机械振动无线传感器网络具有自组织、扩展性强、部署方便灵活等特性,能有效弥补传统有线状态监测系统的局限性,在密闭、旋转、大位移、高温高压等特殊极端环境下具有巨大的应用价值和潜在的应用前景。相较于结构健康监测等低频应用,高采样频率的机械振动无线传感器网络节点性能需求更高。譬如,更高的采样频率,更高的采样精度,更高的同步精度,更高的数据传输速率以及更高的可靠性,高性能需求带来的高能耗弊端,使得无线传感器网络固有的能量受限问题更加严峻。现有的机械振动无线传感器网络节点存在功耗过高,网络生命周期短的问题,难以实现长时间的机械振动状态监测。影响机械振动无线传感器网络节点能耗的因素有很多,包括了振动信号采集、数据缓存与处理、数据传输的多个环节,如:信号采集硬件、信号采样间隔、采样频率、采样长度以及传输过程中拓扑结构是否均衡、发射功率是否最优、传输路径是否优化、原始数据是否进行处理等。本文围绕以下三点影响机械振动无线传感器网络节点能耗的关键因素进行研究:(1)针对目前机械振动无线传感器网络节点硬件能耗高的问题,提出了一种基于单芯双核构架的节点硬件设计方法。首先在保证数据采集精度的前提下,分析影响机械振动无线传感器网络节点能耗的关键因素,设计了低耗散的多路电源管理方案和电源噪声自抑制IEPE传感器驱动电路,避免模拟、数字电路相互串扰,降低噪声对信号采集影响的同时,保证电源电路能量耗散最低;采用高精度的过采样A/D转换模块避免处理器定时中断间隔不稳定影响数据采集精度,并利用A/D内部数字滤波器结合Sallen-Key六阶有源低通模拟滤波器实现了通带平稳、低功耗的动态抗混叠滤波,整体架构上采用内部集成双核的片上系统级芯片作为整体控制核心,集采集、存储、无线传输于一体,在保证机械振动信号采集性能的同时,极大的减小节点能耗。(2)针对机械振动无线传感器网络节点因存储容量有限、信道带宽窄导致节点需将高采样频率下产生的大量振动数据进行分块存储、读取与发送,而数据分块大小将直接影响数据存储、读取与发送能耗的问题,提出了一种节点数据缓冲和发送中的数据分块优化研究方法。为研究各过程数据分块大小与能耗的关系,首先通过实验得出数据存储、读取与发送过程中工作电流、工作时间与数据分块大小间离散关系;然后利用最小二乘法对离散关系进行线性拟合,建立各过程能耗数学模型,结合处理器自身存储容量与通信协议物理层载荷等限制因素,得出使各过程能耗最低的数据分块大小。(3)针对目前机械振动无线传感器网络节点数据传输速率过低,各节点传输空闲度高,能量耗散大的问题,提出了一种基于簇树星型混合拓扑的多信道数据传输方法。首先对各传感器网络节点进行树间通信干扰最小化信道分配,避免邻频干扰影响树间并行通信,在数据采集结束后,各节点以分配信道组建簇树星型混合拓扑网络进行数据传输;然后,采用树间通信握手机制和树间通信优先级抢占机制解决簇树星型混合拓扑带来的树间互盲问题;最后,将各采集节点短地址作为调度信息载入信标进行广播,各采集节点根据调度信息决定是否进行数据传输,保证树内通信数据碰撞最小化,从而实现网络间并行传输,提高数据传输速率,减小数据汇聚过程中节点空闲时间,降低了节点数据汇聚过程中能量耗散。(4)低功耗机械振动无线传感器网络监测系统的设计。基于C#.NET平台开发了数据监控中心软件,实现了无线传感器网络设置、采集参数配置、数据汇聚与显示等功能模块,通过实验验证了本文提出的单芯双核构架节点与多信道数据传输方法的有效性。文章最后对本文工作进行了总结,并展望后续的研究方向。