工业无线传感器网络协同睡眠调度的关键问题研究

Industrial wireless sensor networks (IWSNs) is the core module for realizing the vision of “smart factory”. However, it has not been fully utilized in complex industrial environment due to the lacking of effective methods for: 1) guaranteeing network connectivity and reliable sensory data transmission under various inferences; 2) managing network energy consumption and prolonging network lifetime. In this research project, we first adopt the theory of probability and the mathematical statistic to study the transmission model for complex industrial environment and propose new method to guarantee the whole network connectivity. We then based on the graph theory to study the unique network model of IWSNs and propose new method to prolong the lifetime of identified critical sensor nodes. Furthermore, we adopt optimization theory to guarantee the lifetime of entire network and optimize the real-time transmission and propose new cooperative sleep scheduling schemes. This research project is motivated by a number of realistic problems in large scale petrochemical plants in Maoming City, Guangdong province: fault diagnosis on large scale rotational machine, monitoring on large scale petrochemical pipelines, monitoring of toxic gases and leakage source localization. Research results of this project have important theoretical significance and will provide important theoretical basis and core algorithms for IWSNs applications in complex industrial environment.

工业无线传感器网络（IWSNs）是实现“智慧工厂”的核心模块。目前IWSNs在复杂工业环境中还未能充分发挥作用，其根本原因在于缺乏有效的方法：消除复杂工业环境中的信号干扰来保证网络的全连通性和数据的可靠传输，管理传感器网络的能量来延长网络工作时间。本项目采用概率论和数理统计等工具，研究复杂工业环境中的传输信道模型，提出保证网络全连通性的节点布置密度下限；基于图论研究IWSNs中特有的网络布置模型，提出确定网络中连接节点群间的关键节点；并基于优化论研究IWSNs中的节能机制，提出保证关键节点的生命时间和面向优化数据实时可靠传输的协同睡眠调度策略。本项目的研究内容立足于广东省茂名市茂名乙烯大型石化工厂的实际应用：大型旋转机械的故障诊断、大型石化管道监控、有毒气体的监测和泄漏源点定位等。本项目的研究成果具有重要的理论意义并将为复杂工业环境中应用的无线传感器网络提供重要的理论依据和相关的核心算法。

本项目的研究内容立足于广东省茂名市茂名乙烯大型石化工厂的实际应用：大型旋转机械的故障诊断、大型石化管道监控、有毒气体的监测和泄漏源点定位等。在这些实际的“智慧工厂”应用中，工业无线传感器网络（IWSNs）是其中的核心模块。目前IWSNs在复杂工业环境中还未能充分发挥作用，其根本原因在于缺乏有效的方法：消除复杂工业环境中的信号干扰来保证网络的全连通性和数据的可靠传输，管理传感器网络的能量来延长网络工作时间。项目组在国家自然青年科学基金项目（项目号：61401107）的支持下，在过去的3年时间里，项目组共投入各类层次研究人员15人，从多个方面和角度去考虑和设计了新的工业传感器网络睡眠调度算法，主要包括：1）新兴的软件定义网络的框架非常适合工业传感器网络，2）工业传感器网络的组网多以分组的形式存在，3）工业传感器网络应对突发性事件的相应要求，4）工业传感器网络基于外界能量采集和无线充电方式的能量补充，并在4个主要方面形成了研究成果：1)具有时变特性的网络传输信道及连通性的建模与分析、2)确定为保证网络连通而无法获得睡眠机会的关键节点的算法、3)解决关键节点快速死亡和网络孤岛隔离问题的协同睡眠调度策略、4)兼顾网络生命时间和数据实时传输优化的协同睡眠调度策略。项目组共发表了30篇论文，其中SCI期刊论文14篇，国际会议论文16篇，申请了国家技术发明专利16项，参加了7次国际会议，并按照计划进行了2次国际学术交流访问。本项目的研究成果具有重要的理论意义并将为复杂工业环境中应用的无线传感器网络提供重要的理论依据和相关的核心算法。与此同时，项目组也研发了“石化厂区有毒气体在线监测系统”、“ 人员安全预警监测系统”、“ 群智感知噪声地图系统”和“机械故障诊断系统”等系统。这些系统很好的为本项目提供了应用场景。