基于Laplace先驗(yàn)和稀疏塊相關(guān)性的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)貝葉斯壓縮重構(gòu)

馬云飛， 白華軍， 溫亮， 郭馳名， 賈希勝

(1.武警士官學(xué)校 軍械系， 浙江 杭州 310023； 2.陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū) 裝備指揮與管理系， 河北 石家莊 050003)

0 引言

為了實(shí)時(shí)監(jiān)控裝備運(yùn)行狀態(tài)，利用分布式無線傳感技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)械信號(hào)傳輸、監(jiān)測(cè)，具有一定的應(yīng)用價(jià)值和發(fā)展?jié)摿ΑＯ鄬?duì)于有線的故障預(yù)測(cè)與健康管理系統(tǒng)，無線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠大大增加靈活性、可維護(hù)性和可擴(kuò)展性[1]。而受無線傳輸帶寬限制，想要實(shí)時(shí)監(jiān)控必須對(duì)信號(hào)進(jìn)行壓縮傳輸。此前，有學(xué)者對(duì)結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的振動(dòng)信號(hào)壓縮進(jìn)行了研究[2-3]，但在該領(lǐng)域中進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)的采樣頻率較低，信號(hào)壓縮實(shí)現(xiàn)相對(duì)較為容易。例如在橋梁結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)中僅需要240 Hz的采樣頻率[4]，而要想實(shí)現(xiàn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)監(jiān)測(cè)，則至少需要5～20 kHz的采樣頻率[5]。由于機(jī)械振動(dòng)信號(hào)具有非平穩(wěn)、非線性等特征，且設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)過程中會(huì)產(chǎn)生大量噪音，給信號(hào)壓縮帶來極大困難。

壓縮感知(CS)理論[6-8]近年來引起學(xué)者廣泛關(guān)注，其基本原理是利用與壓縮信號(hào)線性無關(guān)的觀測(cè)矩陣對(duì)稀疏信號(hào)進(jìn)行采樣，降低采樣信號(hào)維數(shù)，并在接收端利用重構(gòu)算法估計(jì)原始信號(hào)。目前，基于CS的重構(gòu)算法可以歸為三類：凸優(yōu)化算法[9]、貪婪算法[10]、貝葉斯CS(BCS)算法[11]。BCS算法將貝葉斯估計(jì)原理與CS結(jié)合，利用稀疏貝葉斯模型中的相關(guān)向量機(jī)(RVM)[12]學(xué)習(xí)估計(jì)原始信號(hào)的最大后驗(yàn)概率。BCS算法的優(yōu)點(diǎn)是充分考慮了信號(hào)傳輸中產(chǎn)生的噪音，且并不要求原始信號(hào)符合稀疏的性質(zhì)。此外，Babacan等[13]在BCS框架下，利用Laplace先驗(yàn)代替高斯先驗(yàn)約束未知信號(hào)，該先驗(yàn)?zāi)軌蛟趯?duì)數(shù)凹時(shí)最大程度地消除局部極小值，從而優(yōu)選接近于零的信號(hào)系數(shù)。Ji等[14]將單任務(wù)BCS擴(kuò)展為多任務(wù)BCS，通過挖掘多任務(wù)之間稀疏信號(hào)的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性來實(shí)現(xiàn)多個(gè)稀疏信號(hào)聯(lián)合重構(gòu)。

對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)CS，文獻(xiàn)[15]提出對(duì)變分模態(tài)分解分量進(jìn)行CS，并通過循環(huán)模式矩陣定義新的觀測(cè)矩陣；文獻(xiàn)[16]將以往頻域稀疏化方法改為相空間稀疏化，并利用主成分分析提取特征，更有效促進(jìn)信號(hào)稀疏性；文獻(xiàn)[17]利用改進(jìn)m序列原理設(shè)計(jì)觀測(cè)矩陣電路實(shí)現(xiàn)，并通過滾珠絲杠動(dòng)態(tài)測(cè)試中的振動(dòng)信號(hào)驗(yàn)證了系統(tǒng)可行性。盡管上述研究取得了較好的效果，但是已有文獻(xiàn)缺乏機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的BCS相關(guān)研究，且沒有考慮到機(jī)械信號(hào)的內(nèi)部相關(guān)性。

本文提出一種基于Laplace先驗(yàn)和稀疏塊相關(guān)性的BCS(Lap-CBCS)算法。由于Laplace先驗(yàn)具有更好的稀疏促進(jìn)作用，特別適合于機(jī)械振動(dòng)信號(hào)這一類復(fù)雜信號(hào)。建立基于該先驗(yàn)的多任務(wù)BCS框架，并通過對(duì)模型中各信號(hào)塊共享的超參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)重構(gòu)。改進(jìn)算法充分利用Laplace先驗(yàn)的稀疏促進(jìn)作用和類周期信號(hào)的內(nèi)部相關(guān)性，以提高重構(gòu)的準(zhǔn)確性，為機(jī)械設(shè)備無線狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供技術(shù)支撐。

1 CS與貝葉斯重構(gòu)

1.1 CS原理

CS[8]利用一個(gè)低維信號(hào)近似表達(dá)原始信號(hào)。假設(shè)原始信號(hào)為x(x∈RN，N為原始信號(hào)長度)，稀疏變換為Ψ，觀測(cè)矩陣Φ∈RM×N(M?N，M為觀測(cè)矩陣行數(shù)或稱觀測(cè)次數(shù))。則信號(hào)x在該矩陣上的線性投影y∈RM可以作為壓縮信號(hào)，

y=Φx=ΦΨθ=Θθ，

(1)

式中：θ表示稀疏信號(hào)；Θ為傳感矩陣，Θ=ΦΨ.

由此，給出壓縮率定義：

(2)

由(2)式可知，原始信號(hào)越長，觀測(cè)次數(shù)越小，則壓縮率越高，也越難實(shí)現(xiàn)精確重構(gòu)。在y和Θ已知情況下，求解θ，可根據(jù)信號(hào)的稀疏性質(zhì)，將信號(hào)重構(gòu)問題轉(zhuǎn)化為0-范數(shù)最優(yōu)化問題，即

min ‖θ‖0，
s.t.y=Θθ=ΦΨx.

(3)

該問題可利用基追蹤(BP)算法[8]、正交匹配追蹤(OMP)算法[10]求解。

1.2 貝葉斯重構(gòu)

1.2.1 問題轉(zhuǎn)化

BCS算法[11]從概率角度出發(fā)，求解原始信號(hào)的最大后驗(yàn)估計(jì)值，以恢復(fù)信號(hào)。令θs表示保留θ的M個(gè)最大分量、剩余分量置0的向量，θe表示保留剩余N-M個(gè)分量、其余分量置0的向量，則y可拆分成

y=Θθ=Θθs+Θθe=Θθs+ne，

(4)

式中：ne表示信號(hào)次要信息。

信號(hào)y傳輸過程中，可能存在噪音nm，則y表示為

y=Θθs+ne+nm=Θθs+n，

(5)

式中：n表示方差為σ2的零均值高斯噪聲。

1.2.2 構(gòu)造先驗(yàn)分布

構(gòu)造y關(guān)于參數(shù)θs和σ2的先驗(yàn)密度函數(shù)：

(6)

RVM[12]是一個(gè)通用的貝葉斯框架，該框架使用參數(shù)中的線性模型來獲得回歸和分類任務(wù)的稀疏解。傳統(tǒng)模型采用分層先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，并假設(shè)θs的先驗(yàn)分布為高斯分布。與該分布相比，Laplace先驗(yàn)通過在軸上更多地使用后驗(yàn)分布來嚴(yán)格約束稀疏性，因此信號(hào)系數(shù)更接近于0，本文假設(shè)其服從Laplace分布。

1.2.3 參數(shù)迭代求解

在RVM框架下如果y和超參數(shù)的先驗(yàn)分布已知，可以得到θs的均值和方差表達(dá)式。進(jìn)一步，令超參數(shù)的邊緣分布最大，利用極大似然估計(jì)得到超參數(shù)更新表達(dá)式。通過反復(fù)迭代可估算出所有參數(shù)值，最后用θs的均值估計(jì)表示θs.

2 Laplace先驗(yàn)和稀疏塊相關(guān)的BCS

2.1 基于Laplace分布的貝葉斯先驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

在BCS領(lǐng)域應(yīng)用較多的是估計(jì)值服從高斯先驗(yàn)的模型。研究表明，在實(shí)數(shù)域應(yīng)用高斯分布和指數(shù)分布共軛的Laplace先驗(yàn)?zāi)Ｐ捅雀咚瓜闰?yàn)具有更好的稀疏促進(jìn)作用[13]。由于機(jī)械振動(dòng)信號(hào)也是實(shí)數(shù)信號(hào)，可以用Laplace先驗(yàn)約束。假設(shè)振動(dòng)信號(hào)θs服從Laplace先驗(yàn)，參數(shù)集γ=[γ1，γ2，…，γj，…，γN]。如圖1所示，Laplace分布可表示為高斯分布和指數(shù)分布的混合形式，結(jié)合對(duì)超參數(shù)γj的指數(shù)約束，得到θs關(guān)于λ的Laplace分布表達(dá)式為

圖1 Laplace貝葉斯分級(jí)先驗(yàn)?zāi)Ｐ虵ig.1 Laplace priors-based architectural model

(7)

式中：λ為Laplace模型中描述γj的超參數(shù)；p(θs|γ)表示θs關(guān)于γ的先驗(yàn)分布；p(γ|λ)表示γ關(guān)于λ的先驗(yàn)分布；p(θs|λ)表示分層先驗(yàn)分布。

有關(guān)噪聲n的超參數(shù)α0=1/σ2仍服從Gamma分布。若給定γ、λ和σ2，則在已知觀測(cè)值y下的后驗(yàn)概率分布可表示為p(θs，γ，λ，σ2|y)=p(θs|y，γ，λ，σ2)p(γ，λ，σ2|y)。其中p(θs|y，γ，λ，σ2)服從關(guān)于均值為μ、協(xié)方差為Σ的高斯分布，且有

μ=σ-2ΣΘTy，

(8)

Σ=(σ-2ΘTΘ+Λn-λ)-1，

(9)

式中：μ為θs的均值；Σ為θs的方差；Λn-λ=diag(1/γ1， 1/γ2，…，1/γj，…，1/γN)=diag{1/γj}，該矩陣的估計(jì)依賴于超參數(shù)λ.由于p(γ，λ，σ2|y)∝p(γ，λ，σ2，y)，求p(γ，λ，σ2，y)的解析式如下：

(10)

式中：p(y|θs,σ2)為y關(guān)于參數(shù)θs和σ2的先驗(yàn)密度函數(shù)；p(θs|γ)為θs關(guān)于參數(shù)γ的先驗(yàn)密度函數(shù)；p(γ|λ)為γ關(guān)于超參數(shù)λ的先驗(yàn)密度函數(shù)；p(λ|v)為λ關(guān)于超參數(shù)v的先驗(yàn)密度函數(shù)；p(σ-2)為σ2的先驗(yàn)分布函數(shù)。

(10)式取對(duì)數(shù)并略去常數(shù)項(xiàng)后，分別對(duì)其求γj、λ、σ2偏導(dǎo)并令偏導(dǎo)等于0，根據(jù)超參數(shù)為正且v=0，解得γj的更新公式為

(11)

2.2 對(duì)多稀疏塊的Laplace BCS

(12)

(13)

λn=2(N-1)/(Σjrj)，

(14)

式中：μi，j表示第i塊數(shù)據(jù)中第j個(gè)參數(shù)γj的估計(jì)均值；Σi，jj表示第i塊數(shù)據(jù)的方差Σi的第j個(gè)對(duì)角線元素，其表達(dá)式見(9)式。利用(13)式、(14)式迭代計(jì)算復(fù)雜度較高，本文采用文獻(xiàn)[14]的快速RVM算法。

3 基于Lap-CBCS算法的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)

類似于機(jī)器學(xué)習(xí)中每次訓(xùn)練樣本都會(huì)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)于多數(shù)據(jù)塊的壓縮重構(gòu)也是如此。Lap-CBCS算法參考多任務(wù)貝葉斯估計(jì)，將多塊數(shù)據(jù)看作多任務(wù)貝葉斯中的任務(wù)，構(gòu)建稀疏塊Laplace先驗(yàn)分布模型，使得每塊數(shù)據(jù)都能夠?qū)ο闰?yàn)分布參數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，就可以促進(jìn)各塊的稀疏重構(gòu)，大大提高貝葉斯參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性。但想要將Lap-CBCS算法應(yīng)用到實(shí)際機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的壓縮重構(gòu)中，還需要解決信號(hào)分塊和稀疏域選取兩個(gè)問題。

3.1 機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的周期性分塊

由于齒輪箱振動(dòng)信號(hào)具有非線性、非平穩(wěn)性，其周期性表現(xiàn)得并不明顯，可稱其為類周期性。機(jī)械振動(dòng)信號(hào)的類周期確定主要有如下3種方法：

1)根據(jù)轉(zhuǎn)速和采樣頻率計(jì)算類周期。假設(shè)轉(zhuǎn)速n=600 r/min，采樣頻率Fs=5 kHz，即采樣點(diǎn)數(shù)為5 000個(gè)/s，周期T=Fs/n=5 000/10=500個(gè)，由此可得每500個(gè)采樣點(diǎn)為一個(gè)類周期。

2)通過頻譜分析確定?？梢岳酶道锶~變換得到信號(hào)頻譜圖，分析信號(hào)頻譜圖，得出信號(hào)類周期。

3)通過包絡(luò)線確定。首先對(duì)信號(hào)作自相關(guān)分析，并求得自相關(guān)信號(hào)包絡(luò)線。然后取包絡(luò)線上相鄰兩峰值之間的距離作為類周期。

對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換后會(huì)出現(xiàn)大量的頻譜峰值，難以識(shí)別類周期。而通過求包絡(luò)線計(jì)算誤差也較大，還需要對(duì)多個(gè)候選值求平均。因此，本文采用通過轉(zhuǎn)速和采樣頻率計(jì)算類周期的方法，轉(zhuǎn)速信息可通過轉(zhuǎn)速傳感器測(cè)得。

3.2 稀疏域選取

常見稀疏變換方法有離散余弦變換、小波變換等，稀疏域選取可根據(jù)信號(hào)稀疏度和相似度確定。

定義1稀疏度。假設(shè)原始信號(hào)x(x∈RN)在某變換域Ψ上是稀疏的，則稀疏信號(hào)θ與原始信號(hào)關(guān)系為x=Ψθ，變換后信號(hào)的0-范式‖Ψ-1x‖0，且Ψ-1x∈RM，則稀疏度可表示為K=‖Ψ-1x‖0/M.

定義2相似度。假設(shè)函數(shù)R(s，t)={δ|如果|si-ti|>ε則δi=1，否則δi=0，i=0，1，2，…，N}，其中ε為閾值，則兩組信號(hào)x1，x2∈RN的相似度可表示為D=1-‖R(Ψ-1x1，Ψ-1x2)‖0/M.

3.3 機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)流程

本文提出了基于Laplace先驗(yàn)和稀疏塊相關(guān)性的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)方法(見圖2)，具體包括以下步驟：

圖2 基于Laplace-CBCS算法的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)流程Fig.2 Compression and reconstruction processes of mechanical vibration signal based on Laplace-CBCS algorithm

步驟1周期性分塊。根據(jù)類周期對(duì)采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行周期性分塊。利用轉(zhuǎn)速n和采樣頻率Fs計(jì)算類周期，計(jì)算公式為T=Fs/n.

步驟2信號(hào)壓縮。由于機(jī)械振動(dòng)信號(hào)是一類非平穩(wěn)復(fù)雜信號(hào)，為了提高其稀疏度，首先利用稀疏基Ψ將該信號(hào)投影到稀疏域，令原始信號(hào)x=Ψθ，得到稀疏域信號(hào)θ.利用傳感矩陣Θ=ΦΨ對(duì)稀疏信號(hào)進(jìn)行狀態(tài)壓縮，得到壓縮后信號(hào)y=Θθ.

步驟3信號(hào)分塊傳輸。分別傳輸并接收分塊處理后的信號(hào)y1，…，yL.

步驟4x信號(hào)重構(gòu)。利用本文Lap-CBCS重構(gòu)算法以及從前端采集節(jié)點(diǎn)傳回的傳感矩陣Θ1，…，ΘL(如果觀測(cè)矩陣是確定性矩陣則無需傳回，如果是隨機(jī)性矩陣則需要傳回)對(duì)y1，…，yL聯(lián)合重構(gòu)，得到稀疏信號(hào)θ1，…，θL.對(duì)稀疏信號(hào)進(jìn)行逆稀疏變換，得到原始分塊信號(hào)x1，…，xL，將原始信號(hào)塊按順序拼接在一起，得到完整重構(gòu)信號(hào)x′.重構(gòu)信號(hào)與原始信號(hào)相比相位不發(fā)生變化。

4 齒輪箱數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

如圖3所示，實(shí)驗(yàn)齒輪箱型號(hào)為JZQ175，三相電磁調(diào)速電動(dòng)機(jī)功率4 kW，風(fēng)冷磁粉制動(dòng)器為齒輪箱提供載荷。數(shù)據(jù)采集由美國DYTRAN公司生產(chǎn)的4個(gè)3056B4型壓電傳感器組成。利用上述設(shè)備進(jìn)行齒輪箱預(yù)制故障實(shí)驗(yàn)，轉(zhuǎn)速800 r/min，輸入端負(fù)載10 N·m，采樣頻率20 kHz，采樣時(shí)間為6 s. 將上述實(shí)驗(yàn)環(huán)境下采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)壓縮、傳輸，重構(gòu)仿真實(shí)驗(yàn)。仿真環(huán)境為：MATLAB 2017b，Win10操作系統(tǒng)，i5-8250 CPU.

圖3 實(shí)驗(yàn)臺(tái)示意圖Fig.3 Test-rig of gearbox

預(yù)置故障實(shí)驗(yàn)主要包括兩種：齒根裂紋故障實(shí)驗(yàn)和斷齒故障實(shí)驗(yàn)。齒根裂紋故障加工在輸出軸大齒輪齒根上，斷齒故障加工在中間軸大齒輪上。本文進(jìn)行4種預(yù)置故障實(shí)驗(yàn)：正常狀態(tài)、1 mm齒根裂紋故障、2 mm齒輪斷齒故障、2 mm齒根裂紋故障(1 mm、2 mm表示裂紋深度)，采樣時(shí)間為6 s，采樣點(diǎn)數(shù)120 000，采集到的數(shù)據(jù)如圖4所示。

圖4 齒輪箱實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)Fig.4 Measured vibration signals of gearbox

4.2 1 mm齒根裂紋故障仿真實(shí)驗(yàn)

4.2.1 根據(jù)轉(zhuǎn)速和采樣頻率計(jì)算類周期

圖5 轉(zhuǎn)速信號(hào)Fig.5 Tachometer signal

4.2.2 稀疏域選擇

針對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分析離散余弦變換以及小波變換處理后稀疏信號(hào)的稀疏度與相似度。觀察處理數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，小波分解層數(shù)對(duì)于變換后信號(hào)的稀疏性、相似性影響都不大。而對(duì)于稀疏信號(hào)，稀疏度越小，相似度越高，越容易進(jìn)行信號(hào)恢復(fù)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：離散余弦變換作為稀疏變換的處理效果是最好的。

4.2.3 利用Lap-CBCS算法對(duì)1 mm齒根裂紋故障數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)

為對(duì)比分析，先利用BCS算法對(duì)80塊信號(hào)分別壓縮重構(gòu)，再利用Lap-CBCS算法對(duì)80塊信號(hào)聯(lián)合壓縮重構(gòu)，對(duì)比兩次重構(gòu)。此外，本文擬采用標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差(MSE)作為重構(gòu)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)，其計(jì)算公式如(15)式所示：

MSE=‖u-u′‖2/‖u‖2，

(15)

式中：u表示原始信號(hào)；u′表示重構(gòu)信號(hào)。

如圖6所示，隨機(jī)選取第1、15、22、36、61塊數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)BCS方法對(duì)每塊信號(hào)單獨(dú)壓縮重構(gòu)MSE大于0.8，而利用Lap-CBCS算法重構(gòu)可將MSE降低到0.3左右。

圖6 實(shí)測(cè)齒輪箱1 mm裂紋數(shù)據(jù)壓縮重構(gòu)效果對(duì)比(80塊信號(hào)聯(lián)合重構(gòu))Fig.6 Comparison results of reconstructing signal blocks for measured 1 mm crack on root of tooth (simultaneous construction of 80 signal blocks)

將Lap-CBCS算法重構(gòu)的80塊信號(hào)拼接起來，可以得到完整重構(gòu)信號(hào)。由于實(shí)驗(yàn)采樣點(diǎn)數(shù)較多，無法看出重構(gòu)細(xì)節(jié)，選擇采樣點(diǎn)1×104～2×104的數(shù)據(jù)觀察細(xì)節(jié)。如圖7所示，Lap-CBCS重構(gòu)數(shù)據(jù)點(diǎn)基本能夠覆蓋原數(shù)據(jù)點(diǎn)。在該范圍內(nèi)，進(jìn)一步選擇出1.1×104～1.2×104的數(shù)據(jù)觀察，發(fā)現(xiàn)Lap-CBCS算法重構(gòu)只有在局部極值點(diǎn)處與原數(shù)據(jù)略有偏差，其余數(shù)據(jù)點(diǎn)基本重構(gòu)成功。

圖7 實(shí)測(cè)齒輪箱1 mm裂紋局部數(shù)據(jù)重構(gòu)細(xì)節(jié)Fig.7 Details of local data reconstruction for measured 1 mm crack

4.2.4 與其他算法對(duì)比

本文利用BP、OMP算法針對(duì)上述齒輪箱1 mm齒根裂紋故障數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明BP、OMP、BCS算法的標(biāo)準(zhǔn)MSE都在0.5以上，而Lap-CBCS算法的MSE能保持在0.3左右。此外，分析4種算法運(yùn)行時(shí)間發(fā)現(xiàn)OMP算法所需時(shí)間最少，其次是BP算法，而Lap-CBCS算法運(yùn)行時(shí)間最長。

4.3 齒輪不同故障狀態(tài)實(shí)驗(yàn)

選取另外3種狀態(tài)：正常運(yùn)行、2 mm齒輪斷齒故障、2 mm齒根裂紋故障下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，由于轉(zhuǎn)速和采樣頻率不變，分塊周期仍為1 500數(shù)據(jù)點(diǎn)。對(duì)每種狀態(tài)數(shù)據(jù)分別利用BCS、Lap-CBCS、BP、OMP 4種算法進(jìn)行壓縮重構(gòu)分析。

選取觀測(cè)次數(shù)400、700、1 000(對(duì)應(yīng)壓縮率3.75、2.14、1.50)，對(duì)每種不同狀態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算出MSE和運(yùn)行時(shí)間平均值，得到表1所示結(jié)果。

由表1可見4種算法的標(biāo)準(zhǔn)MSE存在如下關(guān)系：MSELap-CBCS

表1 不同齒輪箱狀態(tài)下重構(gòu)算法MSE與運(yùn)行時(shí)間對(duì)比Tab.1 Calculated MSEs and running times of different algorithms under different gearbox conditions

1)隨著壓縮率降低，CS算法MSE降低，且算法運(yùn)行時(shí)間增加。其中MSELap-CBCS最低，在壓縮率為2.14和1.5時(shí)可基本實(shí)現(xiàn)重構(gòu)(MSE不大于0.3)，而BP、BCS算法只有在壓縮率1.5時(shí)才能實(shí)現(xiàn)重構(gòu)(齒根裂紋故障狀態(tài)下仍不能實(shí)現(xiàn)重構(gòu))。另外，如果使用OMP算法則MSEOMP較大，表明該算法對(duì)于復(fù)雜機(jī)械振動(dòng)信號(hào)這類非稀疏信號(hào)較為敏感，不適用于復(fù)雜齒輪箱數(shù)據(jù)的重構(gòu)。

2)Lap-CBCS算法運(yùn)行時(shí)間較長，對(duì)計(jì)算資源要求高。盡管如此，考慮到振動(dòng)信號(hào)傳輸?shù)缴衔粰C(jī)后后臺(tái)可利用的計(jì)算資源較多，且在某些特定場(chǎng)景下需要高精度的信號(hào)重構(gòu)技術(shù)，因此Lap-CBCS算法具有較好的應(yīng)用價(jià)值。

5 結(jié)論

本文將Laplace先驗(yàn)?zāi)Ｐ秃驼駝?dòng)信號(hào)周期性稀疏塊相結(jié)合，提出一種改進(jìn)的BCS方法。針對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)，提出利用轉(zhuǎn)速和采樣頻率計(jì)算類周期進(jìn)行周期性分塊，并給出振動(dòng)信號(hào)壓縮重構(gòu)流程。所得主要結(jié)論如下：

1)齒輪箱實(shí)測(cè)信號(hào)驗(yàn)證結(jié)果表明，盡管Lap-CBCS運(yùn)行時(shí)間較長，但在標(biāo)準(zhǔn)MSE方面優(yōu)于BCS、BP、OMP 3種典型算法。

2)Lap-CBCS方法較好地解決了復(fù)雜非平穩(wěn)信號(hào)的壓縮重構(gòu)問題，對(duì)于機(jī)械設(shè)備的無線監(jiān)測(cè)具有一定的促進(jìn)意義。

但是，Lap-CBCS算法雖然重構(gòu)精度較高，卻需要較長的運(yùn)行時(shí)間。如何改進(jìn)算法、提高計(jì)算效率，將是下一步可能的研究方向。