針對使用定性或定量方法對含有擾動的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)進(jìn)行故障檢測時無法區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)波動是由故障還是擾動引起的問題,提出了含有擾動的無線傳感器故障檢測方法:置信規(guī)則庫(BRB-r)。該方法既包含定性又包含定量知識,融合了屬性可靠性以及屬性權(quán)重,在噪聲干擾下能夠有效判斷數(shù)據(jù)波動是由噪聲還是故障導(dǎo)致的,可以更加完美地解決外界不可靠因素對我們進(jìn)行故障檢測等研究的影響。仿真實驗結(jié)果表明,BRB-r模型能夠在WSN處于擾動狀態(tài)下對WSN是否出現(xiàn)故障進(jìn)行判斷,相較于BRB模型檢測準(zhǔn)確率更高,穩(wěn)定性實用性更強。

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【部分圖文】：

圖1故障檢測模型圖

前提屬性選擇完畢后構(gòu)建一個BRB-r故障檢測模型,結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1中x1,x2分別為空間殘差、時間標(biāo)準(zhǔn)差。x3表示BRB-r產(chǎn)生的輸出結(jié)果,也就是故障檢測結(jié)果。

圖2時間相關(guān)性分析

根據(jù)圖2所示時間相關(guān)性和式(14)選擇參考點參考值如表2、表3所示。表2x1參考點以及參考值Tab.2Referencepointsandreferencevalues參考點SSLZXSXLSXXS參考值-1.5-1.240.20.91.25....

圖3BRB-r故障檢測結(jié)果

構(gòu)建上述置信度表,將不同的前提屬性x1,x2與故障檢測結(jié)果D之間關(guān)系進(jìn)行確定,并根據(jù)此置信度表對故障檢測結(jié)果D進(jìn)行實驗研究,實驗結(jié)果如圖3所示。圖3橫坐標(biāo)表示實驗樣本數(shù),縱坐標(biāo)表示正常數(shù)據(jù)以及故障數(shù)據(jù)的區(qū)間。

圖4故障檢測效果對比

使用BRB模型對WSN故障檢測進(jìn)行分析與BRB-r模型實驗進(jìn)行對比驗證,實驗結(jié)果如圖4所示。根據(jù)式(17)計算出BRB-r模型以及BRB模型的故障檢測結(jié)果,如表5所示,其中TL表示正確檢測的樣本數(shù)量,ALL表示樣本總體數(shù)量。

本文編號：3921423