隧道微差爆破雷管延时识别方法研究

微差爆破延时的识别是爆破方案调整和优化的重要依据。采用HHT和分形组合方法对实际隧道工程采集到的爆破振动信号进行了分析。利用HHT变换中的EMD(Empirical Mode Decomposition)分解对采集到的典型爆破振动信号分解为12个imf(Intrinsic Mode Function)分量。通过分形盒维数算法,计算得到原信号及其各imf分量的分形盒维数值和自相似性因子值,并确定imf 4分量为信号的主分量。对其进行HHT变换取模,准确识别了微差爆破雷管实际延期时间。分析结果表明,HHT和分形组合方法对于微差爆破延时的识别可靠,精度高。     

孔内外微差爆破技术在路堑开挖中的应用

介绍了孔内微差爆破技术在路堑开挖中的应用,实践证明,这种爆破技术可控制爆破振动的飞石,提高爆破效率。     

毫秒微差延迟爆破控制在挖孔桩施工中的应用

利用两次爆破的时间差,定向爆破成孔,并对延迟时间、用药量进行了计算控制。     

孔内外微差爆破技术在路堑开挖中的应用

介绍了孔内外微差爆破技术在路堑开挖中的应用。实践证明 ,这种爆破技术可控制爆破振动和飞石 ,提高爆破效率     

基于改进EMD—小波阈值联合去噪的城市地下管线识别与定位

探地雷达(GPR)目标回波信号极易由于背景杂波的干扰而被淹没。为了有效滤出杂波,提出了一种改进的EMD-小波阈值联合去噪法,即用改进的基于统计特性和自相关函数特性的EMD去噪法对回波信号进行预处理,在此基础上对EMD分解后的噪声主导模态分量进行小波阈值处理,最后进行信号的重构。结果表明,该联合去噪法不仅可以有效地滤除杂波,而且最大限度地保留了目标回波有用信号,从而使去噪后的回波剖面为城市地下管线的识别与定位提供了可靠的图像解释资料。     

基于小波去噪-卡尔曼滤波的供水管网爆管检测

在应用卡尔曼滤波进行爆管检测时,若受到监测误差、用水量随机波动等因素形成的背景噪音影响会导致误报率偏高,进而带来爆管检测系统鲁棒性较低的问题。鉴于此,对原始卡尔曼滤波进行了改进,首先采用小波函数对监测数据进行处理,其可以成功将周期循环信号中的有效信号及噪声信号分解至不同频域,然后使用硬阈值函数去噪后再对信号进行重构;最后利用卡尔曼滤波对重构后的信号进行爆管检测。研究结果表明：通过小波去噪,重构的信号中噪声信号占比显著降低,且信号与有效信号相似性更大;利用实际管网数据验证发现,所提算法可成功应用于实际管网爆管检测且与卡尔曼滤波相比,信号持续稳定,无剧烈波动且误报次数由6次降至0次,极大提高了爆管检测系统鲁棒性。     

小波分析在语音识别系统中的研究与应用

在语音识别系统的不同处理阶段,大部分可以使用小波分析技术进行实现,并且这种实现方法比传统的方法具有更好的效果.本文重点探讨了在端点检测、噪声去除以及参数提取过程中使用小波分析技术的原理及方法,并提出现阶段所存在的问题及解决方案.     

受限空间瓦斯爆炸冲击波压力信号小波包去噪研究

由于受限空间瓦斯爆炸冲击波压力信号具有突变性和瞬态非平稳性特点,采用小波包分析进行去噪处理。选取典型的Daubechies小波包系和Symlets小波包系各小波包基对信号的重构均方根误差,并计算了原始信号与重构信号的相关系数,确定Sym8为处理瓦斯爆炸冲击波压力信号的最佳小波包基。去噪结果显示:小波包分析在降低噪声的同时,仍然保留信号突变部分的信息,能尽可能不失真得重现有效信号,受限空间瓦斯爆炸冲击波压力信号小波包去噪能够得到更可靠地结果。     

基于小波包分析的爆破振动危害评价初探

结合振动主频的质点振速判据是对单一质点振速判据的补充和完善.但该判据的振动主频是通过FFT变换的频谱分析的方法获得的,不能体现爆破振动波形的多主振频带特征,而且由于方法本身的局限性使得主振频率发生的时间段不能确定.小波包分析法则克服了FFT频谱分析的局限,有效地分解和重构原始信号中的细节信号,并将其作为评价不同频率细节信号的爆破振动危害效果的基础.本文针对爆破振动的小波包分析法进行了研究,对各小波包细节信号加载条件下的不同危害效果进行了讨论,得到了相应的质点振速判据,并将该方法所得到的判据与FFT变换的频谱分析方法所得到的判据进行了对比.结果表明,基于小波包分析法的质点振速判据更加符合爆破振动危害的真实情况.     

熵权属性识别模型在水质动态评价中的应用

为克服水质综合评价中指标权重的确定带有主观性的缺点,采用信息熵理论确定熵权系数,应用属性识别法对天津市大港区7个河流断面的水质动态变化进行了综合评价.评价结果表明,研究区内7个河流断面的污染程度均较严重.研究表明,属性识别法在水质评价中不仅能反映综合等级,还能通过综合评分识别同一等级内水质的差异,可为区域水环境的综合分析和治理方案的制订提供基础.