煤蠕变过程电磁辐射频谱特征实验研究

为了研究煤在单轴蠕变加载条件下,电磁辐射频谱变化的响应规律,分别测试了不同煤种在单轴载荷下,垂直层理方向上短时蠕变过程中全阶段的电磁辐射频谱的变化特征,并讨论了其变化规律。研究结果表明,在单轴蠕变分级加载的过程中,煤体的电磁辐射频率及其振幅总体趋势出现了相似的变化规律,并且各个阶段的频率及其振幅也有各自相似的变化规律。在整个蠕变过程中煤体的电磁辐射信号频率整体处在低频阶段,主要集中于0~0.5 MHz,且加速蠕变变形阶段的电磁辐射频带范围大于减速和等速蠕变变形阶段。在减速和等速蠕变变形期,煤体的电磁辐射频率的振幅变化均处在低振幅阶段;在加速蠕变变形期,可能由于煤体损伤的加剧,使得电磁辐射频率的振幅变化出现较大幅度的波动;在加速蠕变变形末期直到样品临近断裂前,煤体的电磁辐射频率的振幅值会出现增大减小增大的趋势。研究结果可为煤岩流变突变过程中损伤破坏信息的准确感知及煤岩动力灾害的智能监测与预警提供一定的实验和理论依据。

基于Mel频谱特征的水声信号分类研究

为解决传统的时域、频域特征不足以完全表征水声信号非线性、非高斯的问题,文章以海洋环境下采集的水声信号为对象,选用Mel频谱特征作为水声信号特征,提取了四类水声信号的Mel频谱特征制作数据集,分别用SVM分类器、BP神经网络分类器以及VGG16卷积神经网络分类器进行训练与分类测试,以验证水声信号识别能力。结果表明,三种分类器模型对四类水声信号的平均分类精度均可达89%以上,证明Mel频谱特征能够有效表达水声信号特征的能力。而BP神经网络分类器可获得优于SVM的分类精度,卷积神经网络的分类精度则高出BP神经网络6.0%,其平均分类准确率为97.5%,因此,基于VGG16卷积神经网络构建的分类器具有更好的识别能力。

基于频谱特征混合Transformer的红外和可见光图像融合

为了解决传统红外与可见光图像融合方法对细节与频率信息表征能力不足、融合结果存在模糊伪影的问题,提出一种基于频谱特征混合Transformer的红外和可见光图像融合算法。在Transformer的基础上,利用傅里叶变换将图像域特征映射到频域,设计了一种新的复数Transformer来提取源图像的深层频域信息,并与图像域特征进行混合,以此提高网络对细节与频率信息的表征能力。此外,在图像重建前设计了一种新的令牌替换模块,动态评估Transformer令牌的显著性后消除得分较低的令牌,防止融合图像出现伪影。在MSRS数据集上进行的定性和定量实验结果显示,与九种先进的算法相比,该算法具有较好的融合效果。

基于泄漏电流频谱特征的XLPE电缆电树缺陷诊断技术

实现电缆电树缺陷的在线诊断对电力系统的稳定运行具有重要意义。泄漏电流蕴含丰富的绝缘信息且满足现场带电检测的需求,是极具前景的可实现在线监测与诊断的检测手段。开展基于泄漏电流频谱特征的XLPE电缆电树缺陷诊断技术研究,从实验研究与仿真分析两方面开展相关工作。首先搭建XLPE电树培养与泄漏电流检测平台,在电树缺陷从起始到击穿的全过程中,对电树枝的形态以及泄漏电流幅值与频谱特征进行实验研究;然后建立电树缺陷物理场仿真模型,计算不同形态下电场强度分布,并分析电场特征与泄漏电流频谱特征的相关性。研究结果表明,在电树缺陷击穿前15 min左右,泄漏电流的幅值在短时间内由585.3μA逐步增大至1 200μA以上,总谐波畸变率短时间内由7.7%增长至35%以上,以泄漏电流的幅值和总谐波畸变率为特征参量,可以在击穿前对电树缺陷进行诊断预警。相关性分析结果表明总谐波畸变率与电场强度正相关,其有着作为电缆缺陷类型诊断参数的潜力。

基于多参数频谱特征的机翼薄冰识别方法研究

机翼结冰是影响飞机飞行安全的重大隐患。针对现有机翼薄冰探测方法存在的外形、精度、抗环境干扰方面的不足,设计了一种适用于机翼薄冰识别探测的平面电极,搭建制备不同冰型的实验平台,采集薄冰阻抗、电容、传输系数的频扫数据。定量分析频谱曲线形态,建立基于支持向量机的冰型分类与明冰厚度回归模型。通过变温实验对各参数的温度漂移进行分析并建立温度补偿方法,同时对机翼翼面可能存在的残留物对薄冰识别的影响进行了研究实验,结果证明所提方法能够实现0.2 mm~2.5 mm厚度范围内薄冰的识别和探测,且不受常见干扰物的影响。

基于高次时频谱特征的舰载相控阵雷达信号降噪识别

针对舰载相控阵雷达信号在复杂电磁环境中,噪声信号频谱能量超过目标信号,导致雷达信号难以识别这一问题,提出基于高次时频谱特征的舰载相控阵雷达信号降噪识别方法。通过CWD时频变换方法,将原始雷达信号映射到时频域,提取信号二维时频分布信息后,对CWD时频分布信息进行幂处理,计算时频信息中各元素幂次信息,提取信号高次时频谱特征;由广义S变换方法,调节信号高次时频谱特征滤波所用高斯窗函数与时频分辨率,完成雷达信号时频降噪。将降噪后的信号输入循环神经网络中,捕捉降噪信号中时序依赖关系,学习不同信号类型之间区分特征,完成雷达信号降噪识别。经测试,此方法在强电磁干扰下对信号的识别结果准确,可以有效弱化复杂电磁环境干扰影响。

干冰聚能静态破岩技术振动规律与频谱特征

为了明确干冰聚能静态破岩技术诱发振动的影响范围及规律,本文利用微震监测系统对干冰聚能静态破岩过程进行全程监测,获得了干冰聚能静态破岩和机械破岩诱发的振动信号,对其振动规律与频谱特征进行对比分析。得出如下结论:干冰聚能静态破岩诱发振动速度在3 m距离处即降到了25 mm/s以下,可满足爆破振动安全允许标准;诱发的振动频率主要分布在100 Hz以下,与镐头机诱发的振动相比,振动频率在50 Hz以下的成分更多、幅值更大,低频成分更多;诱发振动速度随震源距离增加呈乘幂函数衰减,比机械破岩引起的振动影响范围更小;边坡加速了干冰聚能静态破岩诱发振动速度的衰减,坡度越陡,振动速度沿该方向的衰减越剧烈,干冰聚能静态破岩技术未使用危险爆炸品,与炸药破岩相比没有审批、运输限制,现场施工安全环保。研究结果对干冰聚能静态破岩技术的现场应用具有指导作用。

高速铁路桥梁段振动加速度衰减变化及频谱特征分析

通过现场监测研究了高速铁路桥梁段以墩台为中心60 m范围监测点振动加速度的衰减变化及其频谱特征。各测点处列车运行荷载引起的地面竖向加速度响应以振源为中心随距离增大整体呈现衰减趋势,但在20~30 m处出现局部放大的现象,25 m处的Z振级相当于5~10 m处的振级。竖向1/3倍频程振级中桥梁墩台振源处达到了90 dB左右,随着距离的增加,高频振动呈现较快衰减,低频振动衰减缓慢、传播更远。1/3倍频程速度有效值除振源点外,其他测点能满足精密仪器对振动速度有效值12.5μm/s的限值要求,5~40 m的振动加速度有效值在各频段较为接近,50~60 m处低频段振动显著减弱。振动加速度局部放大段应重视高速列车运行对精密仪器生产厂区等的持续性影响。

基于声波频谱特征的土体障碍物超声探测分析

为了探究超声波法对土体中障碍物的探测效果,以上海市某地区的黏性土为介质设计了室内试验,并通过改变土的含水率和超声探测距离来研究不同因素对超声探测效果的影响。通过傅里叶变换对试验结果进行频谱特征分析,分别从含水率、探测距离、障碍物三个方面分析不同影响因素下接收信号的频谱变化规律。研究结果表明:随着含水率的增大,接收信号的频谱畸变程度减小,曲线上的突变点减少;随着探测距离的增大,接收信号的频谱畸变程度增大,曲线上的突变点增多;在含水率较低的情况下,障碍物的存在对接收信号频谱的影响忽略不计,在含水率较高的情况下,障碍物的存在会导致接收信号的频谱畸变程度增大,可以从频谱上进行识别。

彩超图像及血流频谱特征在异位妊娠病灶破裂、卵巢黄体破裂中的鉴别诊断价值研究

目的 研究彩超图像及血流频谱特征在异位妊娠病灶破裂、卵巢黄体破裂中的鉴别诊断价值。方法 回顾性分析2019年1月至2022年12月于河南省生殖妇产医院检查的102例患者,其中46例异位妊娠病灶破裂患者为异位妊娠病灶破裂组,56例卵巢黄体破裂患者为卵巢黄体破裂组,观察两组患者彩超图像特征差异,比较两组患者血流频谱特征[阻力指数(RI)、搏动指数(PI)、收缩期峰值流速(PSV)]、卵巢体积和液性暗区深度。以受试者工作曲线(ROC)分析RI、PI、PSV、卵巢体积、液性暗区深度联合鉴别诊断异位妊娠病灶破裂、卵巢黄体破裂的价值。结果 彩超图像中,异位妊娠病灶破裂组中部分可见胎芽、假性妊娠囊,血流表现以“点状”“条状”为主,血流频谱特征多样。卵巢黄体破裂组血流表现以“半环状/环状”为主,血流频谱特征以极低/低阻力型为主。血流频谱特征中,异位妊娠病灶破裂组RI、PI显著高于卵巢黄体破裂组,差异均有统计学意义(P <0.05);异位妊娠病灶破裂组PSV、卵巢体积、液性暗区深度显著低于卵巢黄体破裂组,差异均有统计学意义(P <0.05)。RI、PI、PSV、卵巢体积、液性暗区深度水平联合鉴别诊断异位妊娠病灶破裂、卵巢黄体破裂的曲线下面积(AUC)为0.866,灵敏度为84.87%,特异度为76.79%。结论 彩超下异位妊娠病灶破裂、卵巢黄体破裂图像特征及血流频谱特征存在明显差异,为临床鉴别诊断提供依据。

绝缘子安全区泄漏电流频谱特征提取及污秽状态预测

针对现有染污绝缘子在线检测系统基于泄漏电流时域特征预测绝缘子污秽状态,而忽略了泄漏电流频域成分中含有丰富信息量的问题,提出了利用快速傅里叶变换(FFT)与功率谱估计相结合的分析方法,提取出泄漏电流的2个频谱特征量:3次谐波与基波幅值比κ和功率谱中高频能量与总能量之比α,作为污秽状态预测参量。该文主要研究运行电压下安全区(<20mA)内,分别改变湿度和污秽度情况下,泄漏电流的频谱特征,泄漏电流受湿度以及污秽变化的频谱特征,目的是将绝缘子污秽状态预测提前到安全区来。现有的试验结果表明,利用频谱特征量κ和α的变化规律,能有效预测绝缘子表面的湿度和污秽度状况。

顶板岩层破断诱发矿震的频谱特征

揭示顶板破断过程中的微震活动规律,采用频谱演变来评价顶板动力危害的强度,并进一步监测顶板的破断。采用SOS微震监测系统,针对坚硬以及软弱顶板破断来压的过程进行了实测,取得如下结论:(1)顶板破断之前,低频段微震幅值逐渐增加,来压时信号的幅值达到最大值,之后产生突降。同时微震前兆信号主频与来压强度呈负相关。(2)软弱顶板破断之前,微震信号主频开始向低频段移动,但前兆主频均大于20Hz,来压之后主频又开始向高频段移动。(3)坚硬顶板破断过程极其短暂,主震信号幅值较高,但主频小于5Hz,来压前后低频微震信号的幅值较低,前兆效应不明显。利用上述规律,可以对顶板破断的过程及其强度进行有效的评价和预测。

25～100MHz频段闪电脉冲辐射能量频谱特征

对闪电不同放电过程中辐射能量频谱特征的观测分析结果表明,经25 MHz高通滤波器对闪电辐射能量的低频成分抑制后,所得到闪电不同放电过程期间的宽带辐射信号,其能量谱分布有较大的差异.在25~100 MHz频段内,地闪较低频段的辐射强于云闪;云闪、地闪预击穿过程和K变化过程峰值辐射能量处于相对较高的频段,表明这些过程可能以较小尺度的放电为主要特征;梯级先导和直窜先导过程初始阶段辐射能量主要集中在较高频段,而接近地面时则集中在较低频段,表明先导在向地面发展过程中放电尺度逐渐增大.

基于信息熵的串联型故障电弧频谱特征研究

针对串联型故障电弧影响供配电系统供电安全的问题,提出小波包信息熵理论与短时傅立叶变换相结合的串联型故障电弧频谱特征分析方法。首先研制了低压串联型故障电弧实验平台,开展了典型负载故障电弧模拟实验。其次,利用小波包技术对发生稳定串联型故障电弧前后的电流信号进行分解、重构和归一化处理。然后,计算各频带重构信号的信息熵,通过对比各频段燃弧前后重构信号的信息熵得出稳定故障电弧电流信号的特征频段为8-10.8KHz。最后,采用短时傅立叶变换对特征频段的重构信号进行时频分析,得出发生稳定故障电弧前后电流信号的频谱变化规律。经验证,在发生不稳定故障电弧时,8-10.8KHz仍为故障电弧的特征频段,频谱特征依然明显。结果表明,利用信息熵和短时傅立叶变换对低压串联型故障电弧进行频谱特征研究是可行的。

受载煤体电磁辐射的频谱特征

对受载煤体变形破裂时电磁辐射(EME)的频谱特征进行了研究分析,研究结果表明,在受载煤体变形破裂过程中电磁辐射的频带很宽,其主频段随载荷的变化而发生变化,在受载初期,电磁辐射的主频带较低,电磁辐射主频带有时呈现先增高而后降低的趋势;在受载后期,电磁辐射的主频带较高,基本上表现为载荷越大,电磁辐射的主频段越高。

不同风化程度灰岩的地质雷达波形与频谱特征研究

为了研究岩溶地区不同风化程度灰岩的地质雷达波形与频谱特征,以图步信至霍林郭勒一级公路为依托,采用SIR-3000型地质雷达在隧道施工期进行了大量的现场测试,从现场测试数据中筛选出从微至强风化程度灰岩的原始文件,利用RADAN后处理软件对筛选文件进行分析,得到了从微至强风化程度灰岩的波形与频谱特征,分析结果表明：对于从微至中风化灰岩,其线测和点测图像反射较弱,无明显的强反射特征,反射频谱能量分布较散,主频突出,其分布范围为80-95 MHz;对于强风化灰岩,其波形及频谱特征与灰岩的含水率有关,当含水率低于40%时,线测和点测图像反射强烈,反射频谱能量分布较散,主频突出,主频的分布范围为42-90 MHz.当含水率大于40%时,线测和点测图像反射均变弱,线测图像中存在信号模糊区,反射频谱能量分布集中,主频突出,主频的分布范围为15-70 MHz,具有明显的低频特征.研究内容能为岩溶地区隧道施工期地质雷达预报的解译判读提供一定的参考.

重力异常阶方差模型的构建及在扰动场元频谱特征计算中的应用

利用最新的全球引力位模型-EGM2008对经典的Tscherning、Jekeli、Rapp 3种重力异常阶方差模型进行分析比较。结果表明,3种经典的阶方差模型已经不能准确地描述扰动场元在各个频段的频谱分布。利用非线性最小二乘回归方法在EGM2008位模型获得的阶方差数据基础上构建新的分段重力异常阶方差模型——TSD模型,该模型与EGM2008位模型计算的阶方差比较其标准差和均值分别为0.25×(10-5 m/s2)2、0.00×(10-5 m/s2)2。利用TSD模型计算不同频段内大地水准面高、重力异常、扰动重力、垂线偏差4个重力场扰动场元的频谱特征。计算结果表明:扰动场元频谱分布较之传统分析结果有较大的变化,其中重力异常、扰动重力及垂线偏差在中、低频部分的能量有明显的增加而高频及甚高频部分的比重有明显的减少。

基于高光谱和频谱特征的注水肉识别方法

为实现注水肉快捷有效的识别,以猪肉为研究对象,利用高光谱技术分析了注水肉和正常肉的光谱特征,通过傅里叶变换的方法,提取样本的频谱特征参数,然后分别基于猪肉样本的全光谱、特征光谱和频谱特征参数,分别建立正常猪肉和注水猪肉的支持向量机(SVM)和BP神经网络分类识别模型,并采用验证集对模型性能进行试验验证。结果表明,基于频谱特征参数建立的神经网络分类识别模型具有最优的分类识别效果,正确识别率达98.8%;基于特征光谱建立的神经网络分类识别模型分类识别效果次之,正确识别率为96.4%;而基于全光谱建立的支持向量机分类识别模型分类识别效果最差,正确识别率只有84.5%。说明采用高光谱技术可以对注水猪肉进行快速而有效的检测识别。

变压器油中典型局放信号超高频频谱特征的研究

设计了一套基于超高频法的电力变压器局部放电检测系统 ,在实验室内对 5种变压器油中典型局放的超高频频谱特征进行了研究。研究结果表明 ,同种放电的频谱特征有很大的相似性 ,而不同放电类型的频谱特征则存在一定的差别 ,有明显的可分性 ,提取这些特征可用于局放类型的识别 ;放电量的大小仅对频谱的幅值有影响且不规律 。

低频噪声主观感知与频谱特征关系研究

低频噪声对人的主观影响越来越引起人们的重视,本文采用正交分析方法,研究了低频噪声频谱中不同频率下降点,不同下降斜率,不同频率调制因子和用于调制信号的窄带噪声不同截止频率四个因素对主观低沉度、有调感、粗糙感和烦恼度的影响。主观评价采用了分组成对比较法和参考语义细分法。研究结果表明,不同频率调制因子对粗糙感的影响较大。不同截止频率对有调感和低沉度的影响比较明显。在进行主观烦恼度的统计分析时,需要考虑人群分类的影响,对于不同的人群烦恼度的影响因素会有所不同。