[发明专利]振动信息自感知识别与自供能传感系统的识别方法

说明书

本发明涉及一种振动信息自感知识别与自供能传感系统及识别方法，包括：能量采集器，能量采集器能够感知振动信息并获取环境振动能；储能电容，储能电容用于存储能量采集器获取的环境振动能；电压比较器，其提供预设电压值，当储能电容的电压达到预设电压值时，储能电容给传感系统供电；微处理器，其获取能量采集器感知振动信息的交流电压信号，并对振动信息的交流电压信号进行识别，获得识别结果；无线发射模块将识别结果发出。其实现振动信息感知和振动能量转换的一体化，并且，采用一维卷积神经网络算法直接处理能量采集器输出信号，通过算法本身提取特征，避免了繁杂的特征工程。

技术领域

本发明涉及传感系统技术领域，尤其是指一种振动信息自感知识别与自供能传感系统及识别方法。

背景技术

近年来，无线传感节点发展迅速，在智能家居、环境监测、可穿戴设备等领域应用十分广泛。传感器是无线传感节点工作的基础，是外界信息输入的最主要途径。振动是自然界最普遍的现象之一，振动状态的识别对于现场感知、环境监测和信息研判显得尤为重要。例如，在石油管线、野外围栏和要地目标的监控中，快速识别出监测目标的振动类型(如对石油管线、围栏等的敲击破坏)对于设备安全运行具有重要意义。

能够测量振动参数的传感器统称为振动传感器，在工程技术领域中经常通过在设备上放置振动传感器获取振动数据来识别设备的运行状态。加速度传感器具有生产工艺成熟、动态范围大、安装方便等特点，因而通常用作振动检测传感器。然而，加速度传感器需要采用电池供电才能获取相关数据。因此，在工作一段时间后，基于加速度传感器的振动状态检测系统将因为电能耗尽而停止工作。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中传感系统因电能耗尽而停止工作的技术问题

为解决上述技术问题，本发明提供了一种振动信息自感知识别与自供能传感系统，包括：

能量采集器，所述能量采集器能够感知振动信息并获取环境振动能以给传感系统供电；

储能电容，所述储能电容用于存储能量采集器获取的环境振动能；

电压比较器，其与能量采集器和储能电容连接，所述电压比较器提供预设电压值，当所述储能电容的电压达到预设电压值时，所述储能电容给传感系统供电；

微处理器，其与电压比较器和能量采集器连接，所述微处理器获取能量采集器感知振动信息的交流电压信号，并对所述振动信息的交流电压信号进行识别，获得识别结果；

无线发射模块，其与微处理器连接，所述无线发射模块将识别结果发出；

其中，当无线发射模块发出一次信息后，储能电容电压下降至低于预设电压值。

作为优选的，所述能量采集器与电压比较器之间还连接有整流桥。

作为优选的，所述微处理器与能量采集器之间设置有A/D转换模块，所述A/D转换模块将所述能量采集器感知的振动信息转化为数字信号。

作为优选的，所述微处理器为STM32L。(代指低功耗系列微处理器)

本发明公开了一种振动信息自感知识别与自供能传感系统的识别方法，基于上述的振动信息自感知识别与自供能传感系统，微处理器对振动信息的交流电压信号进行识别，获得识别结果，包括以下步骤：

获取数据集，对所述数据集进行处理，获得样本数据；

构建一维卷积神经网络模型；

通过样品数据对所述一维卷积神经网络模型进行训练，获得训练后的一维卷积神经网络模型；

将训练后的一维卷积神经网络模型部署在微处理器上，通过微处理器实现待检振动模式的实时识别。

作为优选的，所述一维卷积神经网络模型，包括依次设置的：