| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 无线传感器节点故障诊断研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 集中式诊断 | 第12-13页 |
| 1.2.2 分布式诊断 | 第13-15页 |
| 1.3 论文研究思路和研究内容 | 第15-18页 |
| 2 基于感知数据的传感器节点线下故障检测 | 第18-27页 |
| 2.1 测试系统设计与实现 | 第18-21页 |
| 2.1.1 控制单元设计 | 第19-21页 |
| 2.1.2 功率放大器和激振器的选择 | 第21页 |
| 2.1.3 简支梁结构设计与实现 | 第21页 |
| 2.2 系统应用测试 | 第21-27页 |
| 2.2.1 动态应变采集节点测试 | 第22-24页 |
| 2.2.2 加速度采集节点测试 | 第24-27页 |
| 3 基于感知数据比较的传感器节点在线故障诊断 | 第27-38页 |
| 3.1 基值比较法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 基值比较算法定义 | 第28-31页 |
| 3.1.2 基值比较算法应用举例 | 第31-32页 |
| 3.2 功率谱相关系数法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 功率谱分析方法介绍 | 第32页 |
| 3.2.2 功率谱相关系数算法定义 | 第32-34页 |
| 3.2.3 功率谱相关系数算法应用举例 | 第34-36页 |
| 3.3 诊断方法综合应用测试 | 第36-38页 |
| 4 基于粗糙集和神经网络的传感器节点在线故障诊断 | 第38-52页 |
| 4.1 粗糙集基本理论 | 第38-40页 |
| 4.2 神经网络基本理论 | 第40-42页 |
| 4.2.1 人工神经元模型 | 第40-41页 |
| 4.2.2 BP神经网络 | 第41-42页 |
| 4.3 基于粗糙集的节点信息约简 | 第42-48页 |
| 4.3.1 基于粗糙集区分矩阵的约简算法 | 第42-43页 |
| 4.3.2 基于区分矩阵的节点信息约简 | 第43-48页 |
| 4.4 建立BP网络模型 | 第48-49页 |
| 4.5 故障样本测试 | 第49-52页 |
| 5 无线传感器节点改进设计 | 第52-64页 |
| 5.1 多路电压监控设计 | 第52-56页 |
| 5.1.1 电压采集硬件设计 | 第54-55页 |
| 5.1.2 电压采集程序设计 | 第55-56页 |
| 5.2 节点温度监控设计 | 第56-58页 |
| 5.2.1 温度采集硬件设计 | 第56-57页 |
| 5.2.2 温度采集程序设计 | 第57-58页 |
| 5.2.3 温度采集功能测试 | 第58页 |
| 5.3 Bootloader引导程序改进及其IAP远程升级 | 第58-64页 |
| 5.3.1 STM32 IAP升级原理 | 第58-60页 |
| 5.3.2 Bootloader优化设计 | 第60-62页 |
| 5.3.3 Bootloader IAP远程升级 | 第62-64页 |
| 结论与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录A 相邻采样时刻动态应变差值表 | 第69-72页 |
| 附录B 神经网络测试样本 | 第72-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |