温室测控系统WSN故障诊断：基于时空序列分析

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于时空序列分析的温室测控系统WSN（Wireless Sensor Network）故障诊断方法。作者白斌在导师张荣标的指导下，针对WSN在高温高湿环境下工作的特点，强调了其可靠性的关键性。WSN节点通常由电池供电，易受能量限制和干扰，因此故障可能性较高。为了保障系统的高可靠性，故障诊断成为必不可少的一环。 论文指出，现有的WSN故障诊断方法多侧重于理论研究，而在实际应用中往往难以满足低通信代价、低能耗、低计算量和低虚警率的要求。鉴于此，作者提出了结合时间序列和空间序列分析的故障诊断策略。利用温室环境信息变化缓慢的特性，时间序列在正常状态下表现平稳，而故障发生时则会出现突变。通过对这些序列的分析，可以判断WSN是否发生故障。 论文中，作者采用时间序列分析方法，因其建模简便、计算量小且实用性强，适用于WSN故障诊断。实时环境数据经过预处理后，作为诊断样本序列，通过时间序列模型检测异常，再结合空间序列模型定位故障节点。这种方法在大多数情况下能实时监控WSN节点的状态，及时发现并诊断故障，从而提升WSN的工作可靠性。 关键词包括：无线传感器网络、温室测控系统、时间序列、空间序列、故障诊断、CC2430芯片。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **WSN的可靠性问题**：在恶劣环境下的WSN，如温室，其可靠性和稳定性至关重要，因为节点的电池供电和无线通信方式使其易受能量和干扰限制。 2. **故障诊断的重要性**：有效的故障诊断方法能减少通信成本、能耗，降低计算量和虚警率，是保证WSN高效运行的关键。 3. **时空序列分析**：利用环境信息变化的平稳性建立时间序列模型，当数据出现突变时，可能表明故障发生。结合空间序列分析，能更准确地定位故障节点。 4. **实用方法的提出**：提出了一种不需要额外通信代价和能耗的诊断方法，通过预处理的实时数据构建模型，及时识别异常并进行故障诊断。 5. **CC2430芯片**：可能涉及WSN节点中使用的微控制器或通信芯片，对于理解系统硬件实现有一定参考价值。 6. **性能验证**：研究结果显示，该方法能够实时监控WSN节点，及时发现并诊断故障，提高了系统的整体可靠性。