一种WSN-WIM系统传感器自诊断方法
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南昌航空大学

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A method of sensor self-diagnosis for WSN-WIM System
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Nanchang Hangkong University

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    摘要:

    在WSN-WIM系统中,传感器的校验是一个关键性问题。本文提出一种基于灰色预测理论的传感器故障诊断方法,同时对灰色预测模型进行了优化,避免了由于预测模型中的理论缺陷给第一个传感器的故障诊断带来的错误假定。在WSN-WIM系统环境下的仿真实验中,取得了小于0.3%的平均误差,100%的诊断精度。此外此方法还具有计算量小(计算时间在毫秒级)、实时性强、自适应自诊断能力强等特点,非常适合应用于嵌入式、分布式高速动态多传感器称重系统中。

    Abstract:

    n the WSN - WIM system, the sensor fault diagnosis is a critical issue. This paper proposes a sensor fault diagnosis method based on the grey prediction theory, while the gray prediction model was optimized to avoid the theoretical defect of prediction model to the first sensor fault diagnosis caused by false assumptions. Over simulation experiment of WSN-WIM system , achieved an less than 0.3% average error,and 100% diagnostic accuracy. moreover this method has small computation, Good real-time performance, strong ability of self-adaptability, self-diagnostic and so on. It is very suitable for embedded, distributed high-speed dynamic multi-sensor weighing systems.

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引用本文

吴义魁.一种WSN-WIM系统传感器自诊断方法[J].数据采集与处理,2011,26(6):

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  • 收稿日期:2011-01-13
  • 最后修改日期:2011-03-26
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  • 在线发布日期: 2012-07-11