基于小波包的某矿爆破震动信号分析

为了解某矿爆破震动波传播规律,在去噪的基础上对信号进行4层db8小波包分解,提取噪声和频段分信号.分析表明,噪声易与真实信号混叠,使PPV增大或减小,降低原始信号的准确性与可靠性;真实信号在0~256 Hz均有分布,各频段未见明显集中现象,但在同一爆破中,随着传播距离的增加,速度有向低频集中的趋势.最后,将数据进行线性拟合,获取了爆破震动波的衰减规律公式,为该矿爆破设计提供了依据.     

基于小波变换的爆破振动信号分解与重构

针对非平稳爆破振动信号采用Fourier变换只能在时域或频域变换的问题,提出将时间和频率结合起来分析非平稳信号的方法--小波分析法.利用小波分析法对同一爆破振动信号采用不同小波基进行分析,说明了差异性.并通过不同的小波基对实测的爆破振动信号的分解与重构,以重构误差的大小确定最优小波基.     

几种信号去噪方法在爆破振动信号中的应用分析

介绍了小波阈值法、EMD以及EEMD的信号去噪原理,并采用3种方法分别对露天爆破开采下所获得的爆破地震波信号进行去噪处理.对比分析去噪后波形图、信噪比以及均方根误差,发现小波阈值去噪法对于不同信号源去噪时效果各不相同,其信噪比与均方根误差值波动幅度大,说明小波阈值法在爆破振动信号去噪中具有不稳定性.与小波阈值法相比,EMD与EEMD对信号去噪效果稳定,体现了它们在信号分析中的自适应性.与EMD去噪法相比,EEMD能消除EMD分解信号时所产生的模态混叠现象;EEMD去噪法能够获得更高的信噪比以及更小的均方根误差值,去噪效果要明显好于EMD法,缺点在于计算时间太长.      

基于小波理论的复杂机械振动信号降噪分析

基于小波理论,针对典型旋转往复式机械——汽车发动机振动信号进行了降噪分析研究,提出了适合这类振动信号降噪的分析方法,并通过对实验数据的分析验证了该方法的正确性和有效性.该研究为对汽车发动机振动信号进行降噪处理,进而对其实施故障诊断提供了可靠的保障.     

基于爆破振速演变规律的采场安全分析

在金属矿资源回采过程中,井下采场爆破对地表建(构)筑物、堤坝及边坡等稳定性带来严重威胁,尤其对于赋存有高陡边坡的露天地下联合开拓矿山。针对永平铜矿面临的井下矿体回采爆破与临近高陡边坡稳定性之间的矛盾,开展了地表及井下爆破振动监测,按照振速统计分析原理及萨道夫斯基经验公式,分析并得出了爆破引起的质点振动特性及振速衰减规律,在多数测点所测得的最大振速普遍分布于0～1 cm/s,主频分布在0～150 Hz。并按照边坡岩体的爆破地震波衰减规律和当地的地震烈度,确定了Ⅳ号矿体不同采场生产所允许的最大单段药量,为矿山的安全生产提供理论和实践依据。     

基于小波包分析的AOD炉喷溅预报特征信息提取

研究了用小波包分析方法从炉口音频信号中提取AOD炉喷溅预报特征信息的方法。采用db10（小波基函数）小波对喷溅发生前的特征信号进行4层小波包分解,结合快速傅里叶变换法及小波尺度谱进行时频特征分析,并研究了其各频带分解信号的能量比例特点。结果表明,喷溅前40s信号的主频值较正常信号有明显降低,0~312Hz与312~625Hz频段信号能量值比例变化显著。而且低频重构信号可以极好地滤除多种现场干扰,说明该时频特征可以作为准确预报喷溅的特征向量。最后,通过实验确定了8个特征向量值并分别与喷溅或正常信号的特征向量进行相关性比较,验证得出相关度0.95可作为喷溅预报的判定阈值。从而实现了喷溅预报特征信号的准确提取并可转化为计算机容易识别的数值特征。     

基于小波包重构的汽车发动机故障诊断

利用小波包对信号进行分解，分解的层数越多，频域分辨率越高，但时域分辨率越低，对故障信号的精确诊断不利，为提高时域分辨率，本文采用小波包重构算法，对发动机气缸振动信号的特定频段进行了小波包重构，并由此判断汽车发动机气缸燃烧振动的具体状态。     

爆破振动对临近建筑物安全影响研究

为了研究某露天矿采场爆破作业对附近选厂内建筑安全性的影响,采用爆破振动监测系统在选厂内对两次不同最大单孔药量下的爆破作业进行监测。基于希尔伯特-黄变换(HHT)分析法,对两种情况下监测产生的振动信号数据进行分析研究,结果表明:两种情况下爆破振动信号的优势能量频带都在0~10 Hz,且随着最大单孔药量的增加,振动频率有往低频集中以及瞬时输入能量增大的趋势;结合《爆破安全规程》(GB6722—2014)中对于工业建筑安全允许标准,确定该选厂建筑最大安全允许振速为2.5 cm/s。     

基于PEMD-MPE算法的露天矿爆破振动信号降噪方法

为了去除露天矿山爆破振动信号中混入的噪声成分,提出了一种基于PEMD-MPE算法的降噪方法。该算法通过自适应性正交经验模态分解（PEMD）得到完全正交的本征模态函数（IMF）分量,然后对各个IMF分量进行多尺度排列熵（MPE）的随机性检测,成功确定其中的噪声分量并将其去除。采用该算法对实测的露天矿山爆破振动信号进行降噪处理。结果表明：相比EMD-MPE和EEMD-MPE算法,PEMD-MPE算法的信噪比分别提高了3.520 dB和1.107 dB,且重构标准差和均方根误差最小,说明该算法不仅能够有效去除爆破振动信号中的噪声成分,还能有效保留真实信号。     

小波包分解在超声检测缺陷回波信号处理中的应用

介绍了一种基于小波包分解的缺陷回波多尺度空间能量特征提取方法，对焊缝超声回波信号进行了特征提取，并采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。     

基于小波包和径向基神经网络轴承故障诊断

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障。     

霍戈文内燃式热风炉振动特性分析

针对内燃式热风炉提高燃烧强度后产生的振动问题,从热风炉燃烧与压力特性角度,采用数值模拟方法进行研究,分析内燃式热风炉燃烧过程中的振动特性。研究表明:内燃式热风炉的振动属于低频振动,其振动是燃烧过程所导致;燃烧能力增加,燃烧室内压力波动振幅迅速增大,压力波动频率与实测频率相吻合,表明振动是因燃烧过程中的压力波动所导致。     

基于小波消噪的轴承振动测量及故障诊断研究

对识别滚动轴承工艺故障原理进行阐述,提出了轴承振动测试及故障诊断系统的总体框架,对系统的机械装置进行了分析,在通过传感器得到的轴承信号后,利用小波的分解与重构降噪来处理这些信息,再通过Matlab进行实现信号的消噪处理.     

杭钢3号高炉大修工程节能减排的实践

通过对杭钢3号高炉大修工程的设计总结,介绍了设计中采取的一些节能、减排、治噪措施,及高炉大修改造后的效果。     

风机轴承箱振裂问题的研究

利用频谱图对风机轴盯的振动分析,找出风机轴承箱振裂的主要原因,并提出了相应的减振措施,解决了轴承箱振裂的现象。     

浅析锅炉引风机振动原因及维护措施

分析了锅炉引风机振动的原因,提出了预防措施以减少设备事故,使设备安全稳定经济地运行。     

基于小波包分解和支持向量机的石油套管缺陷智能识别

 针对石油套管缺陷超声无损检测(NDT)中缺陷回波的特点,提出了一种基于小波包分解和支持向量机(SVM)的缺陷智能识别新方法。分析了Gabor、小波和小波包3种信号时频变换分解方法的特点,并进行了基于3种方法生成的特征数据可分性比较,确定了小波包分解方法效果最好。根据SVM解决分类问题的原理,采用SVM法对3种时频分解提取的缺陷信号特征数据进行识别。试验表明,基于小波包分解局部熵的特征提取结合SVM模式智能识别的组合方法,可应用于石油套管上的4种典型缺陷的识别。