露天开采爆破振动信号小波包分析

用传统的傅立叶变换理论无法对爆破振动信号进行准确的时频分析,利用小波包分析所得到的良好的时频局部化性质,可以很好地对爆破地震波进行信号分解和能量分析。在阐释小波包变换基本原理的基础上,给出了爆破振动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破振动信号进行小波包能量分解,把振动信号划分为几个重要频带进行分析,据此得出不同频带上的能量分布和变化,从而确定露天采场某一特殊地形的爆破地震波衰减规律。     

露天开采爆破振动信号小波包分析

用传统的傅立叶变换理论无法对爆破振动信号进行准确的时频分析,利用小波包分析所得到的良好的时频局部化性质,可以很好地对爆破地震波进行信号分解和能量分析.在阐释小波包变换基本原理的基础上,给出了爆破振动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破振动信号进行小波包能量分解,把振动信号划分为几个重要频带进行分析,据此得出不同频带上的能量分布和变化,从而确定露天采场某一特殊地形的爆破地震波衰减规律.     

露天开采爆破振动信号小波包分析

用传统的傅立叶变换理论无法对爆破振动信号进行准确的时频分析,利用小波包分析所得到的良好的时频局部化性质,可以很好地对爆破地震波进行信号分解和能量分析。在阐释小波包变换基本原理的基础上,给出了爆破振动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破振动信号进行小波包能量分解,把振动信号划分为几个重要频带进行分析,据此得出不同频带上的能量分布和变化,从而确定露天采场某一特殊地形的爆破地震波衰减规律。     

基于小波包变换的爆破振动信号能量熵特征分析

爆破振动信号是典型的短时非平稳随机信号。应用多分辨率特点的小波包变换对爆破振动信号进行多层分解,得到信号能量分布的细节信息。根据建立在概率统计基础上的信息熵概念,推导得到爆破振动信号能量熵计算方法。分析了4种类型爆破振动信号的能量熵,熵值由大到小为:隧道爆破、管道爆炸、台阶爆破、塌落振动。结果表明,能量熵能够反映不同类型爆破对振动信号的影响。提出将能量熵作为爆破振动信号的新特征量,为爆破振动信号特征提取、不同爆破类型振动信号识别和爆破振动预测提供一种新思路。     

爆破参量对爆破振动信号能量分布特征影响的研究

为从能量分布角度研究爆破振动信号以控制爆破地震危害,利用小波包技术对比分析了单段和多段微差爆破、单段有无临空面等不同爆破条件下监测到的爆破振动信号各频带上的能量分布特性,研究结果表明:爆破振动信号能量集中分布在200 Hz以下的主振频带附近,主振频带又可分为几个子振带;爆破振动信号中高频(90～125 Hz)成分的衰减快于低频(0～75 Hz)成分;单段爆破条件下振动信号在低频带上的能量分布要高于多段微差爆破时振动信号在该频带上的能量分布;当炮孔有临空面时,炸药爆炸后穿过岩石粉碎区并以地震波形式传播的能量会减小;单段爆破时,药量的增加会导致振动信号总能量的明显增加,但对于各频带能量分布规律的影响并不明显。     

硐室爆破降振及振动信号小波包能量分析

塔罗金矿揭顶剥离硐室爆破是塔吉克斯坦迄今为止规模最大的一次爆破。根据地形、地质、环境条件和工程要求,合理地设计爆破参数、爆破网路和分段延时时间,较好地解决了硐室爆破振动带来的影响。振动监测结果表明,爆破降振取得良好效果。通过对塔罗金矿硐室爆破振动测试数据时域、频域(Fourier变换)和时频域(包括小波基的确定,小波包降噪阈值选取,小波包能量分析)的分析,总结出硐室爆破振动波能量主要集中在0～15.6Hz频带内,硐室爆破中增大单响药量,爆破振动波能量在低频带占比增大,而在高频带占比减小,水平和垂向主振频带(0～15.6Hz)能量占比99%所需的爆心距将缩短。随着爆心距的增加,垂向能量占比呈现先降低后升高的趋势,水平向能量占比呈现振荡走高的趋势。     

小波包分析在爆破震动信号能量衰减规律中的应用

爆破震动信号所包含的的能量信息对于其特征识别具有重要意义。结合工程实例,采用爆破震动信号能量分析方法,编写相关程序,对现场采集到的爆破震动信号进行了小波包分解。根据分析要求,将信号分解到第9层,相应地将其信号划分为几个重要频带,根据每层所包含能量的不同,确定不同频带上的能量分布情况。然后根据结果利用matlab软件自带cftool工具箱,拟合得到三向能量随爆心距的衰减特性,回归得到总能量的衰减方程。从分析得出结论:不同频率段所含能量呈现显著差异,整体上为:总能量垂向切向径向,在爆破近区衰减极为迅速,随着爆心距增至120 m后,衰减趋于平缓。利用小波包方法能准确把握采场该地形下爆破震动波衰减规律,可以为同类工程爆破施工和安全生产提供参考。     

延时间隔对爆破振动信号时频特征的影响

为探索延时间隔对临近边坡爆破振动峰值速度、主频和信号中的能量分布等影响,在贵州某石灰石露天矿爆破施工现场进行爆破振动测试。采用小波包分析方法对不同延时间隔(25、42、65 ms)的爆破振动信号进行分析研究。结果表明,在相同爆心距条件下采用65 ms延时的爆破振动峰值速度最小,爆破振动信号的能量主要集中在0～62.5 Hz的中低频带,但是不同频带中的能量占比略有差异。随着延时间隔由65 ms减小至25 ms,其0～15.6 Hz频带的能量从54.01%增加至93.33%,15.7～62.5 Hz频带的能量从45.61%减小至6.61%,即随着延时间隔的降低,其爆破振动信号能量往低频带集中,而该频带非常接近边坡的固有频率,对边坡稳定性不利。     

基于小波、小波包两种方法的爆破振动信号对比分析

在小波、小波包的理论基础上,结合某市城市建设中基岩爆破中振动监测数据,采用这两种方法对同一爆破振动信号在信号去噪、对细节信号的处理、信号的分解与重构方面将两种方法的应用和效果进行了对比。分析表明,采用小波包技术研究爆破地震波信号比小波分析技术有更强的灵活性,能更加完整地反映爆破振动信号的特征。     

基于小波、小波包两种方法的爆破振动信号对比分析

在小波、小波包的理论基础上,结合某市城市建设中基岩爆破中振动监测数据,采用这两种方法对同一爆破振动信号在信号去噪、对细节信号的处理、信号的分解与重构方面将两种方法的应用和效果进行了对比。分析表明,采用小波包技术研究爆破地震波信号比小波分析技术有更强的灵活性,能更加完整地反映爆破振动信号的特征。     

基于小波包的振动信号去噪应用与研究

小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力。基于小波包变换的优良时频分析特性,论述小波包分析的基本原理,研究小波包在振动检测信号消噪处理中的应用,给出应用小波包变换对基于MSP430F449单片机的信号采集电路所检测到的振动信号进行消噪处理的实例。结果表明小波包变换的方法可以降低系统噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波包收缩的阈值量化方法能够更好地去掉高频部分,从而达到有效去除信号中噪声的目的。     

噪声和振动信号的谐波小波时频表示

谐波小波变换的时频表示方法应用于持续时间、带宽和采样率差别很大的多种目标的噪声和振动信号处理当中,将其结果与基于STFT方法的结果进行了比对,并给出了其在不同应用场合的参数。结果表明,谐波小波方法用于信号的时频表示,具有很好的灵活性和突出的性能优点,有较好的应用前景。     

用1(1/2)维谱结合小波包能量提取地震动信号特征

针对车辆（轮式车、履带式车）引起的地震动信号中,具有非平稳、非高斯性特征相互重叠的实际情况,研究了地面活动目标产生的地震动信号特性;从理论上说明了1(1/2)维谱可消除车辆引起的地震动信号中的高斯白噪声或有色噪声,在将[112]维谱分析和小波包能量谱相结合的基础上,提出一种特征提取方法,以便区分不同的车辆目标。在时频域构建以[112]维谱和小波包能量谱作为地震动信号的联合特征向量,建立以训练误差为目标的BP神经网络模式分类器;然后对两类车辆信号进行识别。地震动信号的车辆实测数据表明,该方法能够准确和有效地识别车辆引起的地震动信号。     

k值优化VMD-小波包分析联合降噪方法在隧道爆破信号中的应用

针对隧道爆破振动测试信号存在噪声干扰的问题,引入一种基于k值优化的变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)联合小波包分析的降噪方法。首先,引入分解能量差值参数λ,对比爆破振动信号在不同k值条件下经VMD得到的模态分量总能量;基于等能量分解原理对模态数k进行优化分析,并在最佳模态数k下对信号进行VMD处理;在相关系数和方差贡献率双指标下筛选出含噪分量,并用小波包分析手段进行降噪处理;最后,将经降噪处理后的含噪分量与优势分量重构,得到纯净的爆破振动信号。引入的方法兼具VMD及小波包分析的优点,并克服了信号分解过分或分解层数不足的缺陷。结果表明:与现有方法相比,k值优化的VMD-小波包分析联合降噪方法信噪比高,均方根差小,降噪效果良好,并且该法可有效保留原始信号中的细节特征,可以应用于类似隧道爆破信号的降噪处理。     

变速箱故障声压信号的小波包分解与诊断

针对变速箱故障声压信号的非平稳时变特点,给出了小波包分析处理变速箱故障声压信号的原理和方法,并分析了一个变速箱齿根裂纹故障的诊断实例.实验结果表明,该方法在变速箱声学诊断中是有效可行的,在其它机械的声学诊断中也具有一定的参考价值.     

小波变换在蒙库铁矿爆破振动信号时频分析中的应用

爆破振动信号具有非平稳随机特性。利用小波变换分析技术,将爆破振动信号分解在不同的频率带上,得出爆破振动信号在不同频率范围内振动分量的时间变化规律,结合爆破振动信号的能量分布特征和功率谱波形,定性评价了爆破振动对边坡稳定性的影响程度。     

解析小波及在振动分析中的应用

本文在希尔伯特变换和小波定义的基础上,提出解析小波及解析小波变换,分析了它的一个重要性质即对信号可实现正交滤波、提取包络。最后给出了小波在轴承振动共振解调应用的实例。     

基于EEMD和小波的爆破振动信号去噪

针对爆破振动信号去噪的问题,提出基于EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集成经验模态分解)和小波变换结合的去噪方法。首先,采用EEMD将爆破振动信号分解成若干个IMF分量,然后利用自相关函数选择主要包含噪声的分量,再利用基于无偏估计的小波阈值去噪方法分别对含噪声分量进行去噪,最后,将去噪得到的分量之和与剩余分量相加,得到最终的消噪信号。该方法兼具了小波去噪以及EEMD去噪的优点,使得去噪后的信号信噪比更高,有用信息保留更完备,为爆破振动信号的去噪提供了一条新的途径。     

基于气动信号小波分解的风机叶片裂纹扩展特征分析

叶片裂纹和断裂是风机中普遍存在的一种严重安全隐患,尽早检测出裂纹对于风机安全运行具有重要意义。对采集的无裂纹和具有不同长度裂纹叶片的气动信号分别进行小波分解,并对分解系数进行重构,获取各频带归一化能量作为特征向量进行分析。结果证明:随着叶片裂纹的扩展,气动信号频率向低频和高频拓展。这为叶片裂纹故障的识别提供依据。