改进EWT_MPE模型在矿山微震信号特征提取中的应用

针对矿山微震与爆破振动信号难以自动辨识的问题,提出了一种基于改进EWTMPE(经验小波变换多尺度排列熵)的信号特征提取方法,并应用于矿山微震信号特征提取中。针对EWT在以往处理复杂信号频谱出现的过切分问题提出了新的改进方法,并采用仿真信号验证了改进算法的可行性和准确性。将实际采集到的微震与爆破信号进行改进EWT分解,借助相关性分析从分解得到的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量中筛选出最优分量IMF1~IMF5。进而将筛选到的IMF分量进行重构,并计算重构信号的MPE值。应用GK模糊聚类算法对微震与爆破振动信号进行分类识别。结果表明,微震信号的MPE值要小于爆破信号的MPE值,且当嵌入维数m=5,尺度因子s=12,延迟时间τ=1时,两种信号的MPE值差异最大。基于改进EWT_MPE_GK模糊聚类算法的分类识别准确率达到93.5%,平均模糊熵(E)更接近0、分类系数(C)更接近1,与传统EWT_MPE_GK模糊聚类和EMD_MPE_GK模糊聚类相比,其聚类效果更优、识别准确率分别提高了3%和5.5%。

基于经验小波变换的矿山微震信号识别研究

针对微震信号与爆破震动信号自动识别难的问题,提出了基于经验小波变换(EWT)的矿山微震信号识别方法。运用仿真信号对EWT和经验模态分解(EMD)进行对比检验,表明EWT分解效果要优于EMD,而且可以减少模态混叠问题;对矿山实测的400组爆破震动和微震信号进行EWT分解,得到紧支集频谱的内禀模态分量,借助互信息量筛选得到f1~f7共7个分量,进而分别利用分量f1~f7构建Hankel矩阵,计算每个Hankel矩阵的奇异值平均值、方均根值、标准差,并作为特征量;利用支持向量机(SVM)对微震和爆破震动信号进行分类。结果表明:爆破震动信号分量f1~f7的奇异值方均根值和标准差都要大于微震信号,分量f1~f5的奇异值平均值要大于微震信号;EWT_Hankel_SVD特征提取法识别效果要优于应用较为广泛的EWT_SVD,且基于EWT_Hankel_SVD分类准确率达到92.5%。

改进VMD去噪与多特征融合的声发射信号识别方法

针对岩石破裂过程中声发射信号难以识别的问题,提出一种改进变分模态分解(VMD)去噪与多特征融合的声发射信号识别方法。首先,根据奇异值理论确定VMD分解模态数K,实现信号的自适应分解。然后,利用排列熵筛选出最优本征模态分量(IMF)并重构,进而提取重构信号的多个特征向量并融合。最后,将融合特征向量输入到多元宇宙算法优化的支持向量机(MVO-SVM)模型实现声发射信号的识别。实验结果表明,相比同种特征提取方法,基于改进VMD去噪的识别效果优于EEMD去噪和小波阈值去噪;相比单一特征向量,声发射信号的融合特征向量可以取得更高的识别准确率。

基于改进VMD的岩石声发射信号去噪方法

针对岩石声发射(AE)信号中包含的噪声分量难以有效滤除的问题,提出了一种变分模态分解(VMD)与样本熵(SE)相结合的AE信号去噪方法。首先,将含噪声的岩石声发射信号进行VMD分解,并获得一系列具有不同中心频率的固有模态函数(IMF);其次,计算各个IMF分量的样本熵,将其大于设定阈值的IMF分量视为噪声分量剔除并保留最优分量;最后,对最优IMF分量进行重构,进而获得降噪后的AE信号。利用改进VMD去噪与EMD去噪、小波阈值去噪方法对含噪声的岩石声发射信号进行去噪对比分析,结果表明:EMD去噪方法对噪声的滤除效果并不理想;小波阈值去噪方法虽然可以滤除信号中的噪声分量,但去噪后的信号波形出现畸变;改进的VMD去噪方法能够更好地滤除岩石声发射信号中的噪声分量,该方法有助于提取信号的时频特征及信号识别。

基于滑模控制的IEEE1588时钟同步算法研究

针对IEEE1588时钟同步过程中存在时钟频率漂移问题,提出了一种基于滑模控制的新型时钟同步算法。首先根据主从时钟偏差与漂移的递推关系,建立系统状态空间模型;然后运用滑模控制缩小时钟偏差与时钟漂移;最后结合滑动平均滤波对实验过程中的频率抖动和随机误差进行优化。结果表明,基于滑模控制的时钟同步算法可有效抑制时钟漂移引起的时钟偏差线性增长,将时钟偏差控制在1μs以下,从而实现亚微秒级网络对时。相比传统IEEE1588协议同步方法,所提方法提供了更高的同步精度。

装配式混凝土结构主要构件的技术分析

混凝土结构形式更能满足人们日益增长的居住需求,故目前庞大的住宅市场更多地是预制和现浇结合。国内外环境和市场经济要求行业快速发展,因而目前众多的建筑工地都有严格的工期要求。而在发展初期的装配式建筑,还不能完全体现其质量可靠和效率提升的理论优势。文章结合项目案例经验,对预制混凝土剪力墙外墙板、混凝土叠合楼板、预制混凝土楼梯、预制混凝土飘窗等主要构件的节点做法进行了技术分析。

一种结合单尺度Retinex与引导滤波的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中图像对比度低、细节信息丢失与过度增强等问题,提出了一种单尺度Retinex与引导滤波相联合的红外图像增强方法。首先根据Retinex算法,利用主特征提取法获取原始图像的照射分量和反射分量,对照射分量采用平台直方图增强其对比度;然后利用局部方差加权引导滤波将反射分量分解为基本层和细节层,对两层分量的图像分别进行对比度和细节增强操作;最后将各个层次的结果按照合适的权重因子进行融合得到增强红外图像。实验结果表明,相比于其他增强算法,本文所提方法能更有效地提高红外图像的整体对比度,突出其细节特征,增强后的3组图像的信息熵和平均梯度平均值分别为9.7373和5.6922,相较于原图像分别提升了2.7499和3.8296。

基于滑模控制的IEEE1588时钟同步算法研究

针对IEEE1588时钟同步过程中存在时钟频率漂移问题,提出了一种基于滑模控制的新型时钟同步算法。首先根据主从时钟偏差与漂移的递推关系,建立系统状态空间模型;然后运用滑模控制缩小时钟偏差与时钟漂移;最后结合滑动平均滤波对实验过程中的频率抖动和随机误差进行优化。结果表明,基于滑模控制的时钟同步算法可有效抑制时钟漂移引起的时钟偏差线性增长,将时钟偏差控制在1μs以下,从而实现亚微秒级网络对时。相比传统IEEE1588协议同步方法,所提方法提供了更高的同步精度。