Е.А. Севрюкова, Е.А. Волкова, А.Е. Баскаков
НИУ «МИЭТ», Зеленоград
melaly@mail.ru,
eavolkova2015@mail.ru,
9999924816@ya.ru
«Альманах современной метрологии» № 4 (20) 2019, стр. 190–199
УДК 504.064
В статье представлена разработка адаптивного алгоритма работы устройства сбора и передачи данных системы мониторинга окружающей среды, а именно алгоритма опроса сенсоров, алгоритма динамической конфигурации параметров опроса сенсоров, алгоритма формирования пакета данных с последующей передачей, общего алгоритма работы устройства. На основе алгоритмической базы разработана программно-аппаратная платформа макета устройства сбора и передачи данных. В ходе тестирования макета устройства получен сравнительный график кривых изменений измеряемых значений для стандартного и адаптивного алгоритмов.
Разработанный адаптивный алгоритм работы устройства сбора и передачи данных позволяет оптимизировать процесс сбора данных с сенсоров и передачу данных с использованием приёмопередающего модуля, что ведёт к увеличению времени автономной работы устройства на 11–25% в зависимости от заданных параметров алгоритма.
Ключевые слова: система сбора и передачи данных, концентратор данных, мониторинг окружающей среды.
Цитированная литература
1. Замай В.И., Добровольский Н.С. Автоматизированная система сбора и передачи данных для целей мониторинга параметров окружающей среды в бассейнах горных рек // ГеоРиск. 2012. №. 4. С. 64–68.
2. Соколов А.А. и др. Современные инструменты автоматизированного сбора и систематизации данных с устройств учёта потребления энергоресурсов и датчиков // Проблемы науки. 2016. № 12 (13).
3. Carosso L. et al. A LoRaWAN based network for monitoring operation of environmental pollution and meteorological parameters using public transport // EGU General Assembly Conference Abstracts. 2018. V. 20. P. 17520.
4. Mikhaylov K. et al. LoRa WAN for Wind Turbine Monitoring: Prototype and Practical Deployment // 2018 10th International Congress on Ultra-Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT) // IEEE, 2018. P. 1–6.
5. Gambiroža J.Č. et al. Capacity in LoRaWAN Networks: Challenges and Opportunities // 2019 4th International Conference on Smart and Sustainable Technologies (SpliTech) // IEEE. 2019. P. 1–6.
6. Lavric A., Petrariu A.I. LoRaWAN communication protocol: The new era of IoT // 2018 International Conference on Development and Application Systems (DAS) // IEEE. 2018. P. 74–77.
7. Ayoub W. et al. Internet of Mobile Things: Overview of LoRaWAN, DASH7, and NB-IoT in LPWANs standards and Supported Mobility // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2018. V. 21. No. 2. P. 1561–1581.
8. Hayter G.A. et al. Method and system for providing calibration of an analyte sensor in an analyte monitoring system: pat. 9408566 USA. 2016.
9. Yang J. et al. A real-time monitoring system of industry carbon monoxide based on wireless sensor networks // Sensors. 2015. V. 15. No. 11. P. 29535–29546.
10. Jin L. et al. Self-powered wireless smart sensor based on maglev porous nanogenerator for train monitoring system // Nano Energy. 2017. V. 38. P. 185–192.
Статья в Научной электронной библиотеке eLIBRARY.
Оформить подписку и купить печатные номера журнала у издателя.