南风转化为0110，西风转化为0010，西北风转化为0011，北风转化为0001，东北风转化为1001，以此来调整风能电机朝向各个风向达到最大功率；当气象局传来的太阳方位角为0～120°时，编码为100，代表将控制调整电机调整太阳能电池板朝向太阳方位角90°，当气象局传来的太阳方位角为120～240°时，编码为010，代表将控制调整电机调整太阳能电池板朝向太阳方位角180°，当气象局传来的太阳方位角为240～360°时，编码为001，代表将控制调整电机调整太阳能电池板朝向太阳方位角270°，以此来调整太阳能电池板达到最大功率。

如图4所示，本发明的环境能源选择是基于可重新配置策略的环境能源协同模型结构，其中功率信息融合，环境能量协同策略机构，决策支持子系统都是在主控模块中的MCU完成的；功率信息融合的输出连接决策支持子系统和环境能量协同控制策略机构，决策支持子系统的输出连接环境能量协同控制策略机构，环境能量协同控制策略机构的输出连接能量收集模块中的调整电机和功率信息融合；随着环境的不断变化，能量收集模块获取的环境信息也在发生变化。当环境变化时，能量收集模块中的三种电机将变化后的功率信息输送到主控模块中的MCU，这些功率信息进入MCU中的功率信息融合部分，将融合后的数据输出给环境能量协同策略机构和决策支持子系统，在决策支持子系统中形成了一种新的环境能源分配方案，并将决策信息输出给环境能量协同策略机构，环境能量协同策略机构将决策信息转化为控制信号输出给能量收集模块，从而调整环境能源的重新配置，以实现整个系统具有实时调整的、不断优化的功能。

功率信息融合的融合过程如下：功率检测单元传出的太阳能功率数据为P_solar1，风能功率数据为P_wind1，震动功率数据为P_vibrate1，功率检测单元传出的各个功率数据的权重为ω₁＝0.7；气象局传出的太阳能功率数据为P_solar2，风能功率数据为P_wind2，震动功率数据为P_vibrate2，气象局传出的各个功率数据的权重为ω₂＝0.3；其中ω₁+ω₂＝1；在功率信息融合接收完来自功率检测单元和气象局传出的功率数据后开始进行数据融合得到最终融合后的太阳能功率数据P_solar，风能功率数据P_wind，震动功率数据P_vibrate，融合公式如下：

P_solar＝P_solar1×ω₁+P_solar2×ω₂；

P_wind＝P_wind1×ω₁+P_wind2×ω₂；

P_vibrate＝P_vibrate1×ω₁+P_vibrate2×ω₂；

将最终融合后的太阳能功率数据P_solar，风能功率数据P_wind，震动功率数据P_vibrate传送给决策支持子系统。

决策支持子系统的工作过程如下：在接收到来自功率信息融合传来的最终融合后的太阳能功率数据P_solar，风能功率数据P_wind，震动功率数据P_vibrate后，决策支持子系统将三个数据输入到决策公式MAX{P_solar,P_wind,P_vibrate}，得到三者的最大值，将其对应的环境能源编号作为决策信息，并将此决策信息传送给环境能量协同控制策略机构。

环境能量协同控制策略机构的工作过程如下：在收到决策信息后，环境能量协同控制策略机构将决策信息处理为三位0/1编码，如果决策信息为1#，转换后的编码为100，如果决策信息为2#，转换后的编码为010，如果决策信息为3#，转换后的编码为001。将此编码作为控制信号发送给能量收集模块中的调整电机，调整电机收到此编码后，将其余两种环境能源进行关闭，以达到选择当前最佳的环境能源的目的。

本发明是基于协同信息处理、无线传感技术发明的自适应能量感知环境监测方法，主要由信息采集、数据传输、协同数据处理三部分组成。在环境能量收集的过程中，由能量收集模块完成环境信息的采集。数据传输主要是由各个模块里ZigBee或者GPRS模块完成的。协同数据处理是由主控模块和云端计算机完成，实现实时数据和预测数据的互补。

本发明对环境的自适应能力，可以通过这种自适应能力实现能量感知的最优化，实施例步骤如下：

步骤1：根据图1的系统结构连接各模块。

步骤2：将不同的环境能源进行编号，编号以数字进行编码，分别为1#，2#，3#。

步骤3：当云端计算机接收到从气象局那里获得的风向和太阳方位角的气象数据，并传送给MCU中的环境能量协同控制策略机构，从而获得控制信号，控制能量收集模块中调整电机预先调整风能电机和太阳能电池板以获得最大的功率。

步骤4：如图4所示，主控模块接收到来自能量控制模块的功率数据后，将得到的数据和从云端计算机接收到的气象局的功率数据进行信息协同处理，并将控制信号传送给能量收集模块中的调整电机，选择一个功率最大的作为当前的自供电能源。能量控制模块负责将对应的环境能源输送给整个系统。

步骤5：可设置一个网关在湖边，而网关则通过ZigBee和各个传感器节点相连，当节点要与其覆盖范围之外的节点进行通信时，需经过中间节点的转发。

步骤6：主控模块选用低功耗单片机Arduino。微控制器通过ZigBee向网关发送环境消息，再由网关通过有线网络发送至云端计算机。