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工业领域的应用
在工业安全方面,传感器网络技术可用于危险的工作环境,例如在煤矿、石油钻井、核电厂和组装线布置传感器节点,可以随时监测工作环境的安全状况,为工作人员的安全提供**。另外,传感器节点还可以代替部分工作人员到危险的环境中执行任务,不仅降低了危险程度,还提高了对险情的反应精度和速度。
由于WSN部署方便、组网灵活,其在仓储物流管理和智能家居方面也逐渐发挥作用。
无线传感器网络使传感器形成局部物联网,实时地交换和获得信息,并较终汇聚到物联网,形成物联网重要的信息来源和基础应用。
在智能交通中保障安全畅通
智能交通系统(ITS)是在传统交通体系的基础上发展起来的新型交通系统,它将信息、通信、控制和计算机技术以及其他现代通信技术综合应用于交通领域,并将“人—车—路—环境”有机地结合在一起。在现有的交通设施中增加一种无线传感器网络技术,将能够从根本上缓解困扰现代交通的安全、通畅、节能和环保等问题,同时还可以提高交通工作效率。因此,将无线传感器网络技术应用于智能交通系统已经成为近几年的研究热点。
智能交通系统主要包括交通信息的采集、交通信息的传输、交通控制和诱导等几个方面。无线传感器网络可以为智能交通系统的信息采集和传输提供一种有效手段,用来监测路面与路口各个方向的车流量、车速等信息。
它主要由信息采集输入、策略控制、输出执行、各子系统间的数据传输与通信等子系统组成。信息采集子系统主要通过传感器采集车辆和路面信息,然后由策略控制子系统根据设定的目标,并运用计算方法计算出较佳方案,同时输出控制信号给执行子系统,以引导和控制车辆的通行,从而达到预设的目标。
无线传感器网络在智能交通中还可以用于交通信息发布、电子收费、车速测定、停车管理、综合信息服务平台、智能公交与轨道交通、交通诱导系统和综合信息平台等技术领域。
在医疗系统大有作为
近年来,无线传感器网络在医疗系统和健康护理方面已有很多应用,例如,监测人体的各种生理数据,跟踪和监控医院中医生和患者的行动,以及医院的药物管理等。如果在住院病人身上安装特殊用途的传感器节点,例如心率和血压监测设备,医生就可以随时了解被监护病人的病情,在发现异常情况时能够迅速抢救。
罗切斯特大学的一项研究表明,这些计算机甚至可以用于医疗研究。科学家使用无线传感器创建了一个“智能医疗之家”,即一个5间房的公寓住宅,在这里利用人类研究项目来测试概念和原型产品。
“智能医疗之家”使用微尘来测量居住者的重要特征(血压、脉搏和呼吸)、睡觉姿势以及每天24小时的活动状况。所搜集的数据将被用于开展以后的医疗研究。通过在鞋、家具和家用电器等设备中嵌入网络传感器,可以帮助老年人、重病患者以及残疾人的家庭生活。利用传感器网络可高效传递必要的信息从而方便接受护理,而且可以减轻护理人员的负担,提高护理质量。
利用传感器网络长时间收集人的生理数据,可以加快研制新药品的过程,而安装在被监测对象身上的微型传感器也不会给人的正常生活带来太多的不便。此外,在药物管理等诸多方面,它也有新颖而*特的应用。
螺旋桨式风速传感器工作原理
我们知道电扇由电动机带动风扇叶片旋转,在叶片前后产生一个压力差,推动气流流动。螺旋浆式风速计的工作原理恰好与此相反,对准气流的叶片系统受到风压的作用,产生一定的扭力矩使叶片系统旋转。通常螺旋桨式速传感器通过一组三叶或四叶螺旋桨绕水平轴旋转来测量风速,螺旋桨一般装在一个风标的前部,使其旋转平面始终正对风的来向,它的转速正比于风速。
风杯式风速传感器工作原理
风杯式风速传感器,是一种十分常见的风速传感器,较早由英国鲁宾孙发明。感应部分是由三个或四个圆锥形或半球形的空杯组成。空心杯壳固定在互成120°的三叉星形支架上或互成90°的十字形支架上,杯的凹面顺着一个方向排列,整个横臂架则固定在一根垂直的旋转轴上。
当风从左方吹来时,风杯1与风向平行,风对风杯1的压力在较直于风杯轴方向上的分力近似为零。风杯2与3同风向成60度角相交,对风杯2而言,其凹面迎着风,承受的风压较大;风杯3其凸面迎风,风的绕流作用使其所受风压比风杯2小,由于风杯2与风杯3在垂直于风杯轴方向上的压力差,而使风杯开始顺时针方向旋转,风速越大,起始的压力差越大,产生的加速度越大,风杯转动越快。
风杯开始转动后,由于杯2顺着风的方向转动,受风的压力相对减小,而杯3迎着风以同样的速度转动,所受风压相对增大,风压差不断减小,经过一段时间后(风速不变时),作用在三个风杯上的分压差为零时,风杯就变作匀速转动。这样根据风杯的转速(每秒钟转的圈数)就可以确定风速的大小。
当风杯转动时,带动同轴的多齿截光盘或磁棒转动,通过电路得到与风杯转速成正比的脉冲信号,该脉冲信号由计数器计数,经换算后就能得出实际风速值。目前新型转杯风速表均是采用三杯的,并且锥形杯的性能比半球形的好,当风速增加时转杯能迅速增加转速,以适应气流速度,风速减小时,由于惯性影响,转速却不能立即下降,旋转式风速表在阵性风里指示的风速一般是偏高的成为过高效应(产生的平均误差约为10%)