振动与冲击

作者：王强，张培林，王怀光，吴定海，张云强

单位：军械工程学院 车辆与电气工程系，河北石家庄 050003

关键词：机械振动信号；字典构造；自适应压缩感知；优化分类

针对复杂机械振动信号压缩感知过程中存在的稀疏字典构造困难问题，提出了基于QPSO分类的自适应稀疏字典构造方法。该方法首先根据信号的分割尺度，将信号进行分块，并利用每一信号块的能量大小，构造能量序列，然后利用QPSO对能量序列进行优化分类，保证不同类别间能量序列的方差最大，从而实现对信号块的分类，最后采用K-SVD对不同类信号块分别进行稀疏字典的自适应学习训练，产生与信号相适应的稀疏字典，用于机械振动信号的压缩感知重构过程。通过滚动轴承实测信号在不同状态下的压缩感知实验表明：本文所提方法能够有效提高信号重构的峰值信号比，改善机械振动信号的重构效果。<br>

来源：2018年第14期

《振动与冲击》期刊编辑部

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