基于无线传感器网络的机械振动监测终端设计

黄峰亮，钱晓捷

（1.郑州铁路职业技术学院实践教学中心，河南 郑州 451460；2.郑州大学信息工程学院，河南 郑州 450001）

1 引言

柴油机、发电机组、空压机组等机械设备在运行时会产生振动现象[1]，通过监测机械振动所产生的信号可提前判断设备的健康状态[2]，从而避免发生工业事故。因此，为保证机械设备的正常运作，通常都会为机械设备配置计算机监测系统和报警系统，以更直接、准确地得到设备运行状态参数[3]，当前已有相关研究。

文献[4]提出一种实时在线诊断机械振动状况的方法，首先采集机械机组运行过程中的振动信号，然后提取信号的特征值及其敏感等级分布，并利用获取得到的振动信号数据构建特征值振动信号数据库，在此基础上进行机械振动状态诊断，但该方法的计算复杂度较高。文献[5]为分析机械振动状况，提升振动控制精度，提出基于最小二乘发射功率的机械振动自适应控制方法，采用无线传感器监测机械振动产生的功率，并通过无线传感器节点间通信链路质量构建两者离散关系，最后采用最小二乘法拟合所得结果，并构建自适应数学模型，通过无线传感器节点间的振动信号数据传输结果，可实现机械振动的实时监测，但该方法的加密实时性不好。文献[6]提出一种基于双稀疏字典模型机械振动信号压缩感知方法，通过分析机械振动信号的近似稀疏性，并应用高斯随机矩阵压缩测量振动信号，利用测量结果重构原始振动信号，完成机械振动的监测，但该方法计算收敛性差。

针对上述问题，设计一种基于无线传感网络的机械振动监测终端。采用无线传感网络通信技术实现远程数据传输，提高监测振动信号数据传输的安全性。最后经实验可知，所提方法具有有效性。

2 硬件设计

2.1 采集节点

振动传感器是一种微型嵌入式系统，由多个传感器节点构成，用于检测和采集不同区域的振动信号数据，该系统主要由四个模块组成，分别为：电源、微处理器、感知器以及无线通信模块。设计传感器节点时，除了考虑成本、能耗外，还要考虑节点通信质量以及耐腐蚀性问题，基于上述因素，构建传感器节点的硬件结构，如图1 所示。

图1 传感器节点的硬件结构Fig.1 Hardware Structure of Sensor Nodes

其中电源主要以锂电池为中心，由电源保护电路、电池监测芯片组成的供电模块，为传感器提供稳定能量。过程中为保证输入端电阻的对称，需使电源电路具备静态工作功能，因此在设计电源时，在输入端加入一个直流点位，保证输入信号与电位的叠加状态的稳定，其中电源放大电路，如图2 所示。

图2 电源放大电路Fig.2 Power Amplifier Circuit

微处理器主要作用在于处理信号、存储振动信号数据以及调度节点任务等，为提升振动信号数据调度效率，将采用TI 公司生产的MSP430 处理器，该处理器具有功耗低、计算精度高的优点，同时，考虑成本因素，可选用CC2420 芯片兼容ZigBee 协议，提升振动信号数据传输稳定性。感知器用于检测和采集工作环境振动信号数据，并通过A/D 转换将振动信号数据转换为数字信号。

2.2 网关节点

网关节点不仅要求处理能力强，同时还要求运行速度快。由于机械振动产生的信号和振动信号数据量较多，因此存储空间需要具备足够的容量。网关节点结构，如图3 所示。

图3 网关节点结构图Fig.3 Gateway Node Structure

此外，由于部分机械设备要求封闭的工作环境，容易屏蔽外界无线信号，因此要做到室内室外连通。基于上述内容大致分析了无线传感网络下机械振动监测终端的硬件设计要求，为保证设计终端的运行稳定性，进行软件设计时需考虑上述硬件特征。

3 软件设计

3.1 异常振动信号收发转换控制模型

将采用无线传感网络设计机械振动监测终端，但由于无线传感网络终端节点的随机分布性，导致无线传感网络终端容易受到网络的明文攻击，导致数据泄露，需要进行无线传感网络终端加密优化设计，提高无线传感网络终端数据传输的安全性。因此在无线传感网络下构建异常振动信号的收发转换控制模型时，需设计收发转换控制模型的信号监测的密钥。采用椭圆曲线加密机制（Elliptic Curve Cryptography，ECC）接入异常振动信号[7]，以此构建异常振动信号收发转换控制模型，假设无线传感网络终端接入振动信号的调制参数为：param=｛G1，G2，e，g，g2，g3，h，H1，H2｝，采用如下Logistics 混沌映射进行异常振动信号的线性分解，构建无线传感网络终端接入振动信号的同态密钥：

式中：Pn（i=1，……，n）表示无线传感网络终端接入振动信号数据监测比特序列的特征分布集。采用组合空间结构映射方法进行无线传感网络终端敏感数据的传输链路模型设计，计算无线传感网络终端接入振动信号数据的互信息特征量和敏感域特征分布分别为：

采用同态公钥加密方案构建无线传感网络终端接入振动信号数据的加密密钥，结合椭圆曲线同态加密方案进行无线传感网络的公钥随机数设计，在不同分块长度下，结合Logistics 混沌系统的周期性演化轨迹进行线性重组[8]。

无线传感网络终端接入振动信号数据监测的Logistics 混沌映射演化轨迹模型进行异常振动信号收发转换控制，进行无线传感网络终端接入的加密密钥设计，采用随机抽样方法进行无线传感网络中终端接入振动信号数据的比特序列重建，构建Turbo 码进行码元调制，实现无线传感网络的异常振动信号收发转换控制[9]。

3.2 机械振动监测终端算术编码设计

采用多层随机线性重组技术进行无线通信网络终端振动信号数据的特征重组，实现对无线通信网络终端振动信号数据的线性编码和向量量化分解，构建表征无线传感网络终端敏感数据的比特序列流，求得第i 个无线传感网络终端接入节点传输到Sink节点的随机码元为λi，引入SuLQ 框架进行算术编码，得到无线通信网络终端接入的转发链路模型用公式描述为，随机选择一个向量u，得到无线传感网络终端接入振动信号数据的匹配度为：

使用排队论的模型进行无线传感网络终端接入振动信号数据的线性编码，以m 为嵌入维，得到无线传感网络终端接入振动信号数据的编码比特流为：

在稳态收敛条件下，构建区间分割的算术编码算法，计算无线传感网络终端的明文块特征量[10]，采用随机线性编码技术，求得无线传感网络终端接入振动信号数据的时间开销Tservice，等待时间为Twait，二者的关系为：

采用平均互信息算法，进行无线传感网络终端接入线性编码，得到编码密钥的响应特征量为：

根据上述算术编码设计，采用椭圆曲线加密机制和Logistics混沌映射进行无线传感网络终端接入的振动信号周期性编码设计，根据编码方案构建加密密钥，提高振动信号监测的安全性[11]。

3.3 机械振动监测振动信号安全接入

采用分段Logistics 混沌序列置乱方法进行加密密钥构造，结合神经网络学习方法进行无线传感网络终端振动信号数据监测的量化编码设计[12]，基于随机关联映射编码机制构建无线传感网络终端接入加密的统计特征量为：

采用分块特征匹配方法进行数组加密，加密的长度为n，互信息函数为H=-〉pilog2（pi），得到优化的加密解密方案为：

C→S：Certificate｛Certc｝

C→S：ClientKeyExchange｛Kc｝

C→S：CertificateVerify｛｛hash（messages）｝D-1｝

通过调整密钥参数p 来进行加密过程的自适应寻优，当无线传感网络终端安全加密的显著度水平满足x0=q0*π，那么得到无线传感网络终端安全加密的统计特征量式：

综上分析，实现了无线传感网络终端安全加密接入，提高了无线传感网络终端监测的安全性[13-15]。

4 基于无线传感器网络的机械振动监测终端

引入神经网络学习算法，实现监测终端的运行，结合神经网络学习方法量化无线传感网络终端振动信号数据的特征细节，实现步骤为：

（1）令x（t），t=0，1，…，n-1，为无线传感网络终端振动信号数据传输的训练序列，设置无线传感网络终端的初始时间计数t=0；

（2）对无线传感网络终端接入的新的训练量化编码序列进行分段设计，构造网络终端接入编码的向量模式x（t）=（x0（t），x1（t），…，xk-1（t））T；

（3）计算无线传感网络终端接入振动信号数据在人工神经网络隐含层中的输入向量x（t），并采用自适应加权学习方法进行分组学习[11]，得到神经网络的加权值与ωi的关系：

其中：ωi=（ω0i，ω1i，…，xk-1，（it））T，采用深度学习方法进行终端安全加密的自适应学习，在密文域中进行加密特征提取。

（5）结合组合空间结构映射方法进行信息加密控制，t=t+1，当满足收敛条件，结束。

根据上述算法设计，实现无线传感网络下的机械振动监测终端设计。

5 仿真实验与结果分析

为了测试所提方法在实现无线传感网络终端振动信号监测中的应用性能，采用Matlab7 进行仿真试验分析。由于机械设备监测环境受限，设置测试环境范围为（50×50）m，并布置50 个传感节点，采样频率为2kHz。为保证实验的可行性，本次实验将参照北京樽祥科技检测中心的机械振动监测过程，其监测环境，如图4 所示。

图4 现场监测环境Fig.4 Field Monitoring Environment

通过设计的无线传感器网络的机械振动监测终端，并对其性能进行实验，首先对获取机械振动信号进行预处理，获得时域波形及幅值谱；其次，对比不同方法下振动信号数据获取的隐写性能；最后，对比不同方法无线传感网络终端监测振动信号监测能耗度。具体如下所示。

5.1 数据预处理

根据仿真环境和参数设定，进行机械振动监测，将采用分段监测方法进行机械振动信号监测，得到机械振动状态下的时域波形及幅值谱，如图5 所示。

图5 待加密的终端振动信号Fig.5 Terminal Vibration Signal to be Encrypted

分析图5 可知，采集到的信号可有效反映出机械振动情况。在图5（a）中，监测波形有规律，说明所提方法在监测过程中具有稳定性，分析图5（b）可知，在低频振动情况下能够有效反映机械振动效果。

5.2 隐写性能

测试不同方法进行无线传感网络终端监测振动信号数据获取过程的隐写性能，得到对比结果，如表1 所示。

表1 终端信息管理的隐写性能对比Tab.1 Steganography Performance Comparison of Terminal Information Management

分析可见，采用所提算法进行无线传感网络终端接入的信号数据变化位数更高，抗攻击能力较强，提高了无线传感网络终端接入的安全性。因此，应用所提方法可有效提升振动信号监测的可靠性。

5.3 监测能耗

为了验证所提方法的无线传感网络终端监测振动信号监测能耗度，对比文献[4]方法、文献[5]方法，实验结果，如图6 所示。

图6 不同方法监测能耗度对比图Fig.6 Comparison of Energy Consumption Monitoring by Different Methods

文献[4]方法监测能耗为25%左右，文献[5]方法监测能耗为50%左右，而所提方法监测能耗为5%左右，低于传统方法，具有较为明显的优势，如图6 所示。

6 结语

机械振动过程中存在着很多不稳定因素，很容易发生故障，故障的发生会影响整个系统的运作，所以对机械振动的实时监测，有利于及时发现振动故障，避免影响整个系统的运作。为了更好地监测机械振动，提出基于无线传感器网络的机械振动监测终端设计。首先利用传感器节点及网关节点设计了检测终端的硬件，在硬件基础上，利用Logistics 混沌映射演化构建了异常振动信号的收发转换控制模型，通过对振动信号的周期性编码加密解密，安全接入机械振动监测振动信号，最后量化终端振动信号数据的编码，完成检测终端设。仿真结果验证了所提方法的有效性，具有较好的故障实时监测效果。机械振动监测系统设计是现代机械工程领域研究的前沿方向，无线传感网络的引入能提升机械设备振动监测系统的性能，为现代机械工程领域的研究提供了新的思路和手段。