爆破振动信号双线性变换的二次型时频分析

为提高爆破振动信号特征分析的精度,利用双线性变换的二次型方法研究了爆破振动信号的时频特征.首先,扼要介绍了Fourier分析、短时Fourier、小波分析的特点.其次,介绍了双线性变换的二次型时频分析方法及其能量分布函数.再次,研究了振动信号时频分布的重排技术.最后,基于MATALB6.5平台得出了铜山口矿一实测爆破振动波形的WVD,SPWVD,RSPWVD时频分布图.结果表明,双线性变换的二次型时频表示,克服了短时Fourier变换频率分辨率低和小波变换是基于位置和尺度变换的缺点,是一种更加直观、合理、时频分辨率更高的信号时频表示方法;平滑伪仿射Wigner-Ville分布在把握信号的时频全局方面有明显优势;重排平滑伪Wigner-Ville分布能提高信号的时频聚集性,可用于获取爆破振动信号的主频信息.     

隧道爆破振动信号时频谱交叉项干扰抑制方法

针对爆破振动信号时频谱中普遍存在的交叉项干扰难题,采用匹配追踪(matching pursuit, MP)和平滑伪魏格纳分布(smooth pseudo Wigner-Ville distribution, SPWVD)组合算法对实测隧道爆破振动信号进行了时频谱交叉项抑制和特征提取。根据信号稀疏表示和MP理论,构造与信号特征匹配的过完备稀疏原子库。通过MP分解实现子信号的原子重构,对重构子信号分别求取SPWVD分布并叠加,从而获得爆破信号更为精确的时频表达。分析结果表明:匹配追踪-平滑伪魏格纳分布(MP-SPWVD)组合方法可精准弱化并抑制爆破振动信号中包含的交叉项干扰成分,改善了信号时频辨识度并提高了时频特征解析能力,验证了将其用于信号时频分析的精度和有效性。组合算法适用于爆破振动信号时频特征提取过程。     

发动机单缸熄火时振动信号特征的时频分析

当发动机一缸熄火时,利用时频分析中的重分配平滑伪Wigner-Ville分布,对机身垂直方向的振动信号进行了时频分析。当发动机从0 r/min 加速到1 200 r/min 时,发动机正常工作和一缸熄火所获得的振动信号具有不同的特征。利用重分配平滑伪Wigner-Ville分布,分析了两种情况下振动信号的频率随时间的变化趋势,从而为发动机一缸熄火的故障诊断提供一种有效的理论方法。     

基于EEMD分形与二次型SPWV分布的爆破振动信号分析

通过EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)分解和分形盒维数组合算法,结合爆破振动信号统计自相似特性,提出了利用广义自相似性因子来识别爆破振动信号主分量的EEMD分形盒维数广义自相似性方法,并用机车运行振动信号对该方法的精确度进行了验证。将爆破振动原始信号和优势分量重组信号分别采用多重分形算法,定量描述了爆破振动信号在无标度区内的多重分形特征,并对比分析了原始信号和优势分量重组信号的Cohen类二次型SPWV(Smooth Pseudo Wigner-Ville)分布时频特性。结果表明:EEMD分形盒维数广义自相似性方法能够精确识别振动信号的主分量。EEMD优势分量重组多重分形与重组二次型SPWV分布相结合分析方法,可以深刻揭示爆破振动信号中包含的局部时频特性,更能有效改善模态混叠并消除交叉项干扰,提高信号时频聚集性。     

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。     

基于ITD和WVD的旋转机械故障诊断方法

针对Wigner-Ville分布(WVD)分析多分量旋转机械故障振动信号存在交叉项干扰的问题,提出一种基于本征时间尺度分解(ITD)和WVD的旋转机械故障诊断方法.首先利用ITD将原始振动信号分解为若干个合理旋转(PR)分量,然后运用相关系数原则剔除其中的伪分量,再对每个真实的PR分量进行WVD分析,最后将分析结果重构并提取原信号的时频分布特征.仿真分析结果表明:该方法保留了ITD和WVD的优点,同时能有效抑制WVD的交叉项干扰,分析效果优于平滑伪Wigner-Ville分布(PWVD).同时该文给出转子油膜涡动的故障诊断实例,验证了该方法的工程实用性.     

爆破振动信号的时频分析

爆破振动信号的研究方法已由单纯的频域分析过渡到时频联合分布分析。在讨论FOURIER变换(FT)和短时 FOURIER变换(STFT)不足的基础上,论述了基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)在爆破振动信号分析中的应用。作为一种严格的时频分析方法,论文尝试利用二次型时频分布来进行爆破振动信号的时频联合分析;通过几种二次型时频分布的对比分析,认为CWD在具有较强的时频聚集性的同时又较好的对交叉项进行了抑制,适合于进行爆破振动信号的时频分析。     

基于EMD-Wigner-Ville的内燃机振动时频分析

在分析多分量信号时,WVD交叉项的出现极大干扰了对信号的时频分析,针对现有WVD交叉项抑制方法存在聚集性与交叉项成分抑制相互矛盾的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的WVD交叉项抑制方法。该方法首先利用EMD分解方法,将信号分解成相互独立的一系列具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),然后运用相关系数法对经验模式分解伪分量进行剔除,再对每个IMF进行Wigner-Ville分析,最后把各个IMF的Wigner-Ville分析结果线性叠加重构原始信号的时频分布。仿真实验结果表明,该方法既能有效抑制时频分布的交叉项,又保证了Wigner-Ville分布的时频聚集性。将EMD-Wigner-Ville应用在内燃机振动时频分析中,两个实例有效地揭示出了内燃机振动信号的特征信息,克服了HHT时频分布、Wigner-Ville时频分布在分析内燃机振动信号时的缺陷,是一种有效的时频分析方法。     

EMD和FSWT组合方法在爆破振动信号分析中的应用研究

针对传统经验模态分解EMD时频分析功能不足的缺陷,提出了基于经验模态分解EMD和频率切片小波变换FSWT组合的爆破振动信号分析方法。对实际工程采集到的爆破振动信号进行EMD分解,根据相关性系数确定优势分量实现信号重构,并获取重构信号全频带FSWT时频特征。利用FSWT逆变换能切割任意频率区间的特点,将重构信号选择时间、频率切片区间进行了更为细化时频特征提取。研究了EMD-FSWT组合方法、Hilbert-Huang变换(HHT)、小波变换(WT)三种方法的消噪滤波效果,并与短时Fourier变换(STFT)、重排平滑Wigner-Ville分布(RSPWVD)两种传统时频方法进行了对比。分析结果表明:EMD-FSWT组合方法,对瞬态信号在时频域上的分辨率更高,消噪和滤波效果好,适于对爆破振动信号进行更为精细化的时频特征分析。     

EMD和平滑伪Wigner-Ville谱熵的轴承故障诊断

提出一种基于经验模态分解(EMD)和平滑伪Wigner-Ville分布 (SPWVD) 谱熵的滚动轴承故障诊断的方法。EMD方法充分保留信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势,SPWVD谱熵用于定量刻画轴承不同状态下振动信号的时频能量分布,将二种算法相结合应用于不同工作状态滚动轴承,并设计最小二乘支持向量机(LS-SVM)智能模型,实现轴承状态和故障类型的自动分类和识别。通过SPWVD谱熵与谱峭度法的对比,验证了SPWVD谱熵的有效性。实验表明此方法能够有效地提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。     

时频分布在爆破震动信号处理中的应用

爆破震动信号是典型的非平稳信号,其处理方法已由单纯的频域分析过渡到时频联合分布分析。在讨论Fourier变换(FT)和短时Fourier变换(STFT)不足的基础上,论述了基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)在爆破震动信号分析中的应用。作为一种严格的时频分析方法,论文尝试利用二次型时频分布来进行爆破震动信号的时频联合分析;通过几种二次型时频分布的对比分析,认为CWD在具有较强的时频聚集性的同时又较好地对交叉项进行了抑制,适合于进行爆破震动信号的时频分析。     

锦屏二级水电站2~#引水隧洞爆破治理岩爆试验研究

岩爆是地下工程的一大地质灾害,目前还没有成熟的预报和治理方法。利用爆破手段释放高地应力来减少岩爆,一直是地下工程施工研究的重要课题。在锦屏二级水电站2#引水隧洞,进行了爆破释放应力试验,分别试验了掌子面倾斜辐射孔和围岩内倾斜辐射孔两种方案。试验结果证明了爆破是高应力释放的有效手段,通过合理的爆破设计与施工,可以达到控制或缓解岩爆的目的。     

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。     

小波分析在别矿爆破振动测试中的应用研究

为深入了解新疆别斯库都克露天煤矿爆破振动信号的特性,应用小波变换方法对监测所得的非平稳爆破振动信号进行了时频特征分析,获得了爆破振动信号小波多分辨率分析的各频带能量分布规律,给出了振动信号的细节特征,为爆破设计人员更好地指导爆破设计,进一步改善爆破效果及降低爆破振动效应提供一定参考。     

基于独立分量分析的爆破振动信号分离仿真试验

爆破振动信号分析是研究爆破振动特性的重要手段,而实测爆破振动信号往往是多个振源信号的叠加信号,分离出每个振源或特定振源的振动信号对于其振动特性的研究具有重要意义。选取实测的爆破振动信号,进行线性混合得到混合信号,利用独立分量分析(ICA)对混合信号进行分离,获取了与源信号波形基本一致的分离信号,仿真试验表明ICA适合爆破振动信号的分离。