基于感知数据时域特征的WSNs故障诊断方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-15页 |
| ·研究内容与关键问题 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·关键问题 | 第15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-17页 |
| 2 无线传感器网络故障诊断特征分析 | 第17-26页 |
| ·无线传感器网络的故障类型 | 第17页 |
| ·无线传感器网络故障诊断相关技术 | 第17-22页 |
| ·无限传感器网络研究特征 | 第17-18页 |
| ·无线传感器网络诊断技术 | 第18-22页 |
| ·时域和频域的特征提取 | 第19-20页 |
| ·多重共线性的特征降维 | 第20-21页 |
| ·故障信息定位和异常捕捉 | 第21页 |
| ·无线传感器网络自演化机制 | 第21-22页 |
| ·无线传感器网络故障特征的分析 | 第22-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 3 基于感知数据时域特征的WSNs故障诊断方法 | 第26-33页 |
| ·GABOR变换简介 | 第26-27页 |
| ·SOM神经网络简介 | 第27-29页 |
| ·TDSD算法流程 | 第29-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 4 实验与分析 | 第33-44页 |
| ·实验环境 | 第33-34页 |
| ·无线传感器网络数据监测系统 | 第34-36页 |
| ·无线传感器网络数据监测系统简介 | 第34页 |
| ·无线传感器网络数据监测系统演示 | 第34-35页 |
| ·无线传感器网络数据监测系统应用 | 第35-36页 |
| ·训练 | 第36-39页 |
| ·训练数据 | 第36-37页 |
| ·神经元大小的影响 | 第37-38页 |
| ·故障样本大小的影响 | 第38-39页 |
| ·诊断 | 第39-41页 |
| ·真实数据诊断结果 | 第39-40页 |
| ·模拟数据诊断结果 | 第40-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 5 总结与展望 | 第44-45页 |
| ·总结 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 导师简介 | 第49-50页 |
| 个人简介 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
