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基于VMD-HHT的井下预裂爆破振动效应分析 被引量：1
1
作者 李祥龙 余林 +2 位作者 黄原明 陈浩 赵艳伟 《黄金科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期501-510,共10页
云南玉溪大红山铜矿现有采矿方法为分段空场嗣后充填法,采用大爆破工艺,由于一次爆破的药量过大导致对保留岩体的损伤较大,影响采场的稳定性。为解决此问题,按照多打孔少装药的原则,在距保留岩体一定距离处布置一排较为密集的炮孔,并减... 云南玉溪大红山铜矿现有采矿方法为分段空场嗣后充填法,采用大爆破工艺,由于一次爆破的药量过大导致对保留岩体的损伤较大,影响采场的稳定性。为解决此问题,按照多打孔少装药的原则,在距保留岩体一定距离处布置一排较为密集的炮孔,并减小单孔装药量,在主爆区起爆之前先起爆该排炮孔,形成一条具有一定宽度的缝隙,以减弱对保留岩体的损伤。基于变分模态分解和希尔伯特黄变换(VMDHHT)方法对现场实测的爆破振动信号进行分析。结果表明:本次预裂爆破振动信号的瞬时能量分布区间主要集中在0~0.5 s内,频率分布的区间主要集中在40 Hz以内;采用3个测点的合速度进行减振率计算,得到3个测点减振率分别为21.0%、30.1%和38.5%,有效减小了爆破振动对保留岩体的损伤和破坏。 展开更多
关键词 预裂爆破 爆破振动 vmd-hht 减振率 能量分布 大红山铜矿
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VMD-HHT方法在大地电磁强人文干扰去噪中的应用
2
作者 蔡足根 耿德祥 +1 位作者 王明明 杨明生 《物探化探计算技术》 CAS 2024年第4期446-452,共7页
大地电磁信号具有频带范围宽、信号微弱的特点,在城市进行信号采集时,极易受到人文电磁噪声的干扰使信噪比下降,导致反演结果出现偏差。传统Hilbert-Huang变换去噪中经验模态(Empirical Mode Decomposition, EMD)分解过程中极易出现模... 大地电磁信号具有频带范围宽、信号微弱的特点,在城市进行信号采集时,极易受到人文电磁噪声的干扰使信噪比下降,导致反演结果出现偏差。传统Hilbert-Huang变换去噪中经验模态(Empirical Mode Decomposition, EMD)分解过程中极易出现模态混叠现象,笔者提出基于变分模态分解改进的Hilbert-Huang变换(improved Hilbert-Huang transform based on Varational Mode Decomposition, VMD-HHT)方法对城市强人文干扰进行压制去噪。结果表明:改进的Hilbert-Huang变换能够有效避免模态混叠现象,明显改善电磁数据的信噪比,去噪后的数据可为后续视电阻率反演提供高质量的时间序列。 展开更多
关键词 大地电磁 vmd-hht 城市人文干扰 去噪
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基于RIME优化VMD-HHT的轴承故障特征提取方法 被引量：1
3
作者 李奕宏 王燕 《北京印刷学院学报》 2024年第12期29-36,共8页
为解决目前滚动轴承故障特征提取困难和在进行变分模态分解(VMD)时,盲目选取模态数和惩罚因子,以及相较于HHT边际谱,傅里叶分析频谱只反映某一个频率在信号中的存在可能性的问题,本文提出一种基于RIME优化VMD-HHT的轴承故障特征提取方... 为解决目前滚动轴承故障特征提取困难和在进行变分模态分解(VMD)时,盲目选取模态数和惩罚因子,以及相较于HHT边际谱,傅里叶分析频谱只反映某一个频率在信号中的存在可能性的问题,本文提出一种基于RIME优化VMD-HHT的轴承故障特征提取方法。首先,利用霜冰优化算法(RIME)对滚动轴承信号进行分析,采用样本熵作为适应度函数,计算出最佳分解层数和惩罚因子;然后基于得到的最优分解参数,对轴承信号进行分解得到各模态分量,随后根据中心频率验证有效性,并将其与北方苍鹰优化算法(NGO)优化VMD方法进行对比,随后使用希尔伯特变换获得各模态分量的频谱特性;最后计算各模态分量的特征参数,构成特征量集合,用于识别轴承故障信号。实验结果表明该方法得到的参数合理有效且参数最优,所提出的特征提取方法能有效分解滚动轴承故障信号并构建相应特征量集合。 展开更多
关键词 轴承故障 变分模态分解(VMD) 霜冰优化算法(RIME) 希尔伯特边际谱(HHT) 特征提取
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基于VMD-HHT 冲击回波法的隧道衬砌检测技术研究 被引量：3
4
作者 孟露 汪旭 +1 位作者 卢松 肖洋 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期75-82,共8页
研究目的:针对常规冲击回波法在进行隧道衬砌脱空检测时容易出现多重峰值、虚假频率等问题,提出以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法对原始信号进行最优化变分模态分解(VMD),然后基于希尔伯特-黄变换(HHT)计算信号的边际谱,并... 研究目的:针对常规冲击回波法在进行隧道衬砌脱空检测时容易出现多重峰值、虚假频率等问题,提出以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法对原始信号进行最优化变分模态分解(VMD),然后基于希尔伯特-黄变换(HHT)计算信号的边际谱,并据此进行脱空检测分析,解决了傅里叶变换对非平稳冲击回波信号分析存在的固有缺陷,并基于仿真信号和隧道衬砌物理模型检测信号对数据处理方法进行了验证。研究结论:(1)以模糊熵和相关系数为综合目标函数的遗传算法有效实现了VMD分解参数的最优化,避免了人为设定参数所具有的偶然性;(2)VMD能够自适应地实现对冲击回波信号不同主频分量的有效分离,不存在模态混叠,因此能够有效滤除噪音信号,提高数据信噪比;(3)本文所提出的基于改进VMD-HHT的冲击回波法能够对衬砌厚度进行可靠检测,且检测结果中主频清晰明显,干扰远小于常用的傅里叶变换,不容易产生误判,有效提高了检测精度;(4)由于傅里叶变换及VMD-HHT处理方法的检测结果均存在一定的误差,因此要精确判断衬砌是否存在脱空,需结合隧道衬砌为密实情况的结果进行综合对比分析。 展开更多
关键词 冲击回波法 衬砌脱空检测 vmd-hht 遗传算法 边际谱
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面向通感一体化的变分模态分解-希尔伯特-黄变换呼吸频率感知算法
5
作者 杨小龙 张亭亭 +2 位作者 周牧 高铭 童睿轩 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第4期1014-1025,共12页
通感一体化(ISAC)作为一种6G关键技术,将通信和感知功能集成到Wi-Fi设备,为室内人体呼吸频率感知提供一种有效的方法。针对当前基于ISAC的呼吸频率感知存在鲁棒性低和“盲点”的问题,该文提出一种基于信号变分模态分解(VMD)-希尔伯特-... 通感一体化(ISAC)作为一种6G关键技术,将通信和感知功能集成到Wi-Fi设备,为室内人体呼吸频率感知提供一种有效的方法。针对当前基于ISAC的呼吸频率感知存在鲁棒性低和“盲点”的问题,该文提出一种基于信号变分模态分解(VMD)-希尔伯特-黄变换(HHT)呼吸频率感知算法。首先,选择对环境感知敏感度较强的Wi-Fi链路构建信道状态信息(CSI)比值模型。其次,将滤波后的CSI比值时间序列的各子载波进行投影,结合幅相信息生成不同呼吸模式信号的候选集。再次,对于每一个子载波,根据周期性在候选集中选择一个短期呼吸噪声比最大的候选序列作为最终的呼吸模式,然后设置阈值选择子载波,并对其进行VMD和HHT时频分析,去除人体呼吸频率成分以外的模态分量,并重构剩余模态分量。在此基础上,利用主成分分析(PCA)对所有重构的子载波降维,选择方差贡献率达到99%以上的主成分分量,并使用ReliefF算法重新构建呼吸信号,得到融合信号。最后,对融合信号利用峰值检测算法计算呼吸频率。实验结果表明,该感知方法在会议办公室和走廊两种场景下的平均估计精度超过97%,显著提高了鲁棒性并克服了“盲点”问题,优于其他现有的感知方案。 展开更多
关键词 通感一体化 信道状态信息 呼吸频率 HILBERT-HUANG变换 变分模态分解
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基于VMD-HHT边际谱的水工结构损伤诊断分析
6
作者 朱兵 《风景名胜》 2020年第5期0232-0232,共1页
文章先分析了 VMD-HHT 边际谱在水工结构损伤诊断中的有效应用,最后介绍了相应的模型试验,包括试验概况、泄流激励下结构损伤判断,希望能给相关人士提供有效参考。
关键词 vmd-hht边际谱 水工结构 损伤诊断
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基于变分模态分解和希尔伯特变换的转子非平稳信号故障特征识别 被引量：9
7
作者 朱少民 夏虹 +2 位作者 尹文哲 王志超 张汲宇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期825-832,共8页
为了提升传统希尔伯特黄变换在处理复杂非平稳信号时的时频分析能力,本文将变分模态分解和希尔伯特变换进行结合,提出了一种时频分析方法变分模态分解和希尔伯特变换。此外,为了对变分模态分解的模态数进行自动调整,还提出了一种基于相... 为了提升传统希尔伯特黄变换在处理复杂非平稳信号时的时频分析能力,本文将变分模态分解和希尔伯特变换进行结合,提出了一种时频分析方法变分模态分解和希尔伯特变换。此外,为了对变分模态分解的模态数进行自动调整,还提出了一种基于相关系数的希尔伯特黄变换参数优化方法,有效避免了由于希尔伯特黄变换模态数设置不合理而导致的信号分解不足和分解过剩的问题。利用转子故障信号对变分模态分解和希尔伯特变换方法的时频分析能力进行了验证,并且与传统希尔伯特黄变换的对比突出了该方法在处理非平稳信号中的优势。 展开更多
关键词 转子 非平稳信号 变分模态分解 希尔伯特黄变换 特征识别
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改进的VMD-HT在电能质量扰动检测中的应用 被引量：3
8
作者 廖晓辉 陈川川 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期21-27,共7页
针对电能质量扰动检测精度低和抗干扰性弱的问题,提出了一种基于能量收敛因子与PSO优化的VMD-HT方法。首先通过改进的VMD方法自适应地选择k和α的最优取值,然后通过Hilbert变换求取VMD分解后IMF分量的瞬时幅值-频率仿真图,定位扰动发生... 针对电能质量扰动检测精度低和抗干扰性弱的问题,提出了一种基于能量收敛因子与PSO优化的VMD-HT方法。首先通过改进的VMD方法自适应地选择k和α的最优取值,然后通过Hilbert变换求取VMD分解后IMF分量的瞬时幅值-频率仿真图,定位扰动发生的起止时刻,实现电能质量扰动的检测。通过加入白噪声模拟实际电能质量扰动和随机改变电能质量扰动数学模型的起止时刻,进行大量检测仿真实验。结果显示,其暂态振荡扰动信号在含20 dB白噪声的环境下发生的起止时刻检测精度相较于HHT分别提高了0.007 s和0.006 s,且其检测误差在0.003 s内的概率达到99.84%。复合电能质量扰动等检测仿真实验结果也表明,改进的VMD-HT方法相较于传统的HHT方法具有更好的检测效果,避免了因EMD容易发生模态混叠的现象导致检测精度低、抗干扰性弱和容错性差的问题。 展开更多
关键词 电能质量扰动 能量收敛因子 PSO VMD-HT HHT
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基于振动信号的中速磨煤机故障识别 被引量：2
9
作者 陈雪飞 杨锴 +1 位作者 徐文杰 谢丹 《数字制造科学》 2023年第4期287-292,共6页
为了深入分析磨煤机在发生不同故障时的振动异常原因,构建了磨煤机振动监测系统,并基于所采集振动信号,提出了一种K值优化的VMD-HHT边际谱结合LSSVM模型的磨煤机故障识别方法。首先,构建了磨煤机振动监测系统,并采集了振动故障信号。其... 为了深入分析磨煤机在发生不同故障时的振动异常原因,构建了磨煤机振动监测系统,并基于所采集振动信号,提出了一种K值优化的VMD-HHT边际谱结合LSSVM模型的磨煤机故障识别方法。首先,构建了磨煤机振动监测系统,并采集了振动故障信号。其次,对故障样本集进行数据预处理,利用VMD-HHT边际谱对磨煤机的振动信号进行处理,提取了不同状态下的边际谱作为故障特征,然后利用LSSVM模型对各故障特征进行决策分类。最后,通过实验证明了所提出方法的有效性。结果显示,VMD-HHT边际谱能更清晰地表达故障信息,该方法的分类准确率高于基于EMD和EEMD的方法,准确率可达96%。 展开更多
关键词 振动 磨煤机 vmd-hht 故障识别
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