| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·课题的研究背景 | 第11-12页 |
| ·无线传感器网络 | 第12-15页 |
| ·无线传感器网络的发展 | 第12-13页 |
| ·无线传感器网络的特点 | 第13-14页 |
| ·无线传感器网络的研究热点及面临的挑战 | 第14-15页 |
| ·无线传感器网络中的数据融合 | 第15-19页 |
| ·数据融合的一般方法 | 第15-16页 |
| ·无线传感器网络中数据融合的特点 | 第16-17页 |
| ·无线传感器网络中的数据融合预处理 | 第17-18页 |
| ·无线传感器网络中的数据融合功能框架 | 第18-19页 |
| ·无线传感器网络在机械故障诊断中的应用研究 | 第19-22页 |
| ·无线传感器网络的应用领域 | 第19-20页 |
| ·机械故障诊断的研究现状和使用的主要技术 | 第20-21页 |
| ·无线传感器网络在设备监控与故障诊断中的应用研究 | 第21-22页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第22-25页 |
| 第二章 面向机械故障诊断的无线传感器网络系统的设计 | 第25-37页 |
| ·无线传感器网络体系结构的设计 | 第25-29页 |
| ·MFD—WSN 系统的基本框架 | 第25-27页 |
| ·MFD—WSN 系统的设计原则 | 第27页 |
| ·系统设计的关键技术 | 第27-29页 |
| ·无线传感器网络硬件系统的设计 | 第29-33页 |
| ·无线传感器节点的优化配置 | 第29-31页 |
| ·核心部件的设计要求 | 第31-33页 |
| ·无线传感器网络协议栈的设计 | 第33-34页 |
| ·IEEE 802.15.4 协议和 ZigBee | 第34-35页 |
| ·TinyOS 操作系统 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 无线传感器网络覆盖算法的研究 | 第37-47页 |
| ·无线传感器网络覆盖问题研究 | 第37-42页 |
| ·覆盖问题研究模型分类 | 第37-39页 |
| ·异构传感器网络区域网格划分 | 第39页 |
| ·异构正六边形网格划分 | 第39-41页 |
| ·异构网络正方形网格划分 | 第41-42页 |
| ·虚拟力算法在异构网络中的应用 | 第42-44页 |
| ·传统虚拟势场方法 | 第42页 |
| ·异构节点受力分析 | 第42-43页 |
| ·异构节点虚拟力表达式及移动坐标表达式 | 第43-44页 |
| ·算法仿真与性能分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 无线传感器网络数据融合路由协议算法的研究 | 第47-63页 |
| ·无线传感器网络数据融合与路由协议 | 第47-48页 |
| ·无线传感器网络数据融合在网络层的实现 | 第48-49页 |
| ·数据融合树的构造 | 第49-50页 |
| ·LEACH 算法 | 第50-54页 |
| ·簇的建立阶段 | 第50页 |
| ·稳定传输阶段 | 第50-51页 |
| ·LEACH 协议算法的仿真实验 | 第51-54页 |
| ·Prim 数据融合路由算法 | 第54-57页 |
| ·Prim 路由融合算法 | 第54-55页 |
| ·Prim 数据融合路由算法的仿真实验 | 第55-57页 |
| ·CPG 算法的提出 | 第57-62页 |
| ·最短路径问题 | 第57-58页 |
| ·网络模型 | 第58-59页 |
| ·仿真评价 | 第59-61页 |
| ·CPG 算法与SPT 算法的性能比较 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 WSN 数据融合技术在节点跟踪中的应用研究 | 第63-79页 |
| ·基于数据融合的节点跟踪 | 第63-68页 |
| ·基于数据融合的WSN 节点跟踪系统 | 第63-64页 |
| ·测距及定位技术 | 第64-67页 |
| ·时间同步技术及轨迹预测 | 第67-68页 |
| ·基于数据融合的节点跟踪 | 第68页 |
| ·模糊测距、定位及通信实现 | 第68-74页 |
| ·节点跟踪系统框架 | 第69-71页 |
| ·模糊测距及定位 | 第71-73页 |
| ·通信协议设计 | 第73-74页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第74-78页 |
| ·Matlab 仿真实验 | 第75-76页 |
| ·GAINS 平台实验 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 基于NN 的WSN 数据融合及在机械故障诊断中的应用 | 第79-117页 |
| ·基于神经网络的WSN 数据融合 | 第79-82页 |
| ·人工神经网络在WSN 数据融合中的应用 | 第79-80页 |
| ·基于神经网络的融合模型的建立 | 第80页 |
| ·复杂机械设备数据融合的功能模型 | 第80-82页 |
| ·滚动轴承故障诊断模型 | 第82-89页 |
| ·循环统计量 | 第83-86页 |
| ·调幅信号循环自相关函数解调分析 | 第86-88页 |
| ·滚动轴承的故障特征 | 第88-89页 |
| ·无线传感器网络中基于PCA 神经网络的数据融合（WSN-PCA-DA） | 第89-100页 |
| ·主元分析（PCA）神经网络 | 第90-91页 |
| ·基于PCA 神经网络的WSN 数据融合技术 | 第91-92页 |
| ·基于WSN-PCA-DA 的故障诊断 | 第92-99页 |
| ·实验结果分析 | 第99-100页 |
| ·WSN 中基于模糊神经网络的故障诊断 | 第100-115页 |
| ·模糊逻辑及模糊神经网络 | 第100-109页 |
| ·基于WSN-FNN-DA 的故障诊断系统 | 第109-110页 |
| ·模糊推理机的建立 | 第110-112页 |
| ·模糊推理机的实现 | 第112-115页 |
| ·本章小节 | 第115-117页 |
| 第七章 结束语 | 第117-119页 |
| ·工作总结 | 第117-118页 |
| ·下一步的工作 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 | 第130-131页 |
| 攻读博士学位期间的科研工作及成果 | 第131-132页 |
