[发明专利]基于字典学习和压缩感知理论的叶片振动信号重构方法有效
| 申请号： | 202111381333.X | 申请日： | 2021-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN114065431B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 郑华;吴政龙;段世强;周江涛 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06K9/00 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于字典学习和压缩感知理论的叶片振动信号重构方法，首先设计K个包含多种振动特性的仿真信号，并分别进行等间隔采样，生成训练集；然后利用K‑SVD字典学习算法设计完备字典，使得采样信号在字典上具有稀疏矩阵；最后利用压缩感知理论重构欠采样信号；本发明在高转速和低转速情况下均可实现叶片振动信号的恢复，可同时识别信号中的同步振动和异步振动分量，本发明的字典可以实现更高的稀疏性，从而在只需更少数量的传感器情况下，以更高概率恢复完整的叶片振动信号。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 字典 学习 压缩 感知 理论 叶片 振动 信号 方法 | ||
【主权项】：
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