【摘 要】
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针对传统基于香农-奈奎斯特理论的机械故障检测方法信号采样率要求高、故障检测率低的不足,提出一种基于压缩感知的机械故障信号检测方法。利用压缩感知基础理论构建随机高斯
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针对传统基于香农-奈奎斯特理论的机械故障检测方法信号采样率要求高、故障检测率低的不足,提出一种基于压缩感知的机械故障信号检测方法。利用压缩感知基础理论构建随机高斯测量矩阵,对降噪后的原始故障信号压缩降维,并采用范数稀疏逼近法求出压缩感知矩阵的稀疏解;提取原始压缩故障信号中的时域特征和能量特征,实现对原始故障信号的重构。仿真结果表明:提出的故障检测方法的信号重构效果更好,故障检测率可达96.16%。
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