【摘 要】
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对齿轮这类关键部件进行状态监测,根据状态数据准确、及时地发现故障在现代工业生产中非常必要。但基于奈奎斯特采样理论的传统信号采集系统会产生海量的运行状态数据,且存在各种噪声的影响,所以现有故障诊断方法都面临着原始数据庞大,信号特征难以提取的问题。近些年发展起来的压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论根据信号的稀疏特性实现信号的压缩采样,是解决庞大数据量的一条新思路。目前压缩感知框
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对齿轮这类关键部件进行状态监测,根据状态数据准确、及时地发现故障在现代工业生产中非常必要。但基于奈奎斯特采样理论的传统信号采集系统会产生海量的运行状态数据,且存在各种噪声的影响,所以现有故障诊断方法都面临着原始数据庞大,信号特征难以提取的问题。近些年发展起来的压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论根据信号的稀疏特性实现信号的压缩采样,是解决庞大数据量的一条新思路。目前压缩感知框架下的应用研究多是先将信号压缩,再重构原始信号进行分析,但现有重构算法存在计算复杂度较高,资源消耗大,重
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