同步提取三参数小波变换及其在储层含气性检测中的应用

随着我国石油勘探程度的不断加深,非常规油气藏逐步成为了油气勘探的重点.由于致密砂岩具有低孔、低渗、非均质性强等特性,因此迫切需要高精度时频分析后处理方法对该类气藏进行有效表征.本文提出了一种同步提取三参数小波变换(Synchroextracting Three-Parameter Wavelet Transform, SETPWT)新方法,该方法具有小波变换多尺度多分辨率的特性,通过改变三个参数来调节小波基的主频、带宽及相位,灵活匹配多种类型的合成信号以及地震子波;与传统时频分析方法相比,同步提取三参数小波变换在三参数小波变换结果的基础上引入同步提取算子(Synchronous Extraction Operator, SEO),通过SEO提取与信号理想时频谱高度相关的时频信息,去除多余能量,从而实现非平稳信号的高精度时频表征.合成信号算例表明,同步提取三参数小波变换的分辨率不但明显高于常用时频变换,同时具有优于同步提取变换(Synchroextracting Transform, SET)的抗噪性能;将同步提取三参数小波变换应用到地震资料含气性检测中,进一步验证了该时频算法在致密砂岩含气性检测中的潜力.

基于SSEWT与经验包络解调技术的低频、超低频混合振荡信号参数辨识

异步联网后,水电机组渗透率高的系统中陆续会出现低频与超低频混合的振荡现象,给电网的安全及稳定运行带来很大危害。针对混合振荡信号特征参数辨识不精准的问题,提出采用二阶同步提取小波变换(second-order synchroextracting wavelet transform,SSEWT)的方法分解混合振荡信号,并与经验包络(empirical envelope,EE)解调技术相结合,进行振荡信号实时模态参数辨识。SSEWT将现有的同步提取变换扩展到小波变换,并引入二阶瞬时频率估计量,对信号进行分解;然后结合EE解调技术对分解得到的每组振荡分量进行参数辨识。最后通过自合成信号仿真、10机39节点系统仿真和实测信号仿真,证明所提方法的可行性与准确性。通过与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法和Fourier同步压缩变换(Fourier synchrosqueezed transform,FSST)算法进行仿真对比,表明所提方法能够有效抑制噪声与端点效应,准确地辨识出混合振荡信号的特征参数,在处理精度与运算时间上较传统方法有一定优势。

基于RLMD和WSET的变转速下滚动轴承故障诊断

在变转速工况下,对起重机、风机等重载设备中滚动轴承的故障诊断不够准确。针对这一问题,提出了一种基于鲁棒局部均值分解(RLMD)和同步提取小波变换(WSET)的故障诊断方法。首先,以振动信号分析为基础,研究了变转速下的滚动轴承的故障特征频率,对RLMD和WSET公式进行了推导;利用RLMD对滚动轴承振动信号进行了模式分解,以最大互相关系数原则选取了最佳分量;然后,对选取的分量进行了WSET,获得了能量集中的时频表示,从时频平面中提取了故障特征曲线,并将其与理论故障特征频率曲线进行了比较,从而进行了变转速下的故障诊断;最后,研究设计了多分量信号的数值模拟仿真实验,进行了轴承-齿轮故障综合试验台变转速滚动轴承的故障诊断。研究结果表明:所提出的方法能够很好地消除噪声的影响,获得准确的故障特征频率曲线,在变转速滚动轴承故障诊断中具有有效性。

环境风激励下中信广场的模态参数识别

为了准确地识别建筑结构的模态参数,提出了一种基于多重信号分类算法(multiple signal classification,简称MUSIC)、经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT)和同步提取小波变换(synchroextracting transform,简称SET)的结构模态参数识别方法。首先,通过MUSIC-EWT对实测振动信号进行分解;其次,使用SET对单模态信号进行去噪处理;然后,采用自然环境激励技术(natural excitation technique,简称NExT)得到单模态信号的自由衰减响应;最后,利用Hilbert变换(hilbert transform,简称HT)和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。通过三层框架结构的数值模拟验证了该方法的准确性和鲁棒性。利用该方法对台风“达维”作用下广州中信广场的实测加速度数据进行分析,并将估计的结构模态参数和其他识别方法的分析结果进行对比,进一步证明了该方法的准确性和鲁棒性。