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基于压缩感知的振动数据修复方法

张新鹏 胡茑庆 程哲 钟华

基于压缩感知的振动数据修复方法

张新鹏, 胡茑庆, 程哲, 钟华
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  • 为解决旋转机械振动信号丢失数据修复的问题,提出一种基于压缩感知原理的振动数据修复方法. 首先对采集到的不完整信号进行处理,将无信息输入时刻对应的数据用零元素填充得到有损信号,以单位矩阵为基础,根据有损信号中零元素的位置信息,构造对应于压缩感知框架下的观测矩阵;再根据待修复信号的特点并结合先验知识,构造或选择能够对振动信号进行稀疏表示的字典矩阵;然后使用高效且稳定的追踪算法,根据有损信号、观测矩阵以及字典矩阵重构原始信号,实现丢失振动数据的修复. 使用仿真数据检验方法的有效性;使用实测的轴承振动状态数据验证方法对于振动数据的适用性,并通过比较完整信号、有损信号和修复信号对应的时域和频域特征值来检验数据修复效果. 实验结果表明:本文方法能够有效地实现丢失数据的修复,且从统计特征的角度来看,相比于有损信号,修复信号能够更为准确地描述真实完整的振动信号.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:51375484,51205401)资助的课题.
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    Gu Y, Li Q, Xu B J, Zhao Z 2014 Chin. Phys. B 23 017804

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  • 文章访问数:  2007
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-03-27
  • 修回日期:  2014-06-09
  • 刊出日期:  2014-10-05

基于压缩感知的振动数据修复方法

  • 1. 国防科学技术大学机电工程与自动化学院, 装备综合保障技术重点实验室, 长沙 410073
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:51375484,51205401)资助的课题.

摘要: 为解决旋转机械振动信号丢失数据修复的问题,提出一种基于压缩感知原理的振动数据修复方法. 首先对采集到的不完整信号进行处理,将无信息输入时刻对应的数据用零元素填充得到有损信号,以单位矩阵为基础,根据有损信号中零元素的位置信息,构造对应于压缩感知框架下的观测矩阵;再根据待修复信号的特点并结合先验知识,构造或选择能够对振动信号进行稀疏表示的字典矩阵;然后使用高效且稳定的追踪算法,根据有损信号、观测矩阵以及字典矩阵重构原始信号,实现丢失振动数据的修复. 使用仿真数据检验方法的有效性;使用实测的轴承振动状态数据验证方法对于振动数据的适用性,并通过比较完整信号、有损信号和修复信号对应的时域和频域特征值来检验数据修复效果. 实验结果表明:本文方法能够有效地实现丢失数据的修复,且从统计特征的角度来看,相比于有损信号,修复信号能够更为准确地描述真实完整的振动信号.

English Abstract

参考文献 (34)

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