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基于核獨立成分分析和聚類(lèi)中值的水下傳感器故障診斷
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

海南熱帶海洋學(xué)院計算機工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP319

基金項目:

三亞市院地科技合作項目(2014YD11)


Fault Diagnosis of Underwater Sensor Node Based on Kernel Principal Independence Analysis and Cluster Mean Value
Author:
Affiliation:

College of Computer Engineering,Hainan Tropical Ocean University

Fund Project:

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    摘要:

    水下傳感器所處環(huán)境的開(kāi)放性以及其長(cháng)期處于無(wú)人值守狀態(tài),極易收到環(huán)境作用而發(fā)生破壞,傳統分簇式的分布式故障診斷方法無(wú)法有效對其進(jìn)行故障診斷,因此,提出了一種基于核主成分分析和聚類(lèi)中值的故障診斷方法。首先,設計了水下傳感器節點(diǎn)故障診斷的模型,然后采用核主成分分析方法對節點(diǎn)采集的數據和來(lái)自鄰居節點(diǎn)發(fā)送的數據進(jìn)行數據降維,得到具有最小屬性集的數據集,然后對節點(diǎn)的鄰居節點(diǎn)集進(jìn)行聚類(lèi),選出具有最多元素的聚類(lèi),并將聚類(lèi)的中值作為參考數據,將各節點(diǎn)與其對應的參考數據進(jìn)行比較從而確定節點(diǎn)是否發(fā)生故障,最后定義了基于核獨立成分分析和聚類(lèi)中值的傳感器節點(diǎn)故障診斷算法。仿真實(shí)驗證明了文中方法能有效地對水下傳感器進(jìn)行故障診斷,且與其它方法相比,具有誤差檢測率高和誤檢率低的優(yōu)點(diǎn)。

    Abstract:

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引用本文

陳作聰.基于核獨立成分分析和聚類(lèi)中值的水下傳感器故障診斷計算機測量與控制[J].,2017,25(2):16.

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歷史
  • 收稿日期:2016-09-17
  • 最后修改日期:2016-10-10
  • 錄用日期:2016-10-10
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-03-08
  • 出版日期:
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