基于小波变换的矿山微震信号滤波方法研究

基于小波变换的多尺度分析思想,针对矿山微震信号具有频带较宽、谱成分丰富的特性,提出了对不同频率范围的信号和噪声进行滤波处理的方法.利用该方法可将噪声与信号分离以及将不同频段信号分解,从而达到滤波的目的.实验结果表明,该小波变换方法能够有效去除微震异常信号的噪声,可应用于微震信号的预处理.     

基于小波的矿井主要通风机振动信号噪声消除算法

介绍了小波变换与信号奇异性的关系、判断信号奇异性的“模极大值检测”法则;利用信号和噪声在小波变换尺度上的不同表现,结合矿井主要通风机振动信号的特点,给出了矿井主要通风机振动信号的噪声消除算法,并进行了实例分析。     

斜轴泵噪声的识别分析

本文对斜轴式轴向柱塞泵的换杆撞击噪声进行了分析研究，在实验台上测取了泵的振动信号和噪声信号，利用计算机进行功率谱分析和相干分析，分析了不同转速及压力下的频率成分以及各测点的振动信号与噪声的相干性，指出无铰泵的噪声源与铰式柱塞泵的区别在于其主要成分为连杆的换杆撞击引起的振动辐射噪声，为进行斜轴泵噪声控制和故障诊断提供了方法和依据。     

小波分析技术在地震信号噪声处理中的应用

小波分析是20世纪80年代中后期逐渐发展起来的一个新的数学分支,它具有多分辨率分析的优良特性,在许多方面获得了广泛应用。信号中混入噪声之后,会引起信号的奇异性变化。随机噪声和有效信号本身在奇异点的奇异指数大小不同,从而它们的小波变换的模极大值在不同尺度下的传播行为也不一样。依据此区别,对于一个含噪地震道记录信号进行小波分解(即多分辨率分解)之后,在模极大值图上去除那些幅度随尺度增加而减小的极值点(对应噪声的极值点),而保留幅度随尺度增加而增大的点(对应信号突变点位置),这样就可以在模极大值图上达到去除噪声的目的。小波分析技术在地震信号噪声处理中,去噪效果明显优于传统的傅立叶变换方法。     

非周期变尺度随机共振在锚杆无损检测中的应用

在强噪声下检测锚杆微弱信号一直是实际工程中的难题。随机共振与以往去噪方法不同,其利用噪声能量来增强被噪声埋没的微弱信号。经典的随机共振只适合于小参数信号(信号频率、信号幅值、噪声强度均远小于1)的检测,而应力波反射法采集到的锚杆信号属于衰减振荡的暂态信号,具有非周期性、大参数等特点,因此采用非周期变尺度随机共振方法处理锚杆信号。针对非周期随机共振,综合峭度指标与互相关系数指标的各自优缺点,采用加权峭度作为其度量指标。变尺度随机共振法对幅值进行归一化、对频率进行线性压缩,使锚杆信号满足经典随机共振的要求。通过处理非周期大参数的仿真信号和实际工程中的锚杆振动信号,验证了非周期变尺度随机共振的有效性。     

电力系统故障状态下微弱信号检测方法研究

为了提高电力系统稳定运行的可靠性,针对基于电力系统故障状态下微弱信号检测的方法展开了一系列研究,提出了基于Duffing混沌振子模型的微弱信号检测策略。利用系统存在噪声影响时观测微弱信号的变化规律,建立一种基于Duffing混沌振子的微弱信号检测模型,并在系统出现故障时对系统内所出现的微弱信号变化进行观测,包括时域波形以及相平面轨迹,还构造混沌检测模型对策动力幅值进行仿真计算。其仿真结果得到:在系统中存在白噪声或微弱正弦信号情况下,混沌运行轨迹以及大尺度周期运行轨迹仍保持着一定规律,进而能够得到待检测的微弱信号的变化情况;当系统内出现强噪声的情况下,此检测模型仍可以准确观测到微弱信号,有效屏蔽了噪声对信号的影响。结果表明,该方法能够有效适应不同环境且不受噪声影响,提高了检测的效率和准确率,对保障电力系统稳定运行有重要意义。     

小波变换在地质雷达信号处理中的应用

地质雷达信号处理的关键是去除噪声提取有用信息。小波变换是近年发展起来的信号处理手段,通过设定不同的尺度参数,来提取不同空间域的信号。将小波变换用于雷达信号处理中,阐述了小波变换用于信号去噪的基本原理,实际应用结果表明,去噪效果良好,提高了信噪比。     

基于改进VMD的岩石声发射信号去噪方法

针对岩石声发射(AE)信号中包含的噪声分量难以有效滤除的问题,提出了一种变分模态分解(VMD)与样本熵(SE)相结合的AE信号去噪方法.首先,将含噪声的岩石声发射信号进行VMD分解,并获得一系列具有不同中心频率的固有模态函数(IMF);其次,计算各个IMF分量的样本熵,将其大于设定阈值的IMF分量视为噪声分量剔除并保留...     

矿用斜轴式轴向柱塞泵噪声特性的研究

对ＺＢ１－１０７型斜轴式轴向柱塞泵的噪声特性进行了分析研究，在实验台上测取了不同工况下泵的噪声信号，利用计算机进行信号处理。根据无铰泵的运动学特性，分析不同转速及压力下的频率成分，指出其噪声源与铰式柱塞泵有所区别，为进行斜轴泵噪声控制和故障诊断提供了方法和依据。     

对α稳定分布噪声中振动信号滤波研究

在振动测量中,采用基于高斯模型的信号处理方法进行噪声处理,但对于强冲击噪声则出现性能退化。研究α稳定分布信号的特性,提出采用中值滤波结合工程算法的方法进行滤波处理。仿真结果表明,在不同冲击性α稳定分布噪声环境下,采用高斯模型分析结果出现退化,而采用中值滤波变换结合工程算法,对幅值大的尖脉冲噪声具有较强的韧性,变换得到频域信号结果能够表征频率特性,具有更广泛的意义。     

基于VMD的大地电磁信号去噪研究

大地电磁信号是解释地质构造的重要信息载体,其受长周期和随机噪声影响严重,导致地质构造的反演结果出现严重的偏差。为了解决该问题,基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)提出了一种综合性的大地电磁信号去噪算法。对原始电磁信号进行多分辨VMD处理去除长周期噪声,采用小波包阈值去噪法去除信号的随机噪声,使用信号重构得到去噪处理后的大地电磁信号。使用此方法对工程实测大地电磁信号进行处理,结果表明,此方法能够对大地电磁信号的长周期噪声和随机噪声进行抑制,并且极大限度地保存了信号的有效分量,提高了时域信号的周期性,全频分段的视电阻率曲线得到了明显优化。     

矿井噪声主动控制技术研究及参数优化

矿井下有很多主动降噪设备降低噪声,但主要对高频噪声有较好的效果.针对井下环境中的复杂噪声信号,采用主动降噪算法降低噪声对矿工身心健康的影响,分析了LMS算法存在的次级声源信号的反馈和声音信号传输的延迟两大问题;针对存在的两大问题,采用FX-LMS算法,在次级通道上引入一传递函数对原始参考信号进行预处理,并给出了FX-L...     

金属矿地震资料处理研究

针对金属矿地震勘探地震资料信号非常弱而噪声却非常强的地震资料的特点,以河南省栾川金属矿地震勘探项目为例,研究了有利于提高金属矿地震资料信噪比和分辨率的地震数据处理技术和流程,利用不同处理系统的优势模块反复试验,确定最终处理参数,优选一套从折射波静校正—室内初至波剩余静校正—反射波剩余静校正的综合静校正技术解决静校正问题,运用多域联合去噪的方法压制噪音,应用球面扩散补偿技术从纵向上对能量进行补偿,联合使用地表一致性振幅补偿技术对炮点、检波点振幅进行补偿使横向能量均衡。运用叠前时间偏移使反射波、绕射波等都能够准确归位。这些处理方法在栾川金属矿地震勘探资料处理中取得了不错的效果。     

基于小波降噪和CEEMD的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号难以提取出准确的故障特征的问题,提出了一种基于小波新阈值降噪与互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障诊断方法。该方法充分结合了以上2种方法的优点,有效地解决了故障特征提取难的问题。首先构建出新的小波阈值函数,再用此小波阈值降噪,可以有效地消除背景噪声的影响;将降噪后的故障信号用CEEMD方法进行处理,然后重构根据信号的相关系数挑选出的相关性较大的分量;最后将重构信号进行Hilbert变换包络,从包络图中提取故障特征。运用此方法对轴承进行试验分析,结果证实了该方法的有效性和实用性。     

基于频域约束独立成分分析的经验模态分解去噪方法

噪声污染是煤岩动力灾害电磁监测应用中需要解决的重要问题,去噪效果的好坏直接影响灾害预测的准确性。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是目前电磁信号去噪中应用最多的一种方法,但当信号与噪声时频特征相近时,该算法存在严重的内蕴模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)混叠现象(即部分模态函数仍为信号与噪声的组合)。针对该问题,提出一种基于经验模态分解和频域约束独立成分分析的去噪方法,首先利用EMD将电磁信号分解为多个IMF分量,通过计算各分量与原信号间的互相关系数判断存在模态混叠现象过渡IMF,再以过渡IMF后续分量的频域为约束条件,对过渡IMF进行独立成分分析,去除过渡分量中的噪声;最后将去噪后的过渡分量与其后续分量进行重构,得到去噪后的信号。分别以含噪Ricker子波和现场电磁信号为例,利用信噪比定量验证了上述方法对处理现场电磁信号模态混叠问题的有效性,同时频域约束条件下的独立成分分析去噪收敛快、效率高,适合海量实时监测信号快速去噪使用。     

二维小波变换在矿井地质雷达信号中的应用

在矿井地质雷达探测中有各种噪声干扰,为使得回波信号能准确清晰地反映目标体,必须对其进行处理,而常规的去噪方法效果不理想.采用小波变换的时频分析方法,能有效地消除噪声干扰,保留有效波信号中的低、中、高频成分.同时考虑到空间上道集的相关性,运用二维小波变换的理论,选择合适的小波基,并采用阀值量化的思想,通过分解和重构,得到去噪后的地质雷达记录.经过模型数据的研究和对矿井雷达数据的应用表明,二维小波变换具有较强的信噪分离能力,能够提高记录的信噪比和分辨率.     

一种具有抗噪性的P波初至自动拾取方法

地震震相初至拾取的准确性对地震事件判别及震源的定位工作有着重要影响。已有的初至拾取方法对低信噪比的地震资料的拾取效果并不理想,为了解决噪声问题（提高抗噪性能）,提出了一种基于改进能量比法和小波变换的微震初至自动拾取方法,即首先将特征函数引入到传统能量比及小波变换中,通过改进的能量比算法搜索出P波的初至范围;然后采用小波变换精确定位P波的初至时刻;最后采用地震模型数据和实测地震数据进行试验。结果表明,基于特征函数的能量比和小波变换的拾取方法具有抗噪性强、稳定性好等优点,能从信噪比较低的地震资料中较为准确地识别出P波的初至时刻。     

基于CEEMD改进阈值函数的地震勘探信号降噪应用研究

为了有效地对地震勘探信号进行降噪处理,采用CEEMD改进阈值函数的研究方法,研究了CEEMD特性,根据CEEMD特性,对CEEMD改进阈值函数算法进行改造。对含噪信号进行CEEMD进行分解,得到不同频率段的滤波IMF分量;根据原始信号与IMF分量的关系,对待滤波的分量进行确认;对剩余信号主导分量和滤波分量进行重构,从而得到降噪的效果。把该算法应用在模拟信号中,结果显示,基于CEEMD改进阈值函数的法处理的信号能够对噪声进行有效的压制,能够较好地实现滤波降噪的效果。