机械设备在线状态监测与故障诊断系统中，为实现采集数据的远程传输和实时处理，需对数据进行压缩和滤波处理。通过分析机械振动信号时变性的特点，以压缩感知理论为基础，构造了满足受限等距性质（restricted isometric property，RIP）的稀疏变换矩阵和压缩感知矩阵；提出了基于压缩感知的时变信号压缩算法，并利用Lasso算法对压缩信号进行稀疏重构，恢复原始信号。采用不同类型的时变仿真信号和实测信号进行实验，对比了提出算法与现有算法的压缩与去噪效果。实验结果表明，新算法有更好的压缩去噪效果，当压缩比为40％时，能量保持率达到了95％以上，能满足工程实际需求。
压缩感知 振动信号 数据压缩 信号去噪