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一种工厂危险气体智能监测系统

2021-02-01 15:28:59

一种工厂危险气体智能监测系统

  技术领域

  本发明涉及监测领域,尤其涉及一种工厂危险气体智能监测系统。

  背景技术

  危险气体,指的是一些易燃易、易爆或者是有毒的气体,工业生产中经常会用到各种危险气体。现有技术中,对危险气体的监测一般是通过有线的传感器来进行监测,当需要调整传感器的位置时,非常的不方便。

  发明内容

  鉴于上述问题,本发明的目的在于提供一种工厂危险气体智能监测系统,其包括监测模块、数据传输模块、监控模块和报警模块;

  所述监测模块包括无线传感器节点,所述无线传感器节点用于监测工厂内的危险气体的浓度数据,并将所述浓度数据发送到数据传输模块;

  所述数据传输模块用于将所述浓度数据传输至监控模块;

  所述监控模块用于根据所述浓度数据判断是否发生危险气体泄漏,若是,则将发生泄漏的气体的类型和泄漏的位置发送至报警模块;

  所述报警模块用于在预先设置的工厂三维模型中显示气体泄漏的位置以及发生泄漏的气体的类型,并向工作人员发出报警提示。

  优选地,所述数据传输模块包括汇聚节点,所述汇聚节点用于将来自无线传感器节点的危险气体浓度数据通过有线传输或无线传输的方式传输至监控模块。

  优选地,所述监控模块包括接收单元,判断单元和存储单元;

  所述接收单元用于接收来自数据传输模块的危险气体的浓度数据;

  所述判断单元用于根据所述浓度数据和设定的危险气体浓度阈值判断是否发生危险气体泄漏,得到判断结果;

  所述存储单元用于存储所述判断结果。

  优选地,所述报警模块包括报警单元和显示单元,所述报警单元用于通过警示音和警示灯光向工厂内的人员提示发生了危险气体泄漏;

  所述显示单元用于在预先设置的工厂三维模型中显示气体泄漏的位置以及发生泄漏的气体的类型。

  优选地,所述无线传感器节点包括一氧化碳浓度传感器、氢气浓度传感器、甲烷浓度传感器和乙烯浓度传感器中的一种或多种。

  优选地,所述无线传感器节点还包括ZigBee通信装置、无线蜂窝网络通信装置、WiFi 通信装置中的一种或多种。

  优选地,根据所述浓度数据和设定的危险气体浓度阈值判断是否发生危险气体泄漏,得到判断结果,包括:

  若所述浓度数据大于设定的危险气体浓度阈值,则判断结果为发生了危险气体泄漏;

  若所述浓度数据小于设定的危险气体浓度阈值,则判断结果为没有发生危险气体泄漏。

  与现有技术相比,本发明的优点在于:

  本发明通过设置无线传感器节点来对工厂内的危险气体进行监测,与传统的有线监测的方式相比,具有位置调整灵活,维护方便的优点。

  附图说明

  利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。

  图1,为本发明一种工厂危险气体智能监测系统的一种示例性实施例图。

  具体实施方式

  下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。

  本发明提供了一种工厂危险气体智能监测系统,其包括监测模块1、数据传输模块2、监控模块3和报警模块4;

  所述监测模块1包括无线传感器节点,所述无线传感器节点用于监测工厂内的危险气体的浓度数据,并将所述浓度数据发送到数据传输模块2;

  所述数据传输模块2用于将所述浓度数据传输至监控模块3;

  所述监控模块3用于根据所述浓度数据判断是否发生危险气体泄漏,若是,则将发生泄漏的气体的类型和泄漏的位置发送至报警模块4;

  所述报警模块4用于在预先设置的工厂三维模型中显示气体泄漏的位置以及发生泄漏的气体的类型,并向工作人员发出报警提示。

  浓度数据中包括无线传感器节点的位置信息,以方便在监测到发生危险气体泄漏时,准确地对泄漏位置进行定位。

  在一种实施例中,所述数据传输模块2包括汇聚节点,所述汇聚节点用于将来自无线传感器节点的危险气体浓度数据通过有线传输或无线传输的方式传输至监控模块3。

  在一种实施例中,所述汇聚节点还用于对无线传感器节点按轮次进行分类,将无线传感器节点分为簇头节点和成员节点,并将分类结果通过广播的方式通知各个无线传感器节点。

  在一种实施例中,所述成员节点用于监测工厂内的危险气体的浓度数据,并发送至簇头节点,所述簇头节点用于将所述浓度数据传输至汇聚节点。

  在一种实施例中,汇聚节点通过如下方式对无线传感器节点进行分类:

  汇聚节点向无线传感器节点广播分簇指令,并接收来自各个无线传感器节点的状态数据;

  根据所述状态数据计算每个无线传感器节点的分簇指数;

  

  式中,rand表示汇聚节点生成的随机数,numof表示当前的分簇轮数,Eres(c)表示无线传感器节点c的当前剩余能量,Ein(c)表示无线传感器节点c的初始能量,d(c)表示无线传感器节点c和汇聚节点之间的距离;

  将各个无线传感器节点的分簇指数从大到小进行排序,将排名靠前的前numofcw(r)个分簇指数对应的无线传感器节点作为簇头节点。

  传统的分簇协议,往往没有考虑节点的能量以及位置关系,分簇后容易使得无线传感器网络的存活时间缩短的问题,本申请在分簇指数的计算时考虑了无线传感器节点的剩余能量以及无线传感器节点和汇聚节点之间的距离等因素,实现了无线传感器网络中无线传感器节点能量的均衡消耗,有效地保护了无线传感器网络的工作时长。

  在一种实施例中,每一轮的簇头数量numofcw(r)通过如下方式进行计算:

  

  式中,numofh表示上一轮的簇头节点的总数,Eh表示信号传播损耗系数,length表示浓度数据的平均长度,Ea表示无线传感器节点接收单位长度数据的平均能量消耗,Eb表示无线传感器节点发送单位长度数据的平均能量消耗,S表示所有无线传感器节点的覆盖范围,distma表示上一轮的簇头节点与汇聚节点之间的最远距离,distmi表示上一轮的簇头节点与汇聚节点之间的最近距离。

  通过为不同的轮次设置不同的簇头数量的方式,能够根据实际的能量消耗情况自适应地地确定每一轮中簇头节点的总数,有利于避免由于簇头节点过多缩短无线传感器网络的工作寿命。同时还考虑了上一轮的簇头节点的总数对下一轮的影响,以及数据的平均长度以及发送数据时的平均消耗等因素,有利于确定一个合理的簇头数量。

  在一种实施方式中,监控模块3还用于采用时间间隔T对成员节点的监测准确度进行检测,若检测不通过,则通知相关工作人员对成员节点进行维修处理:

  监测准确度检测通过如下方式进行:

  对于成员节点,根据其已经采集的危险气体的浓度数据,预测其下一次采集的危险气体的浓度数据:

  ycn+1=a×xn+(1-a)(ycn+bn)

  bn=e(xn-xn-1)+(1-e)bn-1

  式中,ycn+1表示对第n+1次采集的危险气体的浓度数据的预测值,a表示设定的调节系数,xn表示第n次采集的危险气体的浓度数据的真实值,ycn表示对第n次采集的危险气体的浓度数据的预测值,xn-1表示第n-1次采集的危险气体的浓度数据的真实值,bn和bn-1分别表示对第n次和第n-1次采集的危险气体的浓度数据的误差补偿值,

  计算第n+1次采集的危险气体的的浓度数据的真实值xt+1和ycn+1之间的误差ec:

  ec=|xt+1-ycn+1|

  判断所述误差是否大于设定的误差阈值ecthre,若是,则进一步对成员节点进行监测准确度检测,若否,则成员节点通过监测准确度检测;

  进一步对成员节点进行监测准确度检测,如下:

  将第n+1次采集的危险气体的的浓度数据的真实值xt+1和参照值进行对比,若xt+1和参照值之间的差值的绝对值小于设定的绝对值阈值jdthre,则成员节点通过监测准确度检测,否则,成员节点没有通过监测准确度检测;

  若成员节点通过监测准确度检测,则通过如下方式更新对成员节点的进行监测准确度检测的时间间隔:

  T'=T×2,式中,T'表示更新后的时间间隔,

  若所述时间间隔T已经达到预先设定的最大时间间隔,则不再对所述时间间隔T进行更新;

  若成员节点没有通过监测准确度检测,则通过如下方式更新对成员节点的进行监测准确度检测的时间间隔:

  式中,T”表示更新后的时间间隔,

  若所述时间间隔T已经达到预先设定的最小时间间隔,则不再对所述时间间隔T进行更新。

  本发明上述实施例,采用自适应的时间间隔对成员节点进行监测准确度检测,能够避免成员节点由于故障导致监测数据采集不准确,有利于提高危险气体智能监测系统的准确性。具体地,在对成员节点进行监测准确度检测时,考虑了成员节点历史采集的危险气体的浓度数据,对成员节点第n+1次采集的危险气体的浓度数据进行了预测,并将预测值和真实值进行对比,从而判断成员节点是否通过监测准确度检测。在计算预测值时,加入了的误差补偿值,能够提高预测的准确度。值得一提的是,本申请并不是像传统的准确度检测那样,将检测的真实值与一个固定的标准值进行对比,这种方式显然是不能适应实际环境中危险气体浓度的变化的。本申请在将真实值和预测值进行比较后,还进一步地对成员节点的监测准确度进行检测,这样能够防止真的发生气体泄漏时,误将监测到的真实值作为错误的数值。因为发生气体泄漏时,气体的浓度可能会急速上升,这样子,按照传统的判断方式,显然会被判断为不准确的数据,这明显是不合适的。因而,本申请能够显著提高危险气体智能监测系统的准确性。有效地降低危险气体泄漏的漏报和误报的几率。

  在一种实施例中,参照值通过如下方式进行计算:

  

  式中,czn+1(mem)表示成员节点mem第n+1次采集的危险气体的的浓度数据的参照值, cumem表示与成员节点mem之间的距离小于设定的距离阈值dthre的所有其它成员节点的集合,d(mem,z)表示成员节点mem和cumem中的成员节点与z之间的距离,dfc表示cumem中所有的成员节点与z之间的距离的标准差,xn+1(mem)和xn+1(z)分别表示成员节点mem和z第n+1次采集的危险气体的浓度数据的真实值,xfc表示cumem中所有的成员节点与z在第n+1次的采集的危险气体的浓度数据真实值上的标准差。

  参照值的计算并不是简单地求取平均数,而是根据cumem中的成员节点和成员节点mem在空间距离和采集到的危险气体的浓度数据真实值上的差异对真实的气体浓度情况进行加权计算,从而能够得到一个较为准确的真实的气体浓度情况。因为成员节点并不是简单地设置在同一个狭小的范围内,不同的地方,采集到的气体浓度是有所区别的,简单的加权平均的话,容易导致气体浓度被低估,从而导致危险气体智能监测系统的准确性不足,而本申请上述实施例则是可以很好地解决这个问题。

  在一种实施例中,所述监控模块3包括接收单元,判断单元和存储单元;

  所述接收单元用于接收来自数据传输模块2的危险气体的浓度数据;

  所述判断单元用于根据所述浓度数据和设定的危险气体浓度阈值判断是否发生危险气体泄漏,得到判断结果;

  所述存储单元用于存储所述判断结果。

  在一种实施例中,所述报警模块4包括报警单元和显示单元,所述报警单元用于通过警示音和警示灯光向工厂内的人员提示发生了危险气体泄漏;

  所述显示单元用于在预先设置的工厂三维模型中显示气体泄漏的位置以及发生泄漏的气体的类型。

  在一种实施例中,所述无线传感器节点包括一氧化碳浓度传感器、氢气浓度传感器、甲烷浓度传感器和乙烯浓度传感器中的一种或多种。

  在一种实施例中,所述无线传感器节点还包括ZigBee通信装置、无线蜂窝网络通信装置、 WiFi通信装置中的一种或多种。

  在一种实施例中,根据所述浓度数据和设定的危险气体浓度阈值判断是否发生危险气体泄漏,得到判断结果,包括:

  若所述浓度数据大于设定的危险气体浓度阈值,则判断结果为发生了危险气体泄漏;

  若所述浓度数据小于设定的危险气体浓度阈值,则判断结果为没有发生危险气体泄漏。

  尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

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