机械振动无线传感器网络边缘计算智能网关设计

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在机械振动状态监测领域,无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)相较于传统的有线数据收集方式具有部署方便、机动灵活、可维护性好等特点,已经作为常见振动数据的获取手段。然而高频、高精度的振动信号收集在单位时间内会产生大量数据,随着装备和数据的爆发式增长,目前机械振动WSNs集中式数据存储和处理的模式逐渐暴露出通信能耗开销大、时延长、带宽需求高、数据中心计算与存储压力大等问题,急需引入边缘计算技术。然而现有机械振动WSNs计算存储能力弱,其中采集节点低功耗和微型化要求严格,难以通过硬件性能提升来承担边缘计算任务,在网关节点上对数据进行存储和处理从体积、能耗和网络拓扑结构来说都具更加具有可行性,但还存在以下亟待解决的关键问题。一方面,目前机械振动WSNs网关节点功能单一且数据存储与计算能力弱,难以对数据进行有效的管理和较为复杂的处理;另一方面,目前资源受限的机械振动WSNs网关节点嵌入式环境下因不支持主流深度学习框架(Tensor Flow、pytorch等)而难以部署复杂计算模型,实际工况下难以从信息冗余的振动信号中提取到有价值的高维特征。针对上述问题,本文从软硬件两个方面设计了一种机械振动WSNs边缘计算智能网关,提出了一种具有通用性的复杂边缘计算模型部署框架。本文的主要工作如下:针对目前机械振动WSNs网关节点功能单一且数据存储与计算能力弱的问题,从硬件和软件两方面对网关性能进行提升。硬件方面,以ARM Cortex-A7低功耗处理器架构的CPU为控制核心,配备基于IEEE802.15.4协议的Zigbee通信模组与基于IEEE802.15协议的Wi-Fi通信模组,采用混合供电的多路电源管理,模块化地设计了高性能边缘计算智能网关节点。软件方面,基于ARM Linux嵌入式操作系统开发了机械振动WSNs边缘计算智能网关管理平台,采用多并发任务调度进行拓扑管理与信息交互,利用分布式多信道传输以分散网络最外层的数据传输压力,设计了数据可靠传输协议来保证控制命令的有效性和原始数据的完整性。针对资源受限的边端嵌入式环境下复杂计算模型部署难的问题,设计了一种具有通用性的复杂边缘计算模型部署框架。以深度学习模型的部署为主,提供了时频域变换、多通道归一化映射以及包括卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、批量归一化层等多个神经网络层前向传递过程的调用接口,提出了循环双缓冲区对多个网络层进行叠加,设计了深度学习模型一维参数容器和参数索引指针在深度学习模型推理过程中对运算参数进行精确寻址,并将在机械振动故障诊断领域具有代表性的齿轮箱多源融合深度残差网络模型基于部署框架在边缘计算智能网关上进行部署。最后,进行机械振动状态监测系统的需求分析和总体架构设计,开发监测系统软件并集成了硬件系统,将整套监测系统应用于动力传动故障诊断综合试验台,针对数据传输、系统诊断精度、边缘计算智能网关的工作能耗分别进行测试,验证了系统的可行性。
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