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为提高异步电动机故障诊断过程中所采集状态信息的传输效率及诊断结果的可靠性，提出了一种采用奇异值分解的压缩感知优化方法.该方法首先对测量矩阵进行奇异值分解，然后将优化后的测量矩阵和测量向量用于压缩感知贪婪类迭代算法中，再通过精确的夹角余弦法筛选出与残差最为匹配的候选集原子，并将此原子用于稀疏信号的重构，最后得到估计的故障诊断数据信号.仿真结果表明:在相同的信号稀疏度或测量数目下，提出的优化算法相比传统的压缩感知算法能极大提高远程故障诊断数据信号的重构精度，这对实际工程中后期故障的有效去除具有重要意义.