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巡线机器人延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor networks for inspection robot,DTMSNR)用于输电线路巡线机器人远程电网数据收集,具有节点稀疏、异构、随机移动性、间歇连通性和延迟容忍性.针对传统传感器网络数据传输算法机器人数据传输成功率低与网络可靠性差等问题.提出一种基于巡线机器人位姿信息的数据传输(mobile robot position-based delivery,MPD)策略.为准确计算巡线机器人网络位姿信息,建立机器人路径约束随机运动模型.MPD采用机器人相对网络位姿信息计算传输概率,进行消息传输路径选择.对网络异构消息引入机器人消息优先传输、消息失效机制进行消息队列管理.仿真实验表明,相较现有的几种延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,DTMSN)数据传输策略,针对巡线机器人网络MPD能在适当的传输能耗下达到更高的传输成功率与更低的传输延迟

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系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类