基于提升小波的机械振动信号自适应压缩感知

• 作者: 吴定海 张培林 王怀光 范红波
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应压缩感知 稀疏度 提升小波 数据压缩 机械振动 状态监测
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 771-776
• 页数: 6页
• 分类号: TN919.3|TP277|TN911.72
• 字数: 4321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2016.03.009

摘要

针对复杂装备状态监测所面临的海量数据采样与传输问题,提出一种基于提升小波的自适应压缩感知方法.针对方法中提升小波信号处理中最优参数确定问题,利用稀疏度作为控制因子对提升小波滤波器和分解层数进行优选,并结合分块阈值降噪方法实现对机械振动信号的最佳稀疏分解.基于分块压缩感知的思想和满足RIP条件下观测次数下限的指导原则,解决提升小波分解各节点信号观测数据量的确定问题,构建基于提升小波的自适应压缩感知的机械状态监测体系.研究结果表明:该方法能够有效地减少压缩感知观测数据量,提高信号的重构速度和重构质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张培林	军械工程学院车辆与电气工程系	253	1973	21.0	28.0
2	王怀光	军械工程学院车辆与电气工程系	59	368	11.0	16.0
3	吴定海	军械工程学院车辆与电气工程系	52	328	9.0	15.0
4	范红波	军械工程学院车辆与电气工程系	44	339	11.0	17.0