收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

多监测点条件下机械振动信号的联合稀疏重构算法研究

王茁  
【摘要】:机械设备在运转状态下产生的振动信号往往蕴含着丰富的机械装备信息,对该状态下的信号进行实时采集与在线监测,并通过故障诊断获得设备的实时状况,对提升机械设备性能、保证产品质量、降低维护成本和提高企业效益等至关重要。然而高速化、集成化、智能化和复杂化已成为当前机械设备发展的必然趋势,机械振动信号所含频率也更高,此时若仍采用传统的奈奎斯特采样定律进行采样,会产生巨量的数据,这些数据的处理及存储成为亟待解决的问题,压缩感知的出现则使该问题的解决方法有了质的飞跃。传统的压缩感知是单测量向量(Single Measurement Vectors,SMV)模型,在单点测量条件下获得单个测量向量,而多监测点条件下的压缩感知为多测量向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型,与SMV模型相比,MMV模型能够进一步利用数据间的相关性,更有利于准确的估计出非零行的位置,从而得到更精确的估计解。重构算法是压缩感知理论能否应用于实际工程的重要环节,本文将压缩感知应用于机械振动信号的采集,对多测量向量模型下机械振动信号的联合稀疏重构算法进行研究。论文取得的主要研究成果如下:(1)介绍了压缩感知的基本理论和模型。主要包括稀疏表示理论、测量矩阵设计、重构算法研究三个方面和SMV、MMV、无限测量向量(Infinite Measurement Vectors,IMV)三种不同模型的重构原理及常用重构方法。并以传统算法中贪婪算法的经典算法之正交匹配追踪算法为例,描述了多重测量向量模型的重构原理,通过仿真实验剖析了其针对不同变量下的重构性能。(2)研究了适用于多测量向量条件下机械振动信号的稀疏贝叶斯算法。当感知矩阵列与列之间的相关性很强时,大多数重构算法性能都比较差(如_1l算法、匹配追踪算法、正交匹配追踪算法),但稀疏贝叶斯算法的性能仍比较良好,并且稀疏贝叶斯算法在解决信号内及信号间相关性比较强,时间结构相关性较强的信号时有很好的恢复效果。多监测点条件下的机械振动信号为MMV模型,该模型有较强的时间结构相关性,基于机械振动信号的这种固有特征,研究分析了具有多测量向量模型的稀疏贝叶斯算法和具有时序结构的稀疏贝叶斯算法的基本原理,并在此基础上进行仿真。实验结果表明:这两种稀疏贝叶斯算法针对MMV模型下机械振动信号的恢复效果较好,重构误差较小,具有良好的适应性。(3)提出了一种基于粒子群算法的机械振动信号联合稀疏重构算法。不同于传统算法,粒子群算法是求解组合优化问题的一种有效的现代智能方法。针对传统贪婪算法恢复性能差,凸松弛算法恢复效率低,标准粒子群算法群体初始化随机性太强、位置更新过程中易陷入早熟从而进入局部搜索的问题,提出了一种基于粒子群算法的机械振动信号联合稀疏重构方法。该方法首先采用具有时序相关性的稀疏贝叶斯算法作为初始解;然后利用最小二乘法求支撑集与估计解的关系,得到目标函数模型;最后结合贪婪算法思想并加入自适应激活粒子机制进行位置更新。仿真实验结果表明:在保证机械振动信号完整的前提下,相比于传统算法,该方法恢复更精确,重构误差更小。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前19条
1 王强;张培林;王怀光;吴定海;张云强;;基于优化分类的机械振动信号压缩感知[J];振动与冲击;2018年14期
2 张志森;符兴昌;赵全军;;机械振动信号描述与分析方法[J];四川文理学院学报;2011年05期
3 郭俊锋;石斌;雷春丽;魏兴春;李海燕;;基于双稀疏字典模型机械振动信号压缩感知方法[J];机械工程学报;2018年06期
4 门日秀;赵荣珍;;机械振动信号远程测试与处理技术的研究[J];计算机测量与控制;2009年06期
5 刘志芳,陶建,张进明;小波变换在旋转机械振动信号检测中的应用[J];北京化工大学学报(自然科学版);2002年04期
6 高威;李莎;;同步压缩变换及其在机械振动信号处理中的应用[J];时代农机;2017年04期
7 徐敏强,张嘉钟,张国斌,黄文虎;基于小波变换的旋转机械振动信号数据压缩方法的研究[J];振动工程学报;2000年04期
8 童佳明;陈麒宇;;小波分析法在机械振动信号检测中的应用[J];才智;2013年29期
9 李舜酩;;机械振动信号盲源分离的时域方法[J];应用力学学报;2005年04期
10 万军,蒋世祥,蔡智勇;旋转机械振动信号的小波包分解及故障检测[J];汽轮机技术;2002年02期
11 卢学军,缪思恩,隋明霖,顾晃;旋转机械振动信号的小波包分解及故障检测[J];仪器仪表学报;2002年05期
12 张津;;旋转机械振动信号故障诊断研究[J];装备机械;2017年04期
13 郭俊锋;严栋山;雷春丽;魏兴春;;机械振动信号压缩采集重构算法性能研究[J];电子测量技术;2017年09期
14 黄石红,袁建虎,傅行军;旋转机械振动信号处理中的平均技术[J];汽轮机技术;2001年05期
15 温江涛;孙洁娣;于洋;闫常弘;;基于小波包字典优化的旋转机械振动信号压缩感知重构方法[J];振动与冲击;2018年22期
16 李晶;陈思;王维正;;Matlab在机械振动信号分析中的应用[J];煤炭技术;2013年09期
17 陈海雄;李传江;张自强;周鸣;;基于压电传感器的旋转机械振动信号测试技术[J];制造业自动化;2012年03期
18 唐贵基,王维珍,胡爱军,张文斌;数学形态学在旋转机械振动信号处理中的应用[J];汽轮机技术;2005年04期
19 李香莲;机械振动信号的时频分析[J];山东工程学院学报;1999年03期
中国重要会议论文全文数据库 前6条
1 梁勤刚;陈长征;;基于盲分离的旋转机械振动信号分析[A];现代振动与噪声技术(第九卷)[C];2011年
2 金未平;刘征宇;张利;;基于多传感器数据融合的机械振动研究[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2009)暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集(下册)[C];2009年
3 姚建;苏应敢;李涛;;变压器有载调压开关故障诊断新技术研究[A];2011年云南电力技术论坛论文集(优秀论文部分)[C];2011年
4 姚建;苏应敢;李涛;;变压器有载调压开关故障诊断新技术研究[A];2011年云南电力技术论坛论文集(入选部分)[C];2011年
5 宋伟;;烧结风机振动特征频谱及分析[A];第十届全国设备监测与诊断技术学术会议论文集[C];2000年
6 江翼;张丹丹;程林;阳瑞霖;张静;刘健;刘亚青;;有载分接开关机械振动信号监测方式研究[A];2017智能电网信息化建设研讨会论文集[C];2017年
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 胡爱军;Hilbert-Huang变换在旋转机械振动信号分析中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2008年
2 周瑞;基于第二代小波的机械故障信号处理方法研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
3 王维刚;基于时频图像识别的旋转机械多特征融合故障诊断方法研究[D];哈尔滨工业大学;2016年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王茁;多监测点条件下机械振动信号的联合稀疏重构算法研究[D];兰州理工大学;2019年
2 刘世润;基于MWC的机械振动信号压缩采样研究[D];兰州理工大学;2018年
3 党姜婷;机械振动信号的压缩采样与测量矩阵研究[D];兰州理工大学;2018年
4 莫芙蓉;旋转机械振动信号盲源分离中欠确定问题研究[D];国防科学技术大学;2005年
5 彭浩;通用性旋转机械振动信号测试与分析系统的研制[D];重庆大学;2006年
6 张静;流体机械振动信号数据管理与分析系统的设计与实现[D];解放军信息工程大学;2008年
7 严栋山;机械振动信号的非线性重构算法研究[D];兰州理工大学;2017年
8 朱瑜;基于网络的机械振动信号分析系统研究[D];华北电力大学;2013年
9 张万里;基于LabVIEW旋转机械振动信号分析处理系统开发[D];东北大学;2015年
10 徐胜勇;基于SOPC技术的旋转机械振动信号无线采集与处理系统的研究[D];江西理工大学;2007年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978