台阶爆破的频谱特征及其对建筑物的影响

以快速傅利叶变换FFT为基础,开发了频谱分析的应用软件,对各种规模的台阶爆破进行了频谱分析,得出了一些有益的结论。同时分析了地震波的频率对建筑物的影响。     

基于HHT法的煤冲击破坏SHPB测试信号去噪

针对分离式霍普金森杆（SHPB）测试信号的高噪声、持时短、突变快等特点,利用希尔伯特-黄变换（HHT）分析技术对煤冲击破坏的测试信号进行去噪处理。用经验模式分解法（EMD）分解实测的煤冲击破坏SHPB测试信号,可以得到各固有模态函数（IMF）分量及其频谱和各IMF分量的能量百分比,从而利用低通滤波将原始信号中的高频噪声有效的分离出去。利用快速傅里叶变换（FFT）频谱和Morlet小波时频谱对比分析去噪前后信号的特征,定性的说明HHT法可以用于煤冲击破坏SHPB信号的去噪处理。通过计算去噪后信号的信噪比和能量百分比,定量的说明HHT法充分保留了煤冲击破坏SHPB信号本身的瞬态非平稳特征,去噪效果显著,方法简捷,结果可靠。     

基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱故障振动信号的非平稳特征,提出一种基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断方法。使用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,再对IMF分量进行FFT变换,实现在频域的分析,得到故障特征信号。依据IMF分量的频谱图和时域信号的边际谱图,判别齿轮箱的故障类型。实验证明是一种有效地处理齿轮箱故障诊断方法。     

三相异步电动机转子断条故障的谐波分析

主要研究三相异步电动机转子断条、气隙偏心这两种状态下的故障特征。采集了电动机的定子电流信号,通过对电流信号作FFT频谱分析,提取电流的故障特征,实现异步电动机系统的状态检测及电动机电气故障诊断。仿真实验结果发现单纯的傅里叶变换缺乏对信号局部特征的描述能力,不能有效地从定子电流的谐波中提取到故障特征。     

基于粒子群算法的FFT信号分析方法及应用

针对快速傅里叶变换在频谱分析时易出现栅栏效应和频谱泄漏问题, 首先提出基于粒子群算法的FFT信号分析方法对信号进行频谱分析, 优化信号采样过程中采样持续时间, 实现整周期采样, 减少频谱泄漏现象;其次, 通过对模拟信号的仿真分析, 验证方法的可行性。采集某厂650六辊可逆冷轧机的缸位移信号且针对现场采集信号提出一种基于插值算法的数据处理方法, 并对信号进行频谱分析, 证明该方法对生产实际具有指导意义。     

基于KPCA-SVM颤振预报模式研究

针对切削加工过程颤振孕育的动态模式,提出基于KPCA-SVM模型的颤振预报新方法。首先提取切削加工振动信号,进行FFT变换,使KPCA-SVM模型对变换后的切削实验数据进行学习、训练,得到KPCA-SVM识别模型;提取切削加工过程的振动信号,经过FFT变换后,得到其幅频特征量,送给KPCA-SVM模型进行颤振情况分析与识别。     

改进离散S变换算法及其在槽波信号提取中的应用研究

采用调整离散频率域高斯窗函数离散变量取值的方法对传统离散S变换算法进行改进。通过对比分析传统和改进两种离散S变换算法的槽波地震数据时频谱,验证了改进离散S变换算法保持了离散频率域高斯窗函数的对称性,实现了负频率时频谱不再失真并与正频率时频谱对称的效果。对比分析数值模拟槽波地震数据和实测槽波地震数据的两种离散S变换槽波信号提取的应用效果,表明相对于传统离散S变换,改进离散S变换时频谱中槽波信号在时频域的分布与原槽波信号在时频域的实际分布较为一致,对改进离散S变换时频谱进行槽波信号时频域滤波和反S变换可以实现对槽波信号的保幅提取。     

不同工序下煤岩破裂电磁异常信号特征分析

为防止煤岩动力灾害监测系统误判突出危险性,采用自主研发的ZDKT-1煤岩动力灾害实验模拟系统,采集3种常见误判影响因素(打钻、割煤和放炮)下的电磁异常信号,利用希尔伯特-黄变换对信号进行频谱分析,得出电磁异常信号的频谱特征。测试结果表明,打钻、割煤和放炮3种作业过程中电磁信号呈现不同的变化特征;希尔伯特-黄变换及希尔伯特(Hilbert)谱分析在电磁信号去噪方面取得较好的滤波效果。     

基于笼型异步电机失电残压HHT的转子断条故障诊断研究

针对FFT频谱在分析失电残压信号上的不足,采用了将Hilbert-Huang变换(HHT)应用于转子断条故障诊断的新方法。该方法对同型号的2台异步电机(正常电机、一根断条故障电机)进行失电残压信号的采集。将采集的信号进行不同周期的截取,寻求最佳的失电残压分析信号。对信号进行经验模态分解(EMD),对比各个信号段的瞬时频率和瞬时幅值,提取能够反映电机转子断条的故障特征。     

许东沟露天矿爆破震动波频谱分析

频谱分析可获得爆破震动波的各种频率成分和分布情况,在爆破震动信号分析中,傅里叶分析方法是一种最常用的分析方法,其本质是将时域信号变换到频域进行分析。通过对现场爆破震动信号的监测,运用傅里叶变换(FFT)原理,结合Matlab软件中的频谱分析功能,分析了不同爆心距下的爆破震动信号的频谱变化和功率谱变化情况,并绘制爆破震动信号的频谱图和功率谱图。结果表明:爆破震动主频有向低频区域发展的趋势,爆破震动峰值速度总体呈衰减趋势,垂向相对于径向衰减较快,随着爆心距的增加,主振方向有向径向转化的趋势;爆破震动信号有时主频并不突出,具有一定的频带宽度,垂向主频主要集中在12～33 Hz,径向主频集中在12～20 Hz;爆破震动能量在频域上虽然展布比较广泛,但绝大部分能量集中在主频所处波段。研究频率的结构和分布情况,对后续的爆破设计、施工具有一定的参考意义。     

微震信号随能量的变化特征——以张小楼井为例

微震信号能反映煤岩体损伤破坏程度,可作为冲击矿压监测及预警依据。基于快速傅立叶变换对微震信号进行时域与频域转换分析,揭示了不同能量级别微震信号及频谱特征差异。研究表明:不同能级下的微震信号波形和频谱特征存在较大差异,高能量矿震信号振幅较大,频率较低,且分布相对集中,震动持续时间长,衰减较慢。研究不同能量级别的微震信号频谱特征为深入揭示冲击矿压能量释放机理提供了参考。     

基于DSP的齿轮减速器故障诊断装置

介绍了一种基于DSP的齿轮减速器实时监控装置,通过振动信号的分析对齿轮和轴承进行故障诊断。综合利用了包络检波和对FFT频谱分析法,有效提高监测系统的实时性和测量精度,并实现了减速器在运行中瞬时故障的实时监测和报警。     

岩样破裂过程声发射参数特征与时频特性分析

岩样破裂声发射信号中包含破裂关键时频信息,探究信号参数与岩样破裂前兆特征之间的关系对岩石工程灾害的预测具有现实意义。传统的伪维格纳分布(Pseudo Wigner-Ville Distribution,PWVD)算法能够通过对信号加窗来突出信号的局部特征,但是试验采集的信号一般是实值,直接运用PWVD进行时频分析可能会出现虚假频谱的情况。针对该问题,提出了一种基于Hilbert变换(Hilbert Transform,HT)的HPWVD时频分析方法对声发射信号展开时频研究。首先通过单轴压缩试验采集到钨岩、砂岩的破裂声发射信号;然后运用参数分析法对2种岩样累计振铃计数及累计能量的分布特征展开分析,并由此划分破裂阶段及确定破裂阶段临界点;最后运用HPWVD算法获取临界点前后的声发射信号的时频特征。研究结果表明,运用HPWVD算法对信号进行时频分析能够很好地消除虚假频谱的现象,并能准确获取临界点前后的时频信息,即岩样在破裂前的能量会在新的频段内重新分布与聚集,为岩样破裂预测提供了依据。     

一种基于FFT的电力系统谐波分析改进方法研究

为解决传统的谐波分析方法—快速傅立叶变换(FFT)由于存在频谱泄漏效应,不能实现精确的谐波分析的问题。针对加窗插值算法在发生主瓣干涉时频谱矫正的不足,给出了一种基于复解析带通滤波器细化法(改进FFT法)和传统加窗插值FFT法相结合的实时在线谐波分析方法。该方法弥补了加窗插值算法的不足,具有较高计算精度。并对该算法进行了仿真实验,由MATLAB仿真结果可以看出该算法的准确性和有效性。     

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%。     

经验模态分解在矿井风机振动信号分析中应用

由于获取矿井风机振动信号的特殊性,致使有效的振动信号被大量干扰信号所淹没,给基于振动信号的矿井风机故障诊断带来很大困难。为此,提出一种EMD-FFT振动信号分析方法,该方法将经验模态分解技术与傅里叶分析相结合。采用EMD对矿井风机振动信号进行分解,用FFT对分量(IMF)分别进行频谱分析,并将其按频率重组,剔除高频干扰,获取真实振动信号。通过将原始信号FFT直接分析与EMD-FFT分析对比研究,证明EMD-FFT较直接FFT在矿井风机振动信号分析中的优越性。     

基于DCS采集的振动数据的磨机负荷分析

检测磨机负荷可了解磨机运转状况以指导生产。以国内某铜矿的半自磨机为研究对象,分析分布式控制系统(DCS)采集的磨机轴承座振动数据和磨机负荷之间的关系。基于主成分分析(PCA)方法从功率和电流数据中提取特征作为负荷参照指标,采用快速傅里叶变换(FFT)方法分析振动信号频谱,通过回归分析与假设检验,验证特定振动传感器的二倍转频频谱与负荷参照指标正线性相关,由此可以用振动传数据的二倍转频频谱表征磨机负荷。     

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。     

基于支持向量机的矿用电机故障诊断

提出一种基于电流信号频谱分析和支持向量机(SVM)的矿用感应电机早期故障诊断方法。对定子电流采样后,经FFT变换后提取故障特征量作为支持向量机的输入,基于1对1算法和混合矩阵组合策略构造了多故障SVM分类,对不同类型的故障进行诊断和分类。实验结果表明,该方法能够有效解决电机故障诊断中小样本集、非线性、高维数时的故障分类问题,提高电机故障诊断的准确性。