基于最优型确定性测量矩阵的振动信号数据压缩采集方法

论文摘要

针对目前机械振动信号频带越来越宽,依据奈奎斯特采样定律进行数据采集时,会得到海量的振动数据,对存储、传输和处理带来困难的问题,结合压缩感知理论,提出了一种基于最优型确定性测量矩阵的振动信号数据压缩采集方法。该方法的核心内容为测量矩阵的设计:以托普利兹(Toeplitz)矩阵为基础,建立正交对称托普利兹(Orthogonal Symmetric Toeplitz, OST)测量矩阵模型;为了降低测量矩阵与稀疏基之间的互相干性,应用阈值迭代收缩算法对该矩阵进行迭代,得到改进的OST矩阵;为了提高OST矩阵自身列独立性,采用奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)算法继续优化OST矩阵,从而得到最优型确定性矩阵。仿真实验结果显示,提出的最优型测量矩阵与Toeplitz矩阵、高斯矩阵及优化前的OST矩阵相比,在重建振动信号时,重建精度较高,并且易于工程实现。

论文目录

• 1 压缩感知基本理论
• 2 基于最优型确定性测量矩阵压缩采集振动信号数据的整体方案
•   2.1 机械振动信号的稀疏性分析
•   2.2 基于最优型确定性测量矩阵压缩采集振动信号数据的整体框架
• 3 最优型确定性测量矩阵的设计
•   3.1 确定性测量矩阵模型
•   3.2 最优型确定性测量矩阵的设计
•     步骤1
•     步骤2
•     步骤3
•     步骤4
•     步骤5
•     步骤6
•     步骤7
•     步骤8
•     步骤9
• 4 基于最优型确定性测量矩阵压缩测量振动信号的数据采集方法实现步骤
•   步骤1
•   步骤2
•   步骤3
•   步骤4
•   步骤5
•   步骤6
•   步骤7
•   步骤8
• 5 实验与分析
•   5.1 确定性OST测量矩阵应用于振动信号的压缩性能分析
•     （1） 压缩率固定时, 确定性OST矩阵的性能分析
•     （2） 压缩率变化时, 确定性OST矩阵的性能分析
•   5.2 最优型确定性OST测量矩阵应用于振动信号的压缩性能分析
•     5.2.1 压缩率固定时, 最优型OST矩阵的性能分析
•     5.2.2 压缩率变化时, 最优型OST矩阵的性能分析
• 6 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郭俊锋,党姜婷

关键词: 振动信号,压缩采集,测量矩阵,互相干性,阈值收缩,奇异值分解

来源: 振动与冲击 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 兰州理工大学机电工程学院

基金: 国家自然科学基金(51465034,51465035)

分类号: TH113.1

DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.07.028

页码: 195-203

总页数: 9

文件大小: 413K

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