变分模态分解算法在煤矿井筒爆破信号趋势项消除中的应用OA北大核心CSTPCD
Application of Variational Mode Decomposition Algorithm in Elimination of Trend Term of Coal Mine Shaft Blasting Signal
爆破信号测试过程中,受测试环境和仪器自身原因的影响,在爆破近区监测到的信号往往含有趋势项干扰,无法实现信号特征的精细化提取.对现场爆破信号进行有效采集,采用变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对其进行了趋势项消除并进行了时频特征提取.结果表明:井筒爆破振动信号中的趋势项具有高幅、低频特征,在时间轴上的分布更为广泛,信号中的真实成分具有宽频、低幅特征,在时间轴上聚集性更强,两者具有显著的区分度,变分模…查看全部>>
付晓强;崔秀琴;杨立云;雷振;蔡雪霁;李阳
三明学院 建筑工程学院,福建 三明 365004工程材料与结构加固福建省高等学校重点实验室,福建 三明 365004三明学院 建筑工程学院,福建 三明 365004工程材料与结构加固福建省高等学校重点实验室,福建 三明 365004中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京 100083贵州理工学院 矿业工程学院,贵州 贵阳 550003
矿业与冶金
竖井爆破爆破振动变分模态分解时频分析特征提取
《煤矿安全》 2020 (10)
248-252,5
福建省自然科学基金高校联合基金资助项目(2020J01390)三明学院科学研究发展基金暨福建省中青年教师教育科研资助项目(JAT190697)三明市引导性科技项目计划资助项目(2019-S-28)
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