基于MCKD的振动信号压缩感知方法

何天远; 郝如江; 金治彬

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20190056

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2020, Vol. 33 ›› Issue (03) : 7 -13. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20190056

基于MCKD的振动信号压缩感知方法

何天远, 郝如江, 金治彬

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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L₁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。