無線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法范文

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20世紀(jì)70年代，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WirelessSensorNetwork）在各行各業(yè)中得到了迅猛的發(fā)展。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有如下特點(diǎn)：部署快、網(wǎng)絡(luò)是自組織的。良好的環(huán)境適應(yīng)性、安裝便捷。隨著科技的進(jìn)步，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在集成度、環(huán)境適應(yīng)性、種類、自組速度等方面都在不同程度有了發(fā)展，而成本也在降低。

目前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于交通領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域、家居智能化、狀態(tài)監(jiān)測等方向。可見，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，將物理世界和信息技術(shù)聯(lián)系起來，同時也引起了國內(nèi)外科技界和工業(yè)界的重視。從人力到機(jī)械，從有線網(wǎng)絡(luò)到無線網(wǎng)絡(luò)，科技的發(fā)展都在深刻改變著人們的思維和生活方式。可以預(yù)見在不遠(yuǎn)的將來，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)會逐步進(jìn)入人們的現(xiàn)實生活。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量傳感器節(jié)點(diǎn)，通過自組織多跳路由的無線通信方式聯(lián)接構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)能夠相互協(xié)作地采集、處理與傳輸覆蓋區(qū)域內(nèi)的各種信息。所以說，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)不僅具有傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸功能，還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與處理。目前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)以其自組網(wǎng)、多跳路由、分布式、低功耗和低成本的特點(diǎn)，給信息感知領(lǐng)域帶來了一場巨大的變革。

1問題描述

結(jié)合粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論方法，描述的WSN故障診斷的模型如圖1所示，具體流程如下：（1）故障信息集的構(gòu)建。通過傳感器網(wǎng)絡(luò)以及相應(yīng)的信號處理技術(shù)采集系統(tǒng)故障信息。（2）故障信息集的約簡處理。采用粗糙集中的約簡算法去除冗余相關(guān)的故障信息。（3）將約簡故障征兆輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出得到相應(yīng)的故障類型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有從輸入到輸出的任意非線性映射以及泛化能力，是目前廣泛應(yīng)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于多層次處理系統(tǒng)。通常由一個或多個隱層組成。采用S型傳遞函數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的隱層，線性傳遞函數(shù)作為輸出層。隱含層到輸出層的權(quán)值、方差以及基函數(shù)的中心是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)要求解的參數(shù)。由于徑向基函數(shù)中心選取方法的差異性，RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法各異，例如：自組織選取中心法、有監(jiān)督選取中心法、隨機(jī)選取中心法、以及正交最小二乘法。下面給出自組織選取中心的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，算法由自組織學(xué)習(xí)和有導(dǎo)師學(xué)習(xí)階段組成，自組織學(xué)習(xí)階段為無導(dǎo)師的學(xué)習(xí)過程，求解隱含層基函數(shù)的中心與方差，有導(dǎo)師學(xué)習(xí)階段求解隱含層到輸出層之間的權(quán)值。

2故障診斷算法設(shè)計

通常采用的徑向基函數(shù)是高斯函數(shù)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)表示為。

3仿真分析

從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)組成來看，主要包括四個部分：傳感器部件、CPU部件、無線通信部件和電源部件。因此，傳感器節(jié)點(diǎn)故障可相應(yīng)的分為傳感器部件故障、CPU部件故障、無線通信部件故障和電源部件故障。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)主要用來對所處環(huán)境中某些信息進(jìn)行感應(yīng)和監(jiān)測，在仿真實驗中，傳感器節(jié)點(diǎn)對所處環(huán)境的溫度進(jìn)行感測。利用Matlab建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為隱含層含有10個神經(jīng)元的三層網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練函數(shù)為traingdx（），輸入層的傳遞函數(shù)是logsig（），輸出層的傳遞函數(shù)是purelin（）。設(shè)定RBF和BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度是0.01，利用約簡后的訓(xùn)練樣本分別對RBF和BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得出訓(xùn)練誤差曲線如圖3，圖4所示。由圖可知，在同樣的誤差精度要求下，RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練只需要7epochs，而BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練需要107epochs，可見RBF網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度遠(yuǎn)高于BP網(wǎng)絡(luò)。通過比較RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷準(zhǔn)確率與訓(xùn)練速度，可得出兩種算法對于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障診斷的故障診斷準(zhǔn)確率。

4結(jié)語

本文介紹了粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷模型，比較了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及其算法。最后的仿真實驗中，通過約簡的訓(xùn)練樣本對RBF網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。仿真結(jié)果表明：RBF網(wǎng)絡(luò)比BP網(wǎng)絡(luò)具有更快的訓(xùn)練速度，并且兩種網(wǎng)絡(luò)在不考慮故障信息準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)傳輸誤差等因素的影響下都具有非常高的故障診斷準(zhǔn)確率，且RBF網(wǎng)絡(luò)相比BP網(wǎng)絡(luò)在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障診斷中更有優(yōu)勢。

作者：蒲天銀 饒正嬋 單位：銅仁學(xué)院 信息工程學(xué)院