段药量对爆破振动信号时频特性的影响研究

为研究段药量对爆破振动信号时频特性的影响,进行不同段药量的单孔爆破振动试验。基于实测数据,利用小波分析和ＡＯＫ时频分布相结合的方法,对不同段药量的爆破振动信号在不同频带内展开,并以频带能量比、频带能量持续时间为指标,研究段药量对爆破振动信号时频特性的影响。结果表明,段药量对爆破振动信号时频特性影响很大：随着段药量的增加,爆破振动信号的低频能量所占总能量的比例增加且频带能量的持续时间相应延长。研究成果可揭示段药量对爆破振动信号时频特性的影响,并为从能量的角度进行抗振、降振的研究提供分析基础。     

小波包与分形组合技术在爆破振动信号分析中的应用研究

基于小波包、分形技术的相似性,提出采用小波包、分形组合技术对爆破振动信号进行组合分析。采用小波包对爆破振动信号进行分解,通过各主分析小波包的重构系数验证了爆破振动信号的分形特性,通过对各主分析小波包的盒维数值进行分析及对比,更加细致地分析出爆破振动信号不同频带分量分形维数的变化。组合分析表明,盒维数值随着爆破振动信号小波分量频率高低而变化,提出将盒维数作为反映爆破振动信号频率成分的一个重要参量。小波包与分形组合分析技术的提出为研究爆破振动信号分形特征提供了新的研究思路。     

不同方向爆破振动信号的分形特征

应用分形理论的盒维数方法,建立双尺度矩形盒维数模型,对井下深孔爆破地表振动实测信号进行分析。介绍了爆破振动信号盒维数D和拟合参数b的计算方法,并获得所测各点的T(切向)、V(垂向)、L(径向)三个方向的爆破振动信号的盒维数D和拟合参数b;结合爆破振动信号的频谱图,对不同方向爆破振动信号的分形特征进行了探讨。初步研究表明:不同方向的爆破振动信号都表现出盒维数D值越大,信号高频成分越多,反之则越少的特征;爆破药量对拟合参数b值大小的影响呈类似规律。     

爆破振动的分形特征初探

本文从理论和实测两方面论证了岩体中由爆破引起的振动具有分形特征，说明了振动波形的分形维数是反应被爆岩体性质，炸药特性及装药结构等的系统信息参量。     

基于分形盒维数和多重分形的爆破地震波信号分析

为深入研究爆破地震波特性,采用分形盒维数和多重分形理论相结合的数学方法,通过其算法的理论推导和MATLAB软件编程计算得到地震波信号的盒维数值和多重分形谱图,对地震波信号的分形特征进行了分析。研究表明:盒维数D值的大小反映了地震波曲线的复杂程度和频率结构特征,说明盒维数只是对地震波信号整体性的描述;多重分形能够更加精细地描述地震波信号的局部特征,其谱图描述了不同奇异性指数α的概率信息。因此提出使用分形盒维数和多重分形相结合的信号分析方法,获取爆破地震波信号的整体强弱、频谱结构特征和局部的奇异性等重要信息。     

柴油机振动信号的分形特征及故障诊断

把小波包降噪与关联维数相结合用在柴油机故障诊断中,讨论了关联维数计算中相关参数的选取。首先对柴油机缸盖振动信号进行小波包降噪处理,通过自相关函数法求延迟时间,用饱和关联维数法确定最小嵌入维数,并用改进的G-P算法求关联维数。分析发现,小波包可以有效降低噪声干扰,柴油机在不同工况下具有不同的关联维数,该方法可有效应用于柴油机的故障诊断中。     

柴油机缸盖振动信号分形特征研究

针对柴油机振动信号的非线性特征,将小波变换与分形理论结合;由此进行缸盖振动信号的分析及故障特征的提取,进而对柴油机气阀间隙异常故障进行诊断。随后计算信号小波包频带盒维数、小波变换模极大及信号的多重分形谱。结果表明,这种将分形维数和多重分形谱的结构作为系统的衡量指标和故障的表征参数,使诊断结果简单、现实可行。     

基于小波分解的爆破振动信号RSPWVD二次型时频分析

对爆破振动信号进行时频分析是为了更全面而准确地得到信号能量随时间、频率的分布状况。RSPWVD二次型时频分析虽然具有较高的积聚性,对产生的交叉项也有较好的抑制,但不可避免会损失部分信号,无法获得爆破振动信号的细节信息。利用RSPWVD二次型时频分析与小波分析相结合的分析方法对实测的爆破振动信号进行时频分析,结果表明：此种方法提高了爆破振动信号时频特征的精度,展现了爆破振动信号的时频细节信息,可获得更加直观、合理、时频分辨率更高的信号时频特征。     

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。     

爆破振动与车辆振动信号时频特性对比分析

工程爆破以及过桥车辆都会引起桥梁的振动效应.根据现场实测数据,基于MATLAB软件信号分析处理平台,利用RSPWVD与小波分析相结合的方法对2种振动信号的时频特性进行对比分析,结果表明:车辆振动较爆破振动主频低且持续时间长,能量主要集中在10 Hz以内的低频部分且持续时间长并随着能量的降低其能量持续时间趋于稳定;爆破振动信号的能量主要集中在10～50 Hz之间,能量持续时间随频率的增大而有所延长.分析结果可为2种振动信号作用下桥梁动态响应的研究提供基础,也可为公路桥梁的振动控制提供依据,或可为类似的工程提供借鉴.     

缓冲孔对爆破振动信号幅频特性影响研究

为探索缓冲孔对爆破振动信号的峰值质点振动速度、主振频率和各频带能量分布等的影响,依托贵州某露天矿临近边坡爆破振动试验,获得了现场主爆破和缓冲爆破的振动信号。分别采用小波包分析和数值模拟方法对采用主爆破和缓冲爆破的振动信号进行分析。结果表明,临近边坡缓冲爆破具有明显的减震效应。相同测点条件下,水平切向振动信号的减振率最大,减振效果最好。且随着测点距爆源的距离越近,其减振效果越好。爆破振动信号的能量主要集中于60 Hz以内且分布极不均匀,存在多个主振频带。设置缓冲孔进行临近边坡爆破时,其振动信号的能量更向高频的主振频带集中,有利于避开边坡的自振频率。     

隧道爆破振动信号混沌分形特征研究

为了分析隧道延时爆破时滞信号动力系统的非线性特征,在对新悬泉寺隧道爆破信号准确采集的基础上,运用混沌理论研究了经频率切片小波变换后各频带重构子信号的混沌动力学行为。通过子信号吸引子相轨迹特征对隧道爆破信号系统状态进行了直观描述和定量分析。结果表明:隧道爆破振动信号具有混沌特征,不同频带子信号吸引子在二维相空间一定区域内具有特定层次结构且永不封闭椭圆形轨迹。随着频率的增大,混沌吸引子在相空间的形态表现为椭圆轨迹的长/短轴之比逐渐减小,混沌吸引子在相空间沿长轴方向收缩,沿短轴扩展并最终趋于稳定,信号高频噪声具有弱混沌特征。混沌吸引子形态的演化过程有助于爆破信号幅值、能量信息的精确提取和主频有效判别,为隧道爆破信号非线性特征提取提供了新的思路。     

隧道爆破振动信号混沌分形特征研究

为了分析隧道延时爆破时滞信号动力系统的非线性特征,在对新悬泉寺隧道爆破信号准确采集的基础上,运用混沌理论研究了经频率切片小波变换后各频带重构子信号的混沌动力学行为.通过子信号吸引子相轨迹特征对隧道爆破信号系统状态进行了直观描述和定量分析.结果表明:隧道爆破振动信号具有混沌特征,不同频带子信号吸引子在二维相空间一定区域内...     

基于广义解调时频分析的多分量信号分解方法

广义解调时频分析方法是一种新的信号处理方法，该方法将广义解凋和最大重叠离散小波包变换相结合对复杂信号进行分解，得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号，从而获得原始信号完整的时频分布。本文在介绍广义解调时频分析方法的基础上，将该方法用于多分量信号的分析，对该方法进行了改进，给出了由改进的广义解调时频分析方法分解多分量信号的具体步骤，从而由改进后的广义解调时频分析方法不仅可以得到原始信号中各个分量的时域波形，而且还可以得到相同的时频分布。采用改进后的广义解调时频分析方法对仿真信号进行了分析，同时和其它时频分析方法进行了比较，结果表明了该方法的有效性。最后，对广义解调时频分析方法中的相位函数选择问题进行了讨论。     

SGWT在爆破振动信号信噪分离中的应用研究

为提高测试信号分析效率和质量,引入二代小波变换并用于爆破振动信号信噪分离。采用提升db小波以及根据提升算法构造的插值细分小波,进行爆破振动信号的分解-阈值去噪-重构,取得了满意的效果。通过比较4个不同提升小波的去噪质量和效率,提出了适用于爆破振动信号分析的提升小波选取办法,为将SGWT引入到爆破振动信号分析研究领域,实现爆破振动特征的快速提取提供了参考     

基于HHT方法对紧邻既有隧道爆破振动信号的分析

为了研究爆破振动对紧邻既有隧道的影响,以京张高铁地下车站3条紧邻平行隧道的爆破振动信号为基础,采用HHT方法分析小间距隧道爆破时在紧邻既有隧道迎爆侧洞壁处的振动信号,绘制出实测爆破振动波形的Hilbert谱、边际谱和瞬时能量图,并对其进行分析。结果表明,在此工程情况下,振幅最大的频率主要集中在40 Hz;掏槽孔处爆破振动能量最大,在后续施工过程中需针对性采取控爆措施。     

超宽带信号的时频分析

超宽带(UWB)信号的特性更多表现为非平稳信号的特性,而对非平稳信号采用时频域的变换更能描述信号频谱的分布情况.首先引入了一种基于布莱克曼窗的短时傅立叶变换,然后给出两种典型的UWB信号,利用这种时频分析方法对两种UWB信号进行了时频分析.分析结果表明,无论是PAM-DS-UWB信号还是OFDM-UWB信号都符合FCC对UWB信号的功率限制.