物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)故障診斷研究方法

無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，WSNs）故障診斷一般分為四步：檢測(cè)、孤立、鑒別和恢復(fù)，這四步也適用于太陽(yáng)能殺蟲(chóng)燈物聯(lián)網(wǎng)（Solar Insecticidal Lamps Internet of Things，SIL-IoTs）故障診斷。首先檢測(cè)SIL-IoTs是否存在故障。當(dāng)存在故障時(shí)，需要使用診斷方法定位故障位置并鑒別故障類(lèi)型。隨后將故障節(jié)點(diǎn)或故障鏈路孤立以保證無(wú)故障部分正常運(yùn)行。最后依據(jù)故障類(lèi)型進(jìn)行針對(duì)性故障恢復(fù)，保證SIL-IoTs正常運(yùn)行。此外，在發(fā)生故障時(shí)，一般會(huì)采取故障容錯(cuò)機(jī)制，快速隔離故障保證WSNs的正常運(yùn)行。基于故障診斷的觸發(fā)方式可將其分為主動(dòng)與被動(dòng)兩類(lèi)。主動(dòng)觸發(fā)是一種節(jié)點(diǎn)或基站會(huì)定期檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的故障診斷方式，而被動(dòng)觸發(fā)則是一種當(dāng)節(jié)點(diǎn)或網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)不符合預(yù)設(shè)情況時(shí)再觸發(fā)故障診斷方法的診斷方式?；谶@兩種觸發(fā)方式和不同的應(yīng)用背景及約束條件，如網(wǎng)絡(luò)密度、時(shí)效性要求、能耗要求、節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力等，目前已研究出多種類(lèi)型的WSNs故障診斷方法。根據(jù)這些方法的特性，將其分為以下6類(lèi)方法：統(tǒng)計(jì)方法、概率方法、層次路由方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、拓?fù)淇刂品椒ê鸵苿?dòng)基站方法。表1為近年經(jīng)典故障診斷研究方法的分類(lèi)情況。

表1 WSNs故障診斷算法

Table 1 Fault diagnosis algorithms on WSNs

1 統(tǒng)計(jì)方法

統(tǒng)計(jì)方法通過(guò)建立模型，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，當(dāng)結(jié)果不符合檢驗(yàn)時(shí)，標(biāo)記為故障樣本，并進(jìn)一步根據(jù)故障樣本的離群程度、方差和標(biāo)準(zhǔn)差指標(biāo)等對(duì)其進(jìn)行故障分類(lèi)。Panda和Khilar提出了一種基于改進(jìn)三西格瑪（3sigma）故障自診斷方法，每個(gè)節(jié)點(diǎn)收集一跳鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)并通過(guò)3sigma檢驗(yàn)觀察自身是否存在硬故障或永久性故障。此方法通過(guò)節(jié)點(diǎn)自身進(jìn)行故障診斷，因此要求節(jié)點(diǎn)有一定的存儲(chǔ)與計(jì)算能力。當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量較少時(shí)，此種方法不適用。Jiang提出了一種改進(jìn)的分布式故障診斷方法。當(dāng)超過(guò)一半的鄰居節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的差值超過(guò)閾值時(shí)，將節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為可能故障，用同樣的方法標(biāo)記網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)。然后判斷目標(biāo)節(jié)點(diǎn)中初始檢測(cè)狀態(tài)為正常的鄰居節(jié)點(diǎn)是否有一半超過(guò)閾值，如果是則確定目標(biāo)節(jié)點(diǎn)故障。當(dāng)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)附近沒(méi)有鄰居節(jié)點(diǎn)或所有鄰居節(jié)點(diǎn)均標(biāo)記為可能故障時(shí)，如果目標(biāo)節(jié)點(diǎn)初始檢測(cè)狀態(tài)為可能故障，則目標(biāo)節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為故障。此方法降低了統(tǒng)計(jì)方法對(duì)鄰居節(jié)點(diǎn)的依賴(lài)性，可用于節(jié)點(diǎn)稀疏的WSNs中。但是此類(lèi)方法為主動(dòng)診斷方法，會(huì)造成較高的能量損耗。因此，Jin等提出了一種基于自回歸模型與Kuiper檢驗(yàn)的被動(dòng)故障診斷方法?；诋?dāng)某條路徑中的節(jié)點(diǎn)故障時(shí)，其他節(jié)點(diǎn)會(huì)選擇新的路徑并且通信時(shí)間會(huì)增加的特點(diǎn)，通過(guò)Kuiper檢驗(yàn)來(lái)檢測(cè)異常，從而判斷是否存在故障。

統(tǒng)計(jì)方法大多依據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)與鄰居節(jié)點(diǎn)值的差異進(jìn)行診斷，是一種基于節(jié)點(diǎn)的分布式故障診斷方案。當(dāng)節(jié)點(diǎn)處于邊緣地區(qū)，沒(méi)有足夠的鄰居節(jié)點(diǎn)參與計(jì)算，或是鄰居節(jié)點(diǎn)也存在故障時(shí)，此類(lèi)故障診斷方法的正確性無(wú)法得到保證。此外，此類(lèi)方法大多基于節(jié)點(diǎn)進(jìn)行故障診斷，權(quán)衡節(jié)點(diǎn)能量消耗與故障診斷率是另一大挑戰(zhàn)。由于SIL-IoTs電池可充電、有一定計(jì)算和存儲(chǔ)能力，因此部署于節(jié)點(diǎn)處的統(tǒng)計(jì)方法十分適用，特別是節(jié)點(diǎn)暫時(shí)性與間歇性等依靠數(shù)據(jù)長(zhǎng)期波動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行分析的故障。

2 概率方法

概率方法將故障診斷問(wèn)題當(dāng)作一個(gè)分類(lèi)概率模型。Lau等提出了一種基于樸素貝葉斯框架的集中式硬件故障檢測(cè)方法。在基站分析收集到的端到端傳輸時(shí)間數(shù)據(jù)，判斷故障概率是否大于正常概率。如果是，則判定原路徑有節(jié)點(diǎn)故障，再選取近期多次數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估。此方法在無(wú)擁塞網(wǎng)絡(luò)中可以有效監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)故障，并給出可疑故障節(jié)點(diǎn)，但無(wú)法檢測(cè)邊緣地區(qū)的節(jié)點(diǎn)。Peng和Chow提出了一種鄰域隱藏條件隨機(jī)域法來(lái)確定傳感器間的隱藏狀態(tài)。這種方法利用信號(hào)強(qiáng)度與信號(hào)延遲來(lái)估計(jì)不同故障后驗(yàn)概率，以此確定WSNs的健康狀況。此方法可用于不同通信條件與節(jié)點(diǎn)數(shù)量場(chǎng)景中。Liu等將工業(yè)WSNs中的故障節(jié)點(diǎn)識(shí)別問(wèn)題轉(zhuǎn)化為軌跡提取問(wèn)題。通過(guò)概率模型的在線學(xué)習(xí)，將感知節(jié)點(diǎn)分布變成概率值分布模式。根據(jù)生成的概率值分布軌跡，進(jìn)行模式匹配與時(shí)空約束檢查，以識(shí)別故障節(jié)點(diǎn)。

概率方法大多不能鑒別故障的類(lèi)別。此外，因?yàn)橹饕褂眯盘?hào)強(qiáng)度、信號(hào)延遲等參數(shù)進(jìn)行故障診斷，因此難以獲取故障節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，只能判斷存在故障的路徑及估計(jì)路徑丟失節(jié)點(diǎn)的情況。與統(tǒng)計(jì)方法類(lèi)似，部署于節(jié)點(diǎn)的概率方法也適用于SIL-IoTs故障診斷，特別是前期的故障檢測(cè)與孤立。

3 層次路由方法

層次路由是一種將節(jié)點(diǎn)分為多個(gè)簇，每個(gè)簇的簇頭節(jié)點(diǎn)（Cluster Head node，CH）收集簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的信息，通過(guò)CH直接上傳數(shù)據(jù)到基站或多跳CH上傳數(shù)據(jù)到基站的數(shù)據(jù)傳輸方式。層次路由故障診斷方法也是通過(guò)CH對(duì)簇內(nèi)成員進(jìn)行診斷。Jassbi和Moridi采用混合節(jié)能分布式層次路由方法（Hybrid Energy-Efficient Distributed clustering，HEED）進(jìn)行分簇，采用加權(quán)中值法對(duì)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)。當(dāng)CH出現(xiàn)故障時(shí)，使用提前選取的簇內(nèi)備份CH進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸與故障檢測(cè)工作。Moridi等提出一種基于簇的多路徑故障容錯(cuò)算法，對(duì)WSNs中的節(jié)點(diǎn)分簇后，選擇一個(gè)備份節(jié)點(diǎn)提高CH節(jié)點(diǎn)容錯(cuò)性。當(dāng)簇內(nèi)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)和簇內(nèi)投票的方式檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的故障。最后根據(jù)剩余能量、跳數(shù)、傳播速度和可靠性參數(shù)選擇最優(yōu)傳輸路徑。該方法可以有效降低丟包率，提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

層次路由方法比其他通過(guò)普通節(jié)點(diǎn)進(jìn)行自診斷的方法更加簡(jiǎn)單有效，在診斷故障后還可通過(guò)改變網(wǎng)絡(luò)路由保障WSNs的可靠性。但是，由于多輪的CH選取，層次路由方法增加了WSNs的通信與能量開(kāi)銷(xiāo)。此外，由于CH依然通過(guò)鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)判斷目標(biāo)節(jié)點(diǎn)故障狀態(tài)，當(dāng)簇內(nèi)大多數(shù)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常時(shí)，正常節(jié)點(diǎn)反而可能被誤診為故障節(jié)點(diǎn)。層次路由方法適用于較大規(guī)模的SIL-IoTs部署情況，其分簇進(jìn)行故障診斷的方式能快速檢測(cè)節(jié)點(diǎn)軟故障與硬故障。此外，層次路由方法亦適用于SIL-IoTs故障容錯(cuò)方案設(shè)計(jì)，保障其在發(fā)生故障時(shí)不受影響。

4 機(jī)器學(xué)習(xí)方法

監(jiān)督學(xué)習(xí)方法是機(jī)器學(xué)習(xí)方法在WSNs故障診斷領(lǐng)域中主要的應(yīng)用。監(jiān)督學(xué)習(xí)方法通過(guò)大量有標(biāo)簽的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練故障診斷模型，利用目標(biāo)函數(shù)不斷地調(diào)整模型參數(shù)，直到模型能有效地檢測(cè)并分類(lèi)故障。Zhao等采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對(duì)故障傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)，還引入了一種基于局部核密度估計(jì)的標(biāo)簽傳播機(jī)制。此方法考慮到基站收集的數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)丟包現(xiàn)象，用半監(jiān)督核密度估計(jì)方法估計(jì)丟包數(shù)據(jù)的類(lèi)標(biāo)簽，以此分類(lèi)故障并構(gòu)造訓(xùn)練集。Javaid等根據(jù)數(shù)據(jù)特征將故障分為偏移故障（傳感器校準(zhǔn)不佳）、增益故障（在特定時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)變化率不符合規(guī)律）、卡死故障（數(shù)據(jù)長(zhǎng)期為0）和超過(guò)范圍（有正常讀數(shù)但超出正常范圍），提出了一種基于信任函數(shù)的決策融合算法，通過(guò)增強(qiáng)支持向量機(jī)、增強(qiáng)K近鄰、增強(qiáng)極限學(xué)習(xí)機(jī)和增強(qiáng)遞歸極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行組合運(yùn)算，以此分類(lèi)故障。

機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要設(shè)備具有較高的計(jì)算性能，因此大多在基站或后臺(tái)運(yùn)行，是一種集中式處理方案。盡管此類(lèi)方法在故障診斷上有良好的檢測(cè)率，但其在后臺(tái)運(yùn)行的特點(diǎn)導(dǎo)致不能快速的發(fā)現(xiàn)故障并進(jìn)行恢復(fù)。此外，該方法依賴(lài)于大量數(shù)據(jù)建立模型，獲得較精確的分類(lèi)結(jié)果，因此多用于間歇性與暫時(shí)性節(jié)點(diǎn)故障中。對(duì)于SIL-IoTs而言，機(jī)器學(xué)習(xí)方法可部署于基站或部署輕量級(jí)算法于節(jié)點(diǎn)處，結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法檢測(cè)節(jié)點(diǎn)間歇性與暫時(shí)性故障，利用新數(shù)據(jù)不斷更新模型，對(duì)SIL-IoTs的野外環(huán)境變化有較大的容忍度。

5 拓?fù)淇刂品椒?/strong>

WSNs中的故障有可能改變網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。如節(jié)點(diǎn)剩余能量較低無(wú)法承擔(dān)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)任務(wù)時(shí)，在平面路由中其他節(jié)點(diǎn)將尋找別的傳播路徑，在層次路由中簇內(nèi)會(huì)喚醒備份節(jié)點(diǎn)替代此節(jié)點(diǎn)繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)。O?ner等提出了一種基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的故障定位方法。通過(guò)基站將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/span>以圖形表示，包含WSNs內(nèi)的故障信息?；诖私o每個(gè)節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)可疑度得分，得分越高，故障概率越大。Sulieman和Gitlin提出了一種基于分集技術(shù)與三角網(wǎng)編碼組合的WSNs網(wǎng)絡(luò)故障診斷策略。該方法通過(guò)構(gòu)建冗余路徑，快速替代發(fā)生鏈路故障的路徑，可以有效地節(jié)省能量消耗并快速的調(diào)整拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。但k個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)中發(fā)生n個(gè)鏈路故障時(shí)，至少需要kn+n個(gè)冗余鏈路。

拓?fù)淇刂品椒ǖ哪康氖墙档凸收习l(fā)生時(shí)WSNs的能量消耗與帶寬損失。拓?fù)淇刂品椒ㄔ诰W(wǎng)絡(luò)故障與故障定位方面有較好的性能表現(xiàn)，對(duì)于其他故障暫未有相關(guān)性研究。在SIL-IoTs中，拓?fù)淇刂品椒梢杂行г\斷網(wǎng)絡(luò)故障并重構(gòu)路由，是SIL-IoTs不可缺少的故障診斷策略。

6 移動(dòng)基站方法

數(shù)據(jù)從節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)交居幸欢ǖ臅r(shí)延性，因此WSNs節(jié)點(diǎn)數(shù)量較大時(shí)故障診斷與故障恢復(fù)效率降低。此外，由網(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化也為網(wǎng)絡(luò)故障診斷增加了難度。Chanak等提出了一種基于移動(dòng)基站的分布式故障診斷方法。移動(dòng)基站是一種配備無(wú)線收發(fā)器的移動(dòng)機(jī)器人或車(chē)輛，其移動(dòng)到網(wǎng)絡(luò)中的不同區(qū)域通過(guò)單跳通信的方式來(lái)診斷附近傳感器的軟硬件狀態(tài)，有效提高了網(wǎng)絡(luò)的故障檢測(cè)精度。Fissaoui等提出了一種基于故障容錯(cuò)與能量有效性的分布式WSNs數(shù)據(jù)融合算法。該方法利用移動(dòng)代理在傳感器節(jié)點(diǎn)間的遷移進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，規(guī)劃移動(dòng)代理的路徑與節(jié)點(diǎn)失效時(shí)的備用路徑，降低了節(jié)點(diǎn)能耗與數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延。

移動(dòng)基站方法能夠有效地提高網(wǎng)絡(luò)的故障檢測(cè)精度，提高故障檢測(cè)與恢復(fù)的實(shí)時(shí)性，降低節(jié)點(diǎn)的能量消耗。目前移動(dòng)基站的主要研究問(wèn)題在于檢測(cè)區(qū)域劃分與檢測(cè)路徑優(yōu)化。此外，由于移動(dòng)基站方法需要自主移動(dòng)的機(jī)器人或車(chē)輛，并且提前規(guī)劃好路徑，因此對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的要求較高。在SIL-IoTs中，可作為移動(dòng)基站的有無(wú)人收割機(jī)、植保無(wú)人機(jī)等具有移動(dòng)作業(yè)特性的農(nóng)機(jī)裝備。盡管移動(dòng)基站方法在故障檢測(cè)率、時(shí)延性方面均有較好效果，但SIL-IoTs故障診斷受無(wú)人收割機(jī)、植保無(wú)人機(jī)等作業(yè)路徑、工作時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)區(qū)域等影響較大，能否有效結(jié)合是一個(gè)未知數(shù)。

如圖1所示，SIL-IoTs應(yīng)用于大田農(nóng)業(yè)、禽畜養(yǎng)殖、茶園種植等場(chǎng)景中（以藍(lán)色字體表示），在不同場(chǎng)景中可能存在多種無(wú)線傳感設(shè)備與SIL-IoTs相連（以紅色字體表示），通過(guò)無(wú)線通信設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸（以橙色虛線表示）。在此種復(fù)雜的SIL-IoTs場(chǎng)景中，使用單種故障診斷方法難以取得良好效果。對(duì)于部署在后臺(tái)的故障診斷方法（如概率方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、拓?fù)淇刂品椒ǎㄟ^(guò)后臺(tái)分析接收到的全局信息進(jìn)行故障診斷），由于后臺(tái)強(qiáng)大的計(jì)算與存儲(chǔ)能力，以及從SIL-IoTs節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多跳鏈路傳輸?shù)胶笈_(tái)存在時(shí)延的特點(diǎn)，因此更適用于處理時(shí)效性要求不高、較難診斷的故障。對(duì)于部署在SIL-IoTs節(jié)點(diǎn)的故障診斷方法（如統(tǒng)計(jì)方法、層次路由方法，通過(guò)節(jié)點(diǎn)自身時(shí)間相關(guān)性與鄰居節(jié)點(diǎn)空間相關(guān)性進(jìn)行故障診斷），由于節(jié)點(diǎn)有限的計(jì)算與存儲(chǔ)能力，以及不需要多跳傳輸數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，因此更適用于時(shí)效性要求較高、較易診斷的故障。其中故障診斷的時(shí)效性指故障出現(xiàn)到故障解決的時(shí)間。

圖1 SIL-IoTs故障診斷方法應(yīng)用場(chǎng)景

Fig. 1 Application scenarios of SIL-IoTs fault diagnosis methods

移動(dòng)基站方法可以綜合部署于后臺(tái)及部署于節(jié)點(diǎn)的故障診斷方法的優(yōu)點(diǎn)，但對(duì)作為基站的載體要求較高。此外，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)等可用于故障診斷輔助決策或驗(yàn)證故障診斷正確性。如某殺蟲(chóng)燈殺蟲(chóng)計(jì)數(shù)值持續(xù)較低，通過(guò)無(wú)人機(jī)航拍數(shù)據(jù)可觀測(cè)實(shí)際蟲(chóng)情，借此輔助判斷是燈管故障或是節(jié)點(diǎn)軟故障。

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本文節(jié)選自

楊星, 舒磊, 黃凱, 李凱亮, 霍志強(qiáng), 王彥飛, 王心怡, 盧巧玲, 張亞成. 太陽(yáng)能殺蟲(chóng)燈物聯(lián)網(wǎng)故障診斷特征分析及潛在挑戰(zhàn)[J]. 智慧農(nóng)業(yè)（中英文）, 2020, 2(2): 11-27.

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