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1、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN,wireless sensor network)是由大量密集部署在監(jiān)控區(qū)域的智能傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的一種網(wǎng)絡(luò)分布式系統(tǒng)。然而,由于低成本、資源受限節(jié)點(diǎn)被隨機(jī)部署在異常復(fù)雜和惡劣的區(qū)域,WSN時(shí)常會(huì)出現(xiàn)各種故障,其可靠性是傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用重要挑戰(zhàn)。故障診斷是提高WSN可靠性的關(guān)鍵技術(shù)之一。
針對(duì)現(xiàn)有模型和方法在動(dòng)態(tài)復(fù)雜多變傳感器網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力不足問(wèn)題,本文擬探討將人工免疫系統(tǒng)的危險(xiǎn)理論應(yīng)用到
2、WSN節(jié)點(diǎn)故障診斷方法,并提出一種適用于WSN系統(tǒng)級(jí)的故障診斷新方法。
首先,研究WSN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),原理及其每部分之間關(guān)系及協(xié)作。然后,描述WSN故障診斷流程。其次,根據(jù)WSN故障分類、故障特征值及特征提取等問(wèn)題,分析WSN節(jié)點(diǎn)故障及系統(tǒng)故障的機(jī)理。
針對(duì)WSN節(jié)點(diǎn)故障問(wèn)題,提出基于免疫危險(xiǎn)理論WSN節(jié)點(diǎn)故障診斷新算法。該算法首先建立抗體、抗原與WSN故障特征向量的映射模型,利用危險(xiǎn)觸發(fā)閾值識(shí)別危險(xiǎn)源,運(yùn)用遺傳算法生成
3、抗體庫(kù),基于K-近鄰分類方法構(gòu)建多抗體故障檢測(cè)器并進(jìn)行故障分類,通過(guò)追蹤故障數(shù)據(jù)變化在線更新抗體庫(kù)。該算法計(jì)算負(fù)荷較小,具備自學(xué)習(xí),動(dòng)態(tài)更新特性。
針對(duì)WSN系統(tǒng)故障問(wèn)題,本文提出一種基于時(shí)間加權(quán)K-近鄰法的故障診斷方法。該方法按照系統(tǒng)故障機(jī)理確立特征值,根據(jù)WSN系統(tǒng)故障的時(shí)間相關(guān)性,設(shè)計(jì)基于時(shí)間加權(quán)的故障診斷分類規(guī)則,并結(jié)合K-近鄰法建立系統(tǒng)故障診斷模型。該模型具有對(duì)WSN系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)偏移的校正能力,提高故障診斷正確率。實(shí)
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