本文關(guān)鍵詞：基于提升小波的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)壓縮感知

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【摘要】：針對(duì)復(fù)雜裝備狀態(tài)監(jiān)測(cè)所面臨的海量數(shù)據(jù)采樣與傳輸問(wèn)題,提出一種基于提升小波的自適應(yīng)壓縮感知方法。針對(duì)方法中提升小波信號(hào)處理中最優(yōu)參數(shù)確定問(wèn)題,利用稀疏度作為控制因子對(duì)提升小波濾波器和分解層數(shù)進(jìn)行優(yōu)選,并結(jié)合分塊閾值降噪方法實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的最佳稀疏分解�；诜謮K壓縮感知的思想和滿足RIP條件下觀測(cè)次數(shù)下限的指導(dǎo)原則,解決提升小波分解各節(jié)點(diǎn)信號(hào)觀測(cè)數(shù)據(jù)量的確定問(wèn)題,構(gòu)建基于提升小波的自適應(yīng)壓縮感知的機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)體系。研究結(jié)果表明:該方法能夠有效地減少壓縮感知觀測(cè)數(shù)據(jù)量,提高信號(hào)的重構(gòu)速度和重構(gòu)質(zhì)量。
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院車輛與電氣工程系;
【關(guān)鍵詞】： 自適應(yīng)壓縮感知 稀疏度 提升小波 數(shù)據(jù)壓縮 機(jī)械振動(dòng) 狀態(tài)監(jiān)測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305454)~~
【分類號(hào)】：TH113.1
【正文快照】： 為了實(shí)時(shí)掌握裝備運(yùn)行狀態(tài)信息,應(yīng)用了基于CAN(controller area network)總線的分布式狀態(tài)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),其前端分布式節(jié)點(diǎn)通過(guò)傳感器采集各關(guān)鍵部件的響應(yīng)信息,所測(cè)數(shù)據(jù)不僅包含慢變信號(hào),如油溫、水溫、油壓、轉(zhuǎn)速等,還包含機(jī)械振動(dòng)等快變信號(hào),機(jī)械振動(dòng)信號(hào)多為動(dòng)態(tài)復(fù)雜非平穩(wěn)信號(hào)

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