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1、工业无线网络节点故障诊断技术研究独创性声明本人提交的学位论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中引用他人已经发表或出版过的研究成果,文中已加了标注。签字日期:口月/日靴敝储:太咎’学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解西南大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南大学研究生院筹可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授权书,本论文:口不保密,口保密期限至年月止。导师签名:何学位
2、论文作者签名:靶急.盟签字日期:签字日期:口年易月/日沙降月日●■■目录四摘要??.第章绪论.研究背景??..研究意义??...研究现状??...故障诊断研究现状?...工业无线网络节点故障诊断研究现状??...国内外研究方法??...现有方法的不足??..研究内容及结构??....研究内容??...论文结构??.第章人工神经网络与小波分析.人工神经网络理论??..小波分析理论。.小波分析与信号奇异性??..卅、结第章工业无线网络节点故障分析...工业无线网络基本体系架构...工业无线网络结构?....工业无线网络节点结构.工业无线网络特点.工业无线网络故障?...工业无
3、线网络网络故障..工业无线网络节点传感器组件故障?..工业无线网络故障特点.工业无线网络节点故障仿真..小结?.第章基于解析冗余的工业无线网络节点故障诊断??。.基于节点冗余的无线传感器网络节点故障诊断?...解析冗余故障诊断模型??...解析冗余节点故障诊断思想..解析冗余节点故障诊断模型.解析冗余故障诊断流程?..实现解析冗余节点故障诊断的关键技术....神经网络类型选择。..算法及其改进?....节点解析冗余故障诊断神经网络模型构造..最优小波基函数?。.基于解析冗余的节点故障综合诊断../』、结?.第章基于解析冗余工业无线网络节点故障诊断仿真?...基于解析冗余节
4、点故障诊断可行性仿真实验.节点故障诊断对比实验??..小结?第章总结和展望.总结?.展望?参考文献.致谢?在学期间发表的主要文章??.摘要工业无线网络节点故障诊断技术研究计算机应用技术专业硕士研究生吴志盛指导教师刘枫教授摘要工业无线网络节点作为工业无线网络的基础和载体,其故障不但将直接影响网络本身的正常运行,而且作为过程无线控制系统和大型机械设备监控的基础,若不及时排除节点故障,将直接威胁到人民的生命财产安全。但另一个方面由于工业现场的恶劣环境,加上节点的射频部件和传感部件需要与工业现场直接接触,导致其出现故障的概率大大提高,因此对节点进行实时的故障诊断和监控是必要的。故
5、障诊断随着人们对可靠性、安全性的要求提高,已经发展成为一门系统的科学,包括基于解析模型的故障诊断方法、基于信号处理的故障诊断方法、基于人工智能的故障诊断方法。但目前对工业无线网络节点故障诊断的具体方法研究较少,甚至对一般传感器网络节点故障研究也不多。本文以?为工业无线网络的载体研究工业无线网络节点故障技术。本文首先分析了现有的三种节点故障诊断方法,总结了基于节点冗余方法的优点及其被广泛研究和应用的原因,针对工业无线网络节点不具备空间相关性的特点以及现有节点诊断技术误诊率高、实时性差、人为性强和不适用于监控等缺点,以工业现场所拥有的大量现场数据为现实基础,以故障信号的奇异性
6、为理论基础,利用人工神经网络技术的智能性以及小波变换时频局部分析的优越性,提出了一种基于解析冗余的工业无线网络节点故障诊断方法。在提出基于解析冗余节点故障诊断思想方法的基础上,从方法实现的角度,推导了方法的模型,给出了方法的实现流程,研究了方法实现的关键技术,重点研究了工业无线网络节点神经网络模型的架构设计,确定了神经网络隐含层数,确定了学习目标、初始权值以及学习最大次数,确定了神经网络各层的节点数,完成了工业无线网络节点神经网络模型构造设计和学习:针对神经网络动量附加法以及自适应学习速率没有分层考虑隐含层和输出层虚假最优以及调节速率矛盾性的缺点,提出了一种层级改进学习算
7、法以进一步改善神经网络的学习速率;针对小波分析需要选择最优小波基的问题,从工程经验和小波函数数学属性两个角度分析选择了系列小波作为小波分析的基函数。此外,针对无线通信对信号的干扰,以节点的监测组件为基础,对结合了信号、能量、链路质量等冈数的故障综合诊断进行了初步探讨,提出了一种以解析冗余和监测部件为基础的节点故障综合诊断方法。最后,通过三组仿真实验对本文的主要工作进行了验证。第一组仿真实验结果表明,本文所提出了层级改进算法在神经网络学习速率上具有明显的改善效果,比原来平均提高了;第二组仿真实验结果证明了基于解析冗余节点故障诊断
