基于信息融合的WSN節(jié)點(diǎn)故障診斷方法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）廣泛應(yīng)用在環(huán)境監(jiān)測、智能交通、自然災(zāi)害預(yù)測、軍事應(yīng)用、智能家居等領(lǐng)域。這些 WSN節(jié)點(diǎn)通常運(yùn)行在惡劣甚至危險(xiǎn)的環(huán)境中，節(jié)點(diǎn)的傳感器部件通常暴露在外部環(huán)境中，因而節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障的概率很高。因此，研究WSN節(jié)點(diǎn)故障診斷是非常必要的。
　　根據(jù) WSN的體系結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)模型，在分析對比現(xiàn)有的故障診斷方法的基礎(chǔ)上，研究利用時(shí)間和空間特性進(jìn)行故障診斷及信息融合診斷的方法。<

2、br>　　針對平穩(wěn)系統(tǒng)，本文提出一種基于移動時(shí)間序列建模的故障診斷方法。對WSN節(jié)點(diǎn)采集的信息預(yù)處理后得到時(shí)間序列樣本，采用時(shí)間序列建立WSN節(jié)點(diǎn)故障診斷的模型，據(jù)此分析WSN節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)。在MATLAB下仿真，結(jié)果表明該方法是可行的、有效的。
　　由于 WSN節(jié)點(diǎn)所采集的數(shù)據(jù)在空間上具有很強(qiáng)的相關(guān)性，在對節(jié)點(diǎn)的空間特性的故障診斷算法進(jìn)行研究后，提出一種改進(jìn)的基于空間特性的故障診斷方法，并在MATLAB下仿真。研究結(jié)果表明，該方法計(jì)