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在传统香农采样定理的限制下,长期连续的机械设备状态监测和故障诊断过程中产生了庞大的振动信号,增加了信号存储与传输以及故障识别的难度。同时,多源耦合信号在欠定条件下的分离和故障诊断也显得尤为困难。因此,本课题将开展振动信号稀疏采样重构方法、基于压缩感知的故障检测方法以及多源耦合信号的分离与诊断方法研究,主要内容如下:(1)开展了振动信号稀疏采样重构方法研究。首先研究了基于压缩感知的振动信号重构方法,分析了该方法应用的条件,探讨了振动信号在不同字典下的可稀疏性,实现了振动信号的重构,缓解了数据存储与传输