本文提出了一种在线人工神经网络无线传感器节点故障诊断装置，描述了建立无线检测节点模块级故障诊断模型的方法，并进行了正确的诊断。线通信模块通过数据验证失败。
线传感器;节点模块;故障排除中图分类号：TP212.91文献标识码：A文章编号：1007-9416（2018）07-0025-01无线传感器网络融合无线通信与技术传感器多跳路由和自组织架构依赖于基于无线传感器的信息网络。个无线传感器网络由大量具有计算和通信功能的小型传感器节点组成。们在整个覆盖范围内合作地感知目标信息。
们基于无线网络将此信息传输到监控中心。控中心依靠数据和指令基于无线网络传输到无线传感器节点模块，从而为节点模块数据处理奠定了基础。
而，从实用和技术的应用，恒温阀芯因为在无线传感器等的环境条件，的观点出发，节点模块的长期运行受短路，损失和短路和比其他系列的缺陷，可以在缺陷出现后快速获得定位和诊断，这是业界必须高度重视的话题之一。文介绍了一种诊断无线传感器节点中模块级缺陷的方法。
线传感器模块故障诊断系统无线传感器节点具有相对简单的模块，主要涉及传感器模块，处理器模块，无线通信模块和电源模块。量。
何模块的故障都可能导致无线传感器节点的输出信号的异常或丢失。源模块中的常见故障包括电压不足，电源噪声异常，电源模块输出电压高。据传感器处理模块，常见故障包括CPU故障。IO串口故障，通过串口等进行数据传输和接收无线通信模块的常见缺陷是：功率放大器故障，信号接收错误，读写寄存器错误等。
于传感器模块，恒温阀芯常见缺陷是：短路，短路，接触不良和采样A / N。类型的缺陷的分析的基础上的故障和模块的表现上述无线传感器，提供基于集成处理系统的无线传感器节点模块级状态监测装置，其使用处理器集成的数模转换器（D / A） 。
数转换器（A / D），串行端口和运算放大器与多通道模拟开关相结合，形成节点运行状态的在线监测系统[1-2]。个监控设备的主要功能及其操作方式是：处理器模块的实时检测。线传感器节点处理器模块的串行端口连接到检测器的串行端口。理器模块的存储器中被读出和写入实时和定期评估所述存储器和所述中央处理单元的操作状态，以及确定操作状态的串行端口。线传感器电源故障模块诊断模型检查结合经验，无线通信模块的故障诊断仍然是最难以进行故障诊断的解决方案之一。点WsN。无线通信模块功率放大器故障，老化，中继节点故障等一系列因素的影响，WsNs节点信号丢失的风险非常重要。这种情况下，为了确保无线传感器的正常运行，有必要建立一个模型和用于诊断适于基于人工神经网络的无线传感器节点的模块级故障的故障的方法。
率放大器内置于无线传感器节点模块中，温度变化对电流幅度的影响非常明显。实际操作中，无线传感器通信模块主要通过动态电压调节来操作，旨在降低功耗。
则，无线通信模块的输入电压电平继续下降，电压大大影响其电流水平，同时电池连续消耗。者之间的关系可以简单地表达如下：无线传感器通信模块的工作电流随着温度的增加而相应地增加，并随着输入电压的下降而相应地减小。果同时调节输入电压和温度，则无线传感器通信模块的工作电流将同时承受视野中无线通信模块的电压和温度的影响。此，可以使用人工神经网络[3]构建基于无线传感器通信模块的当前值的错误诊断模型。
于人工神经网络的人工无线传感器节点模块故障诊断测试平台建立在SI4432无线通信模块上，并选择DHP恒温测试案例。度范围在16.6°C至63.5°C之间，输入电压在1.9 V至3.3 V之间变化，收集了89组数据（72组数据为数据）神经网络学习和17组是审计数据）。1示出了计算值曲线与人工神经网络的无线传感器节点故障诊断模型的验证数据之间的比较。图1中可以看出，人工神经网络无线传感器节点误差诊断模型在计算出的训练数据与验证数据之间具有高度一致性，最大相对误差为在2.0％的范围内，平均绝对误差小于0.4，这证实了基于人工神经网络的无线传感器节点。障诊断模型的可靠性。
语为了解决一系列无线传感器节点故障诊断问题，本文提出了一种在线设备，用于诊断基于人工网络的无线传感器节点故障，重点建立无线传感器节点模块的故障诊断模型。过数据验证实现无线通信模块故障的正确诊断。随后的工作中，工作人员可能会尝试使用这种方法除了快速定位故障节点模块中的无线传感器网络的运行，并为故障排除下一阶段的基础和他们快速修复。
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