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机械振动信号的小波分析与时间频率分析研究一、引言机械振动是工程中常见的现象，对其进行准确的分析和预测对于维修和保养具有重要意义。
而小波分析和时间频率分析是机械振动信号分析中常用的方法之一，能够揭示信号的时域和频域特征，对于寻找信号中的异常和故障起到了关键作用。
本文将介绍机械振动信号的小波分析和时间频率分析的原理和应用。
二、小波分析小波分析是一种在时域和频域中都能呈现良好性质的分析方法，特别适合用于非平稳信号的处理。
与传统的傅里叶分析相比，小波分析可以提供更高的时间分辨率和频率分辨率。
小波变换将信号分解成多个频带，每个频带又可以进一步分解，形成一棵小波分析树。
这种分析方法可以帮助我们从不同尺度上观察信号的变化，从而捕捉到信号中的细节和特征。
在机械振动信号分析中，小波变换可以帮助我们定位和划分不同频率分量，进而分析振动信号的谐波、共振和故障成因。
例如，在机械设备中，发动机的振动信号可能由于气缸和连杆以及轴承的故障而产生不同频率的振动，通过小波分析可以清晰地观察到这些频率分量的出现和强度变化，从而判断出故障的情况和位置。
三、时间频率分析时间频率分析是一种将信号在时间和频率上联合分析的方法，可以揭示出信号在不同时间和频率上的变化规律。
常见的时间频率分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）和哈尔小波变换。
短时傅里叶变换是将信号分成多个小块，然后对每个小块进行傅里叶变换，得到每个时间段上的频率分量。
连续小波变换与小波分析类似，但不同的是小波变换纵向移动，与时域信号中的每个时间点进行卷积。
哈尔小波变换是一种时频分析方法，通过对信号进行分解和重构，得到信号在时频域的表示。
时间频率分析可以帮助我们观察信号的时间变化和频率变化，寻找信号中的短时特征和共振现象。
例如，在机械轴承中，由于受到外界力的激励以及自身的固有振动特性，轴承会产生一系列频谱分布规律的振动信号。
通过时间频率分析，我们可以观察到这些频率分量的变化情况，从而判断轴承的磨损程度和寿命。
振动与冲击第26卷第5期J OURNAL OF V IBRAT I ON AND SHOCKVo. l 26No . 52007单段爆破振动信号频带能量分布特征的小波包分析基金项目:国家自然科学基金资助项目(50678028 和中国博士后基金资助项目(2004036430 收稿日期:2006-11-13 修改稿收到日期:2006-12-12第一作者凌同华男, 硕士, 副教授, 1960年9月生凌同华1, 2, 李夕兵2(1. 长沙理工大学桥梁与结构工程学院, 长沙410076; 2. 中南大学资源与安全工程学院, 长沙410083摘要爆破振动分析是研究爆破振动危害控制的基础, 也是控制爆破振动危害的前提。
根据爆破振动信号具有短时非平稳的特点, 利用小波包分析技术对满足分析要求的单段微差爆破振动信号的能量分布特征进行研究。
首先, 简略地介绍了小波变换与小波包分析的特点。
其次, 基于M ATLA B 对单段爆破振动信号进行小波包分析, 得到了爆破振动信号在不同频带上的能量分布图。
最后, 总结了单段爆破振动信号频带能量的分布特征。
结果表明, 在单段爆破中, 爆破震动信号成分主要以中高频(39H z~156H z 为主, 低频成分(39H z 以下所占比例极少。
关键词:爆破振动, 能量分布, 小波包分析, 非平稳信号, 单段爆破中图分类号:O 382; TD235. 1 文献标识码:A爆破振动分析是研究爆破振动危害控制的基础, 也是控制爆破振动危害的前提[1]。
以往分析和处理爆破振动信号最常用也是最主要的方法是Fouri e r 分析[2-4]。
从众多爆破振动实地监测资料看, 爆破振动信号具有持时短、突变快等特点, 信号的结构包括频谱都是时变的,属于典型的非平稳信号[5-7]。
长期以来囿于理论的发展, 人们研究它时, 将它简化为平稳信号(伪平稳问题通过傅里叶等变换来处理。
近年来, 随着科学技术的发展和进步特别是新的数学工具的出现, 信号的时频表示法已广泛应用于工程技术领域, 用小波变换处理非平稳随机信号已激起了人们很高的热忱[8-9]。
如何使用小波变换进行时频特征提取时频特征提取是信号处理中的重要任务之一，它可以帮助我们从时域和频域两个维度获取信号的有用信息。
小波变换是一种常用的信号分析工具，它结合了时域和频域的特点，能够提供更全面的时频信息。
本文将介绍如何使用小波变换进行时频特征提取。
一、小波变换简介小波变换是一种将信号分解成不同频率的成分的方法。
它与傅里叶变换不同，傅里叶变换只能提供信号的频域信息，而小波变换能够提供信号的时域和频域信息。
小波变换将信号分解成不同尺度的小波基函数，每个尺度的小波基函数都对应一定频率范围内的信号成分。
二、小波变换的基本原理小波变换的基本原理是将信号与小波基函数进行卷积运算，通过改变小波基函数的尺度和平移来分析信号的时频特征。
小波基函数具有局部化特性，能够更好地捕捉信号的瞬态特征。
通过对信号进行多尺度分解，可以得到信号在不同频率范围内的时域分量。
三、小波变换的实现步骤使用小波变换进行时频特征提取的基本步骤如下：1. 选择合适的小波基函数：小波基函数的选择对于时频特征提取至关重要。
常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等。
不同的小波基函数适用于不同类型的信号，需要根据实际情况进行选择。
2. 进行小波分解：将信号与选定的小波基函数进行卷积运算，得到信号在不同尺度上的小波系数。
小波系数表示了信号在不同频率范围内的能量分布情况。
3. 时频特征提取：根据小波系数的分布情况，可以提取信号的时频特征。
常用的时频特征包括能量谱密度、瞬时频率、瞬时幅度等。
4. 重构信号：将提取得到的时频特征重新合成为信号，可以通过逆小波变换实现。
重构后的信号可以用于进一步的分析和处理。
四、小波变换在实际应用中的案例小波变换在信号处理领域有着广泛的应用。
以下是一些实际应用案例：1. 语音信号处理：小波变换可以用于语音信号的特征提取和压缩。
通过对语音信号进行小波分解，可以提取出语音信号在不同频率范围内的特征，用于语音识别和语音合成等任务。
爆破震动信号的特征提取及识别技术研究
娄建武;龙源
【期刊名称】《振动与冲击》
【年(卷),期】2003(022)003
【摘要】本文采用传统的频谱分析方法和小波多分辨分析技术,对几种典型的爆破震动信号进行了分析,并将爆破震动信号与其它振动信号在j=1～6尺度上进行了小波分解后的对比研究.通过本文有针对性的分析,发现距爆源较远的振动信号在j=6尺度下的小波变换分量具有初始振动向上的特征,同时信号能量也主要集中在这一尺度下的小波分解分量上,而距爆源较近的震动信号能量主要集中在j=4尺度上.【总页数】4页(P80-82,60)
【作者】娄建武;龙源
【作者单位】解放军理工大学工程兵工程学院,南京,210007;解放军理工大学工程兵工程学院,南京,210007
【正文语种】中文
【中图分类】TD235.1
【相关文献】
1.目标地震动信号的特征提取及识别研究 [J], 蓝金辉;李虹;周兆英
2.爆破条件对爆破震动信号分析中小波包时频特征的影响 [J], 宋光明;曾新吾;陈寿如;吴从师
3.隧道爆破信号主分量特征提取与毫秒延期识别研究 [J], 付晓强; 刘纪峰; 张会芝; 张世平; 雷振
4.隧道爆破信号主分量特征提取与毫秒延期识别研究 [J], 付晓强; 刘纪峰; 张会芝; 张世平; 雷振
5.天然地震与人工爆破波形信号HHT特征提取和SVM识别研究 [J], 毕明霞;黄汉明;边银菊;李锐;陈银燕;赵静
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岩石破裂微震与爆破振动信号时频特征提取及识别方法微震信号蕴藏着丰富的岩体破裂信息,对其监测并进行数据处理分析可以获取岩体破裂的位置及能量释放情况,目前已在冲击地压、煤与瓦斯突出等煤岩动力灾害监测预警领域得到广泛应用。
但是矿下环境复杂多变,需要经常进行岩石爆破作业,拾振器拾取的微震信号中往往掺杂着无法识别的爆破干扰信号,影响微震监测及定位结果。
因此如何有效的提取两者的特征参数信息来识别岩石破裂微震信号和爆破振动信号显得尤为重要。
本文基于岩石破裂微震信号和爆破振动信号的时变非平稳特征,通过对比几种时频分析的方法性能—短时傅里叶变换、小波变换和希尔伯特黄变换,提出了基于集合经验模态分解的岩石破裂微震信号和爆破振动信号的时频能量特征提取和识别方法。
首先,通过小波阈值去噪,将待测信号中的噪声干扰成分尽可能的剔除,真实地还原信号波;其次对去噪的待测信号进行集合经验模态分解(EEMD),获得一系列本征模态函数(IMF);最后求得每个IMF的能量占总信号能量的比例来作为待测信号的时频能量分布。
由于岩石破裂微震信号和爆破振动信号的频率分布状况不同,故将求得的本征模态函数能量比值的分布情况来作为其特征参数,来识别岩石破裂微震信号和爆破振动信号。
通过对80组典型的煤岩破裂微震信号和爆破振动信号进行实验,结果显示,煤岩破裂微震和爆破振动信号IMF能量分布有较大差别,煤岩破裂微震信号主要集中在IMF2、IMF3和IMF4的20-100Hz低频段,爆破振动信号则在IMF1的225-375Hz高频处较为集中。
为把两者信号差异最大化,从而形成区分两者的有效特征参数,将IMF2、IMF3和IMF4频段能量合并为新频段,爆破振动信号在IMF1与煤岩破裂微震信号在IMF(2+3+4)频段内能量值所占比例均在80%以上,区别最为明显,故将IMF1与IMF(2+3+4)能量特征比例作为区分煤岩破裂微震信号和爆破振动信号的特征指标。
该分析方法为煤矿识别微震信号事件和爆破信号事件提供了一种新的思路,利用两者能量分布差异较大、特征对比明显等特点,可以实现对两类波形信号的有效辨识。
爆破震动信号的小波分析摘要：采用小波分析原理对爆破震动信号进行小波分析，根据爆破震动信号的时频分布，求出了不同频带的相对能量分布，得出了爆破震动信号能量的分布规律，通过实例证实爆破震动信号的能量能反映出爆破3要素（速度、频率、时间）的综合作用。
关键字：爆破震动信号，小波分析，能量分布1引言爆破所引起的震动是由不同频率、不同幅值的波动在一个有限时间范围内组合的随机过程。
振幅、频率和持续时间被称为爆破震动的三要素，而最大振幅又与速度、加速度密切相关。
若已知位移、速度和加速度三个参数中的任一个，经过积分或微分便可求出另二个。
故速度、频率和持续时间也是表征爆破震动强度的三个必不可少的参量。
爆破地震波是由不同频率、不同幅值的波在一个有限时间范围内组合的随机过程。
爆破地震波的频率成分、频带范围很宽，其最大振幅所对应的主频率范围一般主要集中在0.5~200Hz。
频率特性在爆破震动波对结构体危害中的作用在于结构体对于介质中传来的爆破震动波的选择放大，从爆源传来的大小和周期不同的爆破震动波群进入结构体时，结构体会使与结构体固有周期相一致的某些频率波群放大并通过，而将另一些与结构体固有周期不一致的某些频率波群缩小或滤掉。
正是因为结构体对于震动频率的选择，使得频率对于爆破震动的危害显得尤为重要。
小波变换具有较好的时频特性，研究爆破震动信号不同频带的能量分布，作为判断爆破震动对建（构）物的影响依据。
2爆破震动信号小波分析原理小波分析是一种变分辨率的时频分析方法。
当分析高频信号时(对应小尺度)，时窗自动变窄，因而具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率；分析低频信号时(对应大尺度)，时窗自动变宽，因而具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，这正符合实际非平稳信号的高频信号变化迅速、低频信号变化缓慢的特点。
小波函数的这种在时域和频域同时具有良好的局部化特性，使它在分析信号时具有“自适应性”，这正是小波分析一个非常突出的优点。
基于小波包变换的爆破振动信号能量熵特征分析王伟; 李兴华; 陈作彬; 范磊; 孙飞【期刊名称】《《爆破器材》》【年(卷),期】2019(048)006【总页数】5页(P19-23)【关键词】爆破振动信号; 小波包变换; 能量熵; 特征提取【作者】王伟; 李兴华; 陈作彬; 范磊; 孙飞【作者单位】核工业南京建设集团有限公司江苏南京 210003; 解放军陆军工程大学江苏南京 210007【正文语种】中文【中图分类】O382; TD235.1引言爆破振动信号是典型的短时非平稳随机信号。
爆破振动信号的特征能够反映爆破类型、爆破参量和场地介质信息。
爆破振动信号特征提取是研究爆破振动预测、爆破振动激励下结构响应和降低爆破振动的基础。
目前，爆破振动信号的特征主要包括峰值特征、频谱特征、持时特征和能量特征。
很多学者对上述特征和爆破参量对信号特征的影响进行了深入的研究。
林大超等[1]应用小波包分析方法研究了TNT集中药包地面爆炸产生的地表振动信号的时频分布情况。
路亮等[2]对实测爆破振动信号进行多尺度的提升小波包分解后，得到了各个频带的能量分布，总结了爆破振动信号频带能量的分布特征。
钟冬望等[3]结合量纲分析理论探讨了爆破振动持时影响因素，并推导出了爆破振动持时预测公式。
信息熵是信息论理论中的重要概念，是系统不确定程度的一种描述，能够反映信号随机变化的程度，近年来被广泛应用于机械故障诊断[4]、语音信号处理[5]、矿山微震信号识别[6]等领域。
本文中，利用小波包变换方法和信息熵理论得到爆破振动信号的能量熵，分析不同类型的爆破产生振动信号的能量熵，将能量熵作为爆破振动信号的新特征量，为爆破振动信号特征提取、不同爆破类型振动信号识别和爆破振动预测提供一种新思路。
1 爆破振动信号的小波包变换1.1 基本理论小波包概念是Meyer等在小波变换的基础上提出来的。
小波包分析中，对信号的低频和高频部分同时进行分解，所以与小波分析相比，它对信号的高频成分也有较高的分辨率。
