基于物联网的轨道交通电池状态监控方法与流程

本发明涉及轨道交通电池技术领域，尤其是基于物联网的轨道交通电池状态监控方法。

背景技术：

轨道交通中的电池数量众多，现有技术通常通过实时监控设备对每一个电池进行实时监测，也就是说每个电池得到的上传带宽是相同的。但实际检修中，由于不同位置的电池出现故障的频率相差很大，且若干电池分为同一组别，然后汇总数据进行上传交互(通常是同一个车厢的集中通过该车厢的无线连接向外界传送，相邻车厢可通过桥接交互)，如果几乎不会出现故障的电池长期占用带宽，可能占用较大概率故障的电池上传数据的带宽，一旦出现故障则可能出现网络延时。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于物联网的轨道交通电池状态监控方法，期望通过优化各个电池的组合以及上传数据的频率来减少无线连接出现网络延时的概率。

本发明的技术方案为：

基于物联网的轨道交通电池状态监控方法，其特点在于：它包括下列步骤：

1)通过自动聚合策略算法得到最优聚合组；

2)通过粒子群优化算法得到各个聚合组的最优上传频率。

具体的，所述步骤1中通过自动聚合策略算法得到最优聚合组的方法为：

(1)所有车厢内的所有电池均通过近距离传输模块连接，所有车厢内的所有电池通过近距离传输模块扫描相邻的其他电池，并将扫描到的相邻的其他电池的设备序列号发送给服务器；

(2)计算rssi值强度最强的m个所述电池，并接收m个所述电池的设备序列号；m为大于n的正整数；

(3)根据上报的设备和序列号，进行数据成列；

(4)读取所述电池所在车厢的信息；

(5)选取桥接信号最好的两个车厢的信息；

(6)两个车厢的信息进行匹配；

(7)电池判定定位成功，判定为组合在一起的聚合组。

具体的，所述近距离传输模块指的是蓝牙或者zigbee模块。车厢内布线较为麻烦，故使用近距离传输模块可以省略信号布线，也利于聚合组的形成。

具体的，所述步骤2中通过粒子群优化算法得到各个聚合组的最优上传频率的方法：

电池状态上传频率在时间维度上采用粒子群算法，根据时间频率，求解倾倒频率时间最优解。

在聚合组的基础上，对每个聚合组的电池状态的历史数据进行粒子群算法求解，这里的粒子数就是聚合组中电池的数量，电池状态上传频率时间最优解：以电池状态上传频率，以及当前聚合组电池数量作为输入变量，其中频率和粒子位置更新公式如下：

v[i]＝w*v[i]+c1*rand()*(pbest[i]-present[i])+c2*rand()*(gbest-present[i])

present[i]＝present[i]+v[i]

其中v[i]代表第i个电池状态上传频率，w代表惯性权值，c1和c2表示学习参数，rand()表示在0-1之间的随机数，pbest[i]代表第i个电池搜索到的最优值，gbest代表整个集群搜索到的最优值，present[i]代表第i个粒子的当前位置，输出变量即为电池数量收敛趋势。

本发明的有益效果为：以近距离传输模块的聚合得到一个较为合理的电池数量，然后再统一通过长距离无线连接上传电池状态，此时，如果本车厢上传频率较低则可以引入其他车厢桥接信号并帮助其他车厢上传数据，反之则可以通过桥接让其他车厢帮助本车厢上传电池状态数据，另外上传频率可通过粒子群算法得到最优解。

附图说明

图1为本发明的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：

如图1所示，基于物联网的轨道交通电池状态监控方法，其特点在于：它包括下列步骤：

1)通过自动聚合策略算法得到最优聚合组；

2)通过粒子群优化算法得到各个聚合组的最优上传频率；

3)根据步骤1和步骤2得到任意一个车厢的无线连接设备最优数量。

具体的，所述步骤1中通过自动聚合策略算法得到最优聚合组的方法为：

(1)所有车厢内的所有电池均通过近距离传输模块连接，所有车厢内的所有电池通过近距离传输模块扫描相邻的其他电池，并将扫描到的相邻的其他电池的设备序列号发送给服务器；

(2)计算rssi值强度最强的m个所述电池，并接收m个所述电池的设备序列号；m为大于n的正整数；

(3)根据上报的设备和序列号，进行数据成列；

(4)读取所述电池所在车厢的信息；

(5)选取桥接信号最好的两个车厢的信息；

(6)两个车厢的信息进行匹配；

(7)电池判定定位成功，判定为组合在一起的聚合组。

具体的，所述近距离传输模块指的是蓝牙或者zigbee模块。车厢内布线较为麻烦，故使用近距离传输模块可以省略信号布线，也利于聚合组的形成。

具体的，所述步骤2中通过粒子群优化算法得到各个聚合组的最优上传频率的方法：

电池状态上传频率在时间维度上采用粒子群算法，根据时间频率，求解倾倒频率时间最优解。

在聚合组的基础上，对每个聚合组的电池状态的历史数据进行粒子群算法求解，这里的粒子数就是聚合组中电池的数量，电池状态上传频率时间最优解：以电池状态上传频率，以及当前聚合组电池数量作为输入变量，其中频率和粒子位置更新公式如下：

v[i]＝w*v[i]+c1*rand()*(pbest[i]-present[i])+c2*rand()*(gbest-present[i])

present[i]＝present[i]+v[i]

其中v[i]代表第i个电池状态上传频率，w代表惯性权值，c1和c2表示学习参数，rand()表示在0-1之间的随机数，pbest[i]代表第i个电池搜索到的最优值，gbest代表整个集群搜索到的最优值，present[i]代表第i个粒子的当前位置，输出变量即为电池数量收敛趋势。

本实施例中，rssi测距原理：

无线信号的发射功率和接收功率之间的关系可以用式(1)表示，pr是无线信号的接收功率，pt是无线信号的发射功率，r是收发单元之间的距离，n传播因子，数值大小取决于无线信号传播的环境。

pr＝pt/rn(1)

在公式(1)两边取对数可得到式(2)，

10·nlgr＝10lgpt/pr(2)

节点的发射功率是已知的，将发送功率代入式(2)中可得式(3)，

10lgpr＝a-10·nlgr(3)

式(3)的左半部分10lgpr是接收信号功率转换为dbm的表达式，可以直接写成式(4)，在式(4)中a可以看作信号传输1m远时接收信号的功率。

pr(dbm)＝a-10·nlgr(4)

由式(4)中可以得到常数a和n的数值决定了接收信号强度和信号传输距离的关系，分析这两个常数对信号传输距离的影响。先假定n不变，a变化的话，则由如图1所示的关系曲线图。信号传播因子n为定值，在不同的初始发射信号功率下rssi与传播距离之间的关系。可得无线信号在传播过程的近距离信号衰减相当厉害，远距离时信号呈缓慢线性衰减。当发射信号功率增加时，增加的传播距离近似为发射信号功率增加量和曲线在平缓阶段的斜率的比值

如果a不变时，当n取值越小时，信号在传播过程衰减越小，信号就可以传播很远的距离，增加发射信号功率都能增加信号传播距离。传播因子主要取决于无线信号在空气中的衰减、反射、多径效应等干扰，如果干扰较小的话，传播因子n值越小，信号传播距离越远，无线信号的传播曲线越接近于理论曲线，基于rssi的测距就会越精确。

上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理和最佳实施例，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。