机械工程学报

作者：孟宗, 石颖, 潘作舟, 陈子君

单位：燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室 秦皇岛 066004

关键词：压缩感知,自适应分块,重构算法,稀疏字典；

基金：国家自然科学基金（51575472）和河北省自然科学基金（E2019203448）资助项目。

针对滚动轴承故障信号分块压缩感知过程中，因分块之间的稀疏度差异较大以及重构支撑集构造不合理，致使信号重构精度较低，影响信号整体重构效果的问题，提出基于自适应分块前向后向分段正交匹配追踪算法（Adaptive block forward and backward stagewise orthogonal matching pursuit，Adaptive Block-FBStOMP）。首先，依据短时自相关算法确定滚动轴承故障信号自适应分块长度，并根据此长度对信号进行自适应分块；其次，利用K奇异值分解（K-singular value decomposition，K-SVD算法训练稀疏字典；最后，提出FBStOMP算法，在重构过程中增加原子回溯和二次筛选过程，提高有效支撑集原子被全部选入支撑集中的可能性，改善重构效果。通过仿真信号和故障信号试验分析可知，与传统压缩感知重构算法相比，该算法能够有效提升滚动轴承故障信号的重构精度。

来源：2020年第9期

《机械工程学报》期刊编辑部

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