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题名小波包分析技术在地震勘探中的应用研究
被引量:4
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作者
付军
郝亚飞
李名松
周桂松
朱根华
李海波
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机构
葛洲坝易普力股份有限公司
中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室
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出处
《爆破》
CSCD
北大核心
2013年第4期25-31,共7页
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基金
国家973计划项目(2010CB732001)
国家杰出青年基金(51025935)
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文摘
采用离散元程序UDEC建立了含一条节理岩体的数值计算模型,并借助小波包分析技术研究了地震信号的频带能量分布特征和信噪比.分析表明,经小波包分析技术处理后的振动信号的不同频带能量可以得到很好地表达,并将振动信号分为低频干扰信号(0 ~ 20 Hz)、有效信号(20~ 80 Hz)和高频噪声信号(大于80 Hz).同时,探讨了直达波和反射波各频带能量所占总能量的百分比与爆源距离的关系.
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关键词
小波包分析技术
UDEC
节理岩体
振动信号
频带能量
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Keywords
wavelet packet analysis
UDEC
jointed rock mass
vibration signal
frequency band energy
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分类号
TU47
[建筑科学—结构工程]
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题名6kV高压电动机故障智能诊断方法
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作者
张焱
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机构
晋能电力集团有限公司嘉节燃气热电分公司
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出处
《自动化应用》
2024年第8期115-117,共3页
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文摘
针对6 kV高压电动机故障智能诊断方法存在错诊率较高和诊断响应时间较长的问题,提出6k V高压电动机故障智能诊断方法。利用无线传感器采集电动机运行数据,利用降噪自编码网络模型对数据去噪处理,利用小波包分析技术获取数据小波包能量熵信息,提取数据特征,根据计算故障特征频率,诊断电动机故障类型,以完成6 kV高压电动机故障智能诊断。实验证明,该设计方法错诊率在1%以内,能在1s内完成故障诊断,具有良好的应用前景。
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关键词
6
kV高压电动机
智能诊断
降噪自编码网络模型
小波包分析技术
小波包能量熵
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Keywords
6 kV high-voltage motor
intelligent diagnosis
noise reduction self coding network model
wavelet packet analysis technology
wavelet packet energy entropy
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分类号
TM343
[电气工程—电机]
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