爆破振动信号不同频带的能量分布规律

根据爆破振动信号具有明显的持时短、突变快等特点,结合工程爆破地震监测资料,利用小波包分析良好的时频局部化性质,研究了爆破振动信号不同频带的能量分布规律,分析了爆破振动信号的能量在传播过程中随着爆破条件的改变的变化规律.研究结果表明:爆破振动信号的频带能量分布与爆破条件密切相关,其主振频带较宽并可划分为多个子振频带;该方法对综合研究爆破振动危害机理和爆破地震效应,特别是为构建爆破振动速度-频率相关安全准则提供了一种有效的分析技术.     

一种基于爆破振动信号小波分析的爆破危害评判新方法

基于Matlab小波分析软件,利用小波包良好的时频局部化性质对现场监测的爆破振动信号进行能量分析,得到爆破振动信号不同频带上的能量分布。根据爆破振动信号在传播过程中能量的变化规律及爆破振动信号的频带能量分布与爆破振动影响的密切关系,据爆破振动信号主振频率所在频域能量和受控结构自振频率所在频域能量,提出一种新的基于爆破振动信号小波分析的爆破危害评判方法。将计算实测点的爆破危害评定参数α与在该点观测到的建筑物的α进行对比。研究结果表明:当α0.235时,建筑物受损;随着α增大,建筑物受损情况加剧。     

小波包分析方法在齿轮箱振动信号处理中的应用

对齿轮箱的振动及振动信号进行了分析，利用小波分析原理及小波包分解故障信号，抽取与故障有关的几个频段进行重构，剔除了主振动分量和干扰项，从而使故障特征信号从复杂的振动信号中分离出来。     

一种新的内燃机振动信号时频分析方法

本文针对现有时频分析方法在内燃机振动信号特征提取中存在的问题,提出利用经验小波变换(EWT)结合同步压缩变换(SST)对相关信号进行处理。仿真及实例验证结果表明,该方法不仅能够对内燃机振动信号时频特性进行有效表征,而且较传统时频分析方法具有更高的时频分辨率,对含噪信号表现出较强的鲁棒性。     

小波多重分形及其在岩石爆破振动信号分析中的应用

在说明仅用一种分形维数来描述岩石爆破振动信号不足的基础上,利用多分形分析的方法对典型岩石爆破振动信号的奇异谱进行分析。给出了基于小波变换的多分形谱计算方法,并将此方法应用到岩石爆破振动信号中,讨论了信号的多分形特征,认为信号的突变主要集中在α<1的奇异指数上,而信号的奇异指数也主要集中在0 .2 8～0 .72之间;并提出了对于岩石爆破振动信号几乎处处奇异的结论     

岩石爆破振动信号的EMD滤波与消噪

研究了采用经验模态分解（EMD）法对信号进行滤波、消噪的原理和过程，运用小波滤波和EMD滤波方法对仿真信号进行比较，并将EMD滤波、消噪法引入岩石爆破与冲击破碎信号处理领域中。结果表明：采用小波与EMD2种滤波、消噪的方法都能获得较好的效果，而基于EMD滤波、消噪法是依据信号分解结果的频谱特性进行选择性的滤波和消噪，更能充分保留信号本身所固有的非平稳特征，具有自适应强和灵活、有效的特点，是一种更好的爆破振动信号滤波、消噪法。     

隧道爆破振动与机车振动信号时频特征差异化分析

采用频率切片小波变换对复线新建隧道爆破振动与既有隧道机车振动信号进行了分析。在获取两种信号波形和频谱曲线的基础上,利用FSWT对两种信号进行了时频分析。然后根据其逆变换能切割任意频率区间的特点,对两种信号进行子频带划分并得到重构信号;并对两类信号不同的能量分布特性进行了对比研究。研究结果表明:爆破振动信号和机车振动信号的能量主要都分布于200 Hz区域内;在0~100 Hz范围内,机车振动信号所占能量相对较大;100 Hz以上频率区域,爆破振动信号所占能量比例更大。爆破振动信号相对于机车振动信号而言,属于更加高宽频的非平稳随机振动。     

隧道衬砌混凝土爆破振动能量传播规律试验

针对隧道衬砌混凝土频繁爆破振动危害累积效应,设计混凝土频繁爆破振动试验,对测得的爆破振动信号进行总能量和频带能量计算与分析。试验结果表明:①爆破振动信号能量分布范围较广;但绝大部分能量集中在0～205. 08 Hz;且多以9. 77～58. 59 Hz频带能量较大;②总能量随距离的增大而减小,在近区衰减迅速,中远区较近区衰减缓慢;而能量随着距离的增大向低频带集中,且距离越大越明显;③总能量随爆破次数增加呈降低趋势,其中近区测点的总能量在大值范围内下降;而中远区衰减较为平缓。能量集中频带随爆破次数增加总体向中低频段发展;且近区测点在低频段能量所占比例有所增加。     

小波变换及其在信号分析中的应用

将Ｍａｌｌａｔ算法应用于信号的分析与处理，根据实际问题的需要，对某些频带成分进行了特殊处理，然后再用这些处理后的信号成分进行信号重构，从而得到满足实际问题需要的处理结果。     

汽轮机振动故障分析技术研究

汽轮机振动是影响机组安全运行的一个重要指标。产生振动的原因是多种多样的,不同的振动原因产生的振动信号也各有。本文分析了不同的故障产生的不同的振动特征,并对振动信号分析技术进行了研究。     

精确微差爆破震动能量分布特征分析

数码电子雷管能够实现更为精确的微差爆破。为了掌握精确微差爆破的震动能量分布特征和减震机理,采用小波包分析方法对浅埋隧道的大量爆破震动实测数据进行了能量分析。结果表明：普通毫秒雷管爆破震动信号的能量主要分布在中低频带;数码电子雷管爆破震动信号的能量分布在更宽的频带;普通毫秒雷管爆破和数码电子雷管爆破震动信号的主震频带还可以分为若干个分震频带,表现为在若干个特定频率上有较突出的能量集聚;随着雷管段数增加和微差时间的减小,数码电子雷管爆破震动信号的能量频带分布加宽,高频成份的能量增加,爆破震动信号的分震频带数目增加,分震频带有往高频发展的趋势。精确微差爆破能够实现更好的减震效果。     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声，在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比，然后将奇异值分解技术用于信号降噪。最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方法将输入信号进行一次小波包分解，利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。实例表明，小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好。与其他方法相比，用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高，且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号，大大提高了特征提取的准确率。     

小波包分析在信号压缩中的应用

着重介绍了将信号在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得信号的小波包变换系数在小波变换域尽可能集中,从而使在不降低压缩信号的质量情况下,进一步提高信号压缩比成为可能.具体讨论了小波包分析及小波包最优基的选取,同时针对小波分析在信号压缩中的局限性,研究用小波包分析来进行信号的压缩,从而提高了信号的压缩比和重建信号的质量,并用于实际数据处理压缩.     

基于振动信号降噪的钢板件损伤定位

为了实现汽车船舶等行业中钢板件的结构健康监测,针对冲击、碰撞损伤发生时的振动信号,提出了一种结合小波包阈值降噪(WPT)和集合经验模态分解(EEMD)降噪的方法来提高损伤源的定位精度。首先,设计了动态环境下钢板件的冲击损伤试验系统并进行实验方案设计,采集了损伤时刻数据;其次,通过对损伤信号进行WPT-EEMD降噪有效提高信噪比,并利用阈值检测获得信号到达各传感器的时间;最后,基于延时叠加算法,完成了钢板件中损伤区域的定位成像。实验结果表明,该方法可在动态环境下有效定位出钢板件上冲击损伤发生的位置,为解决动态无损监测问题提供了思路。     

Hilbert-Huang 变换在爆破震动信号分析中的应用

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)法的原理、内容和优越性, 并用仿真信号进行实例分析, 以验证其关键技术经验模态分解(EMD)的高效性、自适应性, 以及其时频图能定量地描述时间与瞬时频率的关系. 用HHT法对爆破震动信号进行分析与处理. 研究结果表明: EMD能很好地按不同的时间尺度对信号进行分解, 分解后的固有模态函数能反映信号本身所固有的特性;能将Hilbert能量谱中的信号能量清晰地表示在时间-频率-能量的分布图上;HHT法能有效地提取爆破震动信号的时频特征;HHT法比小波分析更具适应性, 为爆破震动信号的分析与处理提供了新的研究思路与方向.     

爆破振动频率预测及其回归分析

在爆破振动作用下,地面质点的振动频率对建筑物的破坏具有很大的影响。根据爆破振动过程的复杂性,利用量纲分析法建立了爆破振动频率与主要影响因素之间的函数关系,并通过对实测数据进行回归分析,得到了特定爆破条件下丰振频率的预测公式,为爆破振动频率衰减规律的研究和对类似爆破工程进行主频率预测提供了理论和实际依据。     

汽车振动信号去噪分析中的小波参数选择

对振动信号阈值去噪中的小波母函数、阈值大小以及系数的量化方法的选择进行了研究。根据去噪性能的信噪比增益和去噪因子2个评价指标,对Daubechies小波系和Symlets小波系的30种小波母函数进行了筛选,选取db13和sym11小波作为较优小波母函数;介绍了自适应阈值的计算方法,在此基础上分析了传统软硬阈值方法的优缺点,提出了一种改进的阈值方法,并将它们应用于仿真信号和实际汽车振动信号的去噪,取得了较好的去噪效果。