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为了提高温室环境测控系统中传感器数据的准确性,针对温室环境参数变化的时间相关性和空间相似性特点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的故障检测与基于时空信息比较的温室环境监测系统的传感器故障识别方法。首先利用基于PCA的传感器故障检测方法,通过监控统计量T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测;再针对检测出故障的传感器节点,对该时刻传感器节点采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别。分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响进行了分析与试验验证,验证结果表明:基于PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统故障的初步检测,提出的基于时空信息比较的传感器故障识别方法,融合考虑时间尺度和空间尺度的节点信息,能够有效地实现传感器具体故障定位;所建立的传感器故障识别方法检测正确率CDR为98.37%、平均虚警率FAR为1.72%,较传统的传感器故障识别方法检测正确率CDR提高了22.067个百分点,而平均虚警率FAR则降低了15.762个百分点,能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率,具有可靠性和准确性。 相似文献
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针对温室无线传感器网络(WSN)测控系统的漏斗效应问题,提出负载平衡的冗余节点部署算法(RN-DA)。RNDA根据节点负载情况配置一定数量的冗余节点以平衡网络能耗,把节点下一跳选路概率作为权值引入图论,提出源节点数据经m跳到达目的节点概率的定理,为研究网络数据传输提供了一种有效方法。理论分析和仿真结果表明,RNDA既能明显延长网络寿命,又能有效平衡网络节点的能耗。 相似文献
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无线传感器网络,Wireless Sensor Networks,简称WSN。它是一种多跳自组织网络,将传感器技术,分布式信息处理技术,无线通信技术和嵌入式计算等技术融为一体,采用无线传感器网络,能够实时监测,感知和采集网络分布区域内的各种环境和监测对象的综合信息。本文的主要工作是对无线传感器网络中节点定位技术进行深入的研究,研究的主要内容包括无线传感器网络节点定位的研究背景,国内外的研究现状,和无线传感器网络定位技术的发展。 相似文献
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在无线传感器网络中,各个节点的存储能力、通信能力、计算能力及能源的供给都十分有限,因而运用网内数据融合算法消除冗余数据,减小数据传输量,从而达到节省功耗、延长节点生命周期、提高数据采集效率和准确度的目的。介绍了系统结构及主要模块JN5139,采用简单滑动平均法、指数平滑法及自回归滑动平均模型(ARMA),在分析大量WSN数据的基础上,利用时间序列对数据进行建模预测,提出了适合WSN的数据处理模型并用Mat Lab进行仿真,之后将程序烧写到节点中进行试验。试验表明:该方法在保证采集数据可靠性的前提下有效地减少了网络的耗能,延长了网络的生命周期。 相似文献
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在当前温室环境信息采集系统中无线传感器网络得到广泛的应用,如何降低无线网络的工作能耗成为研究热点。针对这一问题,设计一个低功耗无线温室环境信息获取系统,该系统采用网络动态休眠算法通过一个周期内的参数变化规律预测该参数变化量达到设定值所需时间,以此来控制传感器的开启和数据传输网络的通断,实现无线网络的动态休眠。通过在河北农业大学温室大棚所做的试验表明:设计的低功耗温室信息采集系统及动态休眠算法在低功耗节点、中等功耗节点和高功耗节点运行时,省电率分别为28.6%,33%,44.4%。该低功耗系统能够准确采集温室中不同节点的环境参数并将其上传至后台进行存储,可为温室生产工作提供重要参数信息,具有一定的推广价值。 相似文献
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基于两级预测的温室WSN系统数据传输方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了减少温室WSN系统传感器节点数据传输次数,提出基于两级预测的温室WSN系统数据传输方法。首先,引入莱特准则进行序列异常值检测,研究并提出了便于节点实时计算的序列方差滑动递推计算方法。其次,分别在传感器节点和服务器建立一阶分段线性回归方程并结合自适应加权算法形成两级预测模型,设定传感器节点仅在预测误差超过设定阈值时上传实际采集值,其他时刻服务器自动触发线性回归模型预测填充该部分数据。同时,结合温室环境自动控制的特点,研究了一种基于抛物线的可变误差阈值确定方法。试验表明:分段一阶线性回归模型能够在规定误差阈值内逼近系统原始数据曲线,利用两级预测算法无线传感器节点数据发送次数可减少93%(误差阈值为0.9)。 相似文献
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时序分析在汽车变速箱齿轮故障诊断中的应用 总被引：9，自引：1，他引：8
采用时序建模的方法对汽车变速箱齿轮进行ＡＲ谱分析,通过与传统功率谱分析比较看出,时序分析在谱分析中有较好的性能,在故障诊断中具有良好的应用前景。 相似文献
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在温室高温高湿的工作环境下,传感器易出现故障,会对温室的智能管理造成一定的资源浪费,为保证智能化温室管理系统的有效运行,需要及时准确地对温室内故障传感器做出识别。通过试验对云南地区温室在夏季不同通风状态下室内场域的变化情况进行分析,以云南地区大型玻璃连栋温室作为研究对象,建立夏季不同通风方式下温室的三维稳态CFD模型,并结合试验对模型的有效性进行验证。根据实际的外界条件,对温室内部场域进行分析,预测出传感器节点位置处的环境数值,通过与实际读数进行对比,找出传感器读数异常位置。为进一步提高故障传感器识别的准确性,结合基于中值策略的传感器故障节点检测算法,能够及时准确地识别出温室故障传感器,为温室的智能化管理决策提供了准确的温室内环境数据。 相似文献
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基于时序分析与模糊聚类的变速箱齿轮故障识别 总被引：7，自引：0，他引：7
通过对LC5T81变速箱疲劳寿命台架试验采集的齿轮运行状态振动信号进行时间序列分析和特征向量提取，并采用模糊聚类分析方法确定变速箱齿轮运行状态特征向量样本的亲疏关系，实现了对变速箱齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态的识别与诊断。验证表明，基于时间序列分析与模糊聚类分析相结合的故障识别方法能够有效地识别出变速箱齿轮运行状态。 相似文献
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无线传感器网络在温室农业监测中的应用 总被引：6，自引：3，他引：3
针对传统温室农业数据采集系统存在的问题, 提出了一种使用无线传感器网络技术组建农业温室监控系统的设计方案,实现了作物生长环境的无线监控,解决了传统温室农业布线的繁琐性和局限性,为提高温室环境信息管理自动化程度和设施农业种植决策提供依据, 顺应传感器的无线化与网络化的趋势. 相似文献
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基于高斯过程建模的物联网数据不确定性度量与预测 总被引：3，自引：0，他引：3
物联网已经成为农业大数据最重要的数据源之一,自动观测数据的质量控制对农业生产分析以及基础科研数据应用非常重要。针对农业物联网观测的一类非平稳时间序列数据中的数据缺失、野值剔除、感知故障预警和长时间预测等问题,采用光滑弱假设高斯先验,构建了基于高斯过程的自回归模型表征的动态系统,并通过样本集学习,形成能考虑噪声干扰的传感变化规律建模,并可提供预测误差带用于预测数据的不确定性度量。针对原始数据的缺失和野值问题,采用基于高斯过程的短期预测,可补齐缺失数据,利用其不确定性度量可甄别数据野值,进行野值剔除与替换,并在此基础上判断感知故障;给出了基于输入数据不确定性传播的多步迭代预测方法,使长期预测仍可以跟踪农业数据的动态轨迹,并可为其预测值提供不确定性度量;将温室采集的真实传感数据用于分析试验,验证了高斯过程用于服务器端的农业时间序列数据采集质量控制的可行性。 相似文献