不同段数爆破地震波的反应谱分析

为了研究段数对反应谱特性的影响,基于某石方控制爆破工程爆破振动实测数据,对不同段数爆破振动信号进行了反应谱分析。首先,利用实测的爆破振动速度信号采用直接微分法获得了加速度信号,并利用EEMD分解对加速度信号进行低通滤波去噪处理,获得了准确清晰的加速度曲线。然后,利用精确法求得了不同段数下爆破振动信号的速度反应谱和标准速度反应谱。分析结果表明:不同段数的爆破振动质点峰值速度与速度反应谱的峰值速度并不存在对应关系,因此分段数的选择应综合考虑结构对爆破振动的动态响应。     

基于EEMD能量熵和混合算法的电机轴承故障诊断

针对提升机电机轴承振动信号的非平稳特性和单一粒子群算法(PSO) 优化径向基函数（RBF）神经网络时存在网络收敛速度慢和适应度值易陷入局部最小的缺点，提出基于集合经验模态分解（EEMD）能量熵和模拟退火粒子群混合算法（SAPSO）优化RBF神经网络的提升机电机轴承故障诊断方法。基于EEMD求取振动信号各固有模态函数分量的能量熵，并使用相关性分析方法剔除虚假的分量，把筛选后的有效数据作为故障识别的特征向量；利用模拟退火（SA）算法具有局部概率突跳的特性，将SA算法和PSO算法相结合，在优化RBF诊断模型隐含层参数时以实现不同算法间的优劣互补。仿真结果表明，使用SAPSO算法优化后的RBF神经网络模型在提升机电机轴承故障诊断中能够加快网络收敛速度和提升故障识别精度。     

基于最优熵与EEMD的滚动轴承微故障诊断方法

滚动轴承是易损件,为了更好并及时检测出在信噪比低的情况下的轴承早期微故障振动信号,提出了小波包最优熵和EEMD相结合的方法。运用小波包最优熵对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显;通过EEMD将信号分解成多个分量;最后以互相关、峭度准则提取故障信号分量以避免分量选择的盲目性。结果表明:该方法对轴承初期故障具有良好的降噪效果,可以准确快速地检测出轴承故障,从而表明该方法是有效且可行的。     

基于行波分析的变压器绕组匝间短路故障定位

针对变压器绕组匝间轻微短路故障定位问题,本文提出基于行波分析的故障定位方法。该法在绕组线端输入低压脉冲以获取行波反射信号,基于相关系数和SG滤波的改进EEMD降噪法降低噪声对行波的干扰,分别采用相似度分析法与能量比值法分析行波,得到大致随故障位置单调变化的故障特征集,再结合遗传神经网络建立起故障特征与故障位置的映射关系,实现匝间短路故障定位。仿真和样本实验结果表明了本文方法的可行性。     

岩石动态特性对爆破振动能量分布的影响

为了从爆破振动能量分布角度研究破碎能量利用问题,结合露天铁矿岩石动态特性,使用EEMD方法分析爆区磁铁矿、绿泥岩与混合岩的动态特性对振动能量分布的影响规律。结果表明：动抗拉强度与弹性模量最低的混合岩,爆破振动能量的分布最为均匀,振动能量在50 Hz以下的频带出现了分散的多个峰值,90％以上的振动能量集中在20~80 Hz;随着岩石动抗拉强度与弹性模量的减小,爆破振动能量在整体上的分布向高频发展,总能量与瞬时能量峰值均明显降低,用于岩石破碎的爆炸能量比例提升,且爆破远区振动能量分布频带增宽,有利于岩体完整性保护。     

基于改进EEMD方法的工程机械液压系统冲击振动信号研究

工程机械液压系统发生冲击故障时,振动信号会出现相应的时频特性的变化,准确捕捉液压缸冲击振动信号,提取信号的典型特征是故障诊断的关键。该文首先运用SVM延拓解决EEMD方法的端点效应,然后通过改进的三次样条插值方法拟合包络线,再利用互相关分析与频谱分析对特征模态分量进行筛选,选取出能够代表信号特征的IMF分量。最后使用改进的EEMD方法对液压系统突然换向引起的冲击振动信号进行分析,选取出能够代表信号特征的IMF分量,为以后的智能诊断故障特征提取提供依据。     

数字信号处理的时频分析方法综述

现代数字信号处理方法众多,时频分析在此领域应用广泛并仍然具有发展潜力。介绍了数字信号处理的时频分析方法的发展,从短时傅里叶变换,到Wigner-Ville分布,小波变换,希尔伯特-黄变换,EEMD,分别论述了5种方法的原理以及优缺点。     

不同微差间隔下爆破振动信号的反应谱分析

为研究不同微差间隔下爆破振动信号的反应语特性,基于金堆城露天矿现场爆破振动试验数据,对不同微差间隔的两孔爆破振动信号进行了反应谱分析.首先,利用实测的爆破振动速度信号采用直接微分法获得了加速度信号,并利用EEMD分解时加速度信号进行低通滤波去噪处理,获得了准确清晰的加速度曲线.然后,利用精确法求得了不同微差间隔下爆破振...