本文關(guān)鍵詞：基于提升小波的機械振動信號自適應(yīng)壓縮感知

  更多相關(guān)文章： 自適應(yīng)壓縮感知 稀疏度 提升小波 數(shù)據(jù)壓縮 機械振動 狀態(tài)監(jiān)測

【摘要】：針對復(fù)雜裝備狀態(tài)監(jiān)測所面臨的海量數(shù)據(jù)采樣與傳輸問題,提出一種基于提升小波的自適應(yīng)壓縮感知方法。針對方法中提升小波信號處理中最優(yōu)參數(shù)確定問題,利用稀疏度作為控制因子對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現(xiàn)對機械振動信號的最佳稀疏分解�；诜謮K壓縮感知的思想和滿足RIP條件下觀測次數(shù)下限的指導(dǎo)原則,解決提升小波分解各節(jié)點信號觀測數(shù)據(jù)量的確定問題,構(gòu)建基于提升小波的自適應(yīng)壓縮感知的機械狀態(tài)監(jiān)測體系。研究結(jié)果表明:該方法能夠有效地減少壓縮感知觀測數(shù)據(jù)量,提高信號的重構(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 機械振動 狀態(tài)監(jiān)測
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51305454)~~
【分類號】：TH113.1
【正文快照】： 為了實時掌握裝備運行狀態(tài)信息,應(yīng)用了基于CAN(controller area network)總線的分布式狀態(tài)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò),其前端分布式節(jié)點通過傳感器采集各關(guān)鍵部件的響應(yīng)信息,所測數(shù)據(jù)不僅包含慢變信號,如油溫、水溫、油壓、轉(zhuǎn)速等,還包含機械振動等快變信號,機械振動信號多為動態(tài)復(fù)雜非平穩(wěn)信號

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本文編號：999826