センサノードの消費電力内訳例（©UCLA）
Power consumption of node subsystems

 

加速度センサを用いた橋梁モニタリング
Bridge monitoring using accelerometer

 

無線センサノードによる発電機モニタリング（©富士電機株式会社）
Motor monitoring with wireless sensor nodes

 

 

近年，無線センサによるモニタリングシステムの需要が非常に高まっています．
日本では高度経済成長期に作られた多くの建造物で老朽化が進み，
的確な保守および点検のために，建築物の振動モニタリングが必須です．
さらには，我々の生活を支えている発電機の異常動作検出にも，加速度データが有効であることが知られており，永続的にモニタリング可能なシステムの構築が求められています．このようなシステムの構築にあたっては，人的なコストの観点から，もしくは，発電機内部のように物理的に有線ではアクセスできない場合もあることから，無線通信を用いてセンサデータを収集しなければならなりません．しかし，無線センサノードにおいて，無線通信に要する電力は，センサ全体における消費電力の大きな割合を占めるため，無線通信を用いた場合にはバッテリーの交換頻度が上昇してしまい，結果として保守の手間が増大してしまいます．そこで我々は，従来の圧縮センシングの考え方を応用し，Walsh-Hadamard行列を観測行列として適用することで，センサデータから必要な情報だけを抜き出し圧縮する“選択的圧縮センシング技術”を開発しました．従来の圧縮センシングを用いた場合よりも，高精度かつ高い圧縮率でデータ圧縮が可能であるため，無線センサにおけるデータ送信電力量を大幅に削減可能です．橋梁や発電機の振動モニタリングにおいて60%から70%程度のデータ量削減が可能であることを確認しています．

In recent years, the demand for monitoring systems using autonomic wireless sensors has increased in an abnormality diagnosis of decrepit buildings, motors and so on.
Because of labor costs and/or physical constraints, sensor data should be gathered via wireless communication.
The power consumed by a wireless communication module is the big part of the whole power consumed by a wireless sensor.
Hence activating a wireless communication module increases an exchange frequency of a sensor’s battery and the management costs as a result.
To solve this problem, we developed selective compressed sensing method by using Walsh-Hadamard matrix.
Compared with the conventional compressed sensing method, sensor data can be compressed with higher accuracy and at a higher compression rate.
It enables sensors to save much power because the size of sent data decreases dramatically.
We applied this proposed method to sensor data of acceleration of bridges and of motors.
The result shows the data size is compressed to from 30% to 40% and validates this method.