【摘 要】
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为解决旋转机械振动信号在大数据背景下的数据存储和传输问题,针对传统压缩感知技术受振动信号稀疏性的限制,建立了基于快速块稀疏贝叶斯理论的单通道压缩感知方法和基于MMV模型的多通道压缩感知方法应用于旋转机械多源振动信号的处理中,通过仿真振动信号和旋转机械齿轮、轴承及转子系统的实验室试验信号验证了本文提出方法的有效性,具体的研究工作如下:（1）概述压缩感知理论和算法的研究现状;分析了其他学者的研究成果以
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为解决旋转机械振动信号在大数据背景下的数据存储和传输问题,针对传统压缩感知技术受振动信号稀疏性的限制,建立了基于快速块稀疏贝叶斯理论的单通道压缩感知方法和基于MMV模型的多通道压缩感知方法应用于旋转机械多源振动信号的处理中,通过仿真振动信号和旋转机械齿轮、轴承及转子系统的实验室试验信号验证了本文提出方法的有效性,具体的研究工作如下:（1）概述压缩感知理论和算法的研究现状;分析了其他学者的研究成果以及存在的问题;研究了压缩感知所涉及到几大关键问题以及发展方向。（2）建立单通道振动信号压缩感知方法。针对振动信号稀疏性差的特点,研究对角块LDPC观测矩阵和快速块稀疏贝叶斯学习算法对振动信号观测和重构效果,建立基于对角块LDPC矩阵+BSBLFM方法的单通道压缩感知方法。以信噪比、相关系数和时间为评价指标,对比传统的单通道压缩感知方法。为多通道压缩感知方法做基础。（3）对实际应用中旋转机械的多传感器监测系统,研究了旋转机械多通道采样信号的相关性模型,利用对角块LDPC矩阵对多通道信号实行统一观测,通过STSBL-FM方法实现多通道信号的联合重构。通过仿真实验对比所建立的基于STSBLFM算法的多通道压缩感知方法现与现有的多通道压缩感知方法及单通道压缩感知方法对振动信号重构的质量和效率。通过实际采样的机械信号验证算法的应用有效性。（4）针对采样信号多为混合信号的特点,将盲源分离方法同多通道压缩感知技术相结合,建立基于CICA+BSBLFM算法的多通道源信号分离方法对联合观测信号进行分离和重构。以均值相关性系数和时间为评价指标,通过实际机械采样信号验证新方法的分离质量和效率。（5）基于Matlab GUI工具,将本文提出的几种压缩感知方法进行系统集成,建立可应用与Windows平台的旋转机械振动信号压缩感知系统,降低方法的使用难度,便于工程应用。通过以上的研究,证明本文所提出的方法在保证重构信号质量和压缩效率的前提下,提高了信号的压缩率和重构精度,本研究也为旋转机械实时监测和诊断带来的海量数据的存储与传输处理提供了参考。
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