一种基于MDG-SC算法的桥梁在线监测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于MDG‑SC算法的桥梁在线监测系统，包括由安装在桥梁上的传感器组成的信号采集部分，以及信号处理与网络传输部分，云服务与数据处理部分，所述信号处理与网络传输部分和云服务与数据处理部分之间通过采用移动信宿策略的Lora无线传感网络进行通信，所述移动信宿MS的移动速度通过MDG‑SC算法进行优化，即：当覆盖移动信宿MS位置的子信宿S为1时，移动信宿MS的移动速度为该子信宿S的数据速率SP1；当覆盖移动信宿MS位置的子信宿S大于1时，移动信宿MS的移动速度为所有子信宿S中的最低数据速率SP2；当覆盖移动信宿MS位置的子信宿S为0时，移动信宿MS的移动速度为SP3，SP3大于SP1、SP2。

【技术实现步骤摘要】
一种基于MDG-SC算法的桥梁在线监测系统
本专利技术涉及桥梁监测系统领域，具体涉及一种基于MDG-SC算法的桥梁在线监测系统。
技术介绍
随着国民经济的蓬勃发展，交通运输的日渐繁忙，桥梁作为交通的重要组成部分，其作用日益突出。桥梁是投资大，技术难度大、使用期长的基础设施，在国民经济和社会生活中占据举足轻重的地位，由于长期载荷和环境侵蚀等因素，桥梁不断遭受损伤，破坏，以致承载力下降；通过传感器监测桥梁状况的桥梁监测系统，在对桥梁的监测、维护工作起到重要的作用。由于需要监测的桥梁大多是跨距较远的大型桥梁，传感器数量众多、分布零散，只能通过无线通信的方式传递数据，现有的桥梁监测系统中使用的无线通信方式主要是GPRS或ZigBee，目前中国三大运行商对2G网络已经停止投资，甚至已经提出2G/3G退网计划，GPRS通信已经开始慢慢退出舞台，同时GPRS数据丢包严重、速率低、延时高，无法满足实时性要求高的监测，而ZigBee成本高，通信距离短，穿透性差。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种强连接、低功耗、覆盖广、成本低、数据收集量大的基于MDG-SC算法的桥梁在线监测系统。本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于MDG-SC算法的桥梁在线监测系统，包括由安装在桥梁上的传感器组成的信号采集部分，以及信号处理与网络传输部分，云服务与数据处理部分，所述信号处理与网络传输部分和云服务与数据处理部分之间通过采用移动信宿策略的Lora无线传感网络进行通信，所述移动信宿MS的移动速度通过MDG-SC算法进行优化，即：当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量为1时，移动信宿MS的移动速度为该子信宿S的数据速率SP1；当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量大于1时，移动信宿MS的移动速度为所有子信宿S中的最低数据速率SP2；当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量为0时，移动信宿MS的移动速度为SP3，SP3大于SP1、SP2。本专利技术的进一步方案是，所述信号采集部分采用了加速度传感器、应力传感器、温湿度传感器、风速传感器。本专利技术的进一步方案是，所述信号处理与网络传输部分包括微处理芯片、GPS定位模块、Lora通信模块、移动信宿MS，所述微处理芯片接收并处理信号采集部分上传的信号数据构成子信宿S，通过GPS定位模块获取位置及时间数据，经Lora通信模块将数据上传移动信宿MS，所述移动信宿MS将数据上传云服务与数据处理部分。本专利技术的进一步方案是，所述云服务与数据处理部分包括云服务平台和监测终端，所述云服务平台接收信号处理与网络传输部分上传的数据，所述监测终端访问云服务平台获取数据并采用LM-BP神经网络算法对数据进行分析；采用云服务平台成本更低，BP神经网络以其良好的非线性映射性、容错性和泛化性成为目前应用最广泛的神经网络，非常适合复杂多变的桥梁监测数据分析，利用神经网络的自我学习性研究桥梁各项数据之间的非线性关系，评估桥梁运行状况，进而采取相应措施，有效避免事故发生，有利于我国交通运行安全；采用LM算法改进后的LM-BP神经网络算法使BP神经网络能够有效的收敛，极大的提升了BP神经网络的收敛速度和泛化能力。本专利技术与现有技术相比的优点在于：Lora无线传感网络相比于ZigBee，可以轻松支持大量设备联网需求，Lora设备的大部分生命周期都处于超低功耗的深度睡眠模式，将电池寿命延长至5-10年，对于厂区、地下车库、井盖这类对深度覆盖有要求的场合很适用，成本仅为NB-IOT的1/4，具备强连接、低功耗、覆盖广、成本低的优点；MDG-SC算法根据覆盖移动信宿当前位置的子信宿数量来控制其移动速度，进而使单位时间内的数据收集量最大化。附图说明图1为本专利技术的系统结构框图。图2为采用移动信宿策略的Lora无线传感网络模型。图3为MDG-SC算法优化后的移动信宿的移动速度。图4为割线示意图。图5为移动信宿的移动速度更新示意图。图6为MDG-SC算法优化后的移动信宿数据收集量表。图7为LM-BP神经网络训练流程图。图8为传统BP神经网络的训练次数示意图。图9为LM-BP神经网络的训练次数示意图。图10为预测精度分析图。具体实施方式如图1所示的一种基于MDG-SC算法的桥梁在线监测系统，包括由安装在桥梁上的传感器组成的信号采集部分，以及信号处理与网络传输部分，云服务与数据处理部分，所述信号采集部分采用了加速度传感器、应力传感器、温湿度传感器、风速传感器；所述信号处理与网络传输部分和云服务与数据处理部分之间通过如图2所示的采用移动信宿策略的Lora无线传感网络进行通信，所述信号处理与网络传输部分包括微处理芯片、GPS定位模块、Lora通信模块、移动信宿MS，所述微处理芯片接收并处理信号采集部分上传的信号数据构成子信宿S，通过GPS定位模块获取位置及时间数据，经Lora通信模块将数据上传移动信宿MS，所述移动信宿MS的移动速度通过MDG-SC(MaximumDataGathering-basedonSpeedControlofMobileSink)算法进行优化，即：如图3所示，当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量为1时，移动信宿MS的移动速度为该子信宿S的数据速率SP1；当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量大于1时，移动信宿MS的移动速度为所有子信宿S中的最低数据速率SP2；当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量为0时，移动信宿MS的移动速度为SP3，SP3大于SP1、SP2；所述云服务与数据处理部分包括云服务平台和监测终端，所述云服务平台接收移动信宿MS上传的数据，所述监测终端访问云服务平台获取数据并采用LM-BP神经网络算法对数据进行分析。在桥梁的每个桥墩上分别安装一个传感节点机箱，该机箱附近的桥体上安装ADXL345型加速度传感器、DMP304型应力传感器、SHT-22型温湿度传感器、WFS-1型风速传感器，机箱中安装有ATMega2560型微处理芯片，SX1278型Lora通信模块、安信可A7型GPS定位模块，桥梁上还安装有轨道，USR-LG220型Lora集中器作为移动信宿MS(MobileSink)安装在沿轨道移动的电动小车上。假定共有N＝{S1,S2,…,Sn}个传感节点，这N个传感节点的通信半径为Rs＝{R1,R2,…,Rn}，以E表示传感节点间的无线通信链路集，每个传感节点的位置是已知且固定的，移动信宿MS沿轨道形成的固定的路径P移动的最大速度为V；移动信宿MS收集路径P的邻近区域的数据，能直接与移动信宿MS通信的传感节点为子信宿S(Sink)，图2中的SS1、SS2、SS3、SS4均为子信宿S，移动信宿MS能够同时从多个子信宿S收集数据，令SS＝{SS1,SS2,…,SSns}表示子信宿集，相应的它们的通信半径为Rss＝{r1,r2,…,rns}，它们拥有的数据量表示为DA＝{DA1,DA2,…,DAns}，其中ns表示子信宿节点数。引入两个变量：割线、子信宿数据速率。割线，是指子信宿S的通信范围与路径P的交叉连线，如图4所示，子信宿SSi的通信范围与路径P有两个交点：始点SSis、终点SSie，此两个交点的连线SLi就称为割线。子信宿数据速率是子信宿S向移动信宿MS传输数据的数据率，假定子信宿SSi的移动速本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于MDG‑SC算法的桥梁在线监测系统，包括由安装在桥梁上的传感器组成的信号采集部分，以及信号处理与网络传输部分，云服务与数据处理部分，所述信号处理与网络传输部分和云服务与数据处理部分之间通过采用移动信宿策略的Lora无线传感网络进行通信，其特征在于：所述移动信宿MS的移动速度通过MDG‑SC算法进行优化，即：当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量为1时，移动信宿MS的移动速度为该子信宿S的数据速率SP1；当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量大于1时，移动信宿MS的移动速度为所有子信宿S中的最低数据速率SP2；当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量为0时，移动信宿MS的移动速度为SP3，SP3大于SP1、SP2。

【技术特征摘要】
1.一种基于MDG-SC算法的桥梁在线监测系统，包括由安装在桥梁上的传感器组成的信号采集部分，以及信号处理与网络传输部分，云服务与数据处理部分，所述信号处理与网络传输部分和云服务与数据处理部分之间通过采用移动信宿策略的Lora无线传感网络进行通信，其特征在于：所述移动信宿MS的移动速度通过MDG-SC算法进行优化，即：当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量为1时，移动信宿MS的移动速度为该子信宿S的数据速率SP1；当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量大于1时，移动信宿MS的移动速度为所有子信宿S中的最低数据速率SP2；当覆盖移动信宿MS当前位置的子信宿S的数量为0时，移动信宿MS的移动速度为SP3，SP3大于SP1、SP2。2.如权利要求1所述的一种基于MDG-SC算法的桥梁在线监测系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：张青春，甘浩宇，梁川，何威，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32