- 相關(guān)推薦
基于小波變換的煤巖破裂聲發(fā)射信號(hào)分析
引言
近些年來(lái)，伴隨著煤炭資源開(kāi)采量的不斷加大，我國(guó)礦井生產(chǎn)實(shí)際開(kāi)采深度也逐步加深到了上千米[1]。煤礦井下煤巖破裂突水造成頂板破裂等重大煤巖動(dòng)力災(zāi)害時(shí)有發(fā)生，因此能夠及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)這些動(dòng)力災(zāi)害做出預(yù)測(cè)是非常必要的。煤巖體在內(nèi)外應(yīng)力的作用下，由于煤巖體內(nèi)部缺陷的存在，隨著負(fù)荷的不斷加大加載力度，會(huì)出現(xiàn)局部能量積聚現(xiàn)象。當(dāng)局部能量超過(guò)一定的限制后，會(huì)出現(xiàn)能量的快速釋放，發(fā)出聲發(fā)射信號(hào)。這種快速釋放的聲發(fā)射信號(hào)具有突發(fā)性，但它有一定的突出前兆[2]。
聲發(fā)射信號(hào)具有突發(fā)性、瞬態(tài)性和多樣性等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的參數(shù)分析方法并不能很好的適用于聲發(fā)射信號(hào)的分析處理。傳統(tǒng)方法不能更好地解決時(shí)域和頻域的分辨率的問(wèn)題，而小波變換具有同時(shí)表征局部信號(hào)在時(shí)域和頻域上的特征的能力[3,4]，既能描述某一特定時(shí)間段的時(shí)域信息，又能突顯該時(shí)間段對(duì)應(yīng)的頻譜特征。
1 聲發(fā)射信號(hào)的特點(diǎn)及檢測(cè)系統(tǒng)
聲發(fā)射信號(hào)是物體在外力或內(nèi)力的作用，在內(nèi)部缺陷處應(yīng)力積聚，超過(guò)一定限度后迅速釋放彈性能而產(chǎn)生的應(yīng)力波，具有突發(fā)性和瞬態(tài)性的特點(diǎn)。另外，聲發(fā)射信號(hào)是有包含有多種寬帶頻率成份的多模式波組成[5]，因此它還具有多模態(tài)性的特點(diǎn)。
煤巖破裂聲發(fā)射特性實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)主要有加載系統(tǒng)、聲發(fā)射傳感器、40dB 前置放大器和SDAES 聲發(fā)射檢測(cè)儀等組成。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)框圖所示。
2 小波變換原理及小波能譜系數(shù)
2.1 小波變換
小波變換是一種用尺度算子代替頻率平移算子，將時(shí)間頻率相平面轉(zhuǎn)換為時(shí)間尺度相平面的時(shí)頻域分析方法。小波變換的時(shí)窗函數(shù)為變特性函數(shù)，在高頻段時(shí)窗長(zhǎng)度短，低頻段時(shí)窗長(zhǎng)度長(zhǎng)。這一特點(diǎn)使得小波變換能夠?qū)Ω哳l成份進(jìn)行有效分析，對(duì)低頻成份進(jìn)行精確估計(jì)。
2.2 小波能譜系數(shù)
信號(hào)經(jīng)小波分解后，不同尺度分量上呈現(xiàn)出不同的能量分布情況。對(duì)于每一尺度分量上，能量定義為[7]
不同分解尺度上的能量分量與總能量的比值就是所謂的小波能譜系數(shù)，即式(3)、式(4)分別與式(5)相比即可得到各級(jí)能譜系數(shù)。信號(hào)在不同頻帶上的能量分布不同自然對(duì)應(yīng)的能譜系數(shù)也就不同，因此可以利用這樣特性來(lái)對(duì)小波分解后的信號(hào)進(jìn)行濾波分析，去除干擾信號(hào)。
3 煤巖破裂聲發(fā)射實(shí)驗(yàn)及小波分析
本文煤巖破裂聲發(fā)射實(shí)驗(yàn)采用了兩塊?50×100mm的圓柱形煤巖樣品，其中樣品1作飽水處理，放入水中保持24 小時(shí)，樣品2 做烘干處理，將其放入烘干箱中在100-110 C ?? 的環(huán)境中烘干6 小時(shí)后自然冷卻。對(duì)樣品分別施以10KN/S 應(yīng)力速率的負(fù)荷，直至煤巖體破裂，并同時(shí)以625KHz 的采樣速率采集2048 個(gè)數(shù)據(jù)。
采用 db6 小波函數(shù)對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行尺度為5 的小波分解，分解后的各尺度重構(gòu)波形及頻譜圖所示。
由可以看出，不同的分解尺度上小波分量包含的能量是不同，因此利用各層的小波能譜系數(shù)可以很好的剔除噪聲干擾對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的影響。去噪重構(gòu)后的功率譜圖和自相關(guān)圖如所示。
4 結(jié)論
通過(guò)對(duì)煤巖破裂聲發(fā)射信號(hào)的小波分析，重構(gòu)降噪后的頻譜圖能夠很好的反映聲發(fā)射信號(hào)的本質(zhì)特征，特別是本文中小波能譜系數(shù)的在去噪上的引入，為聲發(fā)射信號(hào)特征的提取提供了有力的分析方法和工具，為后續(xù)工作的展開(kāi)奠定了基礎(chǔ)。
中國(guó)碩士論文網(wǎng)提供大量免費(fèi)mba碩士論文，如有業(yè)務(wù)需求請(qǐng)咨詢(xún)網(wǎng)站客服人員！
[參考文獻(xiàn)] (References)
[1] 來(lái)興平,張勇. 基于AE 的煤巖破裂與動(dòng)態(tài)失穩(wěn)特征實(shí)驗(yàn)及綜合分析[J].西安科技大學(xué)學(xué)報(bào),2006,26(3):290-292.
[2] 王恩元,何學(xué)秋,劉貞堂等. 煤體破裂聲發(fā)射的頻譜特征研究 [J].煤炭學(xué)報(bào),2004,29(3):289-292.
[3] Jeong H. Analysis of plate wave propagation in anisotropic laminates using a wavelet transform [J]. NDT&EInter national,200l,34 (3):185-190.
[4] 張運(yùn)強(qiáng),牛衛(wèi)飛,譚蔚.基于小波變換的聲發(fā)射模擬信號(hào)特性分析[J].無(wú)損檢測(cè),2012,30(1):9-11.
[5] 劉松平,Gorman M,陳積懋.模態(tài)聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)[J].無(wú)損檢測(cè),2000,22 (1):38-41.
[6] 張平,施克仁，耿榮生等.小波變換在聲發(fā)射檢測(cè)中的應(yīng)用[J].無(wú)損檢測(cè),2002,24(10):436-440.
[7] 張平.集成化聲發(fā)射信號(hào)處理平臺(tái)的研究[M].北京:清華大學(xué)出版社,2002.
【基于小波變換的煤巖破裂聲發(fā)射信號(hào)分析】相關(guān)文章：
基于小波變換的諧波檢測(cè)法03-28
基于小波閾值的信號(hào)降噪方法03-07
談信號(hào)特征提取使用小波變換的優(yōu)點(diǎn)03-19
小波變換在檢測(cè)鐵路信號(hào)方面的研究03-07
基于離散小波變換和圖像融合的彩色圖像數(shù)字水印算法03-07
一種基于小波變換的二級(jí)簽名認(rèn)證方法03-07