探地雷达信号直达波的去除

基于探地雷达信号直达波的特点,应用二维物理小波作为基本小波对探地雷达信号进行小波变换,选择合适的小波尺度估计直达波干扰进而去除直达波.通过对两个实测探地雷达资料的处理,验证了该方法的有效性,与二维连续有向小波变换方法进行对比具有占用内存小、计算速度快的特点.     

小波域中用多尺度滤波器提取探地雷达信号

针对实际中观测到的探地雷达信号时常会被噪声污染的情况,根据小渡分析和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性,将多尺度维纳滤渡器理论引入探地雷达信号处理中,提出基于双正交小波变换与维纳滤波的多尺度滤波算法,提取探地雷达1/f类分形有用信号.首先,利用双正交小波变换将带有加性白噪的探地雷达信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f类分形信号的白化作用,消除了1/f类分形信号的非平稳性、自相似性和长程相关性.然后,在多尺度小波域中利用维纳滤波,实现噪声和有用信号的分离,估计出各子带中探地雷达1/f类分形有用信号.最后,利用双正交小波的精确重构性,恢复加性白噪背景下的探地雷达1/f类分形信号.实验表明,该滤波器能有效提取探地雷达有用信号,显著地提高信噪比.     

基于小波变换的矿震信号去噪方法研究与应用

从小波变换的基本原理出发,对实际矿震信号进行了去噪处理,通过用傅里叶变换和小波变换对北京木城涧煤矿实际矿震信号去噪效果分析,小波变换在对非平稳的矿震信号去噪方面有着傅里叶分析不可比拟的优点。并探索了不同的小波基和阈值选取准则以及分解尺度对矿震信号去噪结果的影响。     

二维小波变换在矿井地质雷达信号中的应用

在矿井地质雷达探测中有各种噪声干扰,为使得回波信号能准确清晰地反映目标体,必须对其进行处理,而常规的去噪方法效果不理想.采用小波变换的时频分析方法,能有效地消除噪声干扰,保留有效波信号中的低、中、高频成分.同时考虑到空间上道集的相关性,运用二维小波变换的理论,选择合适的小波基,并采用阀值量化的思想,通过分解和重构,得到去噪后的地质雷达记录.经过模型数据的研究和对矿井雷达数据的应用表明,二维小波变换具有较强的信噪分离能力,能够提高记录的信噪比和分辨率.     

小波变换在减速器故障诊断中的应用

小波变换是一种时频域的信号分析方法,具有傅立叶变换无可比拟的优点,适应于对非平稳信号的处理,因而更适合于故障诊断领域。以实际测量的减速器信号为例,讨论了小波分析在信号消噪和设备故障状态的判断2个方面的应用。     

小波变换在轴承故障诊断中的应用

针对轴承故障诊断中非平稳信号的特征提取问题,采用小波变换理论对其进行处理。构建了减速器轴承故障实验平台,采集了大量实验数据。通过滚动体点蚀的典型故障实验与小波变换处理及轴承故障频率分析,获取了该故障的特征频率参数,表明小波变换在非平稳信号处理方面的有效性。     

小波变换在故障诊断中的应用

对小波变换与傅立叶变换进行了比较。由于小波分析能对信号高、低频部分局部细化并保留原信号的时域特征,因而具有良好的时频特性,能对非平稳信号进行有效识别,达到故障诊断的目的。     

基于爆破信号的小波分析

采用离散小波变换和连续小波变换对深孔爆破震动信号进行了分析,得出了爆破信号的离散小波变换的分量结果和连续小波变换的小波谱.分析结果表明:小波变换能很好地提取信号的主要特征信息,是一种有效的处理爆破信号的时频分析.     

小波变换在齿轮故障诊断中的应用

在分析小波变换理论和齿轮振动信号特点的基础上,提出用小波分析法提取齿轮故障特征。齿轮振动信号具有非平稳性,并且受各种噪声干扰,小波分析法具有处理非平稳信号的突出优点。在MATLAB环境中,建立了齿轮振动仿真信号,采用小波函数对受噪声污染的信号进行软阖值消噪处理,通过功率谱分析提取特征频率。仿真表明,该方法可有效抑制噪声,提取特征频率,从而为齿轮故障诊断提供依据。     

小波变换在地质雷达信号处理中的应用

地质雷达信号处理的关键是去除噪声提取有用信息。小波变换是近年发展起来的信号处理手段,通过设定不同的尺度参数,来提取不同空间域的信号。将小波变换用于雷达信号处理中,阐述了小波变换用于信号去噪的基本原理,实际应用结果表明,去噪效果良好,提高了信噪比。     

基于小波能量熵的故障信号诊断研究

针对电力故障信号为突变、非平稳信号的特点,利用消噪阈值法对故障信号进行预处理,通过小波变换对故障信号进行特征提取,然后将小波变换和信息熵相结合,并应用到故障检测与定位中,为奇异信号的检测提供了新思路和新手段。通过仿真分析,得到以下结论:小波能量熵WEE可以很好地检测故障突变点,小波能量熵随时间的变化规律,反映了电流或电压在时域的能量分布特征并表征信号的频率变化,可以用作分类所需的特征。     

采煤机负载功率谱分析技术

介绍了小波变换的基本概念和滤波特性,给出了小波变换作为一种新的分析工具在非平稳信号分析中的应用方法。采煤机负载功率信号具有很强的随机性,其负载特征是采煤机强度设计、控制系统设计和工作机构合理匹配设计的主要依据。应用小波变换的"可变焦"特性对采煤机负载功率信号进行了多尺度时频分析,分析结果对采煤机工作状况监控和采煤机的设计具有实际的应用价值。     

同步挤压小波变换在矿山微震监测系统中的应用

微震监测技术是一种保证矿山安全、高效、可持续发展的重要地压监测手段。矿山传感器获取的微震数据容易受到宽频带非平稳噪声的影响,导致微震监测缺乏可用的高质量数据。本文介绍了一种新的频谱分析方法——同步挤压小波变换,它提供了一种将数据同时分解到时域和频域的方法,且比小波变换等方法的时频分辨率更高,可以在时频谱上更为清晰地展示微震信号。同时,本文还比较了Morlet小波基和Bump小波基对微震波形的影响程度,并通过现场微震监测波形验证了Morlet小波基的相对可靠性。采用基于噪声水平的硬阈值滤波方法对其进行分别处理,结果表明,基于Morlet小波基的同步挤压小波变换在从原始数据中提取微震信号方面具有更大的实用价值,能够有效地提高信号的信噪比。     

小波分析和Hilbert谱分析在故障诊断中应用

为了能有效地识别滚动轴承故障信号的非平稳和调制特点,提出了一种基于小波分析和Hilbert谱分析的滚动轴承故障诊断的新方法。使用小波分析对包含故障信息的信号进行分解、重构。进一步应用Hilbert变换进行解调和细化频谱分析。结果表明,小波分析和Hilbert变换的联合能够有效地提取故障特征频率并判断故障类型,非常适合滚动轴承的故障诊断。     

谐波小波分析在旋转机械故障诊断信号处理中的应用

由于旋转机械运转时多变的工况及复杂的流场，常常无法避免的加工缺陷以及转子-轴承系统中多种非线性因素的存在，往往导致其振动信号表现出较强的非平稳特性。对于非平稳信号的分析，传统的傅立叶变换在做变换时丢掉了时间信息，无法根据傅立叶变换的结果判断一个特定的信号是什么时候发生的。由剑桥大学的D．E．Newland提出的谐波小波具有明确的表达式和准确的箱函数形式的谱图，它对信号存在的奇异成分非常敏感，并且算法实现简单。本文模拟了旋转机械中常见的非平稳信号，并利用谐波小波分析了其信号的奇异性。     

基于小波变换的矿震波的P波和S波的识别

对矿震震相的自动识别是矿震信号分析和处理的主要目标之一。基于小波变换的多尺度分析思想,采用对信号进行小波处理后的小波系数代替原始信号,应用包含在小波变换系数中的信号偏振信息,提出了确定三分向的矿震信号P波和S波震相的小波变换方法。通过对矿震数据进行小波变换得到不同尺度下的P波和S波识别因子,进而形成确定P波和S波的特征函数,从而确定P波和S波的到时。通过用小波变换对木城涧矿矿震的实际资料进行处理分析,实现了P波和S波到时的自动拾取,取得了满意的结果。     

深埋采场压架切顶诱发井下泥石流形成机理与防控

灰岩地区隧道修建过程中,制约安全高效建设的最主要因素是隧道掘进工作面前方的不良地质情况,加之溶洞、断层与破碎带等不良地质具有较强的隐蔽性,如何提高隧道短距离超前地质预报的判释水平显得尤为重要。为便于对地质雷达信号图谱特征进行定量解释,开展了基于时域有限差分法的正演模拟与室内物理模型实验。在小波变换与奇异性检测原理的基础上,构造了与地质雷达发射子波波形相似度高的雷达小波基,添加到小波分析工具箱中,提出了一种新的基于雷达小波基的小波变换时能密度法,将其应用于空洞充填物正演模拟与模型实验地质雷达信号的定量识别,并与波形分析法、Db4小波变换法和雷达小波变换法的识别结果进行比较。研究结果表明,波形分析法虽能有效识别空洞充填物的尺寸大小,但需通过反射系数等先验知识来确定空洞充填物的界面反射位于波峰或波谷;Db4小波变换模极大值法易得到地质雷达信号奇异点,但奇异点的提取位置与不同小波基的时频局部化特征有关,Db4小波变换法识别结果的相对误差约15%;雷达小波变换模极大值法与小波变换时能密度法的识别效果均较好,但小波变换时能密度法的分辨率更高,且不需选择最优尺度。当空洞充填物的尺寸大于电磁波波长时,小波变换时能密度法识别结果的相对误差小于5%。     

基于小波变换时能密度法的隧道空洞充填物识别研究

灰岩地区隧道修建过程中,制约安全高效建设的最主要因素是隧道掘进工作面前方的不良地质情况,加之溶洞、断层与破碎带等不良地质具有较强的隐蔽性,如何提高隧道短距离超前地质预报的判释水平显得尤为重要。为便于对地质雷达信号图谱特征进行定量解释,开展了基于时域有限差分法的正演模拟与室内物理模型实验。在小波变换与奇异性检测原理的基础上,构造了与地质雷达发射子波波形相似度高的雷达小波基,添加到小波分析工具箱中,提出了一种新的基于雷达小波基的小波变换时能密度法,将其应用于空洞充填物正演模拟与模型实验地质雷达信号的定量识别,并与波形分析法、Db4小波变换法和雷达小波变换法的识别结果进行比较。研究结果表明,波形分析法虽能有效识别空洞充填物的尺寸大小,但需通过反射系数等先验知识来确定空洞充填物的界面反射位于波峰或波谷;Db4小波变换模极大值法易得到地质雷达信号奇异点,但奇异点的提取位置与不同小波基的时频局部化特征有关,Db4小波变换法识别结果的相对误差约15%;雷达小波变换模极大值法与小波变换时能密度法的识别效果均较好,但小波变换时能密度法的分辨率更高,且不需选择最优尺度。当空洞充填物的尺寸大于电磁波波长时,小波变换时能密度法识别结果的相对误差小于5%。     

基于连续非周期信号故障诊断方法研究

在研究周期性振动信号处理方法的基础上,针对连续非周期信号难以有效识别的问题,提出了一种基于小波变换和自功率谱相结合的故障诊断方法,采用小波变换对源信号进行去噪处理,并对处理后的信号进行自功率谱分析,解决了单独使用传统频谱信号分析方法难以对连续非周期信号有效分析的情况。通过对传输设备的故障进行分析,为识别连续非周期信号故障的提供了一定的指导意义。     

基于小波分析的轴承故障诊断研究

轴承故障诊断是大型矿山机械设备故障诊断的一个重要方面。基于轴承振动信号的非平稳特征及小波变换对非平稳信号分析的有效特性,在研究小波变换理论的基础上,提出了一种基于小波分析的轴承故障诊断方法。将振动信号进行小波分解与重构,然后对细节信号进行Hilbert包络检波和频谱分析,即可获取信号的特征频率。通过对球状点蚀故障诊断的实验仿真,验证了该方法有效可靠。