隨著物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的迅速發(fā)展,監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)設(shè)備的異常狀態(tài)以保障系統(tǒng)可靠性與環(huán)境安全成為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究的新方向。物聯(lián)網(wǎng)傳感器節(jié)點(diǎn)異常來(lái)源于傳感器自身故障與部署環(huán)境發(fā)生特定事件兩方面原因。而現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)工作狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法主要針對(duì)節(jié)點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)或僅針對(duì)節(jié)點(diǎn)設(shè)備故障的診斷。因此,研究包含異常節(jié)點(diǎn)檢測(cè)和異常來(lái)源識(shí)別兩部分的節(jié)點(diǎn)異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法,使物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)針對(duì)異常狀態(tài)科學(xué)決策,從而提高信息可信度,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文在當(dāng)前基于模式識(shí)別的異常檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上,提出物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)設(shè)備異常狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)方法。結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)空相關(guān)性,應(yīng)用聚類(lèi)方法與模糊邏輯系統(tǒng)分別實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)異常的在線檢測(cè)與節(jié)點(diǎn)異常類(lèi)型的在線識(shí)別。論文的研究工作由國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（No.2018YFC0808302）支持,本文的主要研究?jī)?nèi)容和工作成果包括:（1）針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)異常狀態(tài)檢測(cè)問(wèn)題,提出了基于聚類(lèi)的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)異常在線檢測(cè)方法。研究了一種復(fù)合的時(shí)間序列相似度度量準(zhǔn)則,采用改進(jìn)的全局密度參數(shù)自適應(yīng)確定的基于密度的聚類(lèi)方法。利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)間相關(guān)性,通過(guò)訓(xùn)練階段和檢測(cè)階段實(shí)現(xiàn)了針對(duì)單個(gè)傳感器分別進(jìn)行的異常狀態(tài)檢測(cè)。... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

014-2020年中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)架構(gòu)通常分為感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層，感知層位于三層結(jié)構(gòu)

第五章基于無(wú)標(biāo)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證54態(tài)檢測(cè)與異常狀態(tài)來(lái)源確認(rèn)方法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。由于是在實(shí)際物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上疊加人工異常模式，得到的含異常節(jié)點(diǎn)的新數(shù)據(jù)集仍具有物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)特性，如數(shù)據(jù)的時(shí)間相關(guān)性與空間相關(guān)性，因此比直接仿真含異常節(jié)點(diǎn)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集更能夠反映真實(shí)場(chǎng)景。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)傳感器數(shù)據(jù)的常見(jiàn)異常類(lèi)型，本實(shí)驗(yàn)共人為模擬常值型、漂移型、沖擊型、偏置型和周期型五種傳感器數(shù)據(jù)異常模式。其中，(a)常值型異常是指?jìng)鞲衅鞯挠^測(cè)值近似為一個(gè)常值，不能隨采樣對(duì)象的變化而變化；(b)漂移型異常指?jìng)鞲衅鞯妮敵鰯?shù)據(jù)以某一速率偏離原觀測(cè)時(shí)間序列，它的誤差函數(shù)可表示為式（5-1）所示，其中0t為出現(xiàn)異常的時(shí)刻，k是增益系數(shù)。(c)沖擊型異常指?jìng)鞲衅鞯妮敵鲈诤芏虝r(shí)間內(nèi)發(fā)生沖擊突變而后又很快復(fù)原回原觀測(cè)時(shí)間序列；(d)偏置型異常是指在一時(shí)間段內(nèi)傳感器觀測(cè)值出現(xiàn)顯著的階躍平臺(tái)；(e)周期型異常指?jìng)鞲衅饔^測(cè)值非常不穩(wěn)定，可以表示為疊加了一定頻率的周期振蕩，誤差函數(shù)可表示為式（5-2）所示，其中0a,na,(1,2,3...)nn為常數(shù)。()t0e=kt-t(5-1)01sin()tnnne=aanwt(5-2)圖5-6人為模擬的傳感器數(shù)據(jù)異常模式

第五章基于無(wú)標(biāo)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證56陡峭點(diǎn)位置，算法自適應(yīng)選擇的全局密度參數(shù)為：鄰域半徑Eps=1.9，鄰域中包含對(duì)象的最小個(gè)數(shù)MinPts=13。將得到的聚類(lèi)結(jié)果經(jīng)過(guò)PCA主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis）映射到二維空間如圖5-7所示，需要注意的是由于降維處理PCA的映射尺寸并不能完全反映多維度空間樣本點(diǎn)的真實(shí)距離。訓(xùn)練階段的聚類(lèi)結(jié)果共得到1個(gè)簇，與理論分析的結(jié)果一致。結(jié)果包含27個(gè)核心點(diǎn)和2個(gè)非核心點(diǎn)的簇內(nèi)點(diǎn)以及1個(gè)簇外點(diǎn)，本實(shí)驗(yàn)將該簇外點(diǎn)作為噪聲點(diǎn)不予關(guān)注。圖5-7訓(xùn)練階段的聚類(lèi)結(jié)果5.3.3.2檢測(cè)階段通過(guò)訓(xùn)練階段獲得了路網(wǎng)中單個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)觀測(cè)區(qū)域內(nèi)的一個(gè)合理的環(huán)境特征集，將人為注入異常模式的檢測(cè)數(shù)據(jù)集3D中該節(jié)點(diǎn)每天的時(shí)間片段數(shù)據(jù)作為新的樣本點(diǎn)。由于人為疊加了異常模式，該節(jié)點(diǎn)有可能是正常節(jié)點(diǎn)或異常節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)時(shí)間序列中有可能出現(xiàn)隨機(jī)個(gè)數(shù)異常的時(shí)間片段，即異常的樣本點(diǎn)。將這10個(gè)待檢測(cè)樣本點(diǎn)與訓(xùn)練聚類(lèi)結(jié)果中的核心點(diǎn)集CorePts27中的每個(gè)核心點(diǎn)按照聚類(lèi)的全局密度參數(shù)進(jìn)行遍歷比較，如果有樣本點(diǎn)不在任意一個(gè)核心點(diǎn)的鄰域范圍內(nèi)，判定該樣本點(diǎn)代表時(shí)間片段是異常的。實(shí)驗(yàn)的單個(gè)節(jié)點(diǎn)的異常時(shí)間片段的檢測(cè)階段結(jié)果分別如圖5-8所示和圖5-9所示，圖5-9是將PCA結(jié)果局部放大的效果圖。另外，本實(shí)驗(yàn)利用傳統(tǒng)的DBSCAN聚類(lèi)算法同樣實(shí)現(xiàn)了針對(duì)上述同一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的異常狀態(tài)在線檢測(cè)方法中的訓(xùn)練階段和檢測(cè)階段。根據(jù)3.3.2中的距離曲

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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