基于壓縮感知理論的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)研究.pdf

1、對(duì)機(jī)械設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析可以實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備的故障診斷，工程中遵循采樣定理的振動(dòng)信號(hào)采集會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，巨大的數(shù)據(jù)量增加了存儲(chǔ)和傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)。壓縮感知是一種新型的信號(hào)采樣框架，通過(guò)線性投影同時(shí)實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的采樣和壓縮，減輕了采集端的硬件消耗，但是壓縮感知中的信號(hào)重構(gòu)是較為復(fù)雜的，因此壓縮感知是將信號(hào)的采集成本轉(zhuǎn)移到了計(jì)算成本上。
　　在研究壓縮感知數(shù)學(xué)原理的基礎(chǔ)上，建立了機(jī)械振動(dòng)信號(hào)采集和重構(gòu)模型。模型由三部分組成，第一部分為振動(dòng)信

2、號(hào)采集，通過(guò)高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行測(cè)量，得到壓縮測(cè)量的信號(hào)，傳輸和存儲(chǔ)壓縮后的信號(hào)。第二部分是信號(hào)重構(gòu)，機(jī)械振動(dòng)信號(hào)在時(shí)域上不是稀疏的，而在頻域上是近似稀疏的，屬于可壓縮信號(hào)，信號(hào)重構(gòu)中的重構(gòu)矩陣是將高斯隨機(jī)矩陣和離散傅里葉矩陣相乘得到的，信號(hào)重構(gòu)問(wèn)題是一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題，應(yīng)用正交匹配追蹤求解該問(wèn)題。第三部分是重構(gòu)效果評(píng)價(jià)，以信號(hào)Hilbert解調(diào)譜中特征頻率能否識(shí)別作為評(píng)價(jià)信號(hào)重構(gòu)效果的指標(biāo)。經(jīng)過(guò)仿真信號(hào)和齒輪振動(dòng)信號(hào)驗(yàn)證了該模型