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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
1
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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基于改进变分模式分解的煤矿通风机振动信号特征提取
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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基于振动信号处理的柴油机机油泵故障诊断
3
作者 冯霞 《汽车维修技师》 2025年第2期28-32,共5页
在发动机怠速运行状态下,对柴油机进行了振动特性测试。通过对所得试验数据的深入分析,成功定位了故障发生的具体部位。由于振动的传递特性,对机油泵泵体进行振动特性分析,进一步确定故障与机油泵有关。分别在有故障发动机和无故障发动... 在发动机怠速运行状态下,对柴油机进行了振动特性测试。通过对所得试验数据的深入分析,成功定位了故障发生的具体部位。由于振动的传递特性,对机油泵泵体进行振动特性分析,进一步确定故障与机油泵有关。分别在有故障发动机和无故障发动机上进行振动测试,将试验信号进行对比并分析,通过对信号数据进行研究,从而确认机油泵存在故障。本文对这类故障的典型特征进行了归纳总结,从而准确地识别出故障的根源。 展开更多
关键词 柴油机 机油泵 故障诊断 振动信号
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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
4
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VMD-ICA算法的隧道爆破振动信号去噪方法
5
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
6
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OOA-VMD的隧道爆破振动信号降噪方法
7
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
8
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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丘陵山区农业拖拉机振动信号分析系统的设计
9
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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基于改进EMD的爆破振动信号降噪方法研究
10
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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基于多源数据融合的煤矿防治水设备振动信号IMF识别方法
11
作者 牛和平 康瑞玲 +1 位作者 宋卫文 贺鑫 《煤矿机械》 2025年第4期195-198,共4页
由于煤矿防治水设备振动信号具有复杂多变且微弱的特性,在本征模态函数(IMF)识别的过程中难以有效捕捉信号特征,从而导致IMF识别灵敏度较低。为了解决该问题,提出基于多源数据融合的煤矿防治水设备振动信号IMF识别方法。规划传感器部署... 由于煤矿防治水设备振动信号具有复杂多变且微弱的特性,在本征模态函数(IMF)识别的过程中难以有效捕捉信号特征,从而导致IMF识别灵敏度较低。为了解决该问题,提出基于多源数据融合的煤矿防治水设备振动信号IMF识别方法。规划传感器部署方案,全面采集多个关键设备的振动信号。结合小波变换与小波包变换的优势,进行多统计特性分析,并应用滑动窗口平均滤波技术,有效融合多源振动信号。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对融合后的综合振动信号进行深入分解,精准识别IMF分量。实验结果表明,该方法能够高效识别煤矿防治水设备微弱振动信号,显著提升IMF识别灵敏度,为早期故障预警和设备维护提供了可靠依据。 展开更多
关键词 多源数据融合 煤矿防治水设备 振动信号 IMF识别 CEEMDAN算法
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基于振动信号分析的纺织机械状态监测与故障诊断
12
作者 张德喜 余淑萍 《化纤与纺织技术》 2025年第1期106-108,共3页
随着现代工业技术的发展,纺织机械的自动化水平不断提高,其运行状态直接影响到生产效率与产品质量。然而,在长时间连续作业下,机械设备容易出现各种故障,这些故障不仅会导致生产中断,还会造成经济损失。因此,文章从振动信号分析的概念... 随着现代工业技术的发展,纺织机械的自动化水平不断提高,其运行状态直接影响到生产效率与产品质量。然而,在长时间连续作业下,机械设备容易出现各种故障,这些故障不仅会导致生产中断,还会造成经济损失。因此,文章从振动信号分析的概念和特点出发,介绍了当前纺织机械状态监测与故障诊断面临的挑战,旨在探讨振动信号分析技术下纺织机械的状态监控与故障诊断的具体步骤,从而为维护决策提供科学依据。 展开更多
关键词 振动信号分析 纺织机械 状态监测 故障诊断
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关于煤矿机械振动信号预测研究
13
作者 王仰毅 苏文超 +2 位作者 刘猛 霍小泉 袁增云 《陕西煤炭》 2025年第1期161-164,共4页
本研究旨在提高煤矿机械振动信号的预测准确性。通过组合预测方法的研究包括欧氏距离矩阵(EMD)原理、预测信号预处理等方面的探索,利用EMD原理,通过测量信号间的欧氏距离来构建预测模型,提高振动信号预测的精度。在预测信号预处理阶段... 本研究旨在提高煤矿机械振动信号的预测准确性。通过组合预测方法的研究包括欧氏距离矩阵(EMD)原理、预测信号预处理等方面的探索,利用EMD原理,通过测量信号间的欧氏距离来构建预测模型,提高振动信号预测的精度。在预测信号预处理阶段进行了噪声去除和特征提取等步骤,以优化输入数据。在组合预测方法的实现中,将EMD与其他预测模型有机结合形成综合模型,以整合各模型的优势提升预测性能。通过真实的煤矿机械振动数据进行实验验证,对比不同模型的预测结果进行深入的结果分析。实验结果表明,组合预测方法在准确性和稳定性上均胜过单一模型,展现出更为优越的预测效果。 展开更多
关键词 机械振动信号 EMD原理 组合预测方法
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基于VMD及能量熵的隧道爆破振动信号降噪方法 被引量：2
14
作者 叶海旺 钟航 +7 位作者 周汉红 欧阳枧 龙桂华 雷涛 李立峰 王炯辉 赵明生 余红兵 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第11期111-117,共7页
为从监测信号中获得真实的隧道爆破振动信号,引入一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)及能量熵的隧道爆破振动信号降噪方法。首先,在不同K值条件下对监测信号进行变分模态分解,得到一系列本征模态分量(Intrinsic ... 为从监测信号中获得真实的隧道爆破振动信号,引入一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)及能量熵的隧道爆破振动信号降噪方法。首先,在不同K值条件下对监测信号进行变分模态分解,得到一系列本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算各模态分量与原信号的相关系数,根据相关系数确定最优K值;然后,对原信号进行变分模态分解,得到一系列中心频率由高到低的本征模态分量,计算每个模态分量的能量熵,确认噪声与信号的分界;最后将信号分量进行重构,得到降噪后的隧道爆破信号。将该信号降噪方法应用于实际爆破振动信号处理,结果表明:与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪法相比,信噪比更高,剩余能量百分比更高,均方差更低,反映出所提降噪方法在隧道爆破振动信号处理中具有一定的适用性。 展开更多
关键词 隧道爆破振动信号 变分模态分解 能量熵 降噪
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基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取 被引量：2
15
作者 王淑青 罗平章 +2 位作者 胡文庆 柯洋洋 张家豪 《水电能源科学》 北大核心 2024年第6期198-202,216,共6页
针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有... 针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有模态函数(IMF)并计算其能量熵,由此构建特征向量集,最后将其输入到海洋捕食者优化支持向量机算法(MPA-SVM)进行模式识别。基于模拟信号、实测信号验证所提特征提取方法的有效性,并与其他方法作对比。结果表明,基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的特征提取方法能准确提取特征,有效区分机组不同状态,为工程领域提供了应用价值。 展开更多
关键词 水电机组 振动信号 小波包分解 自适应噪声完备经验模态分解 能量熵 特征提取
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基于CEEMD-MPE-IMPROVED WTD的爆炸振动信号噪声抑制方法 被引量：1
16
作者 童晓玲 曾斐宇 +1 位作者 江轲 梁磊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期184-192,共9页
光纤分布式声传感(distributed acoustic sensing,DAS)系统因其灵敏度高、抗电磁干扰和分布式远距离传感的特点,广泛应用于微震监测和震源定位等领域。通过DAS系统采集爆炸产生的振动信号,并利用信号的到时信息进行爆源定位。但由于爆... 光纤分布式声传感(distributed acoustic sensing,DAS)系统因其灵敏度高、抗电磁干扰和分布式远距离传感的特点,广泛应用于微震监测和震源定位等领域。通过DAS系统采集爆炸产生的振动信号,并利用信号的到时信息进行爆源定位。但由于爆炸试验现场的噪声干扰,信号和噪声混叠,到时算法求得的到时信息误差较大,影响定位精度,因此需要对信号进行去噪处理。鉴于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法处理爆炸振动信号时有效信息的严重损失,提出了一种基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、多尺度互变熵(multiscale permutation entropy,MPE)和改进的小波阈值去噪(wavelet threshold denoising,WTD)的融合降噪方法,对DAS系统采集的信号进行去噪。它与EEMD-MPE、CEEMD-MPE和CEEMD-MPE-WTD方法进行了比较。试验结果表明,该方法可以将信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)提高到25.95 dB,明显高于其他方法。用去噪后的信号来定位信号源,误差在5米以内。而且该方法可以有效地去除环境噪声和仪器的高频噪声,同时保留了爆炸振动信号的主导频率能量。结果表明,该方法适用于爆炸振动信号的去噪。 展开更多
关键词 隧道爆破 振动信号 去噪处理
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基于CEEMDAN和小波包分解的闸门振动信号降噪研究 被引量：1
17
作者 李初辉 孔令超 +2 位作者 董懿 杨赛 黄天雄 《水电站机电技术》 2024年第1期16-18,119,共4页
针对闸门监测振动信号去噪问题,提出基于CEEMDAN(经验模态分解)和小波包分解的闸门振动信号降噪算法,通过采用CEEMDAN和小波包分解方法进行信号去噪,可以有效处理水电站泄洪闸门振动信号中受到的外部干扰。CEEMDAN方法能够将信号分解成... 针对闸门监测振动信号去噪问题,提出基于CEEMDAN(经验模态分解)和小波包分解的闸门振动信号降噪算法,通过采用CEEMDAN和小波包分解方法进行信号去噪,可以有效处理水电站泄洪闸门振动信号中受到的外部干扰。CEEMDAN方法能够将信号分解成多个本征模态函数(IMF),每个IMF代表不同频率的振动成分,使得外部干扰和真实信号成分可以分离。随后,小波包分解能够将每个IMF进一步分解成不同尺度和频率的子频带,这有助于更准确地定位和分离干扰成分。对每个子频带应用阈值去噪技术,可以有效去除噪声,保留真实信号。由测试结果可知,该算法能很好地剔除闸门振动信号中的无用噪声,有效提高闸门振动信号的准确性。 展开更多
关键词 闸门 振动信号 CEEMDAN 小波包分解 阈值降噪
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机体振动信号时频特性与燃烧压力相关性分析
18
作者 纪少波 姜颖 +3 位作者 尹伟 张志鹏 马荣泽 程勇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1958-1964,共7页
为了探明机体振动信号与缸内燃烧状态间的相关性,本文通过改变转速、转矩、润滑油温度及配缸间隙形成不同的燃烧状态,利用连续小波变换算法得到了振动信号时频域特性,并与燃烧压力峰值进行对比分析。结果表明:随转速增加,燃烧压力峰值... 为了探明机体振动信号与缸内燃烧状态间的相关性,本文通过改变转速、转矩、润滑油温度及配缸间隙形成不同的燃烧状态,利用连续小波变换算法得到了振动信号时频域特性,并与燃烧压力峰值进行对比分析。结果表明:随转速增加,燃烧压力峰值出现波动,8 kHz以上成分的能量总体呈增加的趋势;随转矩增加,燃烧压力峰值及振动信号的能量均增加;随润滑油温度升高,20 kHz以上主要频率成分的能量增加;随配缸间隙增加,10kHz以上频率成分的能量总体呈增加的趋势。 展开更多
关键词 活塞缸套摩擦副 机体振动信号 时频分析 连续小波变换 燃烧状态 润滑油温度 配缸间隙 相关性分析
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结合EEMD的噪声对消方法在遥测振动信号降噪中的应用
19
作者 曾科军 张慧娟 赵书圆 《兵工自动化》 北大核心 2024年第6期15-20,共6页
针对传统降噪方法难以兼顾飞行器遥测振动信号中细节信息损失和降噪性能之间的矛盾,提出一种集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和噪声对消相结合的降噪方法。信号经EEMD处理得到本征模态函数(intrinsic mod... 针对传统降噪方法难以兼顾飞行器遥测振动信号中细节信息损失和降噪性能之间的矛盾,提出一种集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和噪声对消相结合的降噪方法。信号经EEMD处理得到本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),将第1阶IMF分量和其余IMF分量的累加和分别作为参考噪声和待降噪信号;利用核方法将信号映射到高维特征空间,利用映射到高维空间中的参考噪声和待降噪信号进行噪声对消。计算机仿真结果表明:该方法在避免信号细节信息损失的前提下具有良好的降噪性能,某次飞行器试验中实测数据处理结果证明方法有效和实用。 展开更多
关键词 遥测 噪声对消 EEMD 振动信号
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外部随机激励干扰下掘进机振动信号多传感采集方法
20
作者 苏燕云 王淑坤 《电子器件》 CAS 2024年第3期679-684,共6页
掘进机运行过程中,在外部随机激励源的作用下,造成多传感器模式下的传感敏感性波动,结合振动信号不稳定,会导致采集的振动信号大幅度失真。为保证掘进机的稳定运行,提出多传感器模式下的随机激励振动信号采集方法。将掘进机看作多自由... 掘进机运行过程中,在外部随机激励源的作用下,造成多传感器模式下的传感敏感性波动,结合振动信号不稳定,会导致采集的振动信号大幅度失真。为保证掘进机的稳定运行,提出多传感器模式下的随机激励振动信号采集方法。将掘进机看作多自由度系统,建立设备动力学模型;结合掘进机动力学特征,利用虚拟激励法构建符合外部源的随机激励函数;在建立的随机激励下,选择传感器类型和参数并安装多个传感器,设定采样频率;根据正弦稳态校准方法需求,设计校准传感器采集系统,提高传感器敏感性;在随机激励函数约束下预测传感器输出延时,计算每次测量的同步误差和误差补偿值,通过补偿确保多传感器实现振动信号的同步动态采集。实验结果表明:在多传感模式下,这种方法降低了外部的随机迟滞干扰,在随机激励作用下采集到的掘进机多传感振动信号波形与实际波形相符。 展开更多
关键词 多传感器 掘进机 随机激励 动力学模型 敏感性 振动信号 动态采集
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