基于STFT的钻柱振动信号分析与应用

钻头在旋转钻井过程中,钻头与井底岩面之间的相互作用引起钻柱强烈的振动,钻进不同硬度介质层产生的钻柱振动信号不同。采用短时傅里叶(STFT)时频分析方法在牙钻条件下对3种介质模型中的钻柱振动信号进行时频分析,提取不同介质层信号时频特征差异,并利用统计分析结合相应高频带的能量累积值实时地预测钻头钻进情况并获取地层信息。实验结果表明STFT能有效区分不同介质层,具有很强的实时性和准确率,在现场钻探实验中有一定的应用价值。     

基于HHT法的煤冲击破坏低频电磁信号去噪

针对煤冲击破坏低频磁场信号的高噪声、非线性、非平稳等特征,将HHT时频分析方法引入到低频磁场信号的时频分析中,介绍了HHT时频分析方法及原理,利用该方法对煤冲击破坏低频磁场信号进行去噪分析和时频处理。研究结果表明:EMD分解重构不但可对信号进行去噪处理,还能很好地刻画出低频电磁信号的非线性、非平稳性及脉冲特性;低频磁场信号的频谱图可清晰表示出能量随时间和频率的动态变化,从频谱图中得出,低频磁场信号的优势频率在0~40Hz之间,其持续时间小于2s;与傅里叶变换和小波分析相比,HHT分析方法的时间、频率分辨率较高,有完全的时频局部性,可很好地描述电磁信号的时变特征,是电磁信号时频分析的有效方法。     

参数化同步挤压变换在采煤机摇臂传动系统中的应用

将参数化同步挤压变换(PST)引入到采煤机摇臂传动系统的故障诊断中,并与传统的时频分析方法如同步挤压短时傅里叶变换(SST)进行对比。仿真结果表明,该方法具有较高的时频分辨率,能有效识别信号的时频特征。最后,将该方法应用于采煤机摇臂传动系统的故障诊断,实验结果验证了该方法能够清晰地表示出故障特征。     

工作面煤壁振动信号分析

为研究综合机械化采掘设备工作对煤壁的扰动信号,探讨机械工作扰动对煤体破碎的作用,利用煤机装备试验系统采集了不同工况下煤壁的振动信号,采用希尔伯特黄变换对煤岩体受迫振动信号进行了模态分离和信号重构,并通过PFC2D模拟了煤壁振动信号对高能位煤岩的诱导破坏作用。研究结果表明:煤壁自振信号没有明显的载波特征,能量较低;采煤机直行割煤与斜切进刀扰动信号主要集中在低频阶段7～12 Hz,表现为低频诱导煤岩作用;低能量扰动能诱导高能位煤体发生破坏,有利于提高深部煤岩的破岩效率。研究结果对深部煤体低能耗截割理论的发展与完善具有重要意义。     

对旋风机流固耦合信号时频分析

为深入研究对旋风机流固耦合特性,采用时频分析技术对风机的流固耦合信号进行分析。运用Matlab软件编制程序,基于研究结果,得出如下结论:在小波重构信号的基础上,对重构信号进行短时傅里叶变换,结果表明耦合信号在时间分布上呈现脉动性分布,且存在一定的时延性;通过对小波重构信号的CWD分析表明,耦合信号的能量分布具有很好的相互体现性,且在时间分布上的能量分布随着流量的减少而由连续分布趋向于间歇式分布。     

液态二氧化碳相变破岩振动能量分布研究

采用Hilbert-Huang变换方法对地铁基坑开挖工程中液态二氧化碳相变破岩时引起的振动信号的频谱特征、能量分布进行了研究。结果表明, 液态二氧化碳相变破岩时引起质点振动的频率主要分布于0~100 Hz范围内, 能量主要集中于0~20 Hz, 且随距离增加能量逐渐向高频带集中分布; 一定距离条件下能量分布主频带内的垂向分量能量比例最高, 水平径向次之, 水平切向最小, 平均值占信号总能量的70%以上, 且随震源距增加逐步降低并趋于一致; 质点瞬时能量起伏与其振动幅值对应, 主要作用于0~0.5 s的时间段内。     

综采工作面煤矸频谱特征

采用数字信号处理技术,实时计算煤矸放落量比例.数字滤波首先消除煤矸放落环境噪声,再应用短时窗技术将信号按10~30 ms的短帧为单位来处理,根据信号特征加凯塞窗处理,提高信号的分辨率,利用快速傅里叶变换分析数据的频谱特征.实验结果给出了煤矸信号的时域波形、频域波形和三维谱图,表明落煤振动频率集中在0.8~2 kHz附近,而落矸振动频率集中在3~4 kHz附近,具体数值需要根据综采工作面的地质环境修正.     

基于Hilbert-Huang变换的煤矸声波信号分析

基于Hilbert-Huang变换技术,对综采工作面上采集的煤和矸石振动声波信号进行了经验模态分解(EMD)和Hilbert谱分析,得到顶煤下落和煤矸混放2种情况下声波信号的频率和幅值特征,即顶煤下落产生的声波信号主要集中在400～600 Hz范围内;当有矸石出现,即煤矸混放时,声波信号中还出现了比较强的高频信号成分（1 000～2 800 Hz）,而因为煤矸混放,放煤量降低,其400～600 Hz频率范围内的信号成分减弱。煤矸声波信号的上述特征可用于煤矸界面的识别。     

高精度雷管逐孔起爆地震信号的精确时频分析

靠近煤炭筒仓建筑等的重要设施进行台阶爆破时,必须严格控制爆破振动低频带上能量的大小。基于HHT(希尔伯特-黄变换）方法,结合别斯库都克露天煤矿台阶爆破逐孔起爆方案,研究爆破振动信号的时频及能量分布特征。结果表明：研究建（构）筑物受爆破振动响应,选用爆破振动信号水平分量更为合理;分析爆破振动信号时频特征需结合爆破参数、场地等多因素;高精度雷管逐孔起爆方案可以使爆破振动信号能量分布更均匀,减少能量在10 Hz以下低频带上的分布。     

钻头破岩振动低频特征室内实验研究

钻头破碎岩石时会产生宽频的振动信号,不同频段的信号蕴含了不同的信息,由于高频段信号能量低、衰减大,不易检测,因此,就钻头破岩信号在低频段特征进行了研究,通过不同岩性岩样的微钻实验数据分析,发现破碎不同岩性的岩石产生的信号在低频段具有固定的频率特征。     

研山铁矿爆破振动信号能量分布特征

对研山铁矿矿区爆破振动信号进行了监测,采用小波包分析技术对该矿爆破振动信号进行了时频特征分析,得到了爆破振动信号在不同频带上的能量分布,并总结了研山铁矿爆破振动信号能量在不同频带上的分布规律。研究表明:爆破振动信号频带能量分布极不均匀,出现多个子振频带,绝大多数能量集中于0~200 Hz。     

基于HHT的露天矿爆破振动信号分析

采用经验模态分解(EMD)提取爆破振动信号的固有模态函数(IMF)分量,对主要成分作Hilbert变换,得到各IMF分量的频率特征;对振动信号进行Hilbert变换,得到信号的Hilbert谱和边际能量谱,从频谱能量的角度分析了爆破振动能量在不同频率段的分布特征。结果表明:爆破能量主要集中在100 Hz以内的低频区域,0"20 Hz频带能量分布较均匀,20"45 Hz能量变化较大,45 Hz以后能量很小。研究结果验证了HHT方法在爆破振动信号分析中的高效性和适应性,HHT方法处理非线性、非平稳的爆破振动信号简单有效,具有很好的推广价值。     

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。     

煤层水力压裂过程中的微震活动规律及其时频特征

为了研究煤层水力压裂过程中的微震活动规律及特征,以山东某深部矿井煤层水力压裂试验数据为基础,提出基于奇异值分解SVD法的微震信号去噪方法,并结合煤层应力监测、管内压力监测等手段,利用短时傅里叶变换STFT法研究了典型水力压裂微震信号的时频特征,最后初步尝试了基于微震指标的水力压裂效果表征。结果表明,伴随水力压裂"注水-起裂-扩展-结束"过程的开展,微震信号特征呈现出规律性变化:信号的振幅值先增后减(由6.64 m V迅速跃升至97.51 m V,后回落至30.61 m V);信号频率普遍分布在30~250 Hz,呈现出缓增趋势(由64.0 Hz升高至109.5 Hz,并短暂维持在105.3 Hz)。最后利用微震事件的空间分布和能量分布,初步表征了水力压裂影响范围及煤层应力迁移规律。上述研究成果为后期利用微震数据解译、评价水力压裂效果提供了参考。     

基于变分模态分解的掘进机截割减速器振动特性分析

对掘进机不同工况下截割减速器的振动加速度信号进行采集,并对振动加速度信号进行了时域、频域和时频域分析。在进行时频域分析时,采用变分模态分解得到若干个本征模函数,对每个分量信号进行Teager能量算子解调,在时频分析图中分析瞬时频率的变化情况。280Hz和350Hz左右的频率反复出现,与掘进机的工作频率有关。所得结论为研究掘进机的振动特性、优化结构设计、监测实时状态及进行故障诊断等提供了数据支持。     

岩层破裂信号与爆破微震信号特征对比分析

为对比分析岩层破裂信号与爆破微震信号的特征,利用快速傅里叶变换、小波包变换等信号分析方法,以济宁二号煤矿１０３下 ０３工作面为例,对两种微震信号特征进行了分析.结果表明:爆破信号的信号幅值较岩层破裂信号高,且爆破信号的起跳幅值较高;爆破信号的主频高,且频率分布较为分散复杂,而岩层破裂信号的主频低,且频率主要分布在２０~１００Hz;爆破信号的最大能量频带大于２０,大部分能量位于高频带,岩层破裂信号的最大能量频带小于２０,大部分能量位于低频带;建立多元参数的微震信号识别模型,克服单指标的缺陷,可为矿山信号的识别提供参考.     

基于分数阶Fourier变换的多分量LFM信号检测

采用短时傅立叶变换(STFT),Wigner-Ville分布(WV),分数阶Fourier变换(FRFT)3种时频分析方法,对多分量LFM信号在不同信噪比的情况下进行检测,并对仿真结果进行对比分析,可以得出在低信噪比的情况下基于分数阶Fourier的多分量LFM信号的检测方法较好。     

最大段药量对爆破振动信号频带能量分布的影响

根据爆破振动信号短时非平稳的特点，利用小波包分析技术对地下工程爆破振动信号频带能量分布与最大段药量的关系进行了探讨。介绍了小渡变换与小波包分析的特点。基于MATLAB对爆破振动信号进行深层次的小波包分析，得到了爆破振动信号在不同频带上的能量分布图。最后，分析了地下工程爆破振动信号的能量分布与最大段药量的不同所显示出来的一些规律。     

基于特征增强与深度学习的轴承故障诊断

针对轴承故障诊断中数据集较小，现有诊断方法鲁棒性较低且易被噪声干扰的难题，提出了基于特征增强和卷积神经网络故障识别方法。首先对振动采样信号进行短时傅里叶变换(STFT)与小波变换处理，获取时频图，然后对时频图进行卷积操作，获取故障信号特征图。最后，将获得的特征图通过通道注意力机制模块，再通过卷积神经网络，实现对轴承故障的分类。结果表明，该方法在西储大学数据集添加-40 dB噪声的情况下，故障准确率达97%，在西储大学数据集以及江南大学离心风机轴承数据集上识别准确率分别为99.8%和100%。     

基于小波变换的爆破振动信号不同频带能量分析

针对爆破振动信号持续时间短、突变性快的非平稳特征及振动信号三向传播特征,结合某露天矿逐孔爆破实测数据,利用小波分析技术,分析某点实测轴向、径向、垂向三向振动信号分频能量分布特征。研究结果表明：频带能量的最大值与质点峰值振速基本处于相同位置,总体成正比例关系,个别频带能量最大值并不处于峰值振速位置;逐孔起爆三向振动信号在不同频带能量分布不同,各向能量主要集中在250 Hz以内,250 Hz以后能量基本消失;由于周围建（构）筑物固有频率较低,据爆源140 m处振动数据的能量主要集中在15 Hz以上,因此,此次爆破共振对建（构）筑物的影响较小。研究结果为爆破振动安全评价提供了新的途径。