基于免疫危险理论的无线传感器网络节点故障诊断

发布时间：2018-08-06 13:37

【摘要】：针对无线传感器网络的故障特点以及故障诊断的自学习问题,本文提出一种基于免疫危险理论的无线传感器网络节点故障诊断算法。该方法利用危险触发阈值来识别危险源,用遗传算法生成抗体库,基于K近邻分类法构建多抗体故障检测器并进行故障分类,通过追踪故障数据变化更新抗体库。实验仿真证明,该算法与其他无线传感器网络故障诊断算法相比,在训练数据较少的情况下,诊断准确率更高,效率更好,耗用硬件计算资源更少,并具备动态更新特性。
[Abstract]:Aiming at the fault characteristics of wireless sensor networks and the self-learning problem of fault diagnosis, a node fault diagnosis algorithm based on immune hazard theory is proposed in this paper. In this method, the hazard source is identified by the threshold of hazard trigger, the antibody library is generated by genetic algorithm, the multi-antibody fault detector is constructed based on K-nearest neighbor classification and the fault classification is carried out. The antibody library is updated by tracking the change of fault data. Experimental results show that compared with other wireless sensor network fault diagnosis algorithms, the proposed algorithm has higher diagnostic accuracy, better efficiency, less hardware computing resources and dynamic updating characteristics than other wireless sensor network fault diagnosis algorithms in the case of less training data.
【作者单位】： 广东工业大学自动化学院;华南理工大学化学与化工学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(21176089,61074185,21376091)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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