对于直升机等工作在恶劣环境下的复杂机械设备,由于其工作环境的恶劣性及自身的结构特点,部分关键部件不能冗余备份,如直升机的发动机至旋翼系统仅有一条负荷通道,任一部件出现故障都会对飞行安全构成严重威胁。因此通过对设备振动信号进行采样及分析,对机械设备进行包括状态监控、故障诊断与寿命预测等内容在内的健康管理就显得极其重要。而复杂机械设备由于其部分关键部件结构紧凑,运行和损伤动力学行为复杂,其健康管理对传感器要求较高,信号获取和处理的难度较大。新兴的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)依据信号的稀疏性,可在较低的采样率下完成高频信号的采样、存储与重构,为改进机械振动信号的获取方式提供了崭新的思路。本文基于国家自然科学基金项目“面向直升机主减速器剩余使用寿命预测的状态信号压缩感知方法研究”,立足于解决面向机械振动信号故障诊断中的数据获取问题,开展对机械振动信号的压缩采样方法研究,在保留振动信号故障特征和其他重要数据信息的前提下,力图实现机械振动信号的低采样率采样和精确重构。主要研究内容包括:(1)研究压缩感知基本理论及调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)等模拟信息转换(Analog to Information Conversion,AIC)技术,研究了压缩感知理论应用于机械振动信号的理论基础。针对机械振动信号特点,选取了频谱恢复能力较强的调制宽带转换器模型用于其压缩采样研究;(2)基于Simulink搭建了调制宽带转换器的压缩采样仿真模型,对仿真信号进行了压缩感知仿真实验,精确重构了信号频谱,显著降低了信号的采样率,验证了调制宽带转换器模型对频域稀疏信号压缩采样的有效性,并研究了噪声及各模块参数对模型的影响,完善了调制宽带转换器模型;(3)建立了轴承外环故障仿真信号,应用调制宽带转换器仿真模型对其进行压缩感知采样,利用轴承故障特征信号在低频段的频谱稀疏性,以50Hz的采样率精确采样了故障信号特征频率,完成了对100Hz及其倍频处轴承外环故障特征频率的识别;(4)针对凯斯西储大学的轴承外环故障实测信号进行了基于调制宽带转换器的压缩感知实验,实验以较低的采样率较好地重构出实测信号的特征频谱,证明了调制宽带转换器对实测信号的有效性,探索了压缩感知方法在机械振动信号领域的应用,为进一步研究奠定了基础。