Trådlösa sensorer som arbetar i tuffa miljöer har potential att vara felbenägna. Detta dokument presenterar en distributiv modellbaserad diagnosalgoritm som identifierar icke-linjära sensorfel. Diagnosalgoritmen har fördelar jämfört med befintliga feldiagnosmetoder såsom centraliserade modellbaserade och distributiva modellfria metoder. En algoritm presenteras för att upptäcka vanliga icke-linjäritetsfel utan att använda referenssensorer. Studien introducerar ett modellbaserat ramverk för feldiagnos som implementeras inom ett par trådlösa sensorer. Detektionen av sensorn icke-linjäritet visas vara likvärdig med att lösa det största tom rektangel (LER) problemet, med tanke på en uppsättning funktioner som extraheras från en analys av sensorutgångar. En lågkomplexitetsalgoritm som ger en ungefärlig lösning på LER-problemet föreslås för inbäddning i resursbegränsade trådlösa sensorer. Genom att lösa LER-problemet kan sensorer som skadats av icke-linjäritetsfel isoleras och identifieras. Omfattande analys utvärderar den föreslagna algoritmens prestanda genom simulering.
Genom att lösa LER-problemet kan sensorer som skadats av icke-linjäritetsfel isoleras och identifieras REF.