| 基于MCKD的振动信号压缩感知方法 |
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| 引用本文： | 何天远,郝如江,金治彬.基于MCKD的振动信号压缩感知方法[J].石家庄铁道大学学报(自然科学版),2020,33(3). |
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| 作者姓名： | 何天远 郝如江 金治彬 |
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| 作者单位： | 石家庄铁道大学机械工程学院,河北石家庄050043;石家庄铁道大学机械工程学院,河北石家庄050043;石家庄铁道大学机械工程学院,河北石家庄050043 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;石家庄铁道大学在读研究生创新能力培养资助项目 |
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| 摘 要： | 齿轮箱在状态监测和故障诊断过程中,依据传统的奈奎斯特采样定律采集到的振动信号数据量过大,且传输速度过慢。针对这些问题提出了基于最大相关峭度解卷积(MCKD)的振动信号压缩感知(CS)方法。首先对原始信号进行MCKD降噪处理,获得比原始信号更为稀疏的信号;然后利用高斯随机矩阵作为信号压缩测量中的感知矩阵,通过离散余弦变换(DCT)生成完备字典;最后结合L_1范数重构算法对原始信号进行重构。实验结果表明,在相同压缩率下,与传统的压缩感知方法相比,本文所提的方法能有效地提高重构信号的相似度。
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| 关 键 词： | 最大相关峭度解卷积 压缩感知 完备字典 轴承 故障诊断 |
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