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文檔簡介
1、氣象傳感網(wǎng)具有組網(wǎng)方式靈活性、拓撲結構動態(tài)性等特點,是一個高集成的網(wǎng)絡系統(tǒng)。由于氣象傳感網(wǎng)的節(jié)點資源受限且長期工作在不可預知的環(huán)境中,在運行過程中氣象傳感網(wǎng)極易產(chǎn)生各類故障,進而降低網(wǎng)絡服務質量。因此,故障診斷算法必然要求充分發(fā)揮網(wǎng)絡信息交互的優(yōu)勢,提高診斷性能的同時避免冗余信息大,復雜度高的缺點。本文的主要工作就是發(fā)揮氣象傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)時空相關性的優(yōu)勢同時結合鄰居協(xié)作思想,研究氣象傳感網(wǎng)故障診斷算法:
本文概述氣象傳感網(wǎng)的網(wǎng)
2、絡結構和特點以及其故障原因,并對故障進行了分類。介紹氣象傳感網(wǎng)故障診斷技術,并闡述現(xiàn)有故障診斷算法問題,給出診斷技術的性能評價標準,為氣象傳感網(wǎng)故障診斷研究的展開提供理論基礎。
針對現(xiàn)有的診斷方法會產(chǎn)生較高的誤報率,同時消耗大量通信帶寬的問題,本文提出了一種基于累積和控制圖(Cumulative'Sum Chart,CUSUM)的分布式故障診斷算法。利用CUSUM監(jiān)測節(jié)點內(nèi)本地歷史數(shù)據(jù),增強故障判斷的靈敏性,同時對節(jié)點內(nèi)異常時
3、間點進行定位,結合鄰居協(xié)作方法,最終確定故障節(jié)點。仿真實驗顯示,即使節(jié)點故障率很高時,算法在保證較高故障診斷精度的同時,依然得到較小的誤報率,受故障率影響很小。本文提出的算法有很好的可擴展性和穩(wěn)定性,能適用于大規(guī)模氣象傳感網(wǎng)的故障診斷。
針對在節(jié)點分布稀疏、故障聚集的傳感網(wǎng)中分布式故障診斷算法性能明顯降低的缺陷,提出了一種基于支持向量機回歸(Support Vector Regression,SVR)與鄰居協(xié)作的故障診斷方法。
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