基于压缩感知的设备多源信息传输与智能路由算法优化

本文主要探讨的是"基于压缩感知的设备多源信息传输与分类算法"在选煤厂设备状态监测中的应用。选煤厂设备众多，监测点分布广泛，传统的有线监测系统难以应对这一复杂环境。无线传感器网络，特别是自组网和多跳路由技术，为设备状态实时监测提供了灵活的解决方案。设备振动信号作为承载丰富运行信息的重要指标，其频带宽的特点使得传统的采样方法在高分辨率采集时面临挑战。 压缩感知（CS）理论引入后，它利用信号的稀疏特性，打破了传统香农采样定理的限制，允许在远低于奈奎斯特采样率下对信号进行非自适应测量和编码，极大地减轻了数据采集带来的存储、传输和处理压力。Fazel等人提出的随机压缩感知方案适用于大规模传感器网络，可以有效延长网络寿命；田子建等人的研究则关注分布式压缩感知在指纹数据库构建中的应用，提高了数据效率。 然而，选煤厂设备的多跳通信特性使得测量矩阵的构建依赖于路由策略，不同的路由策略可能导致测量矩阵的多样性，进而影响信号的重构效果。Wang等人通过服务质量（QoS）路由协议和深度强化学习优化算法来解决这些问题，如能耗、时延和网络服务质量。他们的工作旨在提升路由的动态性和适应性，确保信息传输质量和信号重构的准确性。 本文创新性地将自组织特征映射（SOM）神经网络引入到链路通信质量评估和路由决策中，这有助于整合链路质量信息，确保信号传输的稳定。此外，作者提出了一种基于服务质量的随机动态自组织路由技术，通过解决测量矩阵的相关性问题，进一步提高了信号重构的精度和整体监测系统的性能。 总结来说，本研究旨在结合压缩感知理论、无线传感器网络技术和QoS优化策略，设计一种适用于选煤厂设备多源信息传输与分类的高效算法，以提升设备状态监测的实时性、准确性和网络效率。这对于工业生产环境下的设备健康管理和维护具有重要意义。