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基于小波分析的岩石声发射信号处理技术 总被引:1,自引:0,他引:1
根据岩石声发射信号的特点,利用小波分析方法对岩石声发射信号进行分解、消噪和重构,得到了较为直观的声发射信号.介绍了小波与小波包分析的特点;对声发射信号进行小波消噪,比较了不同阈值下的消噪效果;并提出了基于能量阈值法的小波包消噪,其效果优于小波消噪. 相似文献
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利用大型煤与瓦斯突出模拟试验系统,研制密封效果好、流变性能强的突出口材料及其制作工艺,模拟垂直和水平应力综合作用下自动触发煤与瓦斯突出的试验过程,利用高灵敏性的微震监测系统全程响应煤与瓦斯突出4个阶段,监测不同阶段突出腔体内的瓦斯压力,素描出突出孔洞大小和形状。微震响应信号分析频率0~2 000 Hz,优选小波基函数,确定小波包最大分解层数,采用小波包分解分析模拟突出孕育、激发、发生和残余4个阶段微震信号时频特征;孕育阶段为高频信号,激发阶段信号频带范围逐渐加宽直至出现低频信号,突出阶段全频带响应,残余阶段信号由相对较低频带逐渐向高频过渡。研究成果为微震预警煤与瓦斯突出提供基础试验依据。 相似文献
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针对传统的故障诊断方法的局限性,将小波包分析方法应用到回转零件故障诊断中,利用小波包分解和重构方法有效地提取回转零件的共振频段,解决了传统方法人为确定共振解调频段的局限性。应用小波包算法处理后的信号重新采样,再根据Hilbert变换和包络谱细化原理,得到一种新的细化包络谱。通过回转零件的故障诊断实验分析,验证了该理论方法的正确性和实用性。 相似文献
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基于定子电流信号对异步电动机进行故障诊断时,其转子断条故障特征频率分量常被电流的基频分量淹没。尽管小波变换具有频率越高,相应的时间分辨率也越高的特点,但频率域上的分辨率却降低成了它的弱点。而小波包技术能同时对上一层的低频部分和高频部分进行细分,并根据被分析信号的特征,自适应的选择相应的频段,使之与信号频谱相匹配,从而提高时域分辨率。用小波包分析法对所采集信号处理,可作为电动机故障诊断输入特征向量的分解后的频段能量特征值。实验表明,采用小波包技术可快速、准确地诊断出电动机故障,其效果良好,也为电动机故障在线实时诊断提供了理论依据。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号的非平稳性和非线性特点以及BP神经网络结构参数差等因素导致滚动轴承故障识别准确率低的问题,提出一种基于小波包结合奇异值分解(SVD)和改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先通过小波包对振动信号进行分解与重构,得到不同频段的信号之后利用SVD提出有效的故障特征向量,输入到BP神经网络中进行测试。考虑到BP神经网络结构参数差等因素,使用IPSO对BP神经网络进行优化,最后测试得出结果。对比实验模拟和现场数据验证表明,基于小波包-SVD和IPSO-BP的滚动轴承故障诊断准确度大大提高。 相似文献
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针对垮落煤岩识别的技术问题,基于垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于小波包熵和流形学习的特征提取方法。该方法首先对振动信号进行小波包分解并单支重构,计算该信号的小波包能量熵,从而确定信号能量分布的复杂度,计算各频带的样本熵,从而确定各频带小波包系数的复杂度。以小波包能量熵和频带样本熵构造特征向量,输入BP神经网络识别垮落煤岩。然后利用局部线性嵌入(LLE)挖掘特征向量的低维流形结构,并输入神经网络对比其识别效果。并提出了未知样本低维估计方法以得到其低维嵌入。结果表明:基于小波包熵和LLE提取的特征向量准确又简单,输入神经网络识别率达到92.5%;基于低维估计方法得到的未知样本低维嵌入也较准确。 相似文献
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Introduction Shearisoneofthemainmachinesonthecoalface.Realizingautomaticadjustingofthedrumheightistheimportantlinkofrealizingautomaticproductionprocessonthecoalface,alsohasimportantpurposestomachinelife ,machinerelia bility,workerssafeandcoalquality. CIIcanmaketheshearhavetheabilitytoautomaticallytracethecoal rockinterface.Itcannotonlycontributetomineautomationandhighefficiency,butalsoreducethecontentofrockandtheothermineralthatmustberemovedintheprocessofcoalbeneficiation.Intherecentye… 相似文献
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针对综放工作面垮落煤岩识别的技术问题,采集了放煤过程中垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,并提出了一种基于小波包能量流和LTSA的特征提取方法。该方法首先利用小波包变换把振动信号分解成一系列的时频子空间;为了观察原信号能量在各层时频子空间的分布特征,计算了小波包分解每一层各个时频子空间的能量,构成了一个小波包能量矩阵,称为小波包能量流;然后利用局部切空间排列(Local Tangent Space Alignment,LTSA)挖掘小波包能量流的低维流形。为了验证小波包能量流低维流形的有效性,把该特征向量输入BP神经网络来识别垮落煤岩。结果表明:基于小波包能量流和LTSA提取的特征向量可以准确简约地表征垮落煤岩,BP神经网络的识别率达到100%。 相似文献
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现代汽车发动机广泛使用三元催化器进行排放控制,而三元催化器在长期使用过程中容易堵塞,造成发动机排气不畅,影响发动机性能。利用位于发动机缸盖上的振动加速度传感器,提取不同转速下正常状态和堵塞状态的振动信号,通过频谱分析,发现2阶振动幅值有明显变化,经小波包分解求得各频段振动能量,结果表明排气管堵塞后在相同转速下的低频段振动能量都有所减少,而且高转速比低转速减少更加明显,但各频段能量占总能量比重变化不大。此分析结论,可作为发动机排气管堵塞故障诊断的参考依据。 相似文献
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为了解决矿井供电系统发生单相接地故障时故障特征不明显情况下小波包选线方法易错选误选的问题,文章提出了一种基于CEEMD与小波包的选线方法。该方法首先对各条线路的零序电流进行CEEMD分解,提取分解得到的高频IMF1分量进行小波包变换,求取各频段小波包能量总和并排序,按照能量最大原则确定特征频带并进行小波包分解系数模最大值极性的比较,确定模最大值极性相反的线路为故障线路。利用RTDS搭建了35/6kV的矿井供电系统仿真模型,仿真结果表明该选线方法具有较好的选线准确性,并且受不同故障因素的影响较小,在不同故障条件下均有较高的选线准确率。 相似文献
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为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的实时在线监测,采用声发射传感器对不同磨损程度截齿截割时的声发射信号进行采集,采用小波包分析方法分析声发射信号不同频带能量的变化规律,建立能量值的样本空间,构建基于SOM神经网络的截齿磨损识别模型,实现对截齿不同磨损状态的在线监测。通过随机测试实验对截齿磨损状态识别模型进行验证,结果表明,基于小波包分析与SOM神经网络的截齿预测磨损状态识别模型识别精度较高,测试样本识别精度约95%。研究结果为准确识别截齿的磨损状态、提高采煤机的工作效率提供一种重要的技术手段。 相似文献