1.北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室 北京,100124;2.北京科技大学机械工程学院 北京,100083;3.潍柴动力股份有限公司 潍坊,261061
张建宇，男，1975年8月生，博士、副教授。主要研究方向为机电设备故障诊断、风电系统动力学等。 E-mail： zhjy_1999@bjut.edu.cn
TH165+.3;TH133.33
国家自然科学基金资助项目（51675009）
针对压缩感知的算法流程中，传统的稀疏表示字典存在体量庞大、占用内存严重、构造效率低等问题，提出了一种基于单一模态Laplace小波字典的压缩感知故障诊断方法。首先，截取长信号中的特征片段，采用滑动频谱有效值识别信号的共振频带及中心频率，确定Laplace小波的模态频率；其次，根据滑动峭度指标的分布曲线，提取包含单一冲击的片段信号，通过相关滤波法提取Laplace小波的模态阻尼；然后，通过补零插值建立特定长度的冲击原子，并基于循环移位策略，扩张成单一模态的Laplace小波稀疏字典；最后，结合高斯随机测量矩阵和正交匹配追踪算法，实现原始信号的压缩重构。仿真和实验结果表明，单一模态的小波字典具有更高的构造效率，占用内存更低，能够实现数据的有效压缩和特征重构，确保了噪声环境下的故障特征辨识。