CN112750292A - 基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测*** - Google Patents

Abstract

本发明公布了一种基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***。涉及基建设施的监测领域。***主要包含三个方面，分别是基建设施的多信息数据采集、多种信息的智能处理以及软件程序功能的实现。此监测***是从硬件传感器到软件Android应用的完整***设计，能够达到实时监测预警的效果。利用多种传感器对不同基建设施的温度、振动频率以及应力形变等数据进行采集，然后将采集到的数据使用Python分析处理并生成相应的数据图表，最后基于java语言编写代码来运行安卓应用软件。该安全监测预警***能够使用户及时了解桥梁、井架等基建设施的实时安全运行状态，并能够通过信息反馈对潜在隐患进行查找和排除，可提高工程的安全检测效率，可靠性高、普适性强。

Description

基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***

技术领域

发明涉及桥梁、井架等基建设施的安全监测领域，具体是一种基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***1-1。

背景技术

近年来，我国基建设施发展迅猛，基建能力位居世界前列。但是随着时间的推移，越来越多的桥梁、井架等基建设施因地质灾害或人为破坏等原因发生结构性损伤而提前达到设计基准期。同时车辆荷载的超负荷运输、环境腐蚀以及监管不当等各种因素，使得桥梁工程也存在很多潜在的安全隐患。在实际工作条件下，如工厂生产设备，建筑工地钢架结构，大型桥梁结构，石油井架结构等设备结构，难免会受到磨损，震动损伤，氧化，风力侵蚀等内生或者外生负面因素的影响，造成结构安全度下降，工作性能下降等问题。在长时间振动，交替反复的应力作用和环境因素侵蚀下，在缺陷位置会率先发生失效，造成设施结构层面上的损坏，进而丧失工作能力。小的损伤可能会酝酿出大的事故，造成不必要的人身安全和财产的重大损失。因此对工件结构的实时安全检测分析是至关重要的。

专利CN 110111552A公开了一种基于ZigBee的桥梁多点多信道应变无线监测***，该***结合ZigBee技术，重点强调***的可靠性问题，并且解决了传统方法成本较高的缺点。但对***的数据采集的稳定性与抗干扰方面考虑不足，缺乏数据清洗的内容，可能导致传感器因存储数据过多而耗能较大，影响传感器的寿命，从而不能很好地监测桥梁问题。

近年来很多监测***层出不穷，但监测范围缺乏广泛性，普适性不是很理想，同时缺乏对监测***的稳定性和可靠性方面的考虑，对传感器能耗控制方面也有欠缺，导致功耗大，监控成本高等很多不足，为此提出一种基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***1-1。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***1-1，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***1-1及其使用方法，***主要包含三个方面的内容，分别是基建设施的多信息数据采集1-2、多种信息的智能处理1-3以及软件程序功能的实现1-4。首先，采用标准通讯协议兼容各种传感器，实现智能化快速数据采集、解算、实时转发；其次，常规结构监测与多信息融合监测分析相结合，实时监测与常规数据查询相结合，提供全面、有针对性的监测方案；最后，实施丰富的监测报警方案，用户自定义流程接收不同的报警信息，随时远程监测与报警推送，及时通知相关部门进行维修。从而将基建设施的监测向标准化和规范化推进，实现自动化监测和数学化巡检管养融合并重，全寿命信息化与建管养一体化的全方位多信息综合监测。

所述的监测***，多信息全方位的对基建设施进行监测。支持从温度、振动频率、所受应力、变形、动力特性、表观检测等多个指标进行监测。此申请说明书选取温度、振动和应力为例进行分析，选择温度、振动和应力三个方面进行分析的原因是：首先，温度、振动和应力是基建设施在工作环境中遇到的最基本的影响因素。其二，温度、振动和应力三种因素对结构的工作性能影响较大，并且这三种因素之间互相影响，同时决定基建设施最后的工作性能和安全系数。

所述的监测***，***的组网部分由ZigBee模块3-1、无线传感器节点3-11、汇节点3-2、服务器3-4四个模块组成。该***ZigBee模块3-1由ZigBee通信传输模块以及***电路（包括射频FIFO匹配电路、定时器以及CPU接口电路）三部分组成。ZigBee模块3-1中的无线传感器节点负责采集模拟信号，通过滤波、A/D转换、平滑滤波后转换成数字信号。汇节点3-2有网状、星型、总线型三种拓扑结构，可根据任务量自动优化选择拓扑结构9-20，服务器3-4对接受到的数据进行分析处理。汇节点3-2采集数据的数量同预设阈值ζ比较，小于预设阈值则暂存数据，超过预设阈值ζ则根据需要判断是通过Wi-Fi网络3-3传输到终端3-4还是舍弃数据。服务器3-4将接收到的数据存储数据库3-5并分析处理，若出现数据异常，则启动预警***。

所述的监测***，从数据采集到数据整理分析并绘制成可读易懂的图表，再到最终呈现在安卓手机界面上，是一个完整的监测***。软件开发的流程在于按照MVC（ModelView Controller设计模式），Model 代表的是模型层，这一层负责与数据传输调整有关的操作功能；View 代表的是视图层，这一层负责与用户进行交互的活动界面布局，在框架中会预设一些经常用到的 XML 文件对界面进行描述；Controller 代表的是控制器层，这一层负责处理逻辑业务。XML布局文件控制软件UI界面，java代码控制软件后台逻辑，并以此完成预设中的功能。设计模式将后台java代码和XML显示页面代码分离，彼此控制对应的属性，最终又相互统一成整体，以一种业务逻辑、数据、页面分隔的方法来组织整个***，降低了代码耦合度。

所述的监测***，多种传感器将从桥梁、井架等基建设施采集到的基本信息和数据发送到服务器，这些数据包括应力形变、时刻的温度和振动频率等，这些混乱的数据需要经过Python处理，整理成表格或者图像，最终显示在安卓手机应用端的界面上，分析发现预警信息（超过设置数据的阈值）或传感器故障时可以向紧急联系人发送短信提醒，以实现示警功能。

所述的监测***具备数据采集与处理功能，图形绘制功能，安全预警功能，信息反馈功能。

所述的监测***app菜单栏10-10包括欢迎界面10-11，信息推送界面10-120，数据监测界面10-130，个人中心界面10-140。

所述的监测***对同一个参数，用多个同类型的传感器进行模块化、分布式、阵列式监测，高监测要求的分段区间给予高的权重，监测点密度较低的区域减少传感器的数量，监测区域传感器的布设实行均匀分布和随机分布结合。不同类型的传感器交替排列组成一个模块，所有模块串联布设形成矩阵11-1。依据各传感器的布置，确定各传感器在传感***中的唯一坐标位置11-5，各传感器的输出数据在***的数据库中依据传感器的坐标位置11-5，形成数据矩阵。若其中一个传感器收集的数据出现异常，而其他的传感器正常，说明此突变数据是传感器的错误输出数据，若证实是错误信息，则不报警，减少监测***的误报率，同时通知工作人员进行传感器的更换，此设计可以减少节点收发数据的通信开销，降低后续数据处理时设备的能耗和数据的误报率，提高此监测***的精准性。通过分析被测物多处的传感数据，防止因为个别点处的一时异常而浪费报警维修资源。也可避免采集到的信息发生漏报、错报和误报的情况。

所述的监测***采用多信息融合的方式保证监测数据的准确性。利用矩阵判断被测对象的状态，提高准确度。***监测的数据，若单一参数超过报警阈值，则***报警；若单一检测数据都没有达到报警阈值，但多个检测数据的矩阵组合发现有异常或危险预警时，***亦能发现异常，报警，减少漏报率。

所述的监测***，通过对数据的取舍来减少传感器的能耗，一旦超过报警阈值激发输送，实时报警，若没有超过报警阈值，则数据一直被记录，直到汇节点3-2达到预设的容量ζ时，根据***设定可以选择无线传送或者舍弃。通过Wi-Fi模块9-4解码传送给服务器终端3-4，服务器3-4将接收到的数据存储数据库3-5并分析处理，若出现数据异常，则启动预警***，用户通过安卓手机app9-4实时远程监测。

所述的监测***，服务器终端分为数据接收6-21、数据存储6-30、数据处理分析6-22、数据可视化6-23和无线通信数据传输6-40这五个模块。PyCharm6-20中代码执行打开串口端，接收上位机发送的传感器数据，初步整理后存入MySQL数据库6-32，并能够通过Navicat 6-31经行可视化操作管理，从数据库加载的数据经处理成为数据对象，执行数据清洗等操作，将获得的数据结果可视化，绘制成显示图表，处理后的数据形式可由Wi-Fi 6-41无线传输。

与现有技术相比，本发明的传感***采用分布式的多点多信息传感，所谓多传感信息融合指的是利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的监测信息在一定准则下加以自动分析、综合处理，以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。采用多信息对基建设施进行全面监测，单一信号轻微异常无法准确提示故障，此时多信号综合分析可以及时反馈基建设施的故障，整个传感***的效率和容错率大大提高，不会因为个别点处的一时异常而浪费报警维修资源。此***采用多参数监测，例如位置、振动、应力、温度、振幅、振动频率、外观检测、冲击力等，说明书中选择温度、振动频率和所受应力三个参数进行举例说明。多传感器不但能够增强传感器***的抗干扰能力和存活能力，而且可以提高传感数据的精准度和可信度，并大大增加信息的利用率，可以实时有效地得到设施的健康状况，为监测设施的运行提供参考和决策，免除了有线方案的布线成本。多传感器信息融合相比于单一传感器信息具有更强的实时性、经济性、全面性，从而节约了大量的人力物力财力，并设置多个测量同一影响指标的传感器，从而消除因单个传感器的位置和方向不准确所产生的偶然误差，这样使得该***的稳定性和可靠性得到了保障。

附图说明

为了更加清晰直观的理解本发明，特提供附图对本发明做进一步详细的说明。并且附图构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1为本发明的整体***内容图。

图2为本发明以桥梁监测为例展示的传感器布设图。

图3为本发明基于ZigBee组网的无线传输网络简易框图。

图4为组网的终端、路由节点和协调器节点的简化流程。

图5为星状网络拓扑结构组建流程。

图6为本发明的数据处理流程图。

图7为本发明以温度为例展示的温度模拟数据突变异常变化图。

图8为本发明以温度为例展示的温度模拟数据上升变化图。

图9是本发明在汇节点的拓扑选择和数据取舍问题的模拟框图。

图10是本发明基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***app菜单栏。

图11是本发明多类型传感器的布设模拟示意图。

图12为本发明以温度、振动频率、所受应力为例模拟的报警简易框图。

图13为本发明根据应力、应变、自振频率、钢桁梁振幅等参量判断桥梁状态是否正常。

具体实施方式

如图1所示，本新型发明提供一种技术方案：基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***1-1，***主要包含三个方面的内容，分别是基建设施的多信息数据采集1-2、各种信息的智能处理1-3以及软件程序功能的实现1-4。该***的组网部分由ZigBee模块3-1、无线传感器节点3-11、汇节点3-2、服务器3-4等四个模块组成。其中原始数据主要利用多种传感器对不同基建设施的温度、振动频率以及应力形变等数据进行采集，然后将采集到的数据使用Python分析处理并生成相应的数据图表。最后运用java语言编写代码实现安卓应用软件的程序。此安全监测预警***的设计能够使得用户及时了解桥梁、井架等基建设施的实时安全运行状态，并能够通过信息反馈对潜在隐患进行查找和排除，这样提高了工程的安全检测效率，并且可靠性高、普适性强。

为了更加形象的阐述传感器的布置方案，图2以桥梁为例，描绘了传感器的布设。将传感器布设成矩阵，例如有十个传感点，每个传感点接收三个信号，总共可得30个信号，这样可以防止数据的漏报、错报和误报。该***采用分布式的多点传感，这样可以得到桥梁、井架等基建设施多处的传感数据，使得整个传感***的效率和容错率大大提高。

如图3所示，该监测***的组网部分由ZigBee模块3-1、无线传感器节点3-11、汇节点3-2、服务器3-4等四个模块组成。其中ZigBee模块3-1由ZigBee通信传输模块以及其***电路组成，而ZigBee模块3-1中的无线传感器节点3-11主要是进行模拟信号的采集，并通过滤波、A/D转换器然后再进行数字信号处理，在通过平滑滤波后转换成数字信号。采集后的数据通过ZigBee无线通信传输给汇节点3-2，并将其进行简单处理，汇节点3-2具有一定的储存数据的能力，设置一个阈值ζ，当采集的数据小于ζ时，汇节点3-2可以对收到的数据进行暂时储存，待数据量9-2达到阈值ζ后同时进行传输。而且汇节点3-2具有一定数据处理功能，可压缩数据大小，减小数据丢失的可能性，选择通过Wi-Fi网络3-3传递给服务器3-4，或舍弃数据。服务器3-4将接收到的数据存储数据库3-5并分析处理，若出现数据异常，则启动预警***。通过安卓手机app 9-4实时远程监测。

如图4所示，进一步对ZigBee节点组建网络的具体步骤进行阐述，首先获取该网络中的各节点的IP地址，然后网络才会根据网络地址的类型以及大小去设定合适的协调器、路由器以及终端。在ZigBee的网络中，节点的类型有三种：协调器节点4-3、路由节点4-2和终端节点4-1。其中ZigBee协调点是整个ZigBee网络的组建者，通常具有比ZigBee路由节点4-2和ZigBee终端节点4-1更加强大的功能，比如ZigBee网络节点的通信设置等，另外ZigBee协调点主要负责ZigBee网络的组建、设定网络中的电压、协议栈以及报文的帧长等一些参数、进行网络中的路由节点4-2和终端节点4-1之间通信等。另外，在ZigBee网络组建形成后ZigBee协调器也可充当路由器的功能。ZigBee路由节点4-2具有寻找路由、转发消息、修复路由节点4-2和终端节点4-1的功能，当节点发生问题时，路由节点4-2会在响应时间内去修复节点，如果在此期间不能修复好该节点则便会舍弃该节点，再次进行组网。

如图5所示的星状网络拓扑结构组建流程。当组建一个新的ZigBee网络时，在ZigBee协议中定义了一个断电绑定的特殊过程，在绑定过程中，ZigBee网络会将周围的节点绑定到表中，而协调器节点则固定用于绑定与路由节点4-2和终端节点4-1之间的链表。每个链路根据其协调器节点4-3和路由节点4-2或终端节点4-1二者的相关信息的ID来唯一定义。当ZigBee网络协调器收到路由节点4-2以及终端节点4-1的接入网络请求，首先根据请求命令数据帧的格式以及内容判断是否同意入网。如果同意，则会为该节点分配该ZigBee网络的一个地址，而这个地址的格式和大小是根据ZigBee协议栈预先设定好的，而地址的内容则会映射到地址表中，使之一一对应，方便数据的读取。当传感器发生错误没能连接上协调器时，此过程相当于一个“握手”过程，在此过程中协调器无法收到节点上传的信息，而节点也无法收到协调器的反馈信息，然后该节点便充当路由器功能修复该节点，并且路由器会设定修复时间，如果在指定时间周期内无法修复，协调器便会协调剩下的各节点重新进行网络地址的分配。而当协调器发生错误时，则会直接舍弃该节点，然后剩下的传感器节点则会选择出IP最大的一个作为协调器调节各节点，并主动与下一级汇节点联络并建立联系。同时，在传感器节点中设置阈值，只有当采集的数值达到这一阈值才能发送给汇节点，这样数据积累一定时间后便会自启动激活进行传输，这样最大可能的降低功耗。

如图6所示的采用Python语言进行数据处理，具体实现方法是在PyCharm 6-20开发环境中，首先打开串口端接收传感器数据；然后将数据初步整理后存储进数据库6-32，建立相应表，还可借助Navicat 6-31工具对数据库6-32进行可视化管理；接着，PyCharm 6-20配置MySQL数据库6-32，测试连接，打开数据库6-32获取传感器数据信息，加载数据，进行数据处理，数据清洗等步骤；之后通过绘图库Matplotlib进行数据绘图显示，展现结果；最终数据形式符合Wi-Fi无线通信协议，由网络Socket 实现无线传输。其中数据清洗，包括缺失值处理和异常数据处理，读取数据并转为合适的数据结构，将数据对象进行分类，通过函数对列值进行转义，将数据强制规则，方便下一工作步骤的开展。

关于突变数据的处理，以温度这一参数为例，如图7所示，是一个截取自第50s至第400s的模拟温度随时间变化曲线。在50s时，温度值约为15℃，属于正常范围。当温度变化过快时，程序显示面板记录警报信息。随后，温度值经历了一个缓慢降低后趋于稳定的阶段直到150s。在150.2s***检测出一个数据异常点，其幅值突变。此时***在温度数据输入区域中，输出该数据异常点，这个数据异常点考虑为测量错误，应及时排除，不算入温度正常变化范围之内，也不需要报警。排除这个点后，还要对输出这个温度异常点的传感器进行跟踪，判断其是否损坏，若损坏及时通知工人维修。经过这个数据异常点，温度值降到了一个更低的水平。之后的温度变化情况呈上升下降交替出现的态势，没有出现突变数据。如图8所示，该曲线图的模拟数据不断变大，具有明显的趋势性变化，曲线图总体呈现上升状态，这种情况虽然没有出现突变点但是也属于异常状态，***会报警。

如图9所示，本***从传感器节点采集被测量数据，采集后的数据通过ZigBee无线通信传输给汇节点3-2，汇节点3-2采用有效的拓扑结构9-10，当基建设施面积很大、距离很长时采用网状拓扑结构9-13，中型基建设施可以采用总线型和星型结合的拓扑结构9-12，而当布设点较少时可以采用星型拓扑结构9-11，通常选取拓扑结构时将两种结构进行结合使用。汇节点3-2具有一定的储存数据的能力，当采集的数据比较少时，汇节点3-2可以对收到的数据进行暂时储存，然后待数据量9-2达到所设阈值时再一同进行传输，因为这些数据没有引起***报警，说明是正常数据，为了减少传感器能耗也可以选择舍弃这些数据。而且汇节点3-2可以进行一定的数据处理，可以压缩数据大小，减小数据丢失的可能性，然后经过处理后的数据会通过公共网络（Wi-Fi）3-3传输给服务器终端，Wi-Fi模块9-3中有用于数据解码的电路，会对传输过来的数据进行解码，通过服务器终端3-4进行数据最终的分析、利用。

基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***app菜单栏10-10如图10所示，一共分为四个内容，分别为欢迎界面10-11、信息推送10-120、数据监测10-130、个人中心10-140。当用户打开此app 9-4时首先进入欢迎界面10-11，在此界面设置定时器，3秒后自动跳转到主控制界面。用户看到的页面是信息推送10-120、数据监测10-130、个人中心10-140三个按键，打开信息推送10-120会呈现基建设施的安全评估10-121、信息处理功能10-122、信息分享功能10-123，通过安卓状态消息栏及时推送通知，此外单独设置一个界面显示当前信息条目，未读消息标识红点以做提醒；打开数据监测10-130，这里以监测应力、温度和振动频率为例，会呈现应力云图10-131、温度变化图10-132、振动频率变化图10-133，分别链接三个界面，用来显示对应刷新的图表，把已经做好的云图数据通过Socket连接访问服务端，在Activity中显示；个人中心10-140是用户设置的界面，包括用户登录10-141、绑定手机10-142、功能介绍10-143、使用手册10-144、意见反馈10-145、退出登录10-146的选项，点击即可获得相关信息。

所述的监测***对同一个参数用多个同类型的传感器进行分布式、阵列式监测，如图11所示，模拟基建设施一个模块的传感器布设情况，以温度传感器11-2、应力传感器11-3、振动传感器11-4为例，将三种传感器交替排列，两个同类型传感器监测同一指标，各传感器在坐标轴上的位置布设构成矩阵11-5，若其中一个传感器收集的数据出现异常，而其他的传感器正常，说明此突变数据是传感器的错误输出数据，若证实是错误信息，则不报警，减少监测***的误报率，同时通知工作人员进行传感器的更换。此设计可以减少后续数据处理时设备的能耗和数据的误报率，提高此监测***的精准性。把基建设施划分的各个模块串联在一起汇总数据，通过Wi-Fi 3-3传输给服务器终端3-4进行数据的分析处理。

关于该***的报警情况，如图12报警框图所示，分为两种情况：第一种是单参数报警，第二种是多参数报警。在数据收集区设置一个阈值，当单一参数远超阈值时可引起***报警，如果是单一参数都没有超过阈值，但是三个参数融合在一起引起数据异常，***也会报警。这种报警方式能够实现对基建设施的全面监测。

为了防止单一信号监测数据无法及时反映异常状态，本***采用多信号实时监测。如图13以桥梁监测应力、应变、振动频率、振幅为例，正常数据范围参考文章《高速铁路大型桥梁结构健康监测与状态评估研究》。第一种情况是单一指标达不到危险点，但是两个指标甚至三个都出现异常那么就可以断定桥梁发生了异常，第二种情况是单一指标数值超过阈值很多，也能说明桥梁状况异常；第三种情况是单一指标都是正常的，但四个指标都达到或超过一定阈值时就提示预警，此时应立即启动***传送数据，保证桥梁的安全使用。以上所述几种情况都是矩阵检测有益之处。

综上所述，本发明公布的基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***1-1通过无线传感器实时采集桥梁、井架等基建设施的数据，这些监测数据包括位置、振动、应力、温度、振幅、振动频率、外观检测、冲击力等，本发明在此选择温度、振动频率和所受应力三个参数进行举例说明。然后将采集到的数据使用Python分析处理并生成相应的数据图表，最后使用java语言编写代码来运行安卓应用软件。本***采用多点多信息融合监测的方式实现对基建设施的全方位实时监测，并且将传感器布设成矩阵减少了数据的漏报、误报和错报。采用多个同类型的传感器进行分布式、阵列式监测，通过数据对比对突发数据和趋向性数据进行综合分析，从而减少后续数据处理时设备的能耗和数据的误报率，提高此监测***的精准率。因此本***实现了多信息全方位的对桥梁进行实时可靠的动态监测。

以上所述，本发明示出和描述的实施例仅用于举例使用，本专利的保护范围并不局限于此。对于任何熟悉本领域的普通技术人员而言，在不脱离本发明的构思和宗旨的情况下对这些实施例进行多种改进和变型，这些改进也应视为本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (6)

1.基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***(1-1)，其特征在于：包含三个方面的内容，分别是基建设施的多信息数据采集(1-2)、多种信息的智能处理(1-3)以及软件程序功能的实现(1-4)，该***的组网部分由ZigBee模块(3-1)、无线传感器节点(3-11)、汇节点(3-2)、服务器(3-4)四个模块组成，该***采用传感器自动组网，自动反馈被监测设施的基本参数信息，利用Python处理数据并基于Android开发运用java语言编写代码，采用MVC设计模式在安卓移动客户端生成app9-4进行显示和分析评估。

2.根据权利要求1所述的基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***(1-1)，其特征在于：ZigBee模块(3-1)由ZigBee通信传输模块以及***电路（包括射频FIFO匹配电路、定时器以及CPU接口电路）三部分组成，ZigBee模块(3-1)中的无线传感器节点(3-11)负责采集模拟信号，通过滤波、A/D转换、平滑滤波后转换成数字信号，汇节点(3-2)有网状、星型、总线型三种拓扑结构（9-10），可根据任务量自动优化选择拓扑结构（9-20），当汇节点(3-2)采集的数据小于预设阈值ζ时，暂存数据，若汇节点存储数据超过预设阈值ζ，根据需要判断是否要传输到服务器（3-4），选择通过Wi-Fi网络（3-3）传递给服务器（3-4）或舍弃数据，服务器（3-4）将接收到的数据存储到数据库（3-5）并分析处理，若出现数据异常，则启动预警***，通过安卓手机app（9-4）实时远程监测。

3.根据权利要求1所述的基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***(1-1)，其特征在于：设置多个同类型传感器进行模块化、阵列式、分布式监测，高监测要求的分段区间给予高的权重，监测区域传感器的布设实行均匀分布和随机分布结合，不同类型的传感器交替排列组成一个模块，所有模块串联布设形成矩阵，依据各传感器的布置，确定各传感器在传感***中的唯一坐标位置，各传感器的输出数据在***的数据库中依据传感器的坐标位置，形成数据矩阵，通过模块化编程将数据融合处理建立多信息最优化模型。

4.根据权利要求1所述的基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***(1-1)，其特征在于：基于Python的传感器数据处理***（6-1）的总体设计流程如下：

(1) 上位机接收传感数据，在PyCharm环境（6-20）下导入相关工具包（Importserial），执行打开串口端的代码，获取传感数据；

(2) 得到的数据经过初步的筛选和类型划分存入MySQL数据库（6-32）；

(3) 在数据库中建立相应的表来存储不同类别的数据信息，并且可以通过Navicat（6-31）连接数据库，直观地查看表中传感数据，有效简便地对数据进行操作；

(4) PyCharm（6-20）配置MySQL（6-32）端口，打开数据库（6-32），提取表中的数据进行数据清洗；

(5) 导入Matplotlib绘图库（from matplotlib import pyplot as plt），将处理过的传感数据绘制成显示图；

(6) 经代码执行处理后的数据形式匹配Wi-Fi（3-3）无线传输接口标准，实现数据的无线传输。

5.根据权利要求1所述的基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***(1-1)，其特征在于：当电路检测到节点收集的信息发生变化时，将触发中断响应，发送信息到ZigBee传输模块（3-1），传感器模块（3-1）从睡眠状态唤醒，使用自身CPU处理信息，通过ZigBee无线通信模块（3-1）将其传输到接收器节点（3-2），再通过公共网络（Wi-Fi）（3-3）传输给服务器（3-4），应用程序读取数据，给***的数据收集区设置阈值

，设置的阈值分别记为

，***的数据收集区对传来的数据与阈值比较，设置两种报警方式，分别为单一参数报警和多参数报警，第一种是当线路1中的单一参数t远超阈值

时，***会报警；当线路2中的单一参数v远超阈值

时，***会报警；当线路3中的单一参数s远超阈值

时，***会报警；第二种是当线路1、2、3的单一参数值都没有超过阈值，单一参数不能引起报警，但是多参数融合在一起出现数据异常，引发***报警。

6.根据权利要求1所述的基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***(1-1)，其特征在于：基于ZigBee的无线分布式多信息融合监测***app菜单栏（10-10）实现如下：

(1)欢迎界面（10-11），在此界面设置定时器，3秒后自动跳转主控制界面；

(2)信息推送界面（10-120），在此界面设置基建设施安全信息实时推送，并呈现一个基建设施安全评估（10-121）表格，通过安卓状态消息栏及时推送通知，具备信息分享功能（10-123），此外单独设置一个界面显示当前信息条目，未读消息标识红点以做提醒，具备信息处理功能（10-122）；

(3)数据监测界面（10-130），在此界面设置按钮，分别对应基建设施数据的测量指标，再链接各自的界面，用来显示对应刷新的图表；

(4)个人中心界面（10-140），即用户设置的界面，包含用户登录（10-141）、绑定手机（10-142）、功能介绍（10-143）、使用手册（10-144）、意见反馈（10-145）、退出登录（10-146）等功能。

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