基于核独立成分分析和聚类中值的水下传感器故障诊断

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

摘要:

水下传感器所处环境的开放性以及其长期处于无人值守状态,极易收到环境作用而发生破坏,传统分簇式的分布式故障诊断方法无法有效对其进行故障诊断,因此,提出了一种基于核主成分分析和聚类中值的故障诊断方法。首先,设计了水下传感器节点故障诊断的模型,然后采用核主成分分析方法对节点采集的数据和来自邻居节点发送的数据进行数据降维,得到具有最小属性集的数据集,然后对节点的邻居节点集进行聚类,选出具有最多元素的聚类,并将聚类的中值作为参考数据,将各节点与其对应的参考数据进行比较从而确定节点是否发生故障,最后定义了基于核独立成分分析和聚类中值的传感器节点故障诊断算法。仿真实验证明了文中方法能有效地对水下传感器进行故障诊断,且与其它方法相比,具有误差检测率高和误检率低的优点。

关键词:水下传感器节点; 故障诊断;独立成分分析; 聚类

Abstract:

Key words:Underwater sensor node; Fault diagnosis; Independent component analysis; Cluster