隧道爆破振动信号时频谱增强优化分析

针对隧道爆破振动信号时频解析度不足的难题,运用基于卷积神经网络的时频图像增强算法,增强实测隧道爆破信号时频图像,捕获到爆破信号能量在时频域上的聚集范围,从而重构得到反映爆破特征的真实信号;根据真实信号对爆破网络中雷管的起爆时刻进行了精确判别,识别隧道爆破雷管灾害源特征。分析表明：基于卷积神经网络的时频图像增强算法可有效抑制信号中的交叉项,最大限度地保留信号自有项,提高爆破信号能量聚集性和时频解析度;不同批次雷管混用是隧道安全的主要致灾因素,应加强监管以实现隧道安全高效施工。     

隧道爆破振动信号混沌分形特征研究

为了分析隧道延时爆破时滞信号动力系统的非线性特征,在对新悬泉寺隧道爆破信号准确采集的基础上,运用混沌理论研究了经频率切片小波变换后各频带重构子信号的混沌动力学行为.通过子信号吸引子相轨迹特征对隧道爆破信号系统状态进行了直观描述和定量分析.结果表明:隧道爆破振动信号具有混沌特征,不同频带子信号吸引子在二维相空间一定区域内...     

隧道爆破振动信号畸变校正及特征提取研究

概述了三峡三期碾压混凝土 (RCC)围堰拆除爆破方案设计的总体思路 ,并较详细地研究了一、二阶段横向围堰和纵向围堰拆除的爆破方案。经过比较和分析 ,推荐了各部位的优化方案。针对所推荐的方案 ,论述了爆破参数、起爆网路和安全防护的设计。此外 ,对各推荐方案的主要技术经济指标进行了预测 ,并简述了需进一步开展的研究工作     

爆破振动信号3种经验模态分解差异性研究

为了准确评估冻结立井爆破对井壁产生的影响,采用井壁预埋法对大药量爆破下井壁的振动响应进行了监测.利用EMD、EEMD和CEEMD典型经验模态算法对井壁信号进行了分析,并结合时频谱对分解和重构效果进行了综合评价.分析结果表明:受测试环境影响,爆破信号中普遍含有噪声等干扰成分.EMD分解存在明显模态混叠和端点效应,EEMD...     

隧道爆破振动信号畸变校正与混沌多重分形特征研究EI北大核心CSCD

受测试环境影响,隧道爆破监测信号中普遍包含噪声和趋势项干扰。针对爆破信号干扰项消除难题,选取典型地铁隧道工程监测到的畸变爆破信号为分析对象,采用稀疏化基线估计与去噪(baseline estimation and denoising with sparsity,BEADS)算法实现了噪声和趋势项成分的提取,得到反映真实爆破信息的校正信号。利用多重分形去趋势波动分析(multi-fractal detrended fluctuation analyses,MF-DFA)捕捉到三个分量信号的混沌分形特征,并根据小波相关性凝聚谱对三个分量信号与原始信号的时频域相关性进行了精确表征。结果表明:隧道爆破信号高频噪声、低频趋势项和校正信号三者的混沌分形特征具有显著差异。校正信号吸引子轨迹形态为反复周期性有序波动且具有持续性和反持续性分形谱特征,其递归图具有周期模式;低频趋势项吸引子形态表现为近似直线且具有持续性分形谱特征,其递归图具有对角线分布突变模式;高频噪声吸引子形态为杂乱无章的随机波动且具有反持续性分形谱特征,其递归图具有漂移模式。在置信度为95%的小波影响锥范围内,校正信号、趋势项和噪声分量与原始信号分别具有持续正相关、局部负相关和无相关性特征。三类信号的有效分离和混沌分形特征提取为爆破信号成分的准确辨识和归类提供了客观表征和量化指标。