机械振动无线传感器网络作为一种新的信息获取方式,需要具备高频率采样、高精度同步采集和大量数据传输的能力,这些高性能需求将导致现有的机械振动无线传感器网络节点在进行机械振动监测时出现功耗过高的能耗弊端。而现有的常用的电池供电的方法因电池容量有限不能保证节点进行长期工作。论文针对无线传感器网络节点能耗过高的问题,在满足机械振动信号高精度采集的前提下,进行了采集节点的低功耗能量管理和传输方法研究,具体工作如下:针对双核心处理器架构的机械振动无线传感器网络采集节点数据采集能耗高的问题,提出了基于任务时序调度的机械振动无线传感器网络采集节点低功耗能量管理方法。首先分析双核心采集节点主处理器模块、从处理器模块和IEPE传感器模块等功能模块的能量消耗情况,对采集节点工作任务进行时序分配;然后利用NI9234数据采集卡实验测试获取各模块上电状态下的电流或者电压信息,进行能量管理参数配置;最后采用双处理器使能控制多个开关稳压器的方式规划电源管理,给各个模块提供所需电源的同时,实现对采集任务的时序调度,有序地关闭或唤醒相应的模块,有效降低机械振动无线传感器网络数据采集过程中的能量消耗。针对目前均匀时槽分配方法在机械振动无线传感器网络大量原始数据传输需求下节点传输能耗高、传输速率低的问题,提出了自适应时槽分配的机械振动无线传感器网络传输休眠时序调度方法。首先利用信标调度的自适应时槽分配时钟同步方法使各节点不需晶振补偿就可校准本地时钟误差并降低同步次数;然后采用测量LQI预测节点数据传输速率的方式为各个节点分配最优传输时槽以充分利用信标网络下全网周期性同步;最后设置休眠机制让未进行数据传输的节点处于休眠状态待机,直到下一个同步时槽时自动唤醒并侦听网关信标帧,使节点空闲期能耗降至最低,明显减少机械振动无线传感器网络数据传输过程中的节点冲突次数和传输能耗。进行了机械振动无线传感器网络监测系统集成,通过实验验证了该系统既能进行机械振动信号高精度采集和传输,又能有效降低能耗。文章最后回顾和总结了本论文所做的研究工作内容,并对后续的研究方向做了相关的展望。