期刊论文

Application of removal trend method of pattern adapted continuous wavelet to blast vibration signal analysis

Ling, Tonghua(lingtonghua@163.com)

中文

爆炸与冲击

1001-1455

2017

37

2

255-261

10.11883/1001-1455(2017)02-0255-07

国家自然科学基金项目（51678071,51608183,51508037） 湖南省自然科学基金项目（2016JJ4013） 湖南省教育厅重点科学研究项目（16A038） 湖南省教育厅科学研究项目（14B007）

本校为其他机构

为了更精确提取爆破振动信号峰值速度、能量等重要特征,必须对爆破振动加速度信号时域积分中的趋势项予以去除。通过对实测爆破振动加速度信号进行梯形数值积分,提出以时域积分后的爆破振动速度信号来构造模式自适应小波基的方法,并用此方法去除时域积分后爆破振动速度信号中的趋势项,然后对去除趋势项后的爆破振动速度信号进行能量特征分析。结果表明:模式自适应连续小波法成功去除了时域积分后爆破振动速度信号中的趋势项;与建立在传统Fourier变换基础上的频谱分析相比,小波变换的能量分析具有更精细的频率分辨率,更适合于对频率分辨率要求更高的爆破振动信号进行分析;各频率区间范围划分越宽...

To accurately characterize such important characteristics as the peak velocity and the energy distribution in different frequency ranges of the blast vibration signal, this signal's trend after the time integral has to be removed. In this paper, the trapezoidal numerical integration of the measured blast vibration acceleration signal was carried out, the blast vibration velocity signal after the time integral as a method for the wavelet basis was proposed, the trend of the blast vibration velocity signal after the time integral was removed usin...