基于Laplace先验和稀疏块相关性的旋转机械振动信号贝叶斯压缩重构

• 作者: 马云飞 白华军 温亮 郭驰名 贾希胜
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机械振动信号 Laplace先验 稀疏块 贝叶斯压缩 压缩感知
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 页码范围: 2762-2770
• 页数: 9页
• 分类号: TH113.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1093.2021.12.024

摘要

为通过无线传输实时监测装备状态,针对机械振动信号采样频率较高导致压缩重构困难的问题,将Laplace先验模型和振动信号周期性稀疏块相结合,提出一种改进的贝叶斯压缩感知算法.建立基于Laplace分布的贝叶斯先验模型,相对于高斯先验具有更强的稀疏促进作用.根据机械设备转速和采样频率计算振动信号类周期,对信号进行周期性分块,并基于多稀疏块共享相同超参数的特点,采用快速相关向量机迭代估计出原始信号期望.选取两级平行轴齿轮箱作为研究对象,进行压缩重构仿真实验.结果表明,该方法在相同稀疏基下能有效改善机械振动信号的重构效果.