共查询到19条相似文献,搜索用时 250 毫秒
1.
基于改进HHT的矿山微震信号多尺度特征提取及分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对矿山微震与爆破信号难以识别问题, 提出基于改进Hilbert-Huang变换(HHT)的矿山微震信号识别方法。该方法引入互补集合经验模态分解(CEEMD)对HHT改进, 信号被自适应分解后, 计算IMF分量的偏度、峭度、Hilbert边际谱能量、Lempel-Ziv复杂度以及重构信号的分形盒维数, 运用拉普拉斯得分(LS)对5种时频域特征参数降维, 最后通过遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型, 实现微震信号的分类识别。经400组微震和爆破信号的实例分析验证, 两类信号的5种特征参数均有较大差异, 改进HHT法识别效果优于传统经验模态分解法(EMD)和局部均值分解法(LMD), 且基于改进HHT和GA-SVM分类模型准确率达到95%, 证实了此识别方法的准确性。 相似文献
2.
针对微震信号与爆破震动信号自动识别难的问题,提出了基于经验小波变换(EWT)的矿山微震信号识别方法。运用仿真信号对EWT和经验模态分解(EMD)进行对比检验,表明EWT分解效果要优于EMD,而且可以减少模态混叠问题;对矿山实测的400组爆破震动和微震信号进行EWT分解,得到紧支集频谱的内禀模态分量,借助互信息量筛选得到f1~f7共7个分量,进而分别利用分量f1~f7构建Hankel矩阵,计算每个Hankel矩阵的奇异值平均值、方均根值、标准差,并作为特征量;利用支持向量机(SVM)对微震和爆破震动信号进行分类。结果表明:爆破震动信号分量f1~f7的奇异值方均根值和标准差都要大于微震信号,分量f1~f5的奇异值平均值要大于微震信号; EWT_Hankel_SVD特征提取法识别效果要优于应用较为广泛的EWT_SVD,且基于EWT_Hankel_SVD分类准确率达到92.5%。 相似文献
3.
4.
探讨了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的提升机刚性罐道故障诊断方法。首先利用EMD对采集的振动信号进行分解以获得内蕴模态函数(IMF),并结合小波降噪对其高频分量进行降噪。然后,提取降噪后IMF分量中的典型信息作为故障特征向量,使用SVM进行故障模式识别。 相似文献
5.
针对矿山微震信号降噪,提出了一种基于EEMD_Hankel_SVD(集合经验模态分解_Hankel矩阵_奇异值分解)的微震信号降噪方法。首先采用EEMD获得多层模态分量,计算各模态分量与原始信号的相关系数,剔除第一个相关系数差值局部最大值前的模态分量。对剩余各模态分量分别构建Hankel矩阵,再计算各Hankel矩阵的奇异值矩阵。根据奇异值曲线划分信号空间和噪声空间,实现剩余各模态分量的降噪,进而对降噪后的模态分量相加得到降噪信号。仿真试验表明该方法能有效保留信号的局部特征,提高了信噪比;矿山微震信号应用表明该方法有效地提高了STA/LTA,PAI-K和AIC法P波初至拾取效果;仿真试验和矿山微震信号P波拾取均表明该方法降噪效果优于小波重构、EMD重构和Hankel_SVD降噪,且该方法与AIC法结合拾取效果最佳。 相似文献
6.
7.
微震监测技术被广泛应用于矿业工程、石油天然气开采、安全监测等领域。 针对微震监 测采集到的微震信号存在随机噪声的问题,本文提出了一种变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)和小波能量熵(waveletenergyentropy,WEE)结合改进阈值函数的降噪算法。 对原始信号进行VMD分解,将得到的各模态分量(intrinsicmodefunction,IMF)进行多尺度小波 分解,用小波能量熵表征各尺度信号的含噪状态,并以小波能量熵最大子区间的小波系数计算各 尺度层的阈值,通过改进阈值函数进行降噪处理后得到新的IMF,重构微震信号。 对仿真信号和 实测信号进行降噪处理,结果表明,该算法优于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、集合经验模态分解(ensembleempiricalmodedecomposition,EEMD)、VMD结合小波硬阈值 和软阈值降噪方法,提高了微震信号的信噪比。 相似文献
8.
为及时自动发现煤矿瓦斯和煤尘爆炸并报警,为事故应急救援赢得宝贵时间,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)分量样本熵与支持向量机(SVM)分类的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法:1)在重点监测区域设置矿用拾音器,实时采集环境与设备工作声音;2)使用CEEMD对采集到的声音进行分解,对每个分量求样本熵,构成该声音的特征量,输入到SVM中建立煤矿瓦斯和煤尘爆炸识别模型;3)通过CEEMD对待测声音分解提取特征量,输入训练好的模型中进行识别分类;4)实验验证。首先,通过信号分解实验得到:与自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)及集合经验模态分解(EEMD)相比,CEEMD算法更适合本方法要求。其次,通过相似性和相关系数实验得到:CEEMD算法分解模态分量与原信号的相似性和相关性,确定选择前9阶模态分量(IMF)作为声音信号提取特征量的对象;通过分析IMF10和残余分量IMF11的频谱图,取前9阶模态分量,可去除低频本征干扰。最后,将声音信号特征量输入SVM、BP神经网络和相似性测度中做比对研究,实验结果表明:SVM识别分类器的准确... 相似文献
9.
为了从含噪微震监测数据中提取有效的微震信号,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和能量熵的自适应微震信号降噪方法。采用变分模态分解法对含噪微震信号进行自适应分解,得到一系列按频率从高到低的变分模态分量;计算每个变分模态分量的能量熵,搜索并辨识出噪声与信号的分界;剔除高频噪声,将剩余分量进行重构,得到降噪后的微震信号。通过与基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的微震信号降噪方法对比,从信噪比、降噪后信号占原信号的能量百分比和原信号与降噪后信号的均方根误差3个评价指标上定量说明该方法在微震信号降噪中表现出更好的降噪效果。 相似文献
10.
《煤矿机械》2021,42(3):164-166
为解决单一尺度下滚动轴承振动信号非线性、非平稳性、成分复杂以及信息冗余导致故障特征难以提取的问题,提出了一种基于局部均值分解(LMD)、排列熵和局部线性嵌入(LLE)相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用LMD将初始信号分解成若干乘积函数(PF)之和并计算不同尺度下PF分量的排列熵。其次,提取初始信号时域特征并与PF排列熵组成高维特征向量,完成初次特征提取。最后,利用LLE对高维特征降维处理,完成二次特征提取。通过BP神经网络对采用该方法处理的滚动轴承实验数据进行识别,结果表明,该方法能够有效识别滚动轴承故障类型,分类效果优于直接采用原始数据集训练的结果,分类准确率达到98.67%。 相似文献
11.
随机噪声的压制是微震信号分析过程中的重要环节,目前大多数降噪技术都不同程度的存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。针对微震信号的随机非平稳特征,提出一种联合经验模态分解(EMD)及小波阈值的降噪方法,压制微震信号中的随机噪声。该法首先使用EMD对微震信号进行自适应分解,得到有限个本征模态函数(IMF)。考虑到随机噪声主要集中在高频IMF分量中,基于噪声能量突变原则找出低频IMF分量与高频IMF分量的分界后,利用小波阈值方法对高频IMF进行降噪处理,最后将降噪后的高频IMF分量与剩余的低频IMF分量重构即可实现微震信号降噪。仿真分析及实验结果表明,该方法能充分保留微震信号的随机非平稳特征,较对比方法具有更好的降噪效果。 相似文献
12.
基于小波去噪和EMD的齿轮箱故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出小波去噪和EMD相结合的齿轮箱故障诊断的新方法。该方法首先对原始信号进行小波阈值去噪,将去噪信号利用EMD方法分解为多个IMF分量,计算各IMF分量和原信号的互相关系数,选择互相关系数较大的IMF分量进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率。以互相关准则提取IMF分量避免了IMF分量选择的盲目性。对实测齿轮箱故障信号进行了分析,结果表明该方法能够有效地识别齿轮箱故障频率。 相似文献
13.
基于EEMD方法的地下矿山微震信号去噪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对地下矿山实时在线监测的微震信号进行微震事件特征提取和识别分类研究时,识别的效率往往取决于训练样本和测试样本的质量,为提高数据样本的质量,去除信号中掺杂的噪声,采用聚合经验模态分解(EEMD)方法对地下矿山微震信号进行预处理。通过采用EEMD分析方法对矿山微震信号进行预处理,获得从高频到低频铺展的一组固有模式分量(IMF)及一个残余分量,通过计算各分量能量占比把IMF中的噪声部分及残余项去除,再将包含矿山微震信号主要信息的剩余分量进行重构,从而得到去噪后的微震信号。通过信号仿真实验及实例分析,对比小波预处理方法,结果表明:该方法利用EEMD自适应分解的特性不但克服了小波阈值和分解函数选取困难等弊端,而且能显著提高信号的信噪比,较好地保留了信号形态,获得较为理想的去噪效果。 相似文献
14.
15.
16.
基于EMD的电机轴承故障识别研究 总被引:1,自引:1,他引:0
将经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)方法相结合应用于电机滚动轴承故障诊断中,该方法利用EMD将电机滚动轴承振动信号分解为有限个内禀模态函数(IMF)之和,对表征高频信息的IMF分量取其能量作为故障特征向量,以此作为多项式核函数(2阶)SVM分类器的输入参数来区分电机滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法在小样本情况下仍能准确、有效地对电机滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类,实现电机滚动轴承故障自动识别。 相似文献
17.
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。 相似文献
18.
19.
由于露天矿山开采环境的复杂性和各异性,传感器采集得到的微震信号包含大量的噪声干扰,为了获得更加准确的微震信号特征,提出了基于自适应同步压缩小波变换(Adaptive Synchrosqueezing Wavelet Transform,AWSST)和广义交叉验证(Generalized Cross-Validation,GCV)的联合降噪方法,从而对微震事件定位和判断开挖过程中岩体状态提供可靠的数据保障。首先在自适应小波变换(Adaptive Wavelet Transform, AWT)的基础上,对每个尺度中的小波系数进行阈值化处理,利用GCV方法自动确定每个成分的最佳阈值水平,达到去除噪声的目的。然后,通过同步压缩变换(Synchrosqueezing Transform,SST)的后处理操作,在时频平面对小波变换系数进行二次重分配,从而提升时频表达的能量聚集性。最后,应用于微震信号的降噪处理,并与现有的时频分析方法进行比较,结果表明提出的联合去噪方法降噪效果更好、时频分析的分辨率更高。 相似文献