[發(fā)明專利]一種滾動軸承多測量點(diǎn)振動信號壓縮采樣與同步重構(gòu)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010253194.1
• 申請日: 2020-04-02
• 公開（公告）號: CN111458146B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭俊鋒;何健;魏興春;何天經(jīng);雷春麗;王智明;陳衛(wèi)華;宋鳴
• 申請（專利權(quán)）人: 蘭州理工大學(xué)
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045;G06F17/16
• 代理公司: 北京市邦道律師事務(wù)所 11437
• 代理人: 段君峰

1.一種滾動軸承多測量點(diǎn)振動信號壓縮采樣與同步重構(gòu)方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1，將每個(gè)測點(diǎn)訓(xùn)練樣本分為公共訓(xùn)練樣本與特有訓(xùn)練樣本，采用K-SVD字典學(xué)習(xí)算法分別訓(xùn)練出每個(gè)測點(diǎn)共用的公共學(xué)習(xí)字典以及特有學(xué)習(xí)字典，根據(jù)聯(lián)合稀疏表示JSM-1模型，將共用的公共學(xué)習(xí)字典以及特有學(xué)習(xí)字典構(gòu)造成聯(lián)合稀疏表示學(xué)習(xí)字典；

步驟S2，采用高斯隨機(jī)矩陣對不同測點(diǎn)間相同時(shí)段的振動信號進(jìn)行壓縮測量，獲得多測點(diǎn)壓縮測量值；

步驟S3，基于聯(lián)合稀疏表示學(xué)習(xí)字典對多測點(diǎn)測量值進(jìn)行聯(lián)合壓縮重構(gòu)；

在所述步驟S3中，基于聯(lián)合稀疏表示學(xué)習(xí)字典對多測點(diǎn)測量值采用正交匹配追蹤法進(jìn)行聯(lián)合壓縮重構(gòu)；

在所述步驟S3中，基于聯(lián)合稀疏表示學(xué)習(xí)字典對多測點(diǎn)測量值進(jìn)行聯(lián)合壓縮重構(gòu)的具體過程為：

步驟Y1，將步驟S2中獲得的多測點(diǎn)壓縮測量值構(gòu)造為y_JSR形式；

步驟Y2，利用步驟S1中獲得的聯(lián)合稀疏表示學(xué)習(xí)字典D_JSR以及各個(gè)測點(diǎn)測量矩陣Φ_j，構(gòu)造傳感矩陣A_JSR；

步驟Y3，利用正交匹配追蹤法以及傳感矩陣A_JSR對步驟Y1中獲得的測量矩陣y_JSR進(jìn)行聯(lián)合壓縮重構(gòu)，獲得所有測點(diǎn)聯(lián)合稀疏表示稀疏

步驟Y4，通過聯(lián)合稀疏表示學(xué)習(xí)字典D_JSR以及所有測點(diǎn)聯(lián)合稀疏表示稀疏系數(shù)獲得多測點(diǎn)重構(gòu)振動信號

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步驟S1中，采用離散余弦基將每個(gè)測點(diǎn)訓(xùn)練樣本分為公共訓(xùn)練樣本與特有訓(xùn)練樣本。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述步驟S1中，構(gòu)造聯(lián)合稀疏表示學(xué)習(xí)字典的具體過程為：

步驟T1，將每個(gè)測點(diǎn)傳感器訓(xùn)練樣本Y_j構(gòu)造為矩陣形式，得到共j個(gè)訓(xùn)練樣本矩陣；

步驟T2，采用D_DCT基對每個(gè)測點(diǎn)訓(xùn)練樣本Y_j進(jìn)行矩陣變化得到共j個(gè)新的訓(xùn)練樣本矩陣A_j，即A_j＝D_DCT基Y_j；

步驟T3，設(shè)矩陣A^c為n×NN的矩陣，提取所有新訓(xùn)練樣本A_j相同位置元素α＝[α₁,α₂,···,α_J]，以若α中所有元素非同號，則A^c相同位置元素不變即為0，若α中所有元素同號，則A^c的相同位置元素為α中絕對值最小值元素為原則，通過該原則對矩陣A^c所有位置元素重新進(jìn)行重新選擇，構(gòu)造出新的矩陣A^c，其中，NN為訓(xùn)練樣本原子個(gè)數(shù)；

步驟T4，根據(jù)公式通過矩陣A^c與D_DCT基計(jì)算獲得所有測點(diǎn)公共訓(xùn)練樣本Y^c；

步驟T5，每個(gè)測點(diǎn)訓(xùn)練樣本Y_j除去所有測點(diǎn)公共訓(xùn)練樣本Y^c，獲得共j個(gè)特有訓(xùn)練樣本Y^j，即Y^j＝Y(jié)_j-Y^C；

步驟T6，采用K-SVD字典學(xué)習(xí)算法分別以Y^c以及Y^j為訓(xùn)練樣本構(gòu)造所有測點(diǎn)共用的公共學(xué)習(xí)字典D_c以及每個(gè)測點(diǎn)的特有學(xué)習(xí)字典D_j；

步驟T7，根據(jù)公式構(gòu)造適用于JSM-1模型下聯(lián)合稀疏表示的多傳感器振動信號的聯(lián)合稀疏表示學(xué)習(xí)字典D_JSR。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟Y1中，利用高斯隨機(jī)矩陣Φ_j分別對多測點(diǎn)振動信號f進(jìn)行壓縮測量，構(gòu)造獲得y_JSR的數(shù)學(xué)模型為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟Y2中，構(gòu)造獲得的傳感矩陣A_JSR形式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟Y4中，獲得的多測點(diǎn)重構(gòu)振動信號的過程為：