本文關(guān)鍵詞：制造車間無線傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸策略研究

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【摘要】：制造物聯(lián)網(wǎng)從設(shè)計、生產(chǎn)、服務(wù)整個流程將制造車間的生產(chǎn)資源與數(shù)據(jù)信息進行實時感知、智能控制和動態(tài)調(diào)度,是一種新型工業(yè)生產(chǎn)模式。雖然以無線傳感網(wǎng)絡(luò)為代表的物聯(lián)技術(shù)改善了制造車間在工業(yè)生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)感知、人機交互、生產(chǎn)控制,但仍存在許多問題：制造車間的傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍廣,傳感設(shè)備類型繁多且能量有限,容易發(fā)生傳感漏洞造成傳感網(wǎng)絡(luò)癱瘓；另一方面大規(guī)模的制造生產(chǎn)容易產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)傳輸路徑的選擇將影響到數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性以及數(shù)據(jù)處理的可靠性、精確性。根據(jù)制造車間的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)特點以及存在的問題,本文將從如下幾方面進行研究：一、分析制造物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀,從提高制造物聯(lián)生產(chǎn)效率、數(shù)據(jù)可靠性為目的,提出一種制造車間的物聯(lián)網(wǎng)四層基礎(chǔ)架構(gòu)和數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并從數(shù)據(jù)傳輸方面分析無線傳感網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)特點,為下文的策略研究提供理論支持。二、分析制造車間中無線傳感網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)特點,針對網(wǎng)絡(luò)中傳感節(jié)點能量受限以及節(jié)點能耗分布不均勻等問題,提出了一種基于能量感知非均勻分簇的WSN策略(EAUC),通過能量感知簇首競選機制選擇能量較高的傳感節(jié)點作為簇首,然后基于非均勻分簇的思想合理分配普通節(jié)點到對應(yīng)的簇中,最后通過簇首多跳的方式進行數(shù)據(jù)傳輸,該方法能夠有效平衡無線傳感網(wǎng)絡(luò)的能耗分布,一定程度上延長了無線傳感網(wǎng)絡(luò)的生命周期。三、分析制造車間數(shù)據(jù)傳輸流程,針對制造生產(chǎn)中對感知數(shù)據(jù)可靠性和精確度要求高的特點,以及數(shù)據(jù)傳輸路徑因擁塞現(xiàn)象容易造成數(shù)據(jù)延遲的問題,通過結(jié)合蟻群算法全局搜索能力進行路徑尋優(yōu),并根據(jù)傳感節(jié)點剩余能量和擁塞判斷進行下一跳節(jié)點選擇,設(shè)計一種基于蟻群算法的擁塞規(guī)避數(shù)據(jù)傳輸策略(ACOCA),該策略緩解WSN的擁塞情況,能夠有效提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男�。最�?本文通過NS-2實驗平臺對EAUC策略和ACOCA算法進行仿真驗證。實驗表明,EAUC和ACOCA算法相比傳統(tǒng)的算法在能耗平衡、網(wǎng)絡(luò)壽命、傳輸效率等方面都表現(xiàn)得更好,從而提高制造車間的數(shù)據(jù)傳輸?shù)男省?br/> 【關(guān)鍵詞】：物聯(lián)網(wǎng) 制造車間 無線傳感網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)傳輸
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.44;TN929.5;TB49
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 論文背景與意義13-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)的相關(guān)研究15-16
• 1.2.2 能耗均勻路由策略的相關(guān)研究16-17
• 1.2.3 傳輸路徑策略的相關(guān)研究17-18
• 1.3 課題主要內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)18-20
• 1.3.1 課題來源18
• 1.3.2 研究內(nèi)容18-19
• 1.3.3 文章結(jié)構(gòu)19-20
• 第二章 相關(guān)技術(shù)20-36
• 2.1 制造車間總體技術(shù)框架20-24
• 2.1.1 制造車間的物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)架構(gòu)20-23
• 2.1.2 制造車間數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)23-24
• 2.2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)24-33
• 2.2.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的傳輸模式25-27
• 2.2.2 無線傳感網(wǎng)分簇路由協(xié)議27-30
• 2.2.3 數(shù)據(jù)傳輸?shù)膿砣刂萍夹g(shù)30-31
• 2.2.4 智能算法在無線傳感網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用31-33
• 2.3 WSN路由協(xié)議的作用與標準33-35
• 2.3.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的作用與優(yōu)勢33-34
• 2.3.2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的評價標準34-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于能量感知的非均勻分簇路由協(xié)議36-43
• 3.1 問題描述36-37
• 3.2 EAUC策略37-42
• 3.2.1 模型假定38
• 3.2.2 能量消耗模型38-39
• 3.2.3 非均勻分簇39-42
• 3.2.4 多跳路由建立42
• 3.3 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于蟻群算法的擁塞規(guī)避數(shù)據(jù)傳輸策略43-54
• 4.1 問題描述43-44
• 4.2 ACOCA算法44-53
• 4.2.1 模型假定44-45
• 4.2.2 能量消耗模型45
• 4.2.3 蟻群算法45-47
• 4.2.4 算法描述47-51
• 4.2.5 算法流程圖51-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第五章 仿真實驗與結(jié)果分析54-63
• 5.1 實驗方案54-55
• 5.2 基于能量感知的非均勻分簇路由協(xié)議實驗分析55-58
• 5.2.1 節(jié)點死亡時間結(jié)果分析56-57
• 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)總能耗結(jié)果分析57
• 5.2.3 數(shù)據(jù)包接收結(jié)果分析57-58
• 5.3 基于蟻群優(yōu)化的擁塞規(guī)避數(shù)據(jù)傳輸策略實驗分析58-62
• 5.3.1 網(wǎng)絡(luò)時延結(jié)果分析59-60
• 5.3.2 收包率結(jié)果分析60-61
• 5.3.3 死亡節(jié)點結(jié)果分析61-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 總結(jié)與展望63-65
• 參考文獻65-69
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文69-70
• 攻讀學位期間參與的科研工作70-72
• 致謝72

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