本發(fā)明提供了一種面向機(jī)械故障診斷的振動(dòng)信號(hào)重構(gòu)方法，在非負(fù)條件下，對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行更為稀疏的編碼，提高信號(hào)頻譜檢測(cè)的有效性，屬于振動(dòng)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。1、對(duì)機(jī)械系統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)采樣，將原始振動(dòng)信號(hào)重疊分割得到列向量構(gòu)成訓(xùn)練樣本。2、初始化學(xué)習(xí)字典，基于非負(fù)基追蹤算法對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行稀疏編碼得到初始化稀疏編碼矩陣。3、固定稀疏編碼矩陣，基于非負(fù)K奇異值分解算法優(yōu)化更新學(xué)習(xí)字典。4、固定學(xué)習(xí)字典，基于非負(fù)基追蹤算法進(jìn)行稀疏編碼更新對(duì)應(yīng)的稀疏編碼矩陣。5、循環(huán)前兩步，交替迭代更新得到最終學(xué)習(xí)字典和最終稀疏編碼矩陣。6、計(jì)算更新樣本，逆疊加重構(gòu)信號(hào)。7、提取重構(gòu)信號(hào)的包絡(luò)譜實(shí)現(xiàn)故障診斷。用于機(jī)械故障診斷。