[發(fā)明專(zhuān)利]機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710198304.7
• 申請(qǐng)日: 2017-03-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107024271A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-08-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭俊鋒;石斌;魏興春;李海燕;劉軍
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 蘭州理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01H17/00
• 分類(lèi)號(hào): G01H17/00;G01M13/04;G06K9/62
• 代理公司: 北京市邦道律師事務(wù)所11437
• 代理人: 段君峰,王麗影

1.一種機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

步驟S1、采集機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f；

步驟S2、采用K-SVD字典學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練得到最佳稀疏表示所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f的K-SVD過(guò)完備字典D'：

首先，對(duì)K-SVD字典學(xué)習(xí)算法中的參數(shù)n、K、N、L和J進(jìn)行初始化設(shè)置，其中，

n₀為初始字典D中的原子長(zhǎng)度n的初始值；

K₀為所述初始字典D中的原子個(gè)數(shù)K的初始值；

N₀為所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f的信號(hào)樣本集合Y中的原子數(shù)N的初始值；

L₀為所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f稀疏表示時(shí)最多使用的線性組合原子數(shù)L的初始值；

J₀為K-SVD訓(xùn)練時(shí)的迭代次數(shù)J的初始值；

依據(jù)所述初始字典的原子長(zhǎng)度n₀對(duì)所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f進(jìn)行分割得到若干個(gè)原子，從分割得到的原子中選取N₀個(gè)原子組合構(gòu)成信號(hào)樣本集合Y，并從信號(hào)樣本集合Y中隨機(jī)選取K₀個(gè)原子組合構(gòu)成初始字典D，利用OMP算法獲得所述信號(hào)樣本集合Y在所述初始字典D上的最佳稀疏系數(shù)矩陣X，并利用K-SVD字典學(xué)習(xí)算法對(duì)所述初始字典D進(jìn)行迭代更新訓(xùn)練，得到最佳稀疏表示所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f的K-SVD過(guò)完備字典D'；

步驟S3、在所述K-SVD過(guò)完備字典D'上對(duì)所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f進(jìn)行稀疏變換得到稀疏系數(shù)先驗(yàn)值α，f＝D'α；

步驟S4、根據(jù)設(shè)定的壓縮率CR的值確定測(cè)量矩陣Φ，并利用所述測(cè)量矩陣Φ對(duì)所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f進(jìn)行壓縮感知，得到所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f的測(cè)量值y，且y＝Φf；

步驟S5、在所述K-SVD過(guò)完備字典D'和所述測(cè)量矩陣Φ上運(yùn)用OMP算法對(duì)所述測(cè)量值y進(jìn)行稀疏估計(jì)，得到稀疏系數(shù)估計(jì)值利用該稀疏系數(shù)估計(jì)值對(duì)所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f進(jìn)行重構(gòu)，得到所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f的重構(gòu)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)且

步驟S6、對(duì)所述重構(gòu)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)和所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f進(jìn)行比較，計(jì)算出所述重構(gòu)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)與所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f的相對(duì)誤差σ，且

步驟S7、判斷所述相對(duì)誤差σ的值是否是最小，當(dāng)所述相對(duì)誤差σ的值非最小值時(shí)，返回所述步驟2，重新設(shè)置所述K-SVD字典學(xué)習(xí)算法中的參數(shù)的初始值，并重新對(duì)所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f進(jìn)行壓縮重構(gòu)；當(dāng)所述相對(duì)誤差σ的值為最小值時(shí)，所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f壓縮重構(gòu)完成。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)方法，其特征在于，在所述步驟1中，將所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f分為兩段機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f₁和f₂，其中，所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f₁用于獲取所述K-SVD過(guò)完備字典D'和所述稀疏系數(shù)先驗(yàn)值α；所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f₂通過(guò)所述測(cè)量矩陣Φ壓縮感知得到測(cè)量值y，且所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f₁的信號(hào)長(zhǎng)度遠(yuǎn)大于所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)f₂的信號(hào)長(zhǎng)度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)方法，其特征在于，在所述步驟2中，所述初始字典D中的每個(gè)原子均具有2-范數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)方法，其特征在于，采用單因素分析方法確定所述K-SVD字典學(xué)習(xí)算法中的參數(shù)值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)方法，其特征在于，所述測(cè)量矩陣Φ為高斯隨機(jī)矩陣。

6.一種機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)系統(tǒng)，其特征在于，該機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)系統(tǒng)采用權(quán)利要求1-5中任意一項(xiàng)所述的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)方法對(duì)所述機(jī)械振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行壓縮重構(gòu)。