煤柱型冲击地压微震信号分布特征及前兆信息判别

利用微震监测系统,采集平煤十一矿3次煤柱型冲击地压发生前后的微震信号,分析3次冲击地压期间微震信号的时序特征,并利用FFT方法、分形几何原理研究微震信号的频谱特征和分布变化规律。得到如下结论:(1)煤柱形冲击地压发生前均有一段明显的微震活跃期,表明围岩系统正与外界交换能量,围岩结构处于非稳态的调整期,冲击地压为当次调整期中能量最大的震动,冲击地压发生后,微震活动程度明显下降,出现震后平静期。(2)冲击地压的主震信号20 Hz以下低频成分占比例较多,波形图中尾波明显且持续时间长,震动能量级别较大。(3)冲击地压前震主要频谱成分集中在40～100 Hz,前震发生时间距离主震越近,低频成分越多。(4)微震事件分维值在大的震动(矿震或冲击地压)发生前会持续下降,在大震临近时会降到某个临界值以下。上述规律对确定预测冲击地压的预警指标以及对提高冲击危险程度判别的准确性具有重要意义。

基于小波与分形理论的地震异常检测

为了提高地震异常检测精度,探讨了小波与分形结合的地震异常检测方法.首先采取功率谱密度对地震波的分形性质进行分析,得出其具有且仅在几个高频段具有自仿射分形性质,这为分形的合理应用提供了依据并揭示了现有单一综合分形维方法的不足;继而提出了频率、时间有序的无次采样小波包变换(FOTO- NWPT) ,该算法为地震波分形分析创造了优良平台.基于前两者,提出了小波与分形优势结合的地震异常检测方法:由FOTO- NWPT将地震波分解在若干尺度上,依据尺度关联维分析构建地震剖面分形参数空间,参数奇异标志了地震异常.工程实验证明,该方法比现有方法的科学性和实用性更强,为实现度量参数化精细地震勘探提供了一条新的思路.

爆破地震信号的分形盒维数值分析

在岩石场地进行了单段深孔爆破试验,获得了具有该场地特征的爆破地震波传播规律。从理论上推导了爆破地震波振动强度衰减系数K和α与分形盒维数D以及盒维数计算中-lg(kδ) lgNkδ的双对数拟合直线方程参数b的关系。采用了适用于爆破地震波曲线双尺度特征的矩形盒模型计算了爆破地震波的盒维数D。数据分析表明:在同一场地条件下,爆破地震波的盒维数比较稳定,且爆破地震波振动强度的场地衰减指数α与D为两倍的关系;药量和距离对盒维数拟合直线方程参数b的影响明显,且其关系与场地衰减指数α对爆破地震波峰值强度的作用相近。通过数据分析,获得了参数b与爆破地震波振动峰值A的关系式:b=0.689×lgA+3.0669,其相关系数为0.93。

松子的声学特性及分形判别

针对开口与未开口松子结构差异,利用声学测试系统,对开口松子与未开口松子声学特性进行测试,以区分开口与未开口松子。试验中,松子在一定高度下落,碰撞到陶瓷板,微音计接收到声音,输入计算机,利用计算机进行分析计算,得到波形图和频谱图。对开口松子与未开口松子的波形和频谱进行分析,计算其分形维。通过试验和分析计算,发现开口松子的波形分形维小于未开口松子分形维,开口松子波形分形维平均值为1.4097,而未开口松子波形分形维平均值1.6576;开口松子的频谱图分形维大于未开口松子,开口松子频谱分形维平均值为1.3497,未开口松子频谱分形维平均值为1.1846。松子波形和频谱的分形维可以作为用于判别松子是否开口的一个指标。

基于谱熵及分形理论的压缩机气阀故障诊断

压缩机组振源较多,振动信号背景噪声强烈、干扰大,通过检测振动信号细微特征变化识别故障征兆异常困难。为此,从系统特性的角度出发,选择信息熵及分形维数作为特征参数,提取气阀无故障、轻微漏气与严重漏气3种典型故障信号特征,采用聚类分析方法来判断气阀故障。应用表明,较之传统的诊断方法,基于谱熵及分形理论的诊断方法具有故障特征提取工作量小、容错性强、准确率高的特点。

基于快速傅里叶变换不同时代地质剖面线相关性研究

将数字信号分析中常用的傅里叶变换引入地质剖面分析中,从信号分析的角度,把同一地区不同时代剖面线分别看作一维连续的空间域信号,并对其傅里叶变换后频谱进行分析研究,也可以借助自仿射分形模型,依托于功率谱来计算不同时代剖面线的分维值。对不同时代剖面线的频谱分析,可得到相应剖面线所包含的频率信息,并可以实现不同时代地质剖面线的数学表达。对比分析同一地区不同时代剖面的频谱,探究不同时代剖面线频谱特点。本文以南海西沙群岛局部剖面为例,分别对相同地段的海底、上新世、晚中新世、中中新世、早中新世、基底界面及相邻界面间厚度进行了频率域上的对比分析,发现不同时代剖面线在频率域整体趋势上存在一定的相似性,相对低频成分相似性影响贯穿各个时代,相对高频成分不同时代剖面线存在差异。不同时代剖面线的分维值各不相同,总体呈现单增趋势。这些频谱和分维值特点与西沙地区渐趋稳定的构造背景相对应,表明西沙海域地貌将以较为平稳的趋势发育。

基于HHT谱与分形特征的变压器振动模式识别方法

针对绕组松动与铁心松动易引起变压器故障并影响电网安全运行的问题,提出了一种基于HHT谱与分形特征的变压器振动模式识别方法,对正常振动、绕组松动、铁心松动三种振动模式进行了模拟试验,采集试验过程中的变压器振动信号,应用希尔伯特—黄变换(HHT)分析方法对信号时频特征进行分析,得到不同情况下振动信号的希尔伯特谱(HHT谱)。并提取HHT谱的分维数及孔隙度特征,采用BP神经网络对振动模式进行分类与识别。结果表明,本文所提方法有效且鲁棒性较强。

基于分形特征的高频雷达目标检测技术

在现代化战争中,高频雷达起着越来越重要的作用,同时由于各种强杂波的干扰,对高频雷达目标(小目标)的检测需要寻找更好的算法。针对传统相干积累算法对高频雷达舰船目标检测的不足,文中提出了一种基于分形特征的高频雷达目标检测的新方法,利用合维数法计算分形维数,给出了自适应检测门限。在实测数据基础上对分形算法进行验证,实验结果表明:分形算法可以有效地检测出飞机和舰船目标,而且算法运算时间较短,可以作为高频雷达目标检测的补充算法,提高目标检测精度。

锅炉燃烧火焰的脉动频率特征

锅炉燃烧火焰包含信息众多,其中脉动频率和锅炉运行时的效率有着密切联系,进而对锅炉经济运行有实际指导意义。以某660 MW机组锅炉稳定燃烧时炉膛火焰为研究对象,借助于图像处理和频谱分析技术,从火焰面积变化的角度处理得到锅炉稳定燃烧时火焰平均脉动频率,并结合锅炉运行时工况数据,建立了平均脉动频率与锅炉运行时负荷、热效率、飞灰含碳量之间的关系。在一定范围内,平均脉动频率越大,其对应工况的负荷往往也越大,热效率越高,飞灰含碳量越少。