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[其他] 超越奈奎斯特采样的振动信号方法

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发表于 2020-12-31 14:44 | 显示全部楼层 |阅读模式

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以前总觉得奈奎斯特采样定理一定是真的,后面在学习故障诊断的过程中发现了超越这个采样定理的一个概念,压缩感知理论,没有听过或感兴趣的同学们可以查一查,扩展一下自己的知识面,今天介绍一篇以此为理论依据的文献,通过创新的思维,丰富的实验过程,实现故障诊断方法的研究。

看一下压缩感知。

压缩感知也被称为压缩采样或稀疏采样,是一种寻找欠定线性系统的稀疏解的技术。压缩感知理论的核心思想主要另外一点是不相关特性。

基本过程为
1.png
文献再此基础上进行了改进,采用传统的参数寻优策略--粒子群算法,初始化采用了稀疏贝叶斯算法,得到整体求解的基本过程为
2.png
步骤为
3.png
采用西储大学轴承数据描述整个重构流程,分别取不同安装位置数据
4.png
稀疏性分析
5.png
重构性能比较
6.png
分析噪声的影响情况
7.png
文献提出的基于压缩感知的改进方法,能够很好的压缩重构信号,得到较好的结果,是工业场景下大规模数据采样存储的一个方向性方法,可作为学习使用,建议结合查找相关文献学习。

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发表于 2022-1-8 19:41 | 显示全部楼层
谢谢楼主
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