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基于自适应多尺度形态学梯度乘积运算的发电机振动信号特征增强检测 被引量：1
1
作者 王晓龙 石海超 +4 位作者 熊江涛 金韩微 张博文 陆志鹏 何玉灵 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第8期3195-3204,I0028,共11页
针对发电机发生定子匝间短路故障时振动信号特征微弱的问题,提出一种基于自适应多尺度形态学梯度乘积运算的发电机振动信号特征增强检测方法。首先,根据发电机定子的振动特征设计一种新颖的星形结构元素,并构建多尺度形态学梯度乘积运... 针对发电机发生定子匝间短路故障时振动信号特征微弱的问题,提出一种基于自适应多尺度形态学梯度乘积运算的发电机振动信号特征增强检测方法。首先,根据发电机定子的振动特征设计一种新颖的星形结构元素,并构建多尺度形态学梯度乘积运算方式;其次,利用白鲨优化策略对星形结构元素的幅值及尺度进行寻优,并将自适应多尺度形态学梯度乘积运算应用在发电机定子振动信号特征增强检测中;最后,对比发电机定子匝间短路理论故障特征频率与处理信号频谱中幅值突出的频率,判断发电机的运行状态。实验证明,所提方法可有效增强发电机定子振动信号特征,提高发电机定子匝间短路故障检出率,具有一定工程参考价值。 展开更多
关键词 发电机 振动信号 数学形态学 星形结构元素
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基于改进变分模式分解的煤矿通风机振动信号特征提取 被引量：1
2
作者 陶珑 郭燕飞 《工矿自动化》 北大核心 2025年第2期131-137,共7页
煤矿通风机振动信号是一种非平稳多分量信号。传统的非平稳信号特征信号提取方法存在自适应性差、对通风机早期故障的微弱特征辨识能力有限等问题,基于广义变分模式分解的特征提取方法的信号处理速度难以满足通风机振动信号特征快速提... 煤矿通风机振动信号是一种非平稳多分量信号。传统的非平稳信号特征信号提取方法存在自适应性差、对通风机早期故障的微弱特征辨识能力有限等问题,基于广义变分模式分解的特征提取方法的信号处理速度难以满足通风机振动信号特征快速提取的要求。针对上述问题,提出了一种基于改进变分模式分解的煤矿通风机振动信号特征快速提取方法。在广义变分模式分解算法的基础上,采用乘子交替方向法迭代求解,将约束优化问题转换为无约束优化问题。应用改进变分模式分解算法对信号进行等效分解,得到匹配目标信号特征的等效滤波器,通过内积变换原理快速提取通风机振动信号特征分量。仿真和实验结果表明,改进变分模式分解算法对不同强度的特征分量提取效果均较好,准确性和抗噪性良好,处理通风机实测振动信号的耗时为0.008165 s,与广义变分模式分解算法相比,特征提取速度大幅提升。 展开更多
关键词 煤矿通风机 振动信号 非平稳信号特征提取 变分模式分解 等效滤波器 内积变换
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基于相空间重构的定子绕组端部机械振动信号监测研究
3
作者 郭铨楹 夏成宇 赵蔚文 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期167-172,共6页
定子绕组端部应用的工业环境存在大量的噪声源,且定子绕组端部的机械振动信号特征具有宽动态范围和高随机度的特点,使得振动信号的相空间结构较为复杂,难以准确重构,且无法捕捉到信号的复杂动态行为,这增大了对振动信号监测的难度。为此... 定子绕组端部应用的工业环境存在大量的噪声源,且定子绕组端部的机械振动信号特征具有宽动态范围和高随机度的特点,使得振动信号的相空间结构较为复杂,难以准确重构,且无法捕捉到信号的复杂动态行为,这增大了对振动信号监测的难度。为此,提出一种定子绕组端部机械振动信号监测方法。利用三轴加速度传感器采集定子绕组端部机械振动信号,获取其时频流形特征。结合时频原子与相空间重构法对相空间中各维度上振动信号的时频分布展开重构,准确捕捉信号的复杂动态行为,突出振动信号与正常信号的差异,提高宽动态范围内对信号微小变化的监测敏感度。将增强后的振动信号输入到双向长短期记忆(BiLSTM)网络模型中,实现对定子绕组端部机械振动信号的监测。实验结果表明,采用所提方法后JTFE指标显著降低,说明振动信号的频带能量分布更为集中,能够更加精准地监测振动信号。 展开更多
关键词 定子绕组端部 机械振动信号 相空间重构 振动信号监测 三轴加速度传感器 双向长短期记忆网络 时频流形特征
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改进EMD的断路器机械振动信号去噪处理方法
4
作者 周光祥 李鹏 王宽田 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第9期368-373,共6页
为有效诊断断路器故障,保障机械安全稳定运行,提出了基于改进EMD的断路器机械振动信号去噪方法。使用基于ARM与FPGA的机械振动信号采集技术,获取断路器机械振动信号。利用EMD算法,将采集到的断路器机械振动信号分解为各个尺度的机械振... 为有效诊断断路器故障,保障机械安全稳定运行,提出了基于改进EMD的断路器机械振动信号去噪方法。使用基于ARM与FPGA的机械振动信号采集技术,获取断路器机械振动信号。利用EMD算法,将采集到的断路器机械振动信号分解为各个尺度的机械振动信号IMF分量与趋势项。对EMD噪声去除方法加以改进,应用交叉证认方法,获取机械振动信号IMF分量中的噪声和信号的主导分量。求解各分量阈值,并应用小波阈值方法去除机械振动信号中的噪声主导分量,获取有用振动信息。经各分量重构处理后,得到去除噪声的断路器机械振动信号。实验结果表明,该方法的断路器机械振动信号去噪效果较好,能够有效提高断路器机械故障诊断的准确性。 展开更多
关键词 FPGA技术 ARM技术 改进EMD算法 断路器 机械振动信号 信号去噪
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基于EMD和时频分析的遥测振动信号降噪方法
5
作者 李振兴 李冬 刘建男 《兵工自动化》 北大核心 2025年第10期35-39,55,共6页
针对飞行器试验遥测振动信号频率内容丰富降噪困难问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和时频分析的遥测振动信号降噪方法。将带噪信号利用EMD进行多尺度分解,得到不同尺度的本征模态分量(intrinsic mode ... 针对飞行器试验遥测振动信号频率内容丰富降噪困难问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和时频分析的遥测振动信号降噪方法。将带噪信号利用EMD进行多尺度分解,得到不同尺度的本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),利用短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)得到对应的时频表示,并根据时频能量分布设定滤波阈值,在时频域进行滤波处理。将滤波后的时频表示进行STFT逆变换,并累加求和得到降噪后信号。该方法具有更好的噪声抑制能力,并且保护信号中细节信息不受损失。计算机仿真和实测数据处理结果表明:与EMD降噪、小波降噪相比,该方法仿真条件下信噪比提高约2.8和2.4 dB,在实测信号中信噪比提高约14.3和10.1 dB,证明该方法在遥测振动信号预处理中具有实际应用价值。 展开更多
关键词 遥测 振动信号 EMD 时频分析 降噪
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基于力-振动信号特征融合的砂轮磨损智能辨识系统
6
作者 丁宁 杨云淏 +4 位作者 段景淞 谭鹏乐 张楷毓 董之宁 史尧臣 《机床与液压》 北大核心 2025年第14期106-111,共6页
在磨削加工过程中,砂轮磨损会显著影响加工质量。为了对砂轮磨损状态进行辨识和及时修整,提出一种基于力-振动信号特征融合的智能辨识方法。以难加工的航空航天钛合金材料为磨削对象,建立砂轮磨损状态的多信号采集系统,同步获取磨削力... 在磨削加工过程中,砂轮磨损会显著影响加工质量。为了对砂轮磨损状态进行辨识和及时修整,提出一种基于力-振动信号特征融合的智能辨识方法。以难加工的航空航天钛合金材料为磨削对象,建立砂轮磨损状态的多信号采集系统,同步获取磨削力信号、振动信号和砂轮表面形貌数据。通过结合表面形貌和信号特征分析,探究砂轮磨损的演化规律。将磨削过程中的法向力与切向力之比σ(F_(N)/F_(t))和振动信号均方根值(RMS)作为表征砂轮磨损程度的关键参数,构建基于残差神经网络和支持向量机(ResNet-SVM)的砂轮磨损智能辨识模型,以提高辨识精度。该模型利用ResNet提取深层特征,通过SVM进行分类决策,并采用线性加权融合策略提升系统性能。结果表明:所提方法在砂轮磨损状态识别方面优于传统的CNN-SVM模型,辨识精度可达95%以上。 展开更多
关键词 砂轮磨损 磨削力 振动信号 残差神经网络 支持向量机
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基于高阶局部最大值同步挤压变换的浅埋隧道地表高铁振动信号时频与衰减特征分析
7
作者 贾宝新 翟紫薇 +3 位作者 张晶 周志扬 苑文雅 郑克楠 《岩土力学》 北大核心 2025年第1期337-352,共16页
为解决浅埋隧道上覆地表采集到的高铁振动信号底噪丰富的问题,提出一种适用于浅埋隧道上覆地表高铁振动信号降噪的高阶局部最大值同步挤压变换方法。首先,引入高阶调制算子推导高阶估算瞬时频率,结合局部最大值同步挤压变换推导出高阶... 为解决浅埋隧道上覆地表采集到的高铁振动信号底噪丰富的问题,提出一种适用于浅埋隧道上覆地表高铁振动信号降噪的高阶局部最大值同步挤压变换方法。首先,引入高阶调制算子推导高阶估算瞬时频率,结合局部最大值同步挤压变换推导出高阶局部最大值同步挤压变换,通过数值模拟多分量加噪信号验证该方法的抗噪性;随后,对高铁振动信号进行相关时频分析、处理,对比验证高阶局部最大值同步挤压变换的降噪效果和适用效果;最后,基于此方法对高铁振动信号的时频及衰减特征进行分析。研究可为隧道场地高铁振动信号提供一种谱精度高、降噪效果好的时频分析方法,并为隧道场地中高铁振动的环境影响研究提供理论分析基础。 展开更多
关键词 高铁振动信号 高阶局部最大值同步挤压变换 时频分析 降噪效果 衰减特征
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基于OOA-VMD-SVD的结构振动信号降噪研究
8
作者 赵锐 卢西旺 岳子翔 《中国测试》 北大核心 2025年第10期148-159,共12页
为了解决建筑结构振动信号监测过程中存在的大量随机噪声问题,针对钢梁实测数据提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)的变分模态分解(VMD)联合奇异值分解(SVD)的新型降噪方法(OOA-VMD-SVD)。该方法首先基于仿真数据,利用鱼鹰优化算法,并结合... 为了解决建筑结构振动信号监测过程中存在的大量随机噪声问题,针对钢梁实测数据提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)的变分模态分解(VMD)联合奇异值分解(SVD)的新型降噪方法(OOA-VMD-SVD)。该方法首先基于仿真数据,利用鱼鹰优化算法,并结合能量熵判定机制,确定VMD分解层数K和二次惩罚因子α两个最优参数,从而有效抑制模态混叠现象;其次,利用皮尔逊系数判定机制区分有用信号分量与噪声分量,再采用SVD对有用信号分量进行降维;最后,对两次降噪保留的有用信号进行重构,得到降噪后的信号,并用钢梁实验和监测数据进行验证。仿真和钢梁实验结果表明,与小波软硬阈值法、VMD及VMD-小波降噪方法相比,OOA-VMD-SVD方法能够显著提高信噪比,对于监测数据也能更加有效地保留信号中的有用信息,为结构健康监测中的信号处理提供了一种高效、稳定的降噪方案。 展开更多
关键词 结构振动信号 变分模态分解 能量熵 奇异值分解 降噪
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基于MEMS压阻传感器的多点微弱振动信号检测系统
9
作者 王红亮 王雨馨 +1 位作者 高春林 林宏 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第9期6-10,60,共6页
针对多体飞行器分离时产生的微弱振动信号振动范围广、幅度低、频率成分复杂等问题,设计了以压阻式MEMS加速度传感器及变换器为核心的微弱振动信号检测系统。系统由压阻式MEMS加速度传感器网络、采集存储器、地面测试台及上位机软件组... 针对多体飞行器分离时产生的微弱振动信号振动范围广、幅度低、频率成分复杂等问题,设计了以压阻式MEMS加速度传感器及变换器为核心的微弱振动信号检测系统。系统由压阻式MEMS加速度传感器网络、采集存储器、地面测试台及上位机软件组成。前端传感器网络响应的多点微弱振动信号经过变换器内的调理电路进行调理后以标准电信号输出到采集存储器,搭配测试台和上位机软件完成振动信号数据的回读及绘图分析。试验结果表明:系统可以准确检测16个点位±2000 mg范围内的微弱振动信号并进行绘图分析,整体非线性度为0.58%,分辨率为0.1 mg,结构可靠,工作稳定。 展开更多
关键词 微弱振动信号检测 MEMS传感器 变换器 采集存储器 调理电路 绘图分析
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基于OOA-VMD的隧道爆破振动信号降噪方法 被引量：1
10
作者 马荣增 杜泽辉 +2 位作者 李文 彭亚雄 吴立 《爆破》 北大核心 2025年第1期175-182,共8页
爆破工程中现场爆破监测获取准确的爆破振动信号是分析有害效应的基础,由于地质条件、电磁干扰和仪器误差等因素对隧道爆破振动信号采集的不利影响,实测信号往往存在大量高频噪声,可能导致信号曲线畸变和数据失真。本研究提出了一种基... 爆破工程中现场爆破监测获取准确的爆破振动信号是分析有害效应的基础,由于地质条件、电磁干扰和仪器误差等因素对隧道爆破振动信号采集的不利影响,实测信号往往存在大量高频噪声,可能导致信号曲线畸变和数据失真。本研究提出了一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化变分模态分解(VMD)的信号分解算法,并利用多尺度排列熵(MPE)构建了适用于隧道爆破振动信号的降噪模型。采用最大信息系数作为适应度函数,OOA迭代计算最优VMD参数(K&α),并得到本征模态函数(IMF),利用每个分解信号的MPE值来识别噪声,通过去除噪声分量并重构得到降噪信号。采用该优化算法对云南省大山隧道实测爆破振动信号进行降噪处理,结果表明:新的优化算法能够分解出最优信号并消除噪声,且对信号的低频能量影响较小。该方法的降噪效果优于完全集成经验模态分解(CEEMD)和传统VMD算法,从而验证了OOA-VMD降噪算法的可靠性。该研究对隧道工程爆破振动信号的处理和噪声干扰问题的处理具有重要工程应用价值。 展开更多
关键词 爆破振动信号 降噪算法 隧道 Osprey优化算法 VMD分解算法
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基于CEEMDAN-WTD-DBO的轴承振动信号降噪方法 被引量：1
11
作者 吴云飞 龙江 +1 位作者 魏友 曾信凌 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期91-98,共8页
针对高噪声环境下难以提取轴承故障频率特征的问题,提出一种结合完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、小波阈值降噪(WTD)和蜣螂优化算法(DBO)的方法。使用CEEMDAN将信号分解成多个固有模态函数(IMFs),并根据综合评价指标对IMFs信号进行选取... 针对高噪声环境下难以提取轴承故障频率特征的问题,提出一种结合完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、小波阈值降噪(WTD)和蜣螂优化算法(DBO)的方法。使用CEEMDAN将信号分解成多个固有模态函数(IMFs),并根据综合评价指标对IMFs信号进行选取;随后使用WTD对选取的信号进行降噪处理,使用DBO对改进的阈值函数的参数进行自适应选取,在有效减小噪声水平后进行信号重组。将重组信号进行包络谱分析,得出所提方法能有效地对信号进行降噪与故障特征提取。将该方法应用于滚动轴承的仿真信号和实际轴承数据,结果表明,基于参数优化的CEEMDAN-WTD-DBO方法相较于传统的单一降噪方法,在减少随机噪声与提取故障特征频率能力方面表现更出色。 展开更多
关键词 滚动轴承 振动信号 小波阈值降噪 模态分解 蜣螂优化算法 包络谱 故障特征提取
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基于ICEEMDAN-改进小波阈值法的爆破振动信号消噪分析
12
作者 张文涛 汪海波 +3 位作者 高朋飞 王梦想 程兵 宗琦 《工程爆破》 北大核心 2025年第2期157-168,共12页
为了更好地消除噪声成分对爆破振动信号的影响,构建了ICEEMDAN算法联合改进小波阈值法的消噪方法。首先使用ICEEMDAN算法对实测信号分解得到一系列IMF分量,然后通过互相关分析、频谱分析和交叉小波相干分析确定高频噪声分量、含噪分量... 为了更好地消除噪声成分对爆破振动信号的影响,构建了ICEEMDAN算法联合改进小波阈值法的消噪方法。首先使用ICEEMDAN算法对实测信号分解得到一系列IMF分量,然后通过互相关分析、频谱分析和交叉小波相干分析确定高频噪声分量、含噪分量、趋势项分量,利用改进的小波阈值法提取含噪分量中的真实信息,剔除噪声成分后将剩余分量相加重构信号。通过信号重构前后的波形、三维时频谱对消噪效果进行评价,并采用信噪比、均方根误差等指标对6种消噪方法的降噪效果进行对比。结果表明:ICEEMDAN-改进小波阈值法能在保存爆破振动信号真实信息的前提下精准消除噪声成分;与其他5种方法相比,该方法消噪重构后信号的信噪比最高、均方根误差最小,分别为28.73 dB、0.0022,在时域和频域均表现出较好的消噪能力。 展开更多
关键词 爆破振动信号 消噪 ICEEMDAN 小波阈值法
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基于原岩随钻振动信号的岩石单轴抗压强度快速预测试验研究
13
作者 刘河清 刘建康 +4 位作者 郝建 郑义宁 肖勇 胡慧 栾学坤 《岩土工程学报》 北大核心 2025年第8期1700-1710,共11页
为了揭示随钻振动信号与岩石单轴抗压强度之间的响应关系,实现单轴抗压强度的快速感知预测,基于随钻振动信号提出了混合遗传算法优化(GA-BP)的单轴抗压强度人工神经网络快速预测方法。运用傅里叶变换及数学运算提取花岗岩、石灰岩、页... 为了揭示随钻振动信号与岩石单轴抗压强度之间的响应关系,实现单轴抗压强度的快速感知预测,基于随钻振动信号提出了混合遗传算法优化(GA-BP)的单轴抗压强度人工神经网络快速预测方法。运用傅里叶变换及数学运算提取花岗岩、石灰岩、页岩、砂岩和煤5种原岩(煤)振动信号时域、频域的特征值,构建不同神经网络预测模型并分析比较各模型的预测性能。研究结果表明:经遗传算法优化的GA-BP神经网络模型决定系数R2为0.778,较之BP神经网络模型提升了9.4%;构建的模型对于单轴抗压强度有着较好的预测能力,所用方法为岩石力学参数快速获取技术的智能化和自动化发展提供了新的技术路径。 展开更多
关键词 随钻振动信号 单轴抗压强度 时域、频域特征 神经网络
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基于特征模态分解的水电机组振动信号去噪
14
作者 刘腾彬 李利华 +2 位作者 高雄 吴挺玮 安学利 《人民长江》 北大核心 2025年第7期224-229,共6页
针对水电机组振动信号去噪问题,提出了一种基于特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)的水电机组振动信号去噪方法。FMD本质上是通过设定的滤波器来分解不同的模态,设定好的滤波器能很好地识别噪声信号的冲击性和周期性。首先,... 针对水电机组振动信号去噪问题,提出了一种基于特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)的水电机组振动信号去噪方法。FMD本质上是通过设定的滤波器来分解不同的模态,设定好的滤波器能很好地识别噪声信号的冲击性和周期性。首先,利用汉宁窗口初始化设计的FIR滤波器组为分解提供方向;然后使用周期估计和更新过程来锁定噪声信息;最后,在模式选择过程中去除冗余模式和混合模式。在滤波器的设定过程中,以平方包络谱负熵为适应度函数,麻雀优化算法为迭代函数,选择得出FMD的最佳参数组。仿真结果及实例分析结果表明,与VMD算法和小波变换相比,FMD算法能很好地消除水电机组振动信号噪声。 展开更多
关键词 水电机组 振动信号 去噪 FMD 平方包络谱负熵 麻雀优化算法
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基于改进EMD的爆破振动信号降噪方法研究 被引量：3
15
作者 闫鹏 张云鹏 +1 位作者 周倩倩 杨曦 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期212-220,共9页
针对经验模态分解(EMD)算法存在端点效应和降噪效果不佳的问题,依据延拓—分解—聚类—降噪—重构思想,提出了改进EMD的爆破振动信号降噪方法。该方法联合了综合相似指数同时兼顾延拓信号的形状和幅值相似性的特点、K-means算法的聚类... 针对经验模态分解(EMD)算法存在端点效应和降噪效果不佳的问题,依据延拓—分解—聚类—降噪—重构思想,提出了改进EMD的爆破振动信号降噪方法。该方法联合了综合相似指数同时兼顾延拓信号的形状和幅值相似性的特点、K-means算法的聚类特性以及小波包的降噪优势,不仅可以有效抑制端点效应,也具有良好的降噪效果。研究结果表明:在仿真信号端点效应抑制试验中,与多项式拟合和边界局部特征延拓方法相比,改进EMD方法的能量误差和均方误差最小。在实测爆破振动信号降噪中,与EMD和变分模态分解(VMD)方法相比,改进EMD方法的信噪比(20.94 dB)最大,均方根误差(0.0031)最小。改进EMD方法不仅可以较好保存中低频(0~200 Hz)信号能量,对200 Hz以上高频噪声也具有良好滤除效果。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 爆破振动信号 端点效应 K-MEANS算法 小波包 降噪
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丘陵山区农业拖拉机振动信号分析系统的设计 被引量：1
16
作者 黄月芹 尹程 +1 位作者 黄显淞 娄玉印 《农机化研究》 北大核心 2025年第5期226-231,共6页
农业拖拉机在工作过程中会产生不同频率和幅度的振动信号,通过对振动信号分析可以获取拖拉机运行状态和机械部件健康状况的信息。为此,以丘陵山区甘蔗田间拖拉机振动信号为研究对象,在丘陵山区甘蔗田间采集拖拉机振动信号数据,对其进行... 农业拖拉机在工作过程中会产生不同频率和幅度的振动信号,通过对振动信号分析可以获取拖拉机运行状态和机械部件健康状况的信息。为此,以丘陵山区甘蔗田间拖拉机振动信号为研究对象,在丘陵山区甘蔗田间采集拖拉机振动信号数据,对其进行预处理,并基于改进阈值函数的奇异值小波去噪法对信号进行滤波、降噪和特征提取,构建了针对丘陵山区甘蔗田间拖拉机振动数据库。对比分析和试验验证了该方法在丘陵山区甘蔗田间拖拉机振动信号分析中的有效性和可行性,研究结果可为提高丘陵山区农业拖拉机的工作效率、安全性和可靠性提供重要的理论和技术支持。 展开更多
关键词 丘陵 拖拉机 振动信号 传感器 奇异值分解
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基于VMD-ICA算法的隧道爆破振动信号去噪方法
17
作者 薛威 王永东 +3 位作者 柏文军 胡志豪 任雨桐 史林猛 《工程爆破》 北大核心 2025年第1期156-166,共11页
为有效降低隧道实测爆破振动信号中噪声干扰,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的去噪方法。将原信号依次在不同分解模态数K下进行VMD分解预处理,利... 为有效降低隧道实测爆破振动信号中噪声干扰,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)联合独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的去噪方法。将原信号依次在不同分解模态数K下进行VMD分解预处理,利用分量能量差参数θ分析确定模态数K,通过信噪比SNR选取最优的惩罚因子α值;在最佳参数K、α下,原始信号经VMD分解可获得一系列频率从高到低排列的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。为最大程度保留原信号真实成分,通过FastICA算法对IMF分量进行盲源分离,得到与IMF分量相同数量的ICA分量,将各个ICA分量进行排列熵(Permutation Entropy,PE)的随机性检测,准确区分并去除噪声分量,同时对低噪进行平滑处理。将处理后的ICA分量重构得到去噪后的振动信号。利用仿真信号检验该方法的可行性并与现有去噪方法对比得出:VMD-ICA算法的去噪信号波形和去噪效果指标均优于EMD和小波阈值去噪算法。对实测爆破振动信号进行去噪处理表明:VMD算法不仅可以较好地剔除信号中的干扰成分,而且能快速地提取信号中的有用信息。 展开更多
关键词 隧道爆破 信号去噪 VMD-ICA算法 振动信号 FASTICA算法
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岩土振动信号分布式光纤监测的离散元建模研究
18
作者 王艺澄 闵寅通 +1 位作者 刘春 李万翀 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第2期307-316,共10页
分布式光纤传感(DAS)可获取实时的工程事件振动信号,识别这些信号的特征有利于预警和规避工程灾变风险。为系统地探究不同条件下的DAS信号特征,基于高性能离散元软件MatDEM,建立了岩土体振动信号DAS监测模型,采用弹性Clump模型构建光纤... 分布式光纤传感(DAS)可获取实时的工程事件振动信号,识别这些信号的特征有利于预警和规避工程灾变风险。为系统地探究不同条件下的DAS信号特征,基于高性能离散元软件MatDEM,建立了岩土体振动信号DAS监测模型,采用弹性Clump模型构建光纤结构体并实时记录相对应变数据,并结合外场重锤下落试验的DAS振动信号数据,从信号的时域特征、频域特征以及信号在振源参数影响下的变化规律三个方面验证了模型的合理性和有效性。研究结果表明,模拟和试验的信号特征具有一致性:信号波形都呈现出单个峰值并快速衰减的特征;信号频率集中,并随着频率增加,振幅逐渐降低;随着重锤下落高度、质量的增加,信号的振幅提高,相应的信噪比增强。模型可用于振动特性机理研究和振动信号大数据生成,有利于进一步的DAS信号解译和人工智能识别。 展开更多
关键词 离散元法 数值模拟 分布式监测 振动信号 时域分析 频域分析
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基于波前传感器的振动信号面阵遥感探测研究
19
作者 罗鸿声 罗权 +2 位作者 袁靖 苏金善 江伟 《激光杂志》 北大核心 2025年第6期60-70,共11页
振动信号的遥感探测在地质勘探和地震监测中具有重要应用。基于此,本研究发展了一种基于波前传感器的激光遥感系统,可在目标区域内实现地震波的面阵探测。为优化探测效果,建立了激光衰减模型、面阵推扫探测模型及激光功率反射模型。为... 振动信号的遥感探测在地质勘探和地震监测中具有重要应用。基于此,本研究发展了一种基于波前传感器的激光遥感系统,可在目标区域内实现地震波的面阵探测。为优化探测效果,建立了激光衰减模型、面阵推扫探测模型及激光功率反射模型。为验证系统的空中动态探测能力,在200 m飞行高度上使用70 mW的连续635 nm波长的激光器照射目标区域。实验结果表明,地面不同位置的振动信号与波前传感器中的微透镜阵列之间存在一对一对应关系。与传统方法相比,该系统具备实时处理地面振动数据的优势,可快速分析并提取地震波关键特征。采用11×11微透镜阵列配置时,探测覆盖面积达1.2 m^(2),实现了对较大区域的有效面阵探测。 展开更多
关键词 激光遥感 振动信号 波前传感器 面阵探测
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气爆破岩振动信号优化分解与相关特征分析
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作者 付晓强 戴良玉 +1 位作者 俞缙 邵艺强 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第5期64-72,共9页
为解决变分模态分解过程中模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出灰狼优化-变分模态分解(GWO-VMD)算法。以龙龙隧道气爆法施工为依托,采用集成化采集模块采集气爆破岩过程中振动信号,利用相空间重构递归图(RP)相似度模型准确判别信号... 为解决变分模态分解过程中模态数和二次惩罚因子难以确定的问题,提出灰狼优化-变分模态分解(GWO-VMD)算法。以龙龙隧道气爆法施工为依托,采用集成化采集模块采集气爆破岩过程中振动信号,利用相空间重构递归图(RP)相似度模型准确判别信号GWO-VMD主分量;重构得到去除干扰项的真实信号,揭示气爆信号能量在时频域的分布特征,并量化数码电子雷管精度误差。结果表明:与传统的变分模态算法相比,GWO-VMD算法在气爆破岩信号信噪比提升和自适应相关特征提取方面具有显著优势,具有很强的时变频率追踪性能,能够准确识别数码雷管起爆精度,有效识别隧道爆破雷管灾害源特征。 展开更多
关键词 气爆破岩 振动信号 优化分解 相关特征 递归图 灰狼优化-变分模态分解(GWO-VMD)
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