核电站设备运行和健康状态的监控是保证核电生产安全的重要手段之一,但目前采用的有线监控方式存在很大局限性,成本高昂且难以在已运行核电站中扩展。将无线传感网络(WSN)应用于核电站设备监控领域,是核电站监控技术的创新,不仅是有线监控技术的有效补充,而且可以扩充监控范围,提高监控能力,降低监控成本。但是,由于核电对可靠性和安全性的苛刻要求,以及核电站的极端恶劣环境(核辐射、电磁干扰、高温、高湿),使得WSN技术应用面临一些挑战性难题,例如会造成核电站设备无线监控系统的故障率增加、测量与通信性能降低,同时也会引起无线监测装置的参数产生摄动。因此,研究核电站无线监测系统的鲁棒性就十分重要。另一方面,无线监测系统是一个松耦合的无线感知网络,存在通信带宽有限、计算能力有限、能量有限等应用约束,而这些使无线监测系统鲁棒性研究变得复杂。为保证核电站设备状态无线监测系统在参数摄动和环境干扰激励下具有正常的监测性能,论文从数据通信与数据处理的角度研究该系统的鲁棒性,并重点解决以下问题:1)如何减少测量装置参数摄动引起的测量数据的异常变化,2)如何减少无线通信节点参数摄动引起数据丢失程度的异常变化,3)如何减少网络参数摄动引起无线监测网络性能的异常变化。针对这些问题,论文首先在现场测量层、无线通信层、网络监控层,研究保证系统鲁棒性的数据通信与处理方法,重点研究了降低数据不确定度、减少数据丢失、丢失数据处理、精简数据流、规范网络结构等提高系统鲁棒性的方法。其次,论文研究了声音信号和复杂网络拓扑无线监测系统的鲁棒性,重点研究了声音信号的鲁棒压缩感知算法、复杂感知网络的混沌现象及其与监测数据的测量不确定度之间的关系等。论文的主要工作如下:1、在现场测量层中,进行了如下两方面的工作:首先,论文使用奇异点检测进行预滤波,利用机会测量进行解耦,结合短时带摄动的状态空间方程,构建测量信号及其特征值的Kalman滤波器;解决了在环境激励、测量结构存在摄动的情况下,如何构建一个资源有限的鲁棒滤波器问题。理论与实测证明,基于微分流形的鲁棒滤波器是稳定和有效的。其次,论文使用聚类分析、特征量ARMA方法来判断传感器故障,结合分时自适应滤波冗余测量算法,构建自诊断冗余测量滤波器,解决了核辐射环境下测量节点损坏与性能降级对测量结果产生影响的问题。理论与实验结果证明,该算法能有效减小节点损坏对无线振动测量的影响,降低测量不确定度,增强系统的鲁棒性性能。2、在无线通信层,完成了如下工作:论文采用Krylov子空间方法,构建无线通信信道选择矩阵,设计了动态信道选择算法;解决了由于通信信道参数变化使通信数据大量丢失的问题。论文采用降维处理和独立主成分分析方法,基于Fisher信息距离与CRLB(Cramer-Rao下限),设计了随机丢失数据处理的鲁棒性分析方法,解决了如何分析丢失数据使测量结果产生影响的问题。理论与实验结果证明了动态信道选择算法能有效减少通信数据丢失,丢失数据处理的鲁棒性分析方法能减少丢失数据对测量的影响。3、在网络层方面,进行了如下的研究:论文采用精简数据流、减少网络不确定性因素的方法,提出无线监测鲁棒性网络的规范化确定性部署的部署规则;并在独立中继基础上,设计基于信息路由的简单规范化网络接入算法,解决了因网络数据异常变化产生的无线网络数据通信与处理的不确定性的问题。理论与实验证实了规范化网络部署规则和接入算法的有效性。4、在声音压缩感知和网络混沌性方面,进行如下的研究:论文提出了基于硬件阈值判断的复杂环境下的HRS压缩感知算法,并研究了算法的鲁棒性。在出现节点失效、受攻击等复杂情况下,建立了WSN的非线性动力学模型,研究了复杂网络可能存在的混沌现象,提出了采用局部双向环的中继拓扑结构以增强鲁棒性,减少数据丢失。理论与实验证实了HRS压缩感知算法和局部双向环网络结构的有效性。