温江涛， 孙洁娣， 于 洋， 闫常弘

(1.燕山大学 河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北 秦皇岛 066004；2. 燕山大学 信息科学与工程学院，河北 秦皇岛 066004)

现代大型机电设备通常包含众多旋转机械结构，滚动轴承作为核心部件，其健康程度影响着旋转机械的稳定性[1]。当滚动轴承产生故障时，会导致整个机械设备运行效率降低，甚至发生重大的生产事故[2]，因此进行机械设备状态监测非常必要，目前基于振动信号的滚动轴承监测系统应用最为广泛[3]。

传统工业现场的机械设备状态监测系统多采用有线连接方式，存在供电及接线复杂、安装成本高、安装复杂度大等问题。近年来，工业无线传感器网络的发展打破了这种有线连接模式。无线传感器网络具有众多优点，安装布置简便，可移动性强，低能耗[4]；但当其应用在基于振动信号的机械状态监测系统中时，为了采集高速旋转的轴承信号，网络节点必须工作在实时高速采样模式下，长时间监控产生的大量振动信号需要占用很大的存储空间；而这些数据传送至主机又将耗费大量能量并占用较大通信带宽。无线传感器网络节点在计算能力、能量供应、存储空间等方面受限，因此从数据采集源头上减少数据量是解决以上问题的最佳途径。

一些传统压缩算法被引入到了基于无线传感器网络的振动信号压缩中[5]，但这种处理模式存在一个共性问题，即数据压缩之前，传感器需根据奈奎斯特定理要求采集原始高维信号，然后在节点处理器上运行复杂的压缩算法，总体来看节点负担并未降低，因此传统的数据压缩方法是次优的。……