无线传感器网络是一项多学科融合的新兴技术,已经被广泛应用于工业监控、智能家居和物联网等各个领域中。在无线传感器网络的工程应用中,复杂多变的工作环境和外界的干扰与入侵等诸多因素,导致数据集中出现离群点的现象十分普遍,这将造成数据质量劣化,引发错误的判断与响应。由于无线传感器网络的工作特点,它的计算与存储资源,以及能源与通信带宽等都是有限的,海量数据的信号处理带来的离散奇异点的检测问题逐渐彰显,特别是在大型复杂工业环境下的非稳态传输条件下,信号传输的稳定性就愈加重要。面对非稳态环境、多维度数据集离群点检测和分布式测量方式的挑战,以及检测模型优化、数据变化检测和模型迭代更新等离群点检测方法中存在的不足,现有的滤波技术和离群点检测技术仍难以准确且有效地检测工程应用中的无线传感器网络离群点。因此,对于无线传感器网络的离群点检测方法的研究,具有十分重要的科学研究意义和工程应用价值。在上海市科委基金《上海市化工装备无线传感测控专业服务平台》(编号：11DZ2290500)的资助下,本课题开展了相关的工程试验研究工作。为了解决无线传感器网络多维数据集离群点难以高效且准确检测的问题,在目前检测精度较好的基于支持向量机的方法和检测效率较好的基于分布密度的方法基础上,提出了改进的综合在线离群点检测算法。研究中采用了理论仿真分析和工程试验测试的方法,引入合成伪随机数据集,对于改进算法离群点检测性能的仿真分析进行了较深入的研究。同时,基于无线传感器网络技术,研发了面向大型金属结构健康检测的试验样机,并在岸桥起重机和海洋石油铺管船张紧器上进行了工程测试,验证了新的离群点检测改进算法在工程应用中的精度和效率。论文的主要工作如下：(1)研究提出了基于超球一类支持向量机的综合在线离群点检测改进算法。在研究无线传感器网络数据集的统计特征与检测模型参数的关系后,为了克服现有支持向量机离群点检测算法片面追求模型优化或迭代更新的局限性,以及现有模型优化算法反复求解二次规划造成检测效率差的问题,基于平均欧氏距离的检测模型快速优化算法和离群点综合检测策略,提出了综合在线离群点检测改进算法。研究中采用线性核函数与高斯核函数,并基于合成伪随机数据集和真实无线传感器网络数据集开展了仿真分析,验证了改进算法具有优异离群点的检测精度,同时较原有方法也提高了检测效率(2)提出了基于分布密度的综合在线离群点检测改进算法。通过研究无线传感器网络数据集的统计特性,为了解决基于分布密度的离群点检测算法存在的离群点检测精度低和模型更新频繁的问题,在数据多粒度偏离因子的数据变化检测和检测模型快速优化算法的基础上,提出了基于分布密度的综合在线离群点检测改进算法。开展的合成伪随机数据集上的仿真分析结果,证明了改进算法能够弥补现有基于分布密度的方法在离群点检测精度和效率上的不足。此外,针对现有工作对计数领域系数这一重要模型参数研究上的欠缺,分析并给出了该参数的合理取值区间。(3)研究了基于无线传感器网络的工程试验方法。为了验证改进算法,并解决一类大型金属结构安全监测面临的测点分散、供电困难和有线式监测方案效率低下的问题,结合无线传感器网络工程应用的技术特点,研制了一套具有小型、低功耗和便携式特点的无线应变监测系统。通过岸桥起重机的拉杆应力测试和海洋石油铺管船张紧器上的管道应力测试,进行了改进算法的工程试验验证。研究结果与试验数据表明,离群点检测改进算法在检测精度和效率上均有所提高,能够满足无线传感器网络多维数据集离群点检测的工程应用需求,研制的用于大型金属结构安全监测的无线应变监测系统具有实用可靠的特点。