基于 ＭＣＫＤ的振动信号压缩感知方法

齿轮箱在状态监测和故障诊断过程中，依据传统的奈奎斯特采样定律采集到的振动信号数据量过大，且传输速度过慢。针对这些问题提出了基于最大相关峭度解卷积（ＭＣＫＤ）的振动信号压缩感知（ＣＳ）方法。首先对原始信号进行 ＭＣＫＤ 降噪处理，获得比原始信号更为稀疏的信号；然后利用高斯随机矩阵作为信号压缩测量中的感知矩阵，通过离散余弦变换（ＤＣＴ）生成完备字典；最后结合 Ｌ１ 范数重构算法对原始信号进行重构。实验结果表明，在相同压缩率下，与传统的压缩感知方法相比，本文所提的方法能有效地提高重构信号的相似度。