一种移动无线传感器网络故障诊断方法
专利汇可以提供一种移动无线传感器网络故障诊断方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 主要提出一种基于一种移动无线 传感器 网络故障诊断研究的方法。该方法主要的研究步骤如下：S1,数据的收集搭建移动 无线传感器网络 收集所有数据，定义可移动 节点 个数，以及移动周期、范围、移动路径、移动速度。S2， 置信度 表的建立，使用证据推理 算法 对置信规则库原理进行推导，对故障程度以及故障类型进行分类，使用 优化算法 对采集到的数据进行优化处理，以及用证据推理算法进行合成。S3，故障诊断，根据移动无线传感器网络节点之间的时间空间相关性（时间相关性：同一个节点在及其相近的时间内测量的数据近似相同；空间相关性：在某一时刻相邻的节点测量到的数据几乎相同。）对故障进行诊断。，下面是一种移动无线传感器网络故障诊断方法专利的具体信息内容。
1.一种移动无线传感器网络故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：
A、移动无线传感器网络故障检测；
B、构建包含多重置信规则的置信规则库；
C、通过置信规则库对数据集进行多重训练进行故障诊断；
D、移动无线传感器网络故障分类。
2.根据权利要求1所述的一种移动无线传感器网络故障诊断方法，其特征在于：所述步骤A移动无线传感器网络故障检测方法如下：
a、检测相邻接点同一时刻的数据；
b、根据移动无线传感器网络节点之间的空间相关性，同一时刻，相邻节点之间的数据近似相同检测故障节点；
c、根据移动无线传感器网络节点的时间相关性，在较小的一段时间内，节点连续采集的数据值具有相似性检测故障节点；
d、重复检测确保节点检测无误。
3.根据权利要求1所述的一种移动无线传感器网络故障诊断方法，其特征在于：所述步骤B构建包含多重置信规则的置信规则库方法如下：
a、通过分析故障诊断问题，找出所分析问题的关键特征，把关键特征作为置信规则库的前提属性，并对前提属性设置初始值；
b、对前提属性和输出结果设置参考值以及参考点，建立多条置信规则，并对建立的规则设置置信度；
c、通过证据推理算法在具体问题以及模型特征的基础上对模型进行知识推导，确保可以将输入信息转变为输出结果置信度。
4.根据权利要求1所述的一种移动无线传感器网络故障诊断方法，其特征在于：所述步骤C通过置信规则库对数据集进行多重训练进行故障诊断方法如下：
a、收集原数据并且对收集到的原数据进行聚类分析；
b、对聚类分析后的数据进行相似性比较，若该数据没有超出阈值则重新收集数据进行比较，若超出阈值则就可以确定出可疑数据；
c、将可疑数据通过建立的置信规则库进行训练处理，就可以得到检测结果置信度，从而完成故障诊断。
5.根据权利要求1所述的一种移动无线传感器网络故障诊断方法，其特征在于：所述步骤D移动无线传感器网络故障分类方法如下：
a、对异常数据进行特征提取即：通过时间相关性、空间相关性、属性相关性体局特征，b、利用建立好的置信规则库模型对从异常数据中提取的故障数据进行判断；
c、通过判断确定出异常数据中的故障类型，完成故障诊断。
一种移动无线传感器网络故障诊断方法
技术领域
背景技术
发明内容
B、构建包含多重置信规则的置信规则库；
C、通过置信规则库对数据集进行多重训练进行故障诊断；
D、移动无线传感器网络故障分类。
b、根据移动无线传感器网络节点之间的空间相关性，同一时刻，相邻节点之间的数据近似相同检测故障节点；
c、根据移动无线传感器网络节点的时间相关性，在较小的一段时间内，节点连续采集的数据值具有相似性检测故障节点；
d、重复检测确保节点检测无误。
b、对前提属性和输出结果设置参考值以及参考点，建立多条置信规则，并对建立的规则设置置信度；
c、通过证据推理算法在具体问题以及模型特征的基础上对模型进行知识推导，确保可以将输入信息转变为输出结果置信度。
b、对聚类分析后的数据进行相似性比较，若该数据没有超出阈值则重新收集数据进行比较，若超出阈值则就可以确定出可疑数据；
c、将可疑数据通过建立的置信规则库进行训练处理，就可以得到检测结果置信度，从而完成故障诊断。
c、通过判断确定出异常数据中的故障类型，完成故障诊断。
（2）本发明所采用的移动无线传感器网络故障检测方法，能够提高故障的检测效率以及准确度，降低人工成本，为移动无线传感器网络领域的发展提供了新的技术思维；
（3）本发明所采用的移动无线传感器网络故障分类方法，能够实现针对故障问题更加清楚的分类；提高工作效率节省资源成本。
B、构建包含多重置信规则的置信规则库；
C、通过置信规则库对数据集进行多重训练进行故障诊断；
D、移动无线传感器网络故障分类。
b、根据移动无线传感器网络节点之间的空间相关性，同一时刻，相邻节点之间的数据近似相同检测故障节点；
c、根据移动无线传感器网络节点的时间相关性，在较小的一段时间内，节点连续采集的数据值具有相似性检测故障节点；
d、重复检测确保节点检测无误。
b、对前提属性和输出结果设置参考值以及参考点，建立多条置信规则，并对建立的规则设置置信度；
c、通过证据推理算法在具体问题以及模型特征的基础上对模型进行知识推导，确保可以将输入信息转变为输出结果置信度。
b、对聚类分析后的数据进行相似性比较，若该数据没有超出阈值则重新收集数据进行比较，若超出阈值则就可以确定出可疑数据；
c、将可疑数据通过建立的置信规则库进行训练处理，就可以得到检测结果置信度，从而完成故障诊断。
c、通过判断确定出异常数据中的故障类型，完成故障诊断。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 一种测定材料标距效应曲线的试验与计算方法 | 2021-02-21 | 0 |
| 数据核对方法、装置、系统、计算机设备和存储介质 | 2021-08-18 | 1 |
| 一种基于Spark的路网交通运行分析方法 | 2022-07-16 | 2 |
| 一种基于深度学习的纳米结构设计方法 | 2020-08-01 | 1 |
| 分布式无线传感器网络数据漂移盲校准方法 | 2020-09-08 | 0 |
| 一种基于无人机的物联网系统数据收集方法 | 2021-03-12 | 0 |
| 一种基于抽取的商业智能分析平台自动分区方法及装置 | 2020-09-05 | 1 |
| 融合分布式电源与柔性负荷的配电网检修负荷转供方法 | 2022-02-03 | 1 |
| 一种商品评论数据的口碑分析方法和装置 | 2023-01-28 | 0 |
| 车载双路应急发电装置 | 2021-09-17 | 2 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
