近日，实验室学术论文“Mechanical vibration signal compression based on speech codecs for intelligent manufacturing”被International Journal of Computer Integrated Manufacturing（IJCIM）录用，实验室2021级博士生汤莉莉为论文第一作者，田晖教授为通讯作者。台湾逢甲大学张真诚教授、华侨大学副校长黄辉教授参与了该研究工作。IJCIM期刊主要报道报道计算机集成制造的理论和应用的新研究。范围涵盖软件和计算机工程、机械和制造工程以及自动化和控制工程，是颇具影响力的国际主流期刊，在JCR分区Q1。

图1  论文首页

如何有效压缩机械信号以支持远程和实时健康监测是智能制造背景下的热点问题。由于振动信号具有重复性小、噪声高和数值精度高等特点，传统的压缩算法无法很好地平衡压缩比、重构质量和压缩时间等指标。因此，本文提出了一种基于语音编码的机械振动信号压缩方案，可实现刀具磨损检测和轴承故障诊断等多种场景下的信号压缩。在此研究中，首先将机械振动信号压缩问题转化为一个多目标优化问题，并深入分析了从语音编码角度解决该问题的可行性。在此基础上，本文提出了五种具有不同压缩比的压缩方法，并分别在刀具磨损检测的实时数据以及轴承故障诊断公共数据集上进行了算法验证。实验结果表明，所提出的方法在确保低时间开销（压缩每个样本点的平均时间不超过0.0194毫秒）和高重构质量（均方误差指标均小于0.008）的同时，达到了高压缩率（4.0 ~ 24.6），优于其他先进方法。

上述研究工作受到国家自然科学基金(No. 61972168)等项目的支持。

论文详细信息如下：LL Tang, H Tian*, CC Chang, and H Huang. Mechanical vibration signal compression based on speech codecs for intelligent manufacturing. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 1–20, 2024. DOI: https://doi.org/10.1080/0951192X.2024.2382191.