趙小虎，王剛，宋泊明，于嘉成

（1.礦山互聯(lián)網應用技術國家地方聯(lián)合工程實驗室，徐州 江蘇 221000；2.中國礦業(yè)大學物聯(lián)網（感知礦山）研究中心，徐州 江蘇 221000；3.西澳大學電氣電子與計算機工程系，珀斯 6009）

1 引言

由于選煤廠設備種類繁多，監(jiān)測點分散，建立傳統(tǒng)的有線監(jiān)測系統(tǒng)存在較大的困難，基于自組和多跳路由的無線傳感器網絡為選煤廠設備狀態(tài)監(jiān)測提供了靈活的解決思路。設備振動信號由于包含豐富的設備運行信息，常用于設備故障診斷。然而，設備故障診斷中振動信號頻帶較寬，依據(jù)傳統(tǒng)香農采樣定理進行數(shù)據(jù)采集時，會得到大量振動數(shù)據(jù)，給實時設備監(jiān)測中的存儲、傳輸和處理帶來很大困難。壓縮感知（CS,compressed sensing）[1]由于利用了信號的稀疏性，能以遠低于奈奎斯特采樣速率對信號進行非自適應測量編碼，突破了香農采樣定理的瓶頸，使高分辨率信號的采集成為可能。因此，本文研究適用于選煤廠設備振動信號的壓縮感知與分類算法。

Fazel 等[2]提出了一種用于大規(guī)模傳感器網絡中長期數(shù)據(jù)收集的隨機壓縮感知方案，該方案能夠延長傳感器網絡的壽命。針對分布式壓縮與重構問題，田子建等[3]研究了一種基于分布式壓縮感知構造指紋數(shù)據(jù)庫的方法，減少了數(shù)據(jù)采集工作量，提高了工作效率。Wang 等[4]結合壓縮感知和多跳網絡用于移動瓦斯測量，實現(xiàn)了瓦斯測量數(shù)據(jù)的重構。然而，利用壓縮感知理論采集選煤廠設備振動數(shù)據(jù)時，由于監(jiān)測點分散，監(jiān)測點向無線接入點數(shù)據(jù)傳輸采用多跳通信方式，測量矩陣的構成依賴于多跳傳輸時所選擇的路由技術。由于每次隨機選擇M條不同鏈路傳輸數(shù)據(jù)，而不同路由策略形成不同測量矩陣，從而影響不同重構效果，因此路由選擇策略是選煤廠振動信號壓縮感知實際使用時迫切需要解決的問題。

為了解決擁塞、時延、能耗等問題，Wang 等[5]提出了一種基于蟻群算法的服務質量（QoS,quality of service）路由協(xié)議。蘭巨龍等[6]提出了基于深度強化學習的軟件定義網絡QoS 優(yōu)化算法，將網絡資源和狀態(tài)信息統(tǒng)一到網絡模型中，通過長短期記憶網絡提升算法的流量感知能力，最后基于深度強化學習生成滿足QoS 目標的動態(tài)流量調度策略。Gelenbe 等[7]將隨機路由算法用于基于無線網絡的事件監(jiān)測，為監(jiān)測事件提供更短的時延和更好的QoS。

結合選煤廠設備的監(jiān)測需求，本文利用自組織特征映射（SOM,self-organizing map）神經網絡將鏈路通信質量匯聚到路由構建中，保證了信息傳輸質量，同時，提出了一種基于服務質量的隨機動態(tài)自組織路由技術，解決了壓縮感知中測量矩陣存在較大相關性的問題，提高了信號重構精度。

對壓縮重構的選煤廠設備運行信號進行狀態(tài)分類時，傳統(tǒng)故障診斷方法是構建設備振動信號混合域特征向量集，然而高維特征向量存在的冗余信息會對后續(xù)模式分析造成維數(shù)災難，影響故障分類精度。Yang 等[8]提出將距離評估技術應用于特征降維和旋轉機械設備故障分類。Lei 等[9]將距離評估技術改進為一種降維性能更優(yōu)越的補償距離評估技術（CDET,compensation distance evaluation technique）。王前等[10]將噪聲信號梅爾倒譜與CDET 結合，用于滾動軸承故障診斷，取得了良好的聚類結果。以上研究成果表明，CDET 能夠反映不同特征的敏感性特征權重。采用敏感特征組成的特征集能夠提高故障模式識別的準確精度。

在分類模型選擇上，基于數(shù)據(jù)驅動的機器學習算法取得了更好的診斷效果。人工神經網絡（ANN,artificial neural network）[11-12]和支持向量機（SVM,support vector machine）[13]應用于旋轉機械設備的故障診斷均可獲得較高的故障分類精度。而SVM作為小樣本的機器學習方法，分類模型訓練時間遠少于ANN，特別適用于工業(yè)應用場景，并且對旋轉機械設備故障類型識別率更高[14]。

因此，為解決混合域特征集內特征維數(shù)較高、特征間相關性嚴重的問題，本文以壓縮重構的多通道振動信號時域特征為基礎，引入振動信號的全變分，將補償距離評估算法與支持向量機結合，提出了一種基于全變分的滾動軸承數(shù)據(jù)驅動特征提取與故障分類算法，并從以下兩方面驗證了該算法的優(yōu)越性：1)CDET 算法優(yōu)于傳統(tǒng)的降維算法，如主成分分析（PCA,principal component analysis）、線性判別式分析（LDA,linear discriminant analysis）、非線性主元分析（KPCA,kernel PCA）等，在特征篩選中能優(yōu)先選出全變分特征，表明全變分具有描述軸承振動信號時域特征的優(yōu)良特征；2)引入全變分后的特征集能夠提高故障的識別精度。

2 多跳通信與壓縮感知

壓縮感知主要包括信號稀疏表示、測量矩陣設計與重構算法三部分。信號稀疏表示是壓縮感知的先決條件。長度為N的K稀疏信號x，測量矩陣Φ∈RM×N(M<

振動監(jiān)測信號從一個無線采集點傳輸?shù)搅硪粋€無線采集點，為了延長生存時間，常采用多跳通信方式，如圖1 所示。

圖1 多跳無線網絡

數(shù)據(jù)采集采用時間獨立的M個具有不同起始節(jié)點的多跳通信鏈路，對于每一個多跳網絡，測量節(jié)點隨機選擇一個初始節(jié)點，并計算振動測量值與自身產生的隨機比例系數(shù)乘積，根據(jù)選定的路由將該乘積傳送給下一個測量節(jié)點。而下一個測量節(jié)點將接收到的信號與本地產生的乘積信號相加，再傳送給下一個測量節(jié)點，以此類推。這樣，無線接入點接收到的第i路多跳信號的測量值為[15-16]

其中，Pi是在第i條多跳通信鏈路中經過的測量節(jié)點序號集合，Φi,j是第j個測量節(jié)點產生的隨機系數(shù)，xj是第j個測量節(jié)點測量到的振動數(shù)據(jù)，則在無線接入點接收到的M路信號向量y=[y1,…,yM]可表示為

這樣，數(shù)據(jù)多跳傳輸就轉變?yōu)閴嚎s感知問題。其中，Φ是M×N階測量矩陣，當j∈Pi時，第(i,j)元素的值等于Φi,j；否則為0。顯然測量矩陣Φ與監(jiān)測信息傳輸?shù)穆酚杉夹g相關。

3 隨機動態(tài)自組織路由

對于由N個測量節(jié)點構成的無線傳感器網絡，網絡中每個測量節(jié)點有若干條通信鏈路同其他節(jié)點相連，網絡可以用圖的方式描述為G(V,E)。其中，V={v1,v2,…,vN}是網絡測量節(jié)點集，它對應于圖中每一個頂點；E={wij}是網絡鏈路的集合，每條鏈路對應一條弧(vi,vj)，wij為該弧的權值或距離。測量網絡結構如圖2 所示。在無線傳感網絡里，假設所有鏈路均是對稱的，即wij=wji。

圖2 測量網絡結構

由于測量矩陣由網絡中采用的路由算法確定，當采用最短路徑樹、貪婪路由算法測量數(shù)據(jù)流傳輸時，測量矩陣會存在較大的相干性，影響信號重構效果。因此，引入隨機路由的思想。

考慮到選煤廠通信環(huán)境復雜，在構造最小路徑樹時，可將QoS 定義為通信鏈路的權值。影響服務質量的因素包括時延、數(shù)據(jù)傳輸率、誤碼率、帶寬等，采用SOM 神經網絡將以上因素映射為鏈路QoS，即鏈路距離。SOM 神經網絡由兩層神經元組成，第一層為輸入層，作為傳感器感知信息的輸入端，這里是描述傳感器鄰居鏈路間QoS 優(yōu)劣的指標；第二層為競爭層。運行過程分為訓練和執(zhí)行2個階段。由于訓練階段需要較高的計算開銷，因此需要在上位機上完成，稱為離線處理；相反，執(zhí)行階段不需要高計算開銷，可在每個傳感器節(jié)點上在線運行，因此可以把SOM 神經網絡應用到傳感器網絡節(jié)點。最后，利用最小路徑樹構造節(jié)點傳輸路徑，稱為動態(tài)自組織路由。隨機動態(tài)自組織路由是在最小路徑樹基礎上增加路由隨機擴展。由于原有路由在構造路徑時每次都選擇節(jié)點到匯聚節(jié)點的最小距離，使節(jié)點路由唯一，出現(xiàn)測量節(jié)點只存在一個前向節(jié)點或后向節(jié)點的情況，不能滿足壓縮感知對測量矩陣的要求。因此，在最小路徑樹基礎上，通過擴展路由增加前向節(jié)點，并對每一個前向節(jié)點賦予一定選擇概率，使路由選擇在保證QoS 的基礎上又具有一定隨機性，解決了測量矩陣存在較大相關性的問題。具體實現(xiàn)方法如下。

定義d(vi)為節(jié)點vi到匯聚節(jié)點的距離，Γ(vi)為節(jié)點vi單跳可到達的鄰域節(jié)點集合，r為匯聚節(jié)點，wij為節(jié)點i與j的距離，其值由鏈路QoS 確定。假設所有節(jié)點鏈路間QoS 已通過SOM 神經網絡匯聚計算得到。

1)節(jié)點距離初始化

當節(jié)點距離超過通信范圍時，將距離d設為∞。令d(r)=0，。

2)最小路徑樹構建

在集合T中，尋找到匯聚節(jié)點距離最小的節(jié)點vj，更新T中元素，T=T-{vj}。對任意vi∈T∩Γ(vj)，計算di=d(vj)+QoS。若di

3)如果|T|>0，重復步驟2)；如果|T|=0，進入步驟4)。

4)路由擴展

對最小路徑樹中的每一節(jié)點vi，若只有一個前向節(jié)點，則在其Γ(vi)任意選擇一個除已有前向節(jié)點vf和后向節(jié)點vh之外任一wij最小的節(jié)點vj，進行路由擴展，并令節(jié)點vi的下一跳選擇節(jié)點vf和vj的概率分別為p1和p2，p1>p2，且p1+p2=1。若節(jié)點vi已有2 個或以上前向節(jié)點，則不再進行路徑的前向擴展，并平均分配每條支路一個選擇概率。

獲得了信號傳輸采用的路由策略，即獲得了多跳傳輸時壓縮感知的測量矩陣，最后根據(jù)接收到的信息即可通過測量矩陣重構出原始測量信號。

4 信號重構與時域處理

4.1 信號重構

信號重構算法是指由長度為M的測量向量y重構長度為N的稀疏信號x的過程。信號的重構問題可表示為l0范數(shù)的最小優(yōu)化問題，如式(3)所示。

4.2 振動信號特征提取

對重構的每一路測試信號進行時頻分析，獲取信號特征。傳統(tǒng)的信號處理方法包括時域分析、頻域分析、小波分組變換等。為了反映信號變化情況，本節(jié)參考文獻[23-24]提取信號的均值、標準差、均方根值、歪度指標、峭度指標、波形指標、裕度指標、脈沖指標、峰值指標等傳統(tǒng)時域特征，并構建了一種新的時域特征——振動信號的全變分。

設x為軸承的振動信號，由于正常運行下機器的振動或噪聲一般是大量的、無規(guī)則的、大小接近的隨機擾動的結果；而對于不正常運行狀態(tài)下的振動信號，通常是在隨機信號中出現(xiàn)有規(guī)則的周期性脈沖，即滿足xi≈xi+1。因此，定義振動信號x∈RN的全變分如式(4)所示。

其中，D∈R(N-1)×N為雙對角矩陣，Di為雙對角矩陣D的第i行元素。

全變分反映了一個采樣周期內信號時域相鄰采樣點的總體變化情況。在正常運行下，振動信號的全變分近似為微小量，而對于不正常運行狀態(tài)下的振動信號，其全變分是一個較大的量，因此全變分函數(shù)對于快速變化的x給予大的值，更能反映有變化的故障信號的統(tǒng)計時域特征。這在信號的稀疏采樣中也獲得了驗證[19]。

作為對比，本文選擇了一般文獻中常用的9 個信號時域特征，組成了本文軸承振動信號所選擇的10個時域特征及其排列順序，作為后續(xù)特征篩選的源特征，如表1 所示，其中μx為均值，σx為標準差。

4.3 補償距離評估算法

設含有C個模式類ω1,ω2,…,ωC的特征集為{pc,m,k}，c=1,2,…,C，m=1,2,…,Mc，k=1,2,…,K。其中，pc,m,k為狀態(tài)c下第m個樣本的第k個特征，Mc為狀態(tài)c下樣本總數(shù)，K為每個樣本特征數(shù)目。因此總共可得個樣本集，共計個特征。

表1 振動信號的10 個時域特征及其表達式

補償距離評估算法實現(xiàn)特征降維的具體步驟如下。

1)計算ωc(c=1,2,…,C)類中所有特征向量的平均距離，如式(6)所示。

對dc,k(c=1,2,…,C)求平均后得到平均類內距離，如式(7)所示。

3)計算C個模式類的類間距離，如式(9)所示。

5)定義并計算補償因子，如式(11)所示。

對αk進行歸一化處理，得到歸一化的距離評估指標為

7)設閾值φ(φ∈[0,1])，從特征集{pc,m,k}中選擇距離評估指標特征為靈敏特征；或設目標維度為L，選取距離評估指標最高的L個特征為敏感特征，將K維降為L維。

5 算法流程

基于壓縮感知的選煤廠設備多源監(jiān)測信息傳輸與分類算法流程如圖3 所示，具體步驟如下。

圖3 算法流程

1)利用隨機動態(tài)自組織路由部署選煤廠設備多元監(jiān)測信息多跳傳輸網絡，獲取觀測值y。

2)根據(jù)多跳傳輸網絡獲取壓縮感知中的測量矩陣Φ。

3)信號重構，獲取重構測量信號x。

4)根據(jù)重構獲得的C個模式類型的P個通道振動信號，將每種故障類型振動信號分別按時間序列分幀處理組成Mc個樣本。

5)引入全變分，提取不同故障類型樣本的每個通道時域特征。其中每個通道提取10 個時域特征，10個特征排序按表1順序排列。P個通道共提取K個特征，即K=10P。

6)樣本特征按列排列，組成特征集{pc,m,k}，表示為

其中，N為C個模式類的樣本數(shù)總和，特征集元素aij表示第j個樣本第p個通道的第k個特征值，i=(k-1)P+p,j=1,…,N，p=1,…,P，k=1,…,10。

7)采用CDET 算法，根據(jù)式(13)計算時域特征集補償距離指標，并確定相應閾值φ，選取敏感特征。

8)確定敏感特征集，通過“一對一”的多分類SVM 對設備故障類型進行分類，確定其具體故障類型。

從信號重構開始，各步驟均在上位機中完成。

6 實驗測試

6.1 隨機動態(tài)自組織路由

軸承是機械設備易損件之一，因此在設備狀態(tài)監(jiān)測時，對選煤廠每臺設備采用2 個三軸振動加速度傳感器，分別測取X、Y、Z這3 個軸向的振動加速度信號，傳感器的具體位置如圖4 所示。其中，驅動端的3 個軸向分別用T1、T2和T3表示，非驅動端的3 個軸向分別用T4、T5和T6表示。

圖5 描繪了根據(jù)圖2 場景，采用不同路由協(xié)議時測量數(shù)據(jù)傳輸路徑樹的構造結果。圖5(a)為根據(jù)SOM 神經網絡計算出節(jié)點間鏈路質量的帶QoS 的網絡帶權圖，箭頭上數(shù)字表示鏈路質量QoS；圖5(b)為基于QoS 的多權值動態(tài)自組織路由技術，每條路由保證節(jié)點到匯聚節(jié)點累積QoS 最小，即鏈路質量最高；圖5(c)為隨機動態(tài)自組織路由，在圖5(b)基礎上進行了路由擴展，對只有一個前向節(jié)點的路由節(jié)點，在可能的情況下擴展了一個前向節(jié)點，并對多個前向節(jié)點進行了概率分配，從而使節(jié)點到匯聚節(jié)點的路徑樹不唯一，增加了路徑選擇的隨機性。

圖4 傳感器的具體位置

圖5 幾種路由方式

為了測試路由效果，隨機產生了12 路測試信號，每一路信號稀疏度為2，恢復算法采用BP 算法。圖6 所示為分別采用多權值動態(tài)路由和隨機動態(tài)自組織路由技術構建測量矩陣的重建效果。其中，橫軸為采樣點數(shù)；縱軸為加速度幅值，單位為g。由圖6 可知，采用多權值動態(tài)路由時，由于測量矩陣的確定性，12 路信號中只有不到一半的路數(shù)信號可以精確重構；而采用隨機動態(tài)自組織路由時，由于測量矩陣的隨機性，數(shù)據(jù)重建效果變好。

圖6 2 種路由技術構建測量矩陣的重建效果

6.2 重構的測量信號

具體工業(yè)實驗時，采集1 800 r/min 轉速下5 種軸承工作狀態(tài)（正常、內圈故障、外圈故障、滾動體故障、組合故障）實驗數(shù)據(jù)。不同設備軸承工作狀態(tài)采樣周期都為1 min，采集得到6 個軸向振動傳感器的5 種運行狀態(tài)數(shù)據(jù)集。圖7 所示為軸T1方向5 種軸承運行狀態(tài)，其中橫軸為采樣點數(shù)，縱軸為加速度幅值。

圖7 軸1 方向5 種軸承運行狀態(tài)

圖8 顯示了隨機動態(tài)自組織路由下，采用不同重構算法壓縮比與重構誤差結果。由圖8 可見，在相同壓縮比時，OMP、gOMP 以及SAMP 算法整體性能相近。

圖8 不同重構算法壓縮比與重構誤差關系

以正常狀態(tài)信號為例，圖9 為N=256 長軸承信號在壓縮比為0.3 時利用隨機動態(tài)自組織路由在OMP、gOMP、SAMP 和SP 重構算法下的時域波形對比。由于重構的測量信號主要應用于后續(xù)設備工作狀態(tài)分類，因此不需要過于在意重構時域誤差。

6.3 特征提取

利用隨機動態(tài)自組織路由作為測量矩陣，采用OMP 算法對多源監(jiān)測信號進行重構。重構信號的數(shù)據(jù)處理針對每個方向不同工作狀態(tài)提取200 組數(shù)據(jù)為訓練集，提取150 組數(shù)據(jù)為測試集，每組3 000個數(shù)據(jù)點。提取每組數(shù)據(jù)均值、標準差、均方根值、歪度指標、峭度指標、波形指標、裕度指標、脈沖指標、峰值指標、全變分共10 個特征構成測試特征集，6 軸向傳感器共構成60 個特征集。

6.4 無全變分特征后特征篩選與分類情況

1)基于CDET 篩選出的時域特征

通過補償距離評估算法得到沒有振動信號全變分特征時的 54 個特征距離評估指標（k=1,2,…,54），為了使目標維數(shù)為3，本文將閾值φ設為0.6，即的指標被選為特征指標，用于下一步SVM 故障類型分類。圖10 為特征補償距離評估，選擇的3 個特征分別為軸4 方向振動信號的均方根值，以及軸1 和軸3 方向的振動信號平均值。

2)不同降維算法分類情況比較

圖9 正常狀態(tài)信號在不同重構算法下重構效果

根據(jù)補償距離評估算法得到的三維特征，與PCA、LDA、KPCA 降維得到的三維特征分別應用SVM 進行故障分類。圖11 為各降維算法降維后的聚類效果。表2 為無全變分各降維算法對應的分類精度。

圖10 特征補償距離評估

表2 無全變分各降維算法對應的分類精度

由表2 可知，PCA 降維后的數(shù)據(jù)集分類精度約為96%；KPCA 降維方法處理非線性數(shù)據(jù)集降維效果較好[16]，分類精度較高，但其故障分類結果要比補償距離評估算法降維后分類精度低1.6%；LDA分類精度最低約為94%；而CDET 的分類準確度達到99.33%。由此可見，當目標維數(shù)為3 時，采用補償距離評估算法得到的三維特征已可達到較高的分類精度，說明目標維數(shù)為三或閾值φ為0.6 滿足實際應用需求。

6.5 考慮全變分特征后特征篩選與分類情況

1)基于CDET 篩選出的時域特征

當引入本文振動信號全變分特征后，對60維數(shù)據(jù)集進行降維，計算60 個特征距離評估指標（k=1,2,…,60），設閾值φ=0.6，即的指標被選為特征指標，圖12 為引入全變分特征集補償距離評估，選擇的3 個特征分別為軸4 和軸5 方向的振動信號全變分，以及軸4 方向振動信號的均方根值。

根據(jù)表1 以及K個樣本特征排列順序，由圖12可見，CDET 篩選出的3 個時域特征中2 個均為全變分特征，而且軸4 和軸5 方向的振動信號全變分補償距離評估值均大于未引入全變分的所有特征的補償距離評估值，表明全變分具有描述軸承振動信號時域特征的優(yōu)良特征。

圖11 各降維算法降維后的聚類效果

圖12 引入全變分特征集補償距離評估

2)不同降維算法分類情況比較

采用4 種降維算法得到低維特征集合，通過SVM 故障分類算法的識別精度驗證全變分特征對分類效果的影響。圖13 為引入振動信號全變分特征的聚類效果。與圖11 對比可以看出，各種降維算法的聚類效果得到提高。表3 為4 種降維算法分類結果。

圖13 引入振動信號全變分特征的聚類效果

表3 4 種降維算法分類結果

對比表2 和表3 可知，引入全變分指標后，PCA和LDA 故障分類精度分別提高了5.46%和3.46%；KPCA 分類精度為99.47%，相較于未引入全變分特征提高了1.74%；CDET 降維后分類精度最高約為99.87%。

圖14 所示為引入振動信號全變分特征前后故障分類精度比較。由圖14 可知，引入全變分特征后相較于未引入全變分特征4 種降維算法故障分類精度都得到明顯提高。而且對本文2 個時域特征集降維，CDET 降維算法的分類結果都優(yōu)于傳統(tǒng)的降維算法。上述實驗結果表明，引入全變分后的特征集能夠提高故障的識別精度。

圖14 引入全變分特征前后故障分類精度比較

7 結束語

針對選煤廠設備種類繁多和監(jiān)測點分散的特點，本文提出了一種基于壓縮感知的選煤廠設備多源信息無線傳輸與分類算法。通過構建一種多跳信息傳輸模型，將信息傳輸問題轉換為多路測量信號的壓縮傳感問題，并將測量矩陣獲取轉化為多跳信息傳輸模型的路由問題。針對所獲得的測量矩陣存在較大相干性，影響信號重構效果問題，將隨機路由的思想引入路由構建當中，提出了一種隨機動態(tài)自組織路由算法，該技術在最小路徑樹的基礎上，通過擴展路由，增加前向節(jié)點，并對每一個前向節(jié)點賦予一定的選擇概率，使路由的選擇在保證QoS的基礎上具有一定的隨機性，解決了測量矩陣存在較大相關性的問題。為了解決重構后的信號時域特征難以對故障類型進行精確分類的問題，針對重構信號，提出了一種基于全變分與補償距離評估相結合的支持向量機分類算法對軸承故障類型分類，并從兩方面論述了該算法的優(yōu)越性：1)補償距離評估算法降維能夠有效地得到特征主元，而且其降維后聚類結果優(yōu)于傳統(tǒng)的降維算法，CDET 算法在特征篩選中能優(yōu)先選出全變分特征，表明全變分具有描述軸承振動信號時域特征的優(yōu)良特征；2)當引入振動信號全變分特征后，4 種降維方法的故障類型識別精度都得到了提高，其中補償距離評估算法降維后數(shù)據(jù)集相較于傳統(tǒng)降維算法 PCA、LDA 與KPCA，分類精度最高，表明引入全變分后的特征集能夠提高故障的識別精度。因此，基于全變分的滾動軸承數(shù)據(jù)驅動特征提取與故障分類算法，可以更有效地確定滾動軸承的故障類型。所提出的多源信息傳輸與分類算法在提高監(jiān)測數(shù)據(jù)實時傳輸效率情況下，能夠有效提高故障識別精度，特別適用于監(jiān)測點分散、有線監(jiān)測系統(tǒng)布置困難的應用場景。