機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的非自適應(yīng)稀疏線性采樣器研究.pdf_第1頁
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1、機(jī)械振動(dòng)信號(hào)傳遞與承載著機(jī)械設(shè)備工作過程中所蘊(yùn)含的大量重要信息,在線監(jiān)測(cè)與采集機(jī)械振動(dòng)信號(hào)是機(jī)械工程領(lǐng)域,尤其是故障診斷技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文將壓縮感知理論應(yīng)用到機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的監(jiān)測(cè)中,研究適合機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的測(cè)量矩陣。論文的主要工作有如下三方面:
 ?。?)深入研究了高斯隨機(jī)矩陣,二值隨機(jī)矩陣(伯努利隨機(jī)測(cè)量矩陣),部分隨機(jī)傅里葉測(cè)量矩陣,部分隨機(jī)哈達(dá)瑪測(cè)量矩陣,循環(huán)測(cè)量矩陣,托普利茲測(cè)量矩陣等對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)采集的適應(yīng)性并進(jìn)行了

2、評(píng)價(jià)。根據(jù)仿真試驗(yàn),得出各種測(cè)量矩陣的重構(gòu)誤差隨測(cè)量值數(shù)目變化的整體關(guān)系,分析了常用測(cè)量矩陣壓縮采集機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的性能優(yōu)劣。
  (2)針對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)頻帶越來越寬,依據(jù)傳統(tǒng)香農(nóng)-奈奎斯特采樣定理進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí),將會(huì)得到巨量振動(dòng)數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)、傳輸和處理帶來困難的問題,提出了一種機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的數(shù)據(jù)壓縮采集方法。首先分析了振動(dòng)信號(hào)在正交字典傅里葉基上的近似稀疏性,即可壓縮性;然后融入振動(dòng)信號(hào)在傅里葉基上稀疏性的結(jié)構(gòu)信息,得到其優(yōu)化的測(cè)

3、量矩陣并進(jìn)行壓縮測(cè)量;最后基于壓縮測(cè)量值采用正交匹配追蹤算法對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。通過仿真試驗(yàn),結(jié)果表明,該方法既可以得到較高的信號(hào)壓縮比又有著精確的信號(hào)重構(gòu)性能,在不丟失振動(dòng)信息的情況下,大大減少了原始振動(dòng)數(shù)據(jù)量。
 ?。?)針對(duì)壓縮采集理論在機(jī)械振動(dòng)信號(hào)采集的應(yīng)用過程中,現(xiàn)有隨機(jī)測(cè)量矩陣不易硬件實(shí)現(xiàn)、確定性測(cè)量矩陣重構(gòu)誤差較大的問題,本文將高斯序列的優(yōu)點(diǎn)和循環(huán)原理的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,提出高斯分布循環(huán)矩陣,其是一種結(jié)構(gòu)化隨機(jī)測(cè)量矩陣

4、。首先,高斯分布循環(huán)測(cè)量矩陣的第一行元素由服從高斯分布的序列生成,通過循環(huán)移位生成剩余的所有行向量;然后,隨機(jī)取出除第一行的其他所有行的部分元素,每個(gè)元素再乘不同的隨機(jī)數(shù)或者同一個(gè)隨機(jī)數(shù),并放回原位置;最后,基于高斯分布循環(huán)測(cè)量矩陣得到的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮測(cè)量值采用正交匹配追蹤算法對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。高斯分布循環(huán)測(cè)量矩陣的所有元素的隨機(jī)性可以滿足測(cè)量矩陣對(duì)隨機(jī)性的要求,循環(huán)原理的內(nèi)在確定性又可以滿足測(cè)量矩陣硬件實(shí)現(xiàn)的要求。仿真表明:高

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