| 题名 | 基于MWC的机械振动信号压缩采样研究 |
| 作者 | 刘世润 |
| 答辩日期 | 2018 |
| 导师 | 郭俊锋 |
| 关键词 | 机械振动信号 压缩感知 模拟信息转换 调制宽带转换器 独立分量分析 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 英文摘要 | 当机械设备发生故障时一般都伴随着振动的变化,并且通过振动和振动产生的噪声表现出来。通过对这些振动信号进行监测分析可以提前预示和定位故障、了解故障原因及恶化程度并及时避免故障的发生。随着机械设备朝智能化、精密化、高速化方向不断发展,机械振动信号的频谱也越来越宽,以传统香农-奈奎斯特采样理论对其进行采样将带来海量数据的传输、存储和计算等一系列问题。调制宽带转换器(modulated wideband converter,MWC)是一种高效的模拟-信息转换方案,突破了奈奎斯特采样速率的限制,可以实现对信号的低速采样和精确重构,同时还具有适用信号类型范围广、计算量小、易于实现、硬件成本低等优点。本文对MWC采样系统应用于机械振动信号的数据采样进行了研究,主要研究内容包括:(1)介绍了压缩感知的基本理论,对比了经典模拟-信息转换(analog-toinformation,AIC)设计方案的优缺点,分析了MWC的工作原理。对单通道MWC采样结构的设计思路、采样结构和工作原理进行了描述。建立信号数学模型并进行仿真实验,探究了信号子带个数、子带带宽、信噪比等因素对MWC信号重构的影响,对比了单通道MWC与多通道MWC的重构性能。(2)针对低信噪比环境下MWC信号重构成功概率低甚至无法正常工作的问题,提出了一种基于独立分量分析的MWC低信噪比信号重构方法。首先使用MWC对输入信号进行采样,之后对采样数据进行独立分量分析(independent component analysis,ICA)处理实现信噪分离,最后对去噪数据利用压缩感知优化算法实现信号重构。仿真实验表明:在低信噪比条件下,该方法可以以较少的采样通道数实现高概率信号重构;当子带数为2、4、6时,ICA-MWC采样系统高概率信号重构所需的通道数和整体采样率分别比传统MWC采样系统降低了53.85%、58.06%、68.33%。(3)针对目前机械振动信号频带越来越宽,以香农采样定理对其进行采样将会带来海量数据的传输、存储及处理等一系列问题,提出了一种基于MWC的机械振动信号采样方法,可以实现对高频振动信号的低速采样。首先在频域中按照机械振动信号能量的集中程度将其频谱划分为若干数量的频谱片段,然后根据机械振动信号的最高频率、划分谱带数和谱带最大带宽等先验知识设计合理的MWC采样系统参数,最后利用MWC采样系统实现对机械振动信号的低速采样并从欠采样数据中恢复出原始信号。仿真实验表明:在不损失振动信息的前提下,该方法可以有效降低后端采样设备的采样速率,并且可以从少量采样数据中实现高概率信号重构。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 70 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/93559]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘世润. 基于MWC的机械振动信号压缩采样研究[D]. 2018. |
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