工業無線傳感器網絡故障在線檢測方法

專利名稱：工業無線傳感器網絡故障在線檢測方法
技術領域：
本發明涉及無線傳感網絡技術領域，尤其涉及針對工業無線傳感器網絡故障在線檢測方法。

背景技術：
無線傳感網絡(WSN)是當前在國際上備受關注的、涉及多學科高度交叉、知識高度集成的前沿熱點研究領域。綜合了傳感器技術、嵌入式計算技術、現代網絡及無線通信技術、分布式信息處理技術等，能夠通過各類集成化的微型傳感器協作地實時監測、感知和采集各種環境或監測對象的信息，這些信息通過無線方式被發送，并以自組多跳的網絡方式傳送到用戶終端，從而實現物理世界、計算世界以及人類社會三元世界的連通。在無線傳感網絡中，傳感器節點采集目標參數，并將數據無線傳輸，經過多節點路由，傳輸給網絡管理系統；網絡管理系統接收數據，并整理數據，向上提交目標環境信息。
傳感器網絡具有十分廣闊的應用前景，在軍事國防、工農業、城市管理、生物醫療、環境監測、搶險救災、防恐反恐、危險區域遠程控制等許多重要領域都有潛在的實用價值。
由于無線傳感網絡應用的外部環境復雜、網絡覆蓋廣泛、監測目標復雜、節點體積微小、這使得無線傳感網絡高準確率的檢測成為一個難題。一個網絡多則有上百個節點，少則也有幾十個節點，在網絡搭建之前或網絡運行過程中，現場的人工檢測極為繁瑣，可靠性低，而目前很多基于無線傳感網絡的檢測方法都基于某一種特定物理屬性(如接收信號的功率等)。分析物理屬性不僅增加了網絡通信的數據量，而且還增加了節點負擔，需要消耗更多的能量，減少了網絡壽命；此外，工業無線傳感網絡針對多個不同的對象進行監測時，對象之間缺乏相關性，對節點傳感數據本身的分析有助于對節點故障的判斷。因此，需要一種適用于多模型、不同結構高準確率的在線檢測方法，來對無線傳感網絡進行高效智能的實時分析。


發明內容
為了解決現有技術中檢測困難、可靠性低的問題，本發明的目的是提供一種無線傳感器網絡故障在線檢測方法，來對網絡節點傳感器和網絡運行狀態進行檢測，以達到維護網絡正常運行以及優化網絡。
為了實現上述目的，本發明提供了一種工業無線傳感器網絡故障在線檢測方法，該方法包括 傳感器節點在多個時間點采集傳感數據，并將所述傳感數據上傳給網絡控制管理系統進行集中處理； 基于處理后獲得的傳感數據，所述網絡控制管理系統進行所述傳感器節點的數據不穩定度與網絡數據的不穩定度之間的差異值的計算； 所述網絡控制管理系統根據整個時間段內的所述傳感器節點的所述不穩定度與所述網絡數據的所述不穩定度之間的差異值計算節點的可信度序列，根據可信度的值初次判斷所述傳感器節點是否可疑； 基于初次判斷的結果和所述可信度序列，所述網絡控制管理系統進行可疑的所述傳感器節點的不確定狀態分布密度的計算 所述網絡控制管理系統根據可疑的所述傳感器節點的計算的所述不確定狀態的分布規律來最終判斷所述傳感器節點的故障。
將所述傳感數據上傳給網絡控制管理系統進行集中處理具體為所述網絡控制管理系統接收并對多個時間點上采集的所述傳感數據進行分組整理，將每一個所述節點的傳感數據按照時間順序進行分組，將一段時間分為若干小的時間段進行分析。
所述進行對多個時間點上采集的所述傳感數據進行分組整理具體為收集每個所述傳感器節點的傳感數據，對于每個傳感器節點將所有采集的數據根據時間點先后順序分為多組，每組均包含一定個時間點，得到每個所述傳感器節點在各個包含一定個時間點的分時間段的信息其中i表示網絡中的第i個所述節點，j表示T個時間點中的第j個時間段 所述根據整個時間段內的所述傳感器節點的所述不穩定度與所述網絡數據的所述不穩定度之間的所述差異值計算節點的可信度序列具體為 將每一傳感器節點數據按照時間先后順序計算兩個相鄰時間點上傳感數據的差值的絕對值，得到一個差值序列(m12，m23，…，m(k-1)k)； 該節點數據的不穩定度，不穩定Si的計算方法為 網絡平均不穩定度，不穩定度

的計算方法為 計算各個節點數據的不穩定度與所述網絡平均不穩定度的差異值，其中節點i的差異值Di的計算方法為 得到一個差異值的序列(D1，D2，…，DN)； 如果Dj≤δ，該時間段可信度Dj置1， 否則，該時間段可信度Dj置0； 判斷得到所有所述節點在所有時間段內的可信度(R1，R2，…，RT)|i，(1≤i≤N)。
所述根據可信度的值初次判斷所述傳感器節點是否可疑具體為 對于每個所述傳感器節點，將所述可信度序列的各元素求和，得到節點的可信度之和，如果某一所述節點的可信度之和大于或等于預設判決門限，則認為該節點可靠；如果某一所述節點的可信度之和小于預設判決門限，則認為該節點可疑。
所述網絡控制管理系統進行可疑的所述傳感器節點的不確定狀態分布密度的計算具體為 計算所述可信度序列相鄰兩項間差值的序列(h1，h2，…，h(T-1))|i，(1≤i≤N)，其中hj的計算方法為hj＝Rj+1-Rj，Rj+1，Rj∈(R1，R2…，RT)|i，其中(R1，R2…，RT)|i為傳感器節點i的可信度序列， 計算得到所述可信度序列中1的個數，即對其求和，得到節點i不確定狀態分布密度 如果SDi≥λ，則認為該節點可靠，其中SDi為節點i不確定狀態分布密度； 否則，判斷該節點發生故障，其傳感數據不可信，并納入檢測報告中。
因此，本發明提供了無線傳感網絡高可靠、易實現的檢測方法。獨立于無線傳感網絡的故障模型，網絡具有傳感器節點和網絡管理系統的基本結構，在無需人為干涉、不破壞網絡硬件結構、不中斷網絡運行的基礎上，在線地對網絡節點狀態進行檢測，從而達到網絡評估的目的。



圖1是工業無線傳感網絡的結構。
圖2是本發明工業無線傳感器網絡故障在線檢測方法的流程圖。
圖3是本發明對包含T個時間點的時間段進行劃分的示意圖。

具體實施例方式 下面通過附圖和實施例，對本發明實施例的技術方案做進一步的詳細描述。
本發明的無線傳感網絡具有無線傳感節點和網絡控制管理系統的基本結構。如圖1所示。無線傳感節點傳輸數據是其基本功能，節點具有自身唯一的標識。網絡節點狀態分析和判斷在網絡管理系統中實現。其中s為傳感器節點，B為主干網絡節點，G為網關 網絡控制管理系統在檢測執行前，對網絡和各個節點設置參數，并進行預置。參數表如表1所示。

表1網絡控制管理系統對網絡及節點的參數設定 得到k次傳感網絡的采集數據(采集時間統一為t1，t2，...，tk)后，網絡控制管理系統對每一個節點依次分析。
如圖2所示，為本發明工業無線傳感器網絡故障在線檢測方法的流程圖。包括以下步驟 步驟201，所述網絡控制管理系統對每個傳感器節點預設初始的表1所示的節點參數用于描述節點的狀態，初始參數值表示節點的狀態，所述傳感器節點可信度序列(R1，R2，…，Rp)|i(1≤i≤N)表示檢測過程對節點出現故障可能的估計，所述節點的所述可信度序列(R1，R2，…，Rp)|i(1≤i≤N)在預設參數中設置為0。傳感器節點在T個時間點上采集傳感數據，并將所述傳感數據上傳給網絡控制管理系統。傳感器節點將按照網絡規定的協議同步地采集傳感數據，通過自身的路由協議，將數據最終傳輸至網絡控制管理系統。該過程是無線傳感網絡的基礎，按照網絡自身的同步協議實現。
步驟202，所述傳感數據上傳給網絡控制管理系統進行集中處理具體為所述網絡控制管理系統接收每一節點的傳感數據，對其按照節點和時間點進行整理，收集每個所述節點的傳感數據，對于每個節點分別將所有采集的數據根據時間點先后順序分為多組，各組均包含相同數量的時間點，剩余不足的時間點舍去，如圖3所示。得到每個所述節點在各個的分時間段的數據序列。
步驟203，基于節點在各時間段的數據序列，對每個所述節點數據進行不穩定度序列的計算，得到各個節點數據不穩定度與所述網絡平均不穩定度的差異，根據這種差異計算節點在各時間段的可信度序列。
步驟204，基于節點在各時間段的可信度序列，所述網絡控制管理系統根據可信度的值初次判斷所述傳感器節點是否可疑，即根據每個進行所述傳感器節點的可信度之和對每個所述傳感器節點的狀態進行初步判斷。計算可信度之和(將所述可信度序列的各元素(即可信度)求和)，比較可信度之和與預設判決門限的大小，確定初步判斷結果如果所述可信度序列的和大于或等于預設判決門限，所述網絡控制管理系統判斷該節點可靠；否則，所述網絡控制管理系統認為該節點可疑，將該節點可信度序列為判斷依據，進行最終判斷。
步驟205，所述網絡控制管理系統根據所述可信度序列中不確定狀態的分布來判斷所述傳感器節點的故障。對于所述可疑節點，所述可信度序列中為0的元素記為所在分時間段的不確定狀態。所述網絡控制管理系統根據基于可信度序列中不確定狀態的分布得到的節點不確定狀態分布密度進行判斷，如果不確定狀態在時間段內的分布密度大于預設密度門限λ，則判斷該節點仍然正常；否則，判斷該節點出現故障。對每一個節點進行上述計算和分析，直至所有節點完成判斷。所述的網絡控制管理系統完成檢測，提交最終的檢測結果。
其中，(1)所述進行對多個時間點上采集的所述傳感數據進行分組整理具體為收集每個所述節點的傳感數據，對于每個節點將所有(T次)采集的數據根據時間點先后順序分為多組，每組均包含k個時間點，剩余不足k個的時間點舍去，其中如圖3所示對包含T個時間點的時間段進行劃分的示意圖。得到每個所述節點在各個包含k個時間點的分時間段的信息其中i表示網絡中的第i個所述節點，p表示T個時間點中的第p個時間段 (2)所述根據整個時間段內的所述傳感器節點的所述不穩定度的差異計算節點的可信度序列具體為將每一節點數據按照時間先后順序計算兩個相鄰時間點上傳感數據的差值的絕對值，得到一個差值序列(m12，m23，…，m(k-1)k)； 計算該節點i的數據不穩定度。其中不穩定度Si的計算方法為 計算網絡平均不穩定度。其中不穩定度

的計算方法為 計算各個節點數據的不穩定度與所述網絡平均不穩定度之間的差異值。其中節點i的差異Di的計算方法為 得到一個差異值的序列(D1，D2，…，DN)； 如果Di≤δ，該時間段可信度Rj＝1，(2.4) 如果Dj＞δ，該時間段可信度Rj＝0；(2.5) 其中，δ為所述可信度的判決門限，與根據所述節點數據的不穩定度和所述網絡平均不穩定度有關，即指出了網絡中不穩定度是否正常的劃分界限。
判斷得到所有所述節點在p()個分時間段上的可信度序列(R1，R2，…，RT)|i，(1≤i≤N) 計算可信度之和R|i＝R1+R2+…+RT(2.6) 如果R|i≥γ，節點可靠， (2.7) 如果R|i＜γ，節點可疑； (2.8) 其中，γ為節點可靠狀態和可疑狀態判斷過程中的判決門限。γ與時間點總數有關，簡單的取值方法為取時間點總數的固定比例作為γ的值，該比例值在0.7～0.8之間，超出這個范圍將影響檢測的準確性。
(3)所述網絡控制管理系統進行可疑的所述傳感器節點的不確定狀態分布密度的計算具體為計算可信度序列兩鄰兩項間差值的可信度差值序列(hi1，hi2，…，hi(T-1))|i，(1≤i≤N)，其中hij＝Rj+1-Rj，Rj+1，Rj∈(R1，R2…，RT)|i 計算得到可信度序列中1的個數，即對其求和，得到節點i不確定狀態分布密度 如果SDi≥λ， (3.2) 節點可靠， 如果SDi＜λ， (3.3) 節點出現故障； 其中，λ是節點是否故障的判決門限，由檢測過程包含的時間點，建議取值為時間點總數的10％，具體實現時可根據網絡性能的要求級別來進行調節。
根據以上計算，定義其節點的狀態參數。用一個正整數組成的數組(R1，R2，…，Rp)|i(1≤i≤N)來表示節點在不同時間段內的狀態。在檢測開始時，網絡控制管理系統為所有節點設置的初始可信度序列(R1，R2，…，Rp)|i(1≤i≤N)為一個全0的數組。在檢測的周期中的每一個分時間段內，根據獲得所述差異值序列的分析，計算可信度序列，最終得到節點不確定狀態分布密度SDi。當SDi≥λ，則判斷節點正常；當SDi＜λ，則判斷節點出現故障。
通過多個時間點的數據，進行一定量的計算分析，得到最終的診斷檢測結果。
總而言之，故障判斷策略的步驟為 A.為每個節點i預設可信度Ri(p)； B.獲得傳感器的傳感數據m； C.利用(2.1)(2.2)式計算節點在分時間段內的節點不穩定度Si和網絡穩定度
D.返回步驟C，直至所有節點在所有時間點上的數據計算完畢； E.用(2.3)式計算得到對不穩定度的衡量值，根據(2.4)(2.5)式設置可信度序列； F.返回步驟E，直至所有節點在所有時間點上的數據計算完畢； G.根據(2.6)式計算可信度和值，根據(2.7)(2.8)式判斷節點是否可疑 H.返回步驟G，直至所有節點的狀態判斷完畢； I.根據(3.1)式計算可疑節點的不確定狀態分布密度，根據(3.2)(3.3)式進行二次判決。
本發明適合不同結構的無線傳感網絡的在線檢測，具有較高的故障檢測精度和較小的誤判率，真實反映網絡運行狀態，提高了檢測效率；本發明在很大程度上提高了無線傳感網絡檢測的智能化，達到自動測量的目的，節省了檢測時間和成本；本發明中檢測并不影響傳感器網絡的正常工作，不增加傳感器節點的負擔，避免了錯誤的測量數據導致網絡服務質量下降和能量浪費。
它基于單個節點的傳感數據對網絡傳感數據變化過程中的影響的計算，在網絡的控制管理系統中實現。利用對節點信息的在時間段上的處理，網絡控制管理系統得到節點采集數據對網絡數據的影響程度，對數據在一段時間中的變化狀態進行分析，進而判斷網絡中的節點故障，對網絡的運行狀況提供即時的分析，達到智能、高效、低誤判率的檢測效果。
最后所應說明的是，以上實施例僅用以說明本發明實施例的技術方案而非限制，盡管參照較佳實施例對本發明實施例進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明實施例的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發明實施例技術方案的精神和范圍。
權利要求
1、一種工業無線傳感器網絡故障在線檢測方法，其特征在于包括
傳感器節點在多個時間點采集傳感數據，并將所述傳感數據上傳給網絡控制管理系統進行集中處理；
基于處理后獲得的傳感數據，所述網絡控制管理系統進行所述傳感器節點的數據不穩定度與網絡數據的不穩定度之間的差異值的計算；
所述網絡控制管理系統根據整個時間段內的所述傳感器節點的所述不穩定度與所述網絡數據的所述不穩定度之間的差異值計算節點的可信度序列，根據可信度的值初次判斷所述傳感器節點是否可疑；
基于初次判斷的結果和所述可信度序列，所述網絡控制管理系統進行可疑的所述傳感器節點的不確定狀態分布密度的計算；
所述網絡控制管理系統根據可疑的所述傳感器節點的計算的所述不確定狀態的分布密度來最終判斷所述傳感器節點的故障。
2、根據權利要求1所述的方法，其特征在于將所述傳感數據上傳給網絡控制管理系統進行集中處理具體為所述網絡控制管理系統接收并對多個時間點上采集的所述傳感數據進行分組整理，將每一個所述節點的傳感數據按照時間順序進行分組，將一段時間分為若干小的時間段進行分析。
3、根據權利要求2所述的方法，其特征在于所述進行對多個時間點上采集的所述傳感數據進行分組整理具體為收集每個所述傳感器節點的傳感數據，對于每個傳感器節點將所有采集的數據根據時間點先后順序分為多組，每組均包含一定個時間點，得到每個所述傳感器節點在各個包含一定個時間點的分時間段的信息，其中i表示網絡中的第i個所述節點，j表示T個時間點中的第j個時間段
4、根據權利要求3所述的方法，其特征在于所述根據整個時間段內的所述傳感器節點的所述不穩定度與所述網絡數據的所述不穩定度之間的所述差異值計算節點的可信度序列具體為
將每一傳感器節點數據按照時間先后順序計算兩個相鄰時間點上傳感數據的差值的絕對值，得到一個差值序列(m12，m23，…，m(k-1)k)；
該節點數據的不穩定度，不穩定Si的計算方法為
網絡平均不穩定度，不穩定度
的計算方法為
計算各個節點數據的不穩定度與所述網絡平均不穩定度的差異值，其中節點i的差異值Di的計算方法為
得到一個差異值的序列(D1，D2，…，DN)；
如果Dj≤δ，該時間段可信度Dj置1，
否則，該時間段可信度Dj置0；
判斷得到所有所述節點在所有時間段內的可信度
(R1，R2，…，RT)|i，(1≤i≤N)。
5、根據權利要求4所述的方法，其特征在于所述根據可信度的值初次判斷所述傳感器節點是否可疑具體為
對于每個所述傳感器節點，將所述可信度序列的各元素求和，得到節點的可信度之和，如果某一所述節點的可信度之和大于或等于預設判決門限，則認為該節點可靠；如果某一所述節點的可信度之和小于預設判決門限，則認為該節點可疑。
6、根據權利要求5所述的方法，其特征在于所述網絡控制管理系統進行可疑的所述傳感器節點的不確定狀態分布密度的計算具體為
計算所述可信度序列相鄰兩項間差值的序列(h1，h2，…，h(T-1)|i，(1≤i≤N)，其中hj的計算方法為hj＝Rj+1-Rj，Rj+1，Rj∈(R1，R2…，RT)|i，其中(R1，R2…，RT)|i為傳感器節點i的可信度序列，
計算得到所述可信度序列中1的個數，即對其求和，得到節點i不確定狀態分布密度
如果SDi≥λ，則認為該節點可靠，其中SDi為節點i不確定狀態分布密度；否則，判斷該節點發生故障，其傳感數據不可信，并納入檢測報告中。
全文摘要
本發明涉及工業無線傳感器網絡故障在線檢測方法包括傳感器節點在多個時間點采集傳感數據，并將傳感數據上傳給網絡控制管理系統進行集中處理；網絡控制管理系統進行傳感器節點的數據不穩定度與網絡數據的不穩定度之間差異值的計算；網絡控制管理系統根據整個時間段內的傳感器節點的不穩定度和網絡數據的不穩定度之間的差異值計算節點的可信度序列，根據可信度的值初次判斷所述傳感器節點是否可疑；基于初次判斷的結果和可信度序列，網絡控制管理系統進行可疑的傳感器節點的不確定狀態分布密度的計算，并根據可疑的傳感器節點的計算的不確定狀態的分布規律來最終判斷傳感器節點的故障。本發明提供了工業無線傳感網絡高可靠、易實現的檢測方法。
文檔編號H04L12/24GK101237357SQ200810046878
公開日2008年8月6日 申請日期2008年2月4日 優先權日2008年2月4日
發明者海 胡, 帆 張, 劍 李, 懌 王 申請人:華中科技大學