基于粗糙集的温室无线传感网络节点故障诊断

针对系统资源有限、不适宜运行复杂故障诊断算法的问题,提出基于粗糙集的温室无线传感网络节点故障诊断方法.结合网络体系结构,以资源丰富的汇聚节点为中枢,在运行过程中在线判别其子节点故障征兆,通过简单地查故障诊断决策表的方法来诊断子节点故障类型;从系统的、模块化的角度构建的子节点故障征兆、故障类型具有相关性,在简化决策的同时也造成了决策表的冗余,运用粗糙集及其数据约简理论设计一致数据启发式子节点故障诊断约简算法来约简冗余,建立了更简洁的子节点故障诊断决策表.结果表明,基于粗糙集能够实现在线简便的故障诊断,并可节约子节点系统资源.     

基于RS-ANN的汽车发动机故障诊断分析

利用粗糙集理论对知识的约简能力及神经网络的分类能力,构建粗糙集-神经网络（RS-ANN）故障诊断组合模型;并将该模型应用于汽车发动机故障数据进行实例验证,该模型诊断速度快,故障诊断正确率高.     

人工智能在故障诊断中的应用研究

针对神经网络存在的缺点和不足,主要分析神经网络和粗糙集、支持向量机、粒子群、小波相结合使用的方法.粗糙集和神经网络相结合用于故障诊断,可以通过粗糙集的知识约简功能大量消除训练样本中的冗余信息,减少神经网络的输入层节点,简化网络结构,缩短训练时间;基于神经网络和支持向量机的复合故障诊断技术不但可以进一步提高个体模型预测精度,而且可以使故障诊断模型始终处于最优识别状态;粒子群优化神经网络能够加快网络收敛速度,提高训练精度;小波神经网络能够很好地对故障进行分类,具有较高的识别精度.     

基于粗糙集与BP神经网络的分布式数据挖掘算法

利用数据挖掘来提高网络中能量利用率是无线传感器网络(WSN)的一个重要研究方向.本文构建了基于粗糙集与神经网络相结合的无线传感器网络分布式数据挖掘算法.该算法用粗糙集对节点内的原始数据进行离散化与属性约简后得到的最简决策表训练BP神经网络,再将构造好的BP神经网络集成在每个传感器节点上.仿真结果表明,该算法可以降低数据维数,消除冗余数据、减少网络通信量、延长网络寿命.     

粗糙集神经网络系统在歼击机结构故障诊断中的应用

给出故障诊断中定性和定量的诊断方法,先用粗糙集理论定性分析有无故障及故障的性质,再用神经网络定量计算故障的大小.通过利用粗糙集的数据预处理能力,从原始的数据中提取出故障诊断的规则,从而将输入映射到输出的子空间,而后在此子空间上用神经网络进行故障度的诊断.文中还将此法用于某歼击机的故障诊断中,并和传统的人工神经网络故障诊断模型相比较,结果表明了本文方法的有效性.     

基于VPRS和RBF神经网络的WSN节点故障诊断

为保障油料供给的安全性,研究无线传感器网络(WSN)节点故障诊断的可行性策略,提出变精度粗糙集(VPRS)和RBF神经网络结合的故障诊断方法.该方法由运行中的汇聚节点实时获取子节点故障征兆,建立初始决策表,利用VPRS作为前端处理系统,对初始决策表进行约简,删除冗余的、不重要的属性征兆,并将约简后的结果输入RBF神经网络实现节点故障识别.仿真实验结果表明:对于具有显著不确定性的WSN节点故障诊断,该方法能够准确快速地得出诊断结果,鲁棒性和适用性更强.     

基于粗糙集-神经网络故障诊断技术的研究

提出了一种基于粗糙集-神经网络故障诊断新方法,该方法利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则.该规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的精确映射,大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度.通过对一个电力电子电路进行实验,实验结果表明,该方法可以有效地减少输入层神经元个数,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确性,在故障诊断中有良好的应用前景.     

一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型

为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法。该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习。数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率。     

数据驱动的变速器传感器故障诊断方法

针对基于模型以及基于规则的故障诊断方法的局限性，运用数据驱动的方法对变速器传感器进行故障诊断。使用逐步回归算法建立传感器模型，将实际传感器输出与传感器模型输出相减得到残差序列；用小波包变换（WPT）对残差序列进行分解，提取节点的香农熵作为特征值；最后，用概率神经网络（PNN）对不同传感器故障的特征值进行识别。使用硬件在环仿真获取车辆行驶过程中的变速器信号对该方法进行验证。结果表明：该方法的诊断正确率达到98.50%，在不同的样本划分情况下诊断正确率变化很小。此外，还对其他多个变速器传感器进行了故障诊断，诊断正确率均在较高值，证明了该方法的普适性。     

基于传感器信息融合技术的森林火灾报警系统

设计了基于ARM(高级精简指令集机器)嵌入式多传感器信息融合的森林火灾报警系统,该系统主要分为传感器节点、信号传输、总控系统和融合算法4个部分.传感器节点主要由LM-PT100温度、M397666空气湿度和MQ-2烟雾传感器组成;信号传输部分以CC2430为控制芯片,采用ZigBee技术实现无线传感器网络自组网和数据传输;总控系统以嵌入式微处理器2410为硬件平台,结合Linux操作系统和ADS1.2集成开发环境.设计了基于粗糙集、BP神经网络和D-S证据理论相结合的融合算法:粗糙集对数据进行约简,神经网络对约简后的子集进行分类识别,证据理论对每个子集的分类识别结果进行融合决策.运行结果显示:该系统与常规的“望台观测”、“地面巡护”等森林监控方法相比,能以更快的速度和效率预防并扑灭森林火灾.     

基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法研究

传感网络节点一般分布于环境复杂的区域,当前故障诊断方法诊断精度低,虚警率高,整体性能低。提出一种基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法,给出传感网络结构图,采用粗糙集方法,通过过滤传感网络节点故障数据不关键属性集,得到简化的节点故障属性集,保持了分类能力,提高了运行效率。通过对传感网络故障节点数据进行约简,减少传感网络节点故障数据特征向量维数。建立简化层次各异的传感网络节点故障诊断决策网络,对故障诊断决策规则覆盖度进行分析,求出所有符合既定采集规定的诊断决策规则集,完成新故障状态的处理,实现传感网络节点的故障诊断。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的诊断精度,而且虚警率低、整体性能高。     

传感器网络同步态的节点故障诊断算法

首先介绍了复杂网络同步态的概念,以传感器量测数据为节点,定义了随时间动态变化的传感器网络,采用数学分析方法定量描述了传感器网络的动力学机制,给出了传感器网络同步态的数学定义、计算方法及其实际的物理含义。理论推导表明,同步态从全局角度评价传感器网络的健康程度,以量测数据距离关联性定义复杂网络的耦合矩阵A=(aij)N×N,并以该耦合矩阵零特征值对应的左特征向量(ξ1,ξ2,...,ξN)来刻画传感器网络节点的局部细节信息,进而衍生出基于传感器网络同步态的节点故障诊断算法,实现传感器网络的故障诊断。实验仿真了由100个传感器组成的复杂网络,采集了在稳定运动60s期间的的量测数据,每个量测数据长度为5 000,其中有3个传感器处于间歇增益故障状态,以此来验证基于传感器网络同步态的节点故障诊断算法的有效性。结果表明,该算法不仅可以很好地跟踪整个传感器网络的工作状态,实时监测每个传感器网络节点的故障,而且可以利用传感器网络节点故障之间的相关性有效地识别出传感器量测数据的异常是由外界量测对象的改变还是由传感器本身故障引起的。该算法为全局评估传感器网络的工作状态和监测网络节点的局部故障提供了一个新颖可行的研究思路,期望为相关领域的研究学者提供有益的参考。     

粗糙集-神经网络故障诊断方法研究

从人工神经网络故障诊断模型的特点出发 ,利用粗糙集理论解决该模型应用中的主要问题 ,包括进行训练样本质量研究 ,定义相关概念 ,给出故障特征提取算法等 ,提出了粗糙集 神经网络智能混合系统模型 ,分析了该模型的实现步骤 ,结合具体实例验证了上述理论的正确性·利用SAS软件进行了数值仿真·结果表明 ,提出的理论较好地解决了神经网络结构、训练样本的大小、样本质量等对人工神经网络的精度及泛化能力有直接影响的问题 ,减少了训练所需的计算量和时间 ,提高了模型的正确率·     

异构传感器网络成本最优节点部署机制

针对异构无线传感器网络中节点的高密度部署情况,研究了异构传感器节点的优化部署问题。提出一种基于遗传算法的异构节点成本优化部署方法。算法以网络的容错性和覆盖性为约束条件,以部署的成本为目标函数进行优化计算得到保证网络覆盖和网络容错性所需的节点位置和节点类型。算法既适用于布尔传感模型,又能应用于概率传感模型。仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,降低网络部署的成本,是一种可行的异构无线传感器网络节点部署的解决方案。     

基于半定规划的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络节点定位,在最大似然估计(MLE)基础上提出了一种半定规划(SDP)的优化算法.结合有效的锚节点位置选择和比率范围设定,在放宽非凸约束的基础上,采用SDP求解算法,有效减少了误差的影响,得到被测节点的实际位置.改变锚节点的位置可以有效解决锚节点凸壳外的节点位置估计不精准问题.仿真结果表明,提出的SDP算法对未知节点的位置实现了高精度定位,改进了凸优化方法.     

考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法设计

传统方法设计无线传感网络路由中,往往忽略了节点的能量消耗以及不同节点能耗的差异性,导致出现节点分布不均匀、路由平衡度较差、整体开销成本较大、能耗高等问题.为此,提出了考虑节点能量消耗的无线传感网络平衡路由算法.构建节点能耗模型,建立无线传感网络梯度和传感器节点之间的信息素,结合蚁群算法求解整体能耗模型,实现无线传感网络...     

k-不相交路径的容错拓扑控制算法

针对无线传感器网络中拓扑控制算法优化目标单一的问题,提出一种既能优化网络能量效率,又能保证网络容错性的k-不相交路径的容错拓扑控制算法.首先,构建传感器节点到sink节点的k条不相交路径,通过增加冗余链路以提高网络的容错性;其次,选择路径能耗、路径中节点功率的标准差及路径跳数检测路径质量;最后,建立多目标规划,并利用智能优化算法对其进行求解,根据k值的不同对路径进行择优选择以达到降低网络能耗并延长网络寿命的目的.仿真实验结果表明,由该算法构造的网络拓扑能有效降低网络能耗,延长网络寿命并提高网络的容错性.     

基于MEA的粗糙集神经网络研究及应用

将思维进化算法、粗糙集和神经网络相结合,提出一种基于MEA的粗糙集神经网络,用于变压器故障诊断。此模型采用思维进化算法全局寻优的特点,搜索粗糙集属性约简离散断点的位置以及神经网络的连接权值和阈值,避免了常规粗糙集属性约简时复杂的手工试凑以及BP神经网络收敛速度慢、精度不高等缺点,有利于更快地收敛于全局最优解,提高系统的诊断速度和准确率。仿真结果表明了方法的有效性。