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《电子科技大学》 2008年
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基于小波神经网络的无线传感网络(WSN)节点故障诊断技术

徐德凯  
【摘要】: 由于无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)通常是运行在人类无法接近的、恶劣甚至危险的环境中,其节点会有各种故障发生,直接造成对被感知物理量的错误测量,甚至造成WSN某些功能丧失乃致整个网络瘫痪。因此,对WSN节点故障诊断研究是非常必要的。 本文采用小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)对节点传感部件故障进行诊断。诊断结果是完成故障检测与故障时间定位。其中故障检测是判断节点是否发生故障,而故障时间定位则是根据信号奇异点分析确定故障发生时间。论文主要内容包括: 1.介绍了已有的两种WSN节点故障诊断方法,并对“基于空间相关性的节点故障诊断”进行了阐述。讨论了基于小波神经网络的节点故障诊断方法。 2.对小波神经网络的训练算法进行了推导,并对传统的BP训练算法进行了改进。 3.对节点传感部件模型、故障类型及表征形式进行了研究。 4.获取节点传感部件正常运行和发生附加、倍数、固定、精度下降四种故障的原始样本。 5.采用WNN观测器和小波分解对孤立(无冗余关系)节点传感部件故障进行准确检测和故障时间定位。 6.采用交叉的WNN预测器对冗余节点传感部件故障进行准确检测和故障时间定位。 本文尝试性地将WNN用于解决WSN节点故障诊断问题,通过大量的仿真实验证明了WNN具有较好的故障诊断能力。本文在理论上的探索会对今后WSN节点故障诊断技术的发展提供参考。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP212.9;TN915.06

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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