（电路与系统专业论文）基于神经网络预测算法的ZigBee网络监控系统的设计与研究[电路与系统专业优秀论文].pdf

摘要 传统的网络化控制系统采用有线组网方式，系统布线受地形限制、节点维护 困难、系统扩展性差。因此，采用无线数据采集传输技术和监控系统服务端集中 控制技术的z i g b e e 网络化监控系统的设计，无论从控制系统理论角度或从工程 实践角度看，都具有积极的意义。 本文设计了一种基于z i g b e e 无线传输平台的网络化监控系统，依靠集中控 制服务器对监控环境的采集数据进行存储、加工、维护和使用，在服务器控制端 将神经网络预测算法应用于误差诊断和丢包恢复机制，为解决无线网络化控制系 统中数据丢失和数据误差的问题提供了一种有效手段。本文在遗传算法神经网络 预测的基础上，提出了基于多子群并行遗传算法( m u l t i s u b g r o u pp a r a l l e l g e n e t i ca l g o r i t h m m s p g a ) 的神经网络预测算法，提高了系统控制的稳定性 和可靠性。 本文对整个系统的需求分析、功能设计与模块开发做了详细描述，并介绍了 基于c s 结构的z i g b e e 网络化监控系统的具体实现。同时对系统作了主要功能 测试与评估，结果表明采用服务端误差诊断和丢包恢复机制后，系统的稳定性和 可靠性有明显提高，在功能上达到了应用需求。 关键字：n c s ，z i g b e e ，神经网络，遗传算法 a b s t r a c t t h et r a d i t i o n a lw i r e dm e t h o df o rn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e mh a ss e v e r a l s h o r t c o m i n g s s u c ha s w i r i n gd i f f i c u l t y , i n c o n v e n i e n tm a i n t e n a n c e a n d m a n a g e m e n t ，p o o re x p a n s i b i l i t y t h e r e f o r e ，d e v e l o p i n gaw i r e l e s sn e t w o r k e d m o n i t o r i n gs y s t e mb a s e do nz i g b e e ，c o n t r o l l e db yc e n t r a ls e r v e rh a st h e s i g n i f i c a n tm e a n i n gf r o mb o t ht h ep e r s p e c t i v e so fc o n t r o ls y s t e mt h e o r ya n d e n g i n e e r i n gp r a c t i c e i nt h i st h e s i s 。w ed e s i g nt h ez i g b e em o n i t o r i n gs y s t e m a n dt h ed e s i g n i n t e n t i o no fc e n t r a ls e r v e ra i m sa td a t as t o r a g e ，p r o c e s s i n g ，m a i n t e n a n c ea n d m a n a g e m e n t m o r e o v e r , w ep r o p o s ean o v e la r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ( a n n ) b a s e do nm u l t i s u b g r o u pp a r a l l e lg e n e t i ca l g o r i t h m ( m s p g a ) t h em s p g a n e u r a ln e t w o r ki sa d o p t e di nt h ee r r o rd e t e c t i n ga n dd a t ar e c o v e r ym e c h a n i s m t oe n h a n c et h es t a b i l i t ya n dr e l i a b i l i t yo fm o n i t o r i n gs y s t e m t h em e c h a n i s m e m p l o y sa n n d a t af o r e c a s t i n ga si t ss o l u t i o nf o rd a t al o s ta n ds y s t e me r r o r t h et h e s i sd e s c r i b e sr e q u i r e m e n ta n a l y s i so ft h ec o n t r o ls y s t e m ，f u n c t i o n d e s i g n i n ga n dm o d u l ed e v e l o p i n gt h o r o u g h l y az i g b e em o n i t o r i n gs y s t e mi s d e v e l o p e db a s e do n c l i e n t s e r v e ra r c h i t e c t u r e m e a n w h i l e ，w et e s ta n d e v a l u a t ef u n c t i o n so ft h ez i g b e em o n i t o r i n gs y s t e m t h er e s u l t si n d i c a t et h a t t h es y s t e mp e r f o r m sv e r yw e l lo ns y s t e ms t a b i l i t ya n dr e l i a b i l i t y , a n dt h e d e v e l o p e df u n c t i o n sm a t c ho u rr e q u i r e m e n tp e r f e c t l y k e y w o r d s ：n c s ，z i g b e e ，n e u r a ln e t w o r k ，g e n e t i ca l g o r i t h m 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题背景 随着计算机、通信、网络、自动化控制等技术的发展，网络化控制技术以及 在计算机通信网络平台上构筑控制系统己成为自动化领域发展的热点。网络化控 制系统将通信网络技术和自动控制技术相结合，构筑成分布式系统，能实现现场 微观控制和企业宏观决策的一体化，为工业控制和企业管理决策带来一种全新的 模式。 目前主要的网络控制系统( n e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m ，n c s ) 大多采用有线 结构【1 1 ，而这种结构有很大的局限性： 1 ) 有线结构的使用受到地形的限制：在一些应用例如楼宇自动化控制系统 中如果要使用有线网络控制结构，则要在大楼建造设计时就考虑网络的 设置。在已经建成的楼宇内布置控制网络的工程量很大，而且影响楼内 的美观和墙面的整洁。 2 ) 布线过于复杂、麻烦：控制系统中往往有大量的传感器和控制器，采用 有线方式连接这些节点时要消耗大量的资源和材料，布线工作量巨大。 3 ) 系统的扩展性差：每增加或删除一个节点，都要布线或撤线。不便于系 统安装、扩展和维护。 由于采用有线组网方式时应用环境受地形限制等因素导致系统应用的可行 性较差，无线网络被引入控制系统，解决有线结构的固有局限性。但是由于无线 网络系统和通信系统所具有的特性，在把无线组网结构引入控制系统的同时也会 给控制系统的分析与综合带来很多新的问题，比如：网络通信环境恶劣；信号在 传输过程中存在衰减；环境噪声污染等等【2 1 。 随着大规模、高性能的控制系统出现，在工程实践中对系统可靠性、稳定性 的要求也越来越高。将无线n c s 用于环境监控应用时，传感器的信号采集传输 过程中可能出现丢包和错包的问题，导致服务器发生反应滞后甚至是误判，继而 导致灾难性的后果。为提高无线n c s 的可靠性和稳定性，在网络化监控系统的 研究中，利用系统便于集中控制的优点，采取有效的机制对抗数据采集和传输过 程中的噪声和误差，设计出安全可靠的监控系统成为当前迫切需要解决的一个问 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 题。该问题的有效解决，无论从控制系统理论角度或工程实践角度看，都有着积 极的意义。 1 2 国内外研究现状 目前国内外环境监控系统的主要构架技术是现场总线控制系统( f c s ) 3 - 7 】。它 是一种有线的开放分布式通用网络，在结构上采用了全分布式方案，把控制功能 彻底下放到现场，提高了系统可靠性和灵活性。因而f c s 具有控制简单、系统 智能、兼容性好等优点。主要表现在：现场通信网络、设备之间采用点对点、点 对多或广播等多种方式通信；利用统一组态与任务下载，使得如p i d 、数字滤波、 补偿处理等简单控制任务可动态下载到现场设备：减少传输线路与硬件设备数 量；增强了不同厂家设备之间的互操作性和兼容性。但是由于采用有线方式连接， 该构架不能满足某些控制系统对空间灵活性的需求。 随着无线通信技术的成熟和无线网络的兴起，监控系统有望突破有线网络的 束缚，在布线和组网方面具有更好的灵活性。采用无线网络作为监控环境参数采 集的构架后，系统的配置和安装将更好的克服建筑结构的影响，在保留原有f c s 控制优点的基础上，进一步提升系统的灵活性和扩展能力。近年来，工业控制环 境中的短距离无线网络技术已经成为业界的研究热点之一，基于 b 1 u e t o o t h ( 1 e e e 8 0 2 1 5 1 ) 、w i f i ( i e e e 8 0 2 1 1 ) 和z i g b e e ( i e e e 8 0 2 1 5 4 ) 等无线协议 的网络技术相继问世【8 捌。当前应用中的主要技术是b l u e t o o t h ，国内外许多公司 和高校都对这个领域做了开发性研究。2 0 0 3 年东北师范大学的一篇关于蓝牙技术 在工业控制中应用的硕士论文中，研究了将蓝牙技术与传统的现场总线相结合的 系统结构，并做出成果l l o j 。在成熟的系统结构框架下，蓝牙技术又相继应用于 医疗健康监护、生理参数采集、工业环境数据采集等领域。2 0 0 5 年汕头大学的一 篇硕士论文中，实现了蓝牙技术在医疗领域无线监护监测的应用】。但是由于蓝 牙产品的定位大多面向高端通信传输要求，蓝牙设备的价格一直居高不下，许多 厂商都转而投向t z i g b e e 技术的丌发署1 z i g b e e 设备的研制。z i g b e e 具有低功耗、 低成本、网络容量大等优点。目前在国内z i g b e e 已经初步应用于工业控制领域。 文献【1 2 】将z i g b e e 技术与m o d b u s ) d l 结合，成功搭建了无线网络控制系统的框架， 文献【1 3 1 实现- j z i g b e e 技术在温室监控系统中的应用，比较了采用监控系统与无 监控系统的温室c 0 2 浓度变化，基本达到了优化性能的目的。 2 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 虽然无线协议的提出和研究已经日渐成熟，但是将无线技术与实际应用相结 合，设计出具有高安全性和高可靠性的n c s 还处在起步阶段。无线网络的引入会 造成控制系统接收采集数据时出现丢包、错包的现象，进而影响控制器的正确判 断1 4 舶】。这是设计无线网络监控系统所必须解决的问题，但是目前关于无线系统 数据准确性和控制可靠性的研究还较少，研究焦点集中于无线网络通信协议和路 由算法。 1 3 课题研究意义 基于无线网络构架的n c s 较基于有线网络构架的n c s 而言能更好的适应复 杂的应用环境。系统中各节点采用无线组网方式可以克服有线n c s 布线成本高、 扩展性差的问题，适用于空间环境受限、地形复杂、结构固定的应用场合，具有 广泛的应用前景。将控制系统和无线通信网络相结合是控制系统发展的新趋势。 无线网络的引入解决了控制系统布线过程复杂、节点维护困难、系统配置和更新 麻烦的问题。但是与有线网络不同，无线网络传输环境是不可靠的数据传输通道， 丢包率高和噪声污染严重是基于无线网络的系统所面对的最大问题，直接影响到 环境监控应用中最重要的性能系统的可靠性和稳定性。 为解决无线网络监控系统中的可靠性和稳定性问题，本课题设计了一种具有 数据可靠性和控制稳定性保障机制的无线网络化环境监控系统，该系统整合了具 有采集信号、执行控制命令功能的下层采集执行子系统和具有人机交互、控制命 令决策功能的上层决策交互子系统，目前主要监控对象为环境温湿度。温湿度监 控是n c s 应用的重要内容之一，广泛应用于工业生产中，本课题应用背景为楼 宇内多库房的物资、材料的存储条件控制。因此，本课题的研究具有非常直接的 应用价值和社会意义。本课题设计的无线环境监控平台不仅可以根据需求提供高 精度的环境参数指标的控制，同时针对无线环境引入的数据可靠性和控制稳定性 问题设计了系统服务端的优化方案，增强了系统的鲁棒性，提高了系统的监控性 能。本课题的创新之处在于着眼于监控系统无线化的新趋势，从提高实际应用性 能的角度出发，以服务器端的数据优化为切入点，结合数据挖掘、机器学习等前 沿技术，研制了一个包含采集执行子系统和交互决策子系统的z i g b e e 环境温湿 度监控系统。通过该系统的设计和研制，总结出了一整套无线监控系统设计的经 验，为系统的应用和进一步丌发提供了一个比较完整的解决方案。 3 浙江大学硕士学位论文第一章绪论 1 4 本文的组织与结构 本课题设计并实现了基于z i g b e e 的环境温湿度监控系统。系统分为采集执 行子系统和交互决策子系统两部分，主要包括服务器交互模块、数据采集模块、 数据处理和系统控制模块的设计和实现。服务器交互模块设计中根据信息管理系 统的特点，开发了操作员管理模块、实时交互模块、查询管理等功能模块，实现 了环境监控的人机交互和系统信息查询。数据采集模块设计中完成了系统数据库 的规划、通信规约的制定以及网络通信的实现。数据处理和系统控制模块实现了 数据误差诊断、通信数据包丢失补偿和系统故障报警等功能。 本文的组织结构如下： 第一章绪论对本论文研究的内容和意义做了概要性的综述。 第二章简要介绍了网络通信协议及标准等相关技术，基于数据挖掘和神经网 络的规则提取、知识发现技术。对神经元节点模型做了必要的论述。 第三章介绍了z i g b e e 网络化监控系统设计中关键问题的研究。分析了系统 设计的主要问题，研究了z i g b e e 无线网络通信协议的传输层q o s 机制和交互决 策子系统的数据可靠性保障机制等，提出基于m s p g a 的神经网络预测算法。 第四章介绍了系统各模块的设计与实现。包括系统服务器上位机数据库的构 建，z i g b e e 无线网络采集子系统中通信协议的设计与实现，上位机与采集子系 统之问通信机制的设计与实现，数据处理模块以及服务器交互模块的设计与实 现。 第五章介绍了本系统的软件功能测试、网络环境测试和系统可靠性优化测试 的目的、方法和结果等。 第六章对本文的主要工作和取得的成果进行总结，分析了系统有待改进的地 方，并对无线网络化监控系统的发展趋势进行了展望。 4 浙江大学硕士学位论文第二章网络通信和数据挖掘概述 第二章网络通信和数据挖掘概述 2 1 网络通信协议及标准 2 1 1o s i r m 与t c p 仃p 1 9 7 7 年国际标准化组织( i s o ) 成立了专门的机构来研究不同体系结构的计 算机网络的互联问题，由此诞生了开放系统互连参考模型o s i r m ( o p e ns y s t e m i n t e r c o n n e c t i o nr e f e r e n c em o d e l ) 1 1 9 】。1 9 8 3 年公布了i s 0 7 9 4 8 国际标准开放 系统互连参考模型的正式文件。2 0 世纪9 0 年代初期，虽然整套的o s i 国际标准 都已经制定出来了，但是由于因特网已经在全世界范围内抢占先机，因此o s i 并没有获得预期的商业成功，而是在实际应用中事与愿违地失败了。与此相反， 非国际标准的t c p i p 协议却已经广泛应用于实际工程中，这样，t c p i p 就成为 了事实上的国际标准。图2 1 是o s i 参考模型、t c p i p 参考模型和比较常用的5 层混合参考模型分层情况的一个对比。 o s i t c p i p混合模型 一一 一。、一一一一、 应用层 一 表示层 应用层应用层 会话层 。一、 一 一 传输层传输层传输层 一、 一 i 一一、 网络层网际层网络层 一 一 一一、一一： 数据链路层数据链路层 一 、网络接口层 一 一、 物理层物理层 二= 二一二二二= ：一一二二= 二二= = ) 、：二：二二二二：二一二二二 图2 - 1o s l 模型、t c p i p 模型和5 层混合参考模型对比图 以上三种模型，虽然在协议层次划分上有差异，但是其基本目的都是为了将 复杂的网络协议分解成若干层次，将每层协议的复杂度控制在合理的范围内。 o s i 参考模型是在网络协议发明之前就已经存在，这意味着o s i 模型不会偏向于 任何一种特定的协议，因而该模型更加具有通用性f 2 0 】。但是这种理论化的设计 缺乏实践经验的基础，因此实际应用功能和网络各层难以一一对应；另外，o s i 模型的协议实现起来过于复杂，运行效率很低；o s i 标准的制定周期过长，使得 浙江大学硕士学位论文第二章网络通信和数据挖掘概述 按o s i 标准生产的设备无法及时进入市场；而且，o s i 的层次划分也不太合理， 有些功能在多个层次中重复出现【2 1 。2 3 1 。对比之下，t c p i p 协议先于其模型出现， 其模型只是已有协议的一个描述而已，协议和网络模型之间完全匹配。但是 t c p i p 模型也存在着明显的缺剧2 睨5 1 。例如，t c p i p 模型并不通用，它不适合 用来描述t c p i p 协议以外的任何协议；t c p i p 模型的网络接口层严格来说并不 是一个层次而仅仅是一个接口，而底层的数据链路层和物理层则根本没有，但在 实际应用中这两层还是很重要的。 狭义的t c p i p 是指传输控制协议( t r a n s m i s s i o nc o n t r o lp r o t o c o l ，t c p ) 和网际协议( i n t e r n e tp r o t o c o l ，i p ) ，广义的t c p i p 协议并不仅仅是指这两个单 独的协议，而是由许多协议组成的协议簇。t c p i p 协议簇组合了1 0 0 多个协议， 包括文件传输协议f t p ，简单邮件传输协议s m t p ，用于远程访问的t e l n e t 协议， 普通文件传输协议t f t p ，用户数据报协议u d p ，地址解析协议a r p ，逆向地址 解析协议r a r p ，因特网控制报文协议i c m p 和因特网组管理协议i g m p 等1 2 6 】。 t c p 1 p 协议簇中各层次协议的关系如图2 2 所示： i 一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一i i 一一一一 一 i i用户进程 用户进程；用广进程用户进程应用层i i 一- 二：! 二一二- 二_ 三二一二= 二二二_ - 二二_ = 二= 二一一一一一一一一一一i ， ： 一一一 一一一 ： i t e pi j d p 传输层 i i 。二弋一歹。 i 一一一：二二二二一一一一一二二s 乏三二一一一一一一二二二二二一一一一一一l l i c 时一一，i p - 一一y i g i i p 网络层i li ，一j 二一二二二一一 i 一 一j 二 ， i _ _ 二二二= 二z 二一_ _ 二二一j i l ia 即 + 硬件接u 一一- 髓胛 数据链路层i i i i 一一一二二二二一一一一一一一二二2 二二一一一一一一二一二= 二二一一一一一j 通信介质 图2 - 2t c p i p 协议簇中各层次协议的相互关系 t c p i p 协议簇中最重要的是网络层协议和传输层协议。 网络层协议： 6 浙江大学硕士学位论文第二章网络通信和数据挖掘概述 网络层协议i p 是t c p d p 体系中最主要的协议之一，与i p 协议配套使用的还 有四个协议： 地址解析协议a r p ( a d d r e s sr e s o l u t i o np r o t o c 0 1 ) 逆向地址解析协议r a r p ( r e v e r s ea d d r e s sr e s o l u t i o np r o t o c 0 1 ) 因特网控制报文协议i c m p ( i n t e m e tc o n t r o lm e s s a g ep r o t o c 0 1 ) 因特网组管理协议i g m p ( i n t e m e tg r o u pm a n a g e m e n tp r o t o c 0 1 ) 传输层协议： t c p i p 的传输层协议包括以下两种，即： 传输控制协议t c p ( t r a n s m i s s i o nc o n t r o lp r o t o c 0 1 ) 用户数据报协议u d p ( u s e rd a t a g r a mp r o t o c 0 1 ) 传输控制协议t c p 最显著的性质是提供了逻辑上的可靠连接。t c p 将数据 分成若干个数据包，并给每个数据包加上包头，包头上有相应的编号。i p 协议 在每个包头上再加上接收端主机地址，通过以上处理后将数据发送出去。如果传 输过程中出现数据丢失、数据失真等情况，t c p 协议会自动要求数据重新传输， 并重新组包【2 7 1 。 用户数据报协议u d p 同样位于传输层。u d p 是一种面向无连接的数据传输 协议，省略t c p 传输中的包头，不能提供数据包的重传，因此不保证传输质量， 但在良好的网络环境下，例如局域网内，传输效率比较高【2 8 】。 总的来说，t c p 的特点是通信可靠，有数据校验和重发的机制，通常用于数 据文件的传输，如f t p 、t e l n e t 等；u d p 以降低传输可靠性的代价换取较高的传 输速率，通常用于较短数据包的传输，如d h c p 、s n m p 。u d p 和t c p 两种协 议的使用需要权衡考虑，具体应用于网络化监控系统中，由于传输环境中存在噪 声和干扰，所以选择t c p 作为数据传输的协议。 2 1 2i e e e8 0 2 标准体系 i e e e8 0 2 委员会又称l m s c ( l a n m a ns t a n d a r d sc o m m i t t e e ，局域网城 域网标准委员会) ，主要研究局域网和城域网的物理层和数据链路层中定义的服 务和协议，对应o s i 网络参考模型的最低两层( 即物理层和数据链路层) 。2 0 世 纪8 0 年代初期，i e e e8 0 2 委员会首先制定出了局域网的体系结构，即著名的i e e e 8 0 2 参考模型。i e e e8 0 2 模型将o s i 的数据链路层划分为两个子层，分别是逻辑 7 浙江大学硕士学位论文第二章网络通信和数据挖掘概述 链路控s j j ( l o g i c a ll i n kc o n t r o l ，l l c ) 子层和介质访问控$ 1 ( m e d i aa c c e s sc o n t r o l ， m a c ) 子层。图2 - 3 是o s i 参考模型与i e e e8 0 2 模型的对照。 o s i 参考模型i e e e 8 0 2 参考模型 应用层 表示层 会话层 传输层 网络层 数据链路层 物理层 图2 - 3o s l 参考模型与i e e e8 0 2 模型对照 i e e e8 0 2 1 5 4z i g b e e 技术： 1 9 9 8 年i e e e8 0 2 1 5 工作组成立，主要致力于研究无线个人区域网络 ( w p a n ，w i r e l e s sp e r s o n a la r e an e t w o r k ) 和短距离无线网络标准化问题。在网 络构成上，w p a n 位于整个网络链的末端，用于解决同一地点终端与终端间的连 接，如手机和蓝牙耳机的连接等。w p a n 是基于计算机通信的专用网，是在个人 操作环境下需要相互通信的装置构成的一个网络，无需任何中央管理装置。对于 单个设备而言，要求既能提供主控功能又具有从属功能的能力。i e e e 8 0 2 15 工 作组制定了多种适合不同应用的标准，主要包括b l u e t o o t h ( i e e e 8 0 2 1 5 1 ) 、 w i m e d i a ( i e e e 8 0 2 1 5 3 ) 、z i g b e e ( i e e e 8 0 2 1 5 4 ) 。 2 0 0 3 年1 0 月批准的i e e e8 0 2 1 5 4 标准定义了一种供廉价的固定、便携或 移动设备使用的无线连接技术，也称为z i g b e e 技术。z i g b e e 技术是一种近距离、 低复杂度、低功耗、低数据速率、低成本的双向无线通信技术，主要适合于自动 控制和远程控制领域，可以嵌入各种设备中，同时支持地理定位功能。一般而言， 随着通信距离的增大，设备的复杂度、功耗以及系统成本都在增加。相对于现有 的各种无线通信技术而言，z i g b e e 技术是最低功耗和成本的技术，同时由于 z i g b e e 技术的低数据速率和通信范围较小的特点，也决定了z i g b e e 技术适合于 承载数据流量较小的业务。z i g b e e 主要技术指标如表2 1 所示。 浙江大学硕士学位论文第二章网络通信和数据挖掘概述 表2 - 1z i g b e e 主要技术指标 特性取值 数据速率 通信范围 通信时延 信道数 频段 寻址方式 信道接入 8 6 8 m h z 、2 0 k b p s ；9 15 m h z 、4 0 k b p s ；2 4 g h z 、2 5 0 k b p s 1 0 - 7 5 m 1 5 - 3 0 m s 8 6 8 9 1 5 m h z 、1 1 ；2 4 g h z 、1 6 8 6 8 m h z 、9 15 m h z 和2 4 g h z 6 4 比特i e e e 地址，8 比特网络地址 c s m a c a 和时隙化的c s m a c a 温度4 0 。c 8 5 * ( 2 z i g b e e 协议具有一些非常适用于工业无线应用的优点【2 9 l ： 功耗低：由于z i g b e e 的传输速率低，发射功率仅为1 m w ，而且具有休 眠模式，功耗低，因此z i g b e e 设备非常省电。据估计，z i g b e e 设备仅 依靠两节5 号电池就可以维持长达6 个月到2 年左右的使用时间，这是 其它无线设备望尘莫及的。 成本低：z i g b e e 模块的初始成本在6 美元左右，并且z i g b e e 协议是免 专利费的。低成本是z i g b e e 协议的一个巨大优势。 时延短：通信时延和从休眠状态激活的时延都非常短，典型的搜索设备 的时延为3 0 m s ，休h 民激活的时延为1 5 m s ，活动设备信道接入的时延为 15 m s 。因此z i g b e e 技术适用于对时延要求苛刻的无线控制应用( 如工 业控制场合等) 。 网络容量大：采用星型结构的z i g b e e 网络最多可以容纳2 5 4 个从设备 和一个主设备，而且组网结构灵活。 兼容性：与现有的控制网络标准无缝集成，通过网络协调器自动建立网 络，使用无线网络c s m c a 方式进行信道存取。而且提供全握手协议 保证了传递的可靠性。 可靠性：采取了碰撞避免策略，同时为需要固定带宽的通信业务预留了 专用时隙，避丌了发送数据的竞争和冲突。m a c 层则采用了完全确认 9 浙江大学硕士学位论文 第二章网络通信和数据挖掘概述 的数据传输模式，每个发送的数据包都必须等待接收方的确认信息，如 果传输过程中出现问题可以进行重发。 安全性：z i g b e e 提供了基于循环冗余校验的数据包完整性检查功能，支 持鉴权和认证，采用了a e s 1 2 8 的加密算法，各个机制可以灵活搭配确 定其安全属性。 从以上优点可以看出，将z i g b e e 用于无线网络化监控系统的组网技术是非 常合适的。从应用需求来看，采集子系统传输的数据主要是环境的温湿度参数， 使用2 4 g 公共频段的z i g b e e 协议传输速率达到2 5 0 k b p s ，经测试足以满足当前 系统的需求。 2 1 3 网络接口a p i s o c k e t 接口是t c p f l p 网络的标准a p i 接口，s o c k e t 接口定义了许多函数， 程序员可以利用它们来开发t c p i p 网络上的应用程序。s o c k e t 接口最初是在 u n i x 操作系统里得到实现的。s o c k e t 数据传输是一种特殊的i o 方式，它的使用 方式类似于打开一个文件，文件打开时函数返回一个整型的s o c k e t 描述符，连 接建立、数据传输等网络通信操作都是通过s o c k e t 实现的。对于程序设计者而 言，s o c k e t 接口相当于一个文件指针，要实现网络的通信，等价于向指针所指 向的文件读写数据。常用的s o c k e t 类型有两种：数据流类型的s o c ks t r e a m 和数据报类型的s o c kd g r a m 。s o c ks t r e a m 是一种面向连接的s o c k e t ， 两个通信的应用程序之问要先建立起一种虚拟的连接，这种方式通常应用于面向 连接的t c p 连接；s o c kd g r a m 是一种面向无连接的s o c k e t ，发送的数据可 能会有丢失，顺序也可能会有先后，但是发送速度却快得多，这种方式通常应用 于u d p 连接。 在网络通信中，由于网络拥挤经常会在数据交换时发生公用信道竞争、无法 收发数据，造成函数不能返回的现象，这种现象被称为阻塞。s o c k e t 对有可能阻 塞的函数调用提供了两种处理方式：阻塞方式和非阻塞方式。在阻塞方式下，收 发数据的函数在被调用后一直要到数据传送完毕或者出错才能返回。而非阻塞方 式下，函数被调用后立即返回，当传送完成后系统会给程序发一个事先约定好的 消息。 s o c k e t 函数结构如下： l o 浙江大学硕士学位论文第二章网络通信和数据挖掘概述 s o c k e ts o c k e t ( i n ta f , i n tt y p e ，i n tp r o t o c 0 1 ) ； a f 一般填a fi n e t ，表示是在i n t e r a c t 上； t y p e ：表示s o c k e t 的类型，当采用t c p 时选择s o c k s t r e a m 类型，采用 u d p 时选择s o c kd g r a m 类型； p r o t o c o l ：一般填0 ，表示对两种类型的s o c k e t 分别采用缺省的t c p 和u d p 传输协议； 函数的返回值代表分配给程序的s o c k e t 编号，如果s o c k e t 建立失败，则返 回值为i n v a l i ds o c k e t 的错误。 2 2 数据挖掘和神经网络 2 2 1 数据挖掘概述 1 9 8 9 年，在美国底特律召开的第十一届国际人工智能联合会议的专题讨论会 上首次提出了基于数据库的知识发现( k n o w l e d g ed i s c o v e rb a s e do nd a t a b a s e ) 概念。1 9 9 5 年，k d d 专题讨论会更名为国际会议，并在加拿大召开了第一届k d d 国际学术会议，之后每年召开一次。同年，在美国计算机年会( a c m ) 上提出 了数据挖掘的概念。“数据挖掘”和“知识发现”两者在本质上是一致的，是对同一 事物的不同表述。相对来讲，数据挖掘( d a t am i n i n g ) 主要流行于统计、数据分 析、数据库和管理信息系统界；知识发现( k d d ) 主要流行于人工智能和机器 学习界【3 们。 数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提 取隐含在其中的、人们事先不知道的、又是潜在有用的信息和知识的过程【3 l 】。 它是发现知识的有效手段，被发现的知识不仅可以用于信息管理、查询优化、决 策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是数据库研 究中的一个很有应用价值的领域。它又是- f - j 广义的交叉学科，融合了数据库、 人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘是数据库中知 识发现过程的一个基本步骤。 数据挖掘所发现的知识最常见的有以下五类1 3 2 】： 广义知识：广义知识指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特 性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识， 是对数据的概括、精炼和抽象。 浙江大学硕士学位论文第二章网络通信和数据挖掘概述 关联知识：它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两 项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属 性值进行预测。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的 频繁项目集；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最 低值的规则。 分类知识：它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差 异型知识。最为典型的分类方法是基于决策树的分类方法。此外，数据 分类还有数理统计、粗糙集、神经网络、支持向量机等方法。 预测型知识：它根据时间序列型数据，由历史和当前的数据去预测未来 的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。时间序列预测方 法有经典的统计方法、神经网络的机器学习方法等。 偏差型知识：偏差型知识是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常 规的异常现象，如标准类外的特例，数据聚类外的离群值等。 与上述知识内容相对应，数据挖掘主要有以下五类功能： 1 ) 分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的族类来描述事物。例如： 银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类型，现在就可以根据这 些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。 2 ) 聚类：数据库中的记录可以被划分为一系列有意义的子集，即聚类。聚 类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。 聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。 3 ) 关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的 这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比率有多 少。与关联不同，序列是一种纵向的联系。 4 ) 预测：数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大 量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。 5 ) 偏差的检测：数据库中的数据常有一些异常的记录，从数据库中检测这 些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不 满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。 本课题主要用到的数据挖掘任务为预测和偏差的检测。由于网络传输环境复 1 2 浙江大学硕士学位论文第二章网络通信和数据挖掘概述 杂，信号在到达交互决策子系统之前存在信道拥塞和竞争，从而造成单位采样周 期内的数据包丢失，不仅破坏了监控系统数据库的完整性，更造成了交互决策子 系统的不稳定。因此，本系统设计中，采用数据预测方法优化交互决策子系统的 输入信号，完善环境参数的监测，提高控制系统的性能。另一方面，工业采集 测量系统中常常存在误差，这些误差往往是由噪声或意外引起的，把这些数据记 入数据库，作为当前环境的参照显然是不合适的。这些值在数据挖掘研究中被称 为孤立点，系统实现时必须从数据库中分析出孤立点，并把它们排除在数据分析 处理范围之外。 2 2 2 人工神经网络概述 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s ，a n n ) 简称神经网络，是模仿生 物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统。a n n 学习方法对于训练数据 中的错误健壮性很好，且己被成功地应用到机器学习中。它由大量类似于神经元 的处理单元相互连接而成，是一个并行分布式的信息处理网络结构。该网络一般 由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一输出、多个输入，该神经元可以连 接到很多其他神经元，每个连接通路对应一个连接权系数。在网络的使用过程中， 这些系数能够自适应地学习和调整。 现代生物学研究表明，生物的学习是在不断调节神经元之间的连接突触强弱 的过程中完成的。由此得到启发，通过神经网络这种一层或多层的网络结构，可 以达到模仿人类思维的目的。神经网络已经在许多方面得到应用，例如模式识别、 数据分类、函数逼近等等。 通常神经网络由三层组成：输入层、隐含层、输出层，其中输入层和输出层 之间通过隐含层相连接。为了在输入和输出之间建立一种复杂的非线性映射，隐 含层的每个神经元节点都有一个非线性的激活函数，节点的输入是前一层节点输 出与两层之间连接权乘积的总和，节点的输出是输入通过映射后得到的值。 从学习方法的角度来看，神经网络可以分为两种不同的类型：一种是有导师 的学习，也称为监督学习；一种是无导师的学习，也称为无监督学习。有导师的 学习过程需要监督，监督的作用是通过训练数据本身来完成的，训练数据不但包 含了输入数据，还包含了特定条件下的期望输出，通过监督学习达到使网络的实 际输出接近于网络的期望输出的目的。这种学习系统分成三个部分：输入部、训 浙江大学硕士学位论文第二章网络通信和数据挖掘概述 练部和输出部。该类型典型的网络为前向多层a n n 矛i h o p f i e l da n n 。无导师的 学习过程没有明确的外部监督机制，训练数据集中只包含输入而不包括输出，网 络必需根据一定的标准反复进行权值的调整。该类型典型的网络为竞争学习网 络、自组织特征映射和自适应网络等。 神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或者向量值的目标函数提供了一 种健壮性很强的方法，对于某些类型的问题，例如学习解释复杂的现实世界中的 传感器数据，人工神经网络是目前最有效的学习方法【3 2 1 。 神经计算方法的主要特点如下： 首先是其大规模并行性、集团运算和容错能力。在大规模的神经网络系统中， 有许多能同时进行运算的处理单元，信息处理是在大量处理单元中并行而又有层 次的进行，整体运算速度快。神经网络系统中的所有单元都是一起协同解决某一 问题，体现了一种集团运算能力，所以信息的处理能力是由整个神经网络系统决 定的。在整个网络中，一个单元的失效并不会造成整个系统的瘫痪，因此网络具 有良好的容错能力。 其次是学习和自组织能力。神经网络可以自动调节其结构来适应学习新的模 式，这种变结构体系表现出了很强的对事物的学习能力和环境适应性。依照一定 的准则改变神经网络系统内部结构和连接方式，如h e b b 学习规则，可以达到学 习和适应系统需求的目的。神经网络的学习能力在一定程度上类似于大脑的学习 能力，这种能力有广泛的应用可能性。显然，基于它的数据挖掘模型也会具有更 高的准确性。 最后多层神经网络具有强大的运算能力和处理实际问题的能力。它可以处理 一些环境信息复杂、背景知识不清楚、推理规则不明确的问题。在实际应用中， 这种类似于黑匣子的网络结构可以处理具体的实例，给出满意的解答。 但是，人工神经网络方法也存在一些问题和局限性，不加以克服会影响其在 数据挖掘中的应用： 训练时间长：网络的训练时间长短与问题的规模、网络的复杂性以及训 练算法相关。网络的学习是一个自学习白适应的过程，当训练样本不断 输入时，神经网络将耗费大量的训练时间。若遇到高维输入数据、网络 的连接数和自由参数过多时，还会出现“过拟合现象”：网络能f 确地 1 4 浙江大学硕士学位论文 第二章 网络通信和数据挖掘概述 在训练样本中学习，但在应用新数据测试其性能时表现差劲，训练时间 也会相应更长【3 3 1 。为避免这些问题，设计的网络不宜过于复杂，训练算 法应尽可能简单。 a n n 对数据形式非常敏感：相同的数据集通过不同的转换形式会产生不 同的结果，甚至得不到结果。这就要求数据的转换规则必需始终保持一 致。另一方面，对于已训练好的网络，若对相同的输入向量改变维的顺 序后再输入，网络将启动新的学习过程调整权值，而不是直接输出结果。 这是网络可重用性差的表现【3 4 1 。 2 2 3 神经元节点模型 图2 - 4 神经元节点结构图 a n n 是由简单的信息处理单元( 人工神经元，简称神经元) 互联组成的网 络，能接受并处理信息。网络的信息处理由单元之间的相互作用来实现，它是通 过把问题表达成神经元之间的连接权来处理的。神经元的特性作为决定a n n 整 体性能的三大要素之一，是整个神经网络的理论基础1 3 5 】。a n n 的神经元节点结 构如图2 4 所示，网络的输入为而，输入层与隐含层之间的连接权值为w ，隐含 层节点的输入，为输入节点和连接权的乘