HHT在震动信号处理中的应用

希尔伯特-黄变换是一种处理非线性、非平稳信号的方法,它的核心是经验模态分解(EMD),但是EMD分解存在模态混叠等不足现象,针对这个问题引入了总体平均经验模分解(EEMD)算法。对实测的震动信号分别做两种算法的分解得到固有模态函数(IMF),再对其结果进行能量分析,绘制瞬时频率图、希尔伯特谱,得到信号震源的真实时频特征量,以便进一步分析震源类型,从而可以更好地实时预测震动灾害发生的可能情况。     

基于小波变换和模态曲率差的起重机金属结构损伤识别

属于焊接结构的起重机金属结构受交变载荷的影响,随着使用年限的增加,不可避免地会产生裂纹和腐蚀等损伤,从而引发突发性重大断裂事故。为此,基于结构的振动特性及小波变换理论来研究起重机金属结构的早期损伤识别问题,通过改变局部弹性模量模拟不同损伤工况,分析了起重机主梁在不同损伤工况下的动态响应特性。结果表明,小波变换可明显放大不易察觉的损伤突变,模态曲率差具有较好的损伤识别能力,可为起重机金属结构损伤识别提供新的思路。     

基于EMD-MFOA-ELM的瓦斯涌出量时变序列预测研究

为准确分析工作面绝对瓦斯涌出量的非平稳特征,实现瓦斯涌出量的准确预测,基于经验模态分解(EMD)、修正的果蝇优化算法(MFOA)和极限学习机(ELM)基本原理,构建瓦斯涌出量的EMD-MFOA-ELM多尺度时变预测模型。通过EMD将瓦斯涌出量时变序列进行深层次分解,获得多尺度本征模态函数(IMF);采用MFOA-ELM对各IMF时变序列建立动态预测模型,等权叠加各预测值,得到模型最终预测结果。以晋煤某矿瓦斯涌出量监测时序样本为例进行研究分析,结果表明:EMD能充分挖掘出监测数据隐含信息,有效降低数据复杂度;该模型预测相对误差为0.024 3%~0.651 0%,平均值仅为0.252 6%,预测精度和泛化能力高于未经EMD分解模型,能很好地适用于非平稳时变序列预测。     

塔式起重机金属结构的振动模态校核与非接触测量

塔式起重机的结构特点和使用要求决定了它不可避免产生振动。详细介绍了使用有限元法求解塔机的振动模态的步骤。使用非接触法测量塔机的振动频率,给出塔机振动的架构、算法设计、数据结果及处理。试验证实,使用有限元法可以对塔机的金属结构振动进行有效分析和计算,与非接触法测量的结果接近,误差在15%以内。通过对非接触测量的结果分析可以得到塔机金属结构不同部件间刚度强弱的关系。     

基于机器学习的天然气钢质管道缺陷检测方法研究

针对天然气钢制管道缺陷超声检测模式识别问题中，传统方法对信号进行分解并提取分解后本征模态函数的特征时，直接忽略残差信号这一问题，提出首先对检测回波信号进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD),并对比时域残差信号，直接对残差信号进行统计特征提取。其次，用天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search algorithm, BAS)优化的最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machines, LSSVM)进行分类试验。试验结果表明，基于EMD-BAS-LSSVM的天然气钢质管道缺陷检测方法针对人造缺陷的识别准确率为75.71%,针对天然气站场和抢险维修中心现场的管道缺陷检测准确率为65.78%,有效识别了天然气钢质管道腐蚀缺陷。     

基于HHT方法的矿井瓦斯体积分数预测

为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现较准确的瓦斯浓度预测,研究应用希尔伯特-黄变换(HHT)方法进行瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。应用经验模态分解(EMD)方法将瓦斯浓度时间序列分解成不同频率的固有模态函数(IMF)分量的叠加,以获取瓦斯浓度时间序列的瞬时特征;通过Hilbert变换求得各IMF分量的瞬时频率,依据各IMF分量瞬时频率的均值将分解得到的IMF划分成较高频和低频2类新的分量,选取适合于各分量特征的预测模型分别进行预测,以消除局部随机性对预测精度的影响,结合自回归(AR)、径向基函数(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)3种预测模型实现瓦斯浓度预测。实例分析表明:应用该方法所得预测结果比较准确,降低了预测复杂度,提高了预测精度。     

基于前景-后悔理论的油气管道风险模态分析

针对现有油气管道的风险评估方法未考虑人的有限理性和后悔规避的心理行为特征,提出了一种基于前景-后悔理论的油气管道风险模态分析方法.首先,通过期望值法明确决策事物参考点,并限定决策者对各风险模态的期望取值区间,构建可能性分布函数.其次,利用决策准则值与参考点的差值确定收益或损失,进而计算价值函数矩阵.再次,基于概率-可能性相容性原理,采用比例转化法实现可能性与概率的转化,以构造权重函数矩阵,从而计算前景值矩阵.最后,以前景值中的正负理想点为参考点计算后悔理论中各风险模态的欣喜-后悔值,确定油气管道的风险评估结果.研究表明,该方法合理且有效,能够准确地对油气管道风险进行预测,为油气管道的风险评估提供了新方法.     

基于Hilbert谱信息熵的煤矸放落振动特征分析

针对煤矿安全生产中的综放工作面煤矸界面探测问题,提出利用煤矸下落冲击钢板的振动特征来探测煤矸界面的方法。煤矸振动信号表现出非平稳特征,采用经验模态分解方法将复杂矿井环境下的煤矸振动信号分解成固有模态分量。选择包含煤矸振动特征的前7个本征模函数(IMF)分量,通过Hilbert变换得到Hilbert谱。分析不同放煤状态下钢板振动信号的Hilbert谱发现,顶煤下落时的Hilbert谱分布较均匀,而煤矸混放时的Hilbert谱呈现不均匀分布。根据信息熵理论,提出了基于Hilbert谱信息熵的煤矸振动特征提取方法。试验结果表明,顶煤下落时的Hilbert谱信息熵要大于煤矸混放时的Hilbert谱信息熵,因此,煤矸振动的Hilbert谱信息熵特征能够准确地反映放煤状态。     

EEMD-小波在高边坡变形信息提取中的应用研究

针对高边坡变形呈现非平稳性及数据“噪声”多源的问题,提出了一种定向滤波的变形信息提取方法。首先,利用集合经验模态分解方法分解变形时序数据,结合定量分析法判别模态分量信号频段;然后,对高频模态分量中的“噪声”利用小波函数进行“靶向”消噪处理,并对趋势项进行傅里叶级数拟合;最后,重构高边坡变形分析模型,实现真实变形量的提取。结果表明,对比分析各项检验指标,通过“靶向”消噪,各高频模态分量消噪效果明显,重构后的集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)-小波高边坡变形分析模型较原始形变和其他模型在精度指标方面提升显著,该方法可用于高边坡的变形预测分析和真实变形量提取。     

基于反应谱CQC法的桥式起重机抗震薄弱点分布规律研究

结构抗震设计中,广泛应用反应谱CQC法计算结构的地震作用及其效应。本文建立了6个型号的典型双梁桥式起重机有限元模型,在静应力计算的基础上采用模态分析,基于反应谱CQC法,对典型桥式起重机的结构进行了地震响应分析,归纳总结了七个抗震薄弱点。经分析,起重机主梁中部与小车接触点为地震工况中桥架最大应力位置。基于有限元软件的方法,可为其他类型起重机的抗震薄弱点分布确定提供参考。     

基于IEEMD样本熵分析的管道泄漏定位

为降低城市管道泄漏定位误差,提出1种改进的集合经验模态分解（IEEMD）样本熵分析的管道多点泄漏定位方法。首先通过在EEMD中添加自相关函数计算和EMD算法,得到IEEMD;然后应用IEEMD可将原始泄漏信号直接去噪并分解为真实信号分量和冗余分量,经样本熵分析计算剔除冗余分量,获得有效泄漏信号;最后根据互相关时延计算和声发射时差定位法精确计算泄漏点位置。结果表明:该方法泄漏信号提取效果好、计算效率更高,有效提高了信号的信噪比,降低了信号的均方误差;该方法将管道泄漏定位误差降低至4.06%,较大程度提高了管道泄漏定位精确度。     

桥式起重机主梁结构多源不确定性混合可靠性分析

为了预测桥式起重机金属结构的可靠度,采用凸模型非概率研究桥式起重机的可靠性,在只知道不确定参量的界限而不知其分布情况的条件下,即可求得各功能函数的可靠度。针对起重机金属结构中存在的不确定性因素并不单一,且是随机性、模糊性和非概率不确定性共同作用的结果,首先基于凸模型计算单一变量的结构可靠度;然后基于主梁结构的加工尺寸、起重量、材料边界条件等不确定性,建立了以主梁金属结构强度、刚度、整体稳定性失效模式的凸模型非概率可靠性分析模型,通过混合可靠性模型求和计算,得到主梁结构的混合可靠度。该模型更加切合实际,从而推导出一种桥式起重机主梁金属结构的混合可靠性计算方法,也建立了一些适用于复杂工程问题的结构可靠性分析方法;最后基于凸模型,针对工程实际中大量存在的"未知但有界"参数的结构可靠性分析问题,通过数值算例验证该混合模型的有效性和实用性,对现有某型号桥式起重机主梁金属结构工况进行了混合模型可靠性分析,结果表明,该可靠性模型意义明确,对模糊信息的处理也比较合理,可作为混合可靠性计算方法的一种补充,用该方法得到的桥式起重机强度、刚度、稳定性混合模型可靠度符合实际情况。     

基于PHI2的桥式起重机结构时变可靠性分析

为探究时间累积效应对起重机失效概率的影响,提出基于改进的PHI2的起重机金属结构时变可靠性分析方法。以桥式起重机为例,首先,分析起重机金属结构受力,选取与材料许用应力以及结构许用刚度差值最小的危险点进行结构数值分析;其次,用响应面法(RSM)近似构造功能函数;最后,通过改进的PHI2方法求得上穿率,从而获得起重机金属结构随时间累积的失效概率。结果表明:考虑时间累积效应的可靠性指标明显低于未考虑时间累积效应的可靠性指标。     

基于EMD-HHT可定位长输天然气管道第三方破坏事件监测技术

为适应目前管道安全监测需要,满足对扰动信号分类监测的实际需求,提出1种基于希尔伯变换和经验模态分解(EMD-HHT)的信号特征提取技术,利用基于φ-OTDR分布式光纤传感系统采集振动信号,通过EMD+HHT区分算法对管道沿线振动事件进行分解并提取6个典型特征向量,各特征事件数据经过EMD后选取IMF3为最终提取特征向量的原始数据,BP神经元网络可有效识别机械破坏、敲击破坏、车辆经过、人工挖掘、动力干扰5种事件。研究结果表明：在长输管道信号识别中,BP神经网络对5类事件平均识别率高达98.6%,该技术分类识别5类事件扰动信号,能够达到较高准确性,并且误报率平均在1.3%,能较好满足现场安全实时监测需求。研究结果对长输油气管道附近第三方破坏扰动信号分类监测具有一定参考意义。     

桥式起重机主梁的静动态虚拟检测方法

针对桥式起重机主梁,提出了其基于有限元分析的静动态虚拟检测方法,通过对某桥式起重机主梁的静态和动态的有限元分析,并根据计算结果的统计分析,给出了实际检测的布点及检测方案,通过与实验结果的对比,验证了计算结果的准确性和所提出的虚拟检测方法的有效性,为桥式起重机的静动态检测提供了方法和依据。     

桥式起重机安全评估指标体系研究和系统设计

在对桥式起重机的设计、结构组成和常见事故故障资料进行调查研究的基础上,分析了桥式起重机在工程应用中遇到的不安全因素,建立了较完善的安全评估指标体系。设计了一种基于模糊神经网络的桥式起重机安全评估系统并对系统的软件功能设计进行了初步探讨。建立了模糊神经网络评估数学模型,利用MATLAB工具对模型进行了仿真验证,结果表明此模型是可行的。通过研究,为进一步针对桥式起重机展开定性、定量评估及安全管理与决策提供了有益参考     

基于模态参数的桥墩结构损伤识别数值研究

铁路简支梁桥桥墩横向振动时,可简化为墩顶具有集中质量的悬臂梁模型,地基约束用地基弹簧模拟。研究墩身的结构性损伤时,该模型与基底固结的悬臂梁模型原理相同。利用冲击振动试验法可以准确得到桥墩的一阶振型和一阶频率,利用这两个参数可以构造出一阶振型比、特征参数、一阶曲率模态差三个指标。以一混凝土悬臂梁为例,用一阶振型比、特征参数、一阶曲率模态差指标进行结构损伤识别的数值研究,总结了特征参数指标在结构损伤前后的变化规律。分析结果表明几个指标对损伤比较敏感。     

数字近景摄影测量在动刚度测量中应用

动刚度是指起重机大梁结构抵抗动载荷引起变形能力,是衡量桥式起重机动力学特性的一个主要指标.数字近景摄影测量具有远距离非接触等优点,利用近景摄影技术测量起重机大梁动刚度,可以实现远距离非接触动刚度测量.与传统测量方法相比,无须在梁上放置传感器,直接在远处摄影,通过图像处理方式获得大梁振动频率以及振动时间参数,大大简化测量...     

基于相似理论的大型桥式起重机结构安全评价试验验证方法

针对大型桥式起重机静载试验大吨位载荷加载困难影响起重机结构安全评价的问题,基于起重机结构设计理论,提出了大型桥式起重机降载当量试验方法,并对降载计算及计算误差进行了探讨。由相似理论建立位移、变形与载荷的关系,以确定相似控制量,通过测试起重机起升载荷较小时的变形和位移,推断起重机起升载荷为极限值时的变形和位移情况。通过逐级加载的方式测试与大型桥式起重机结构特性近似相似的50 t中型双梁桥式起重机跨中截面危险点的应力,将测试应力值与理论计算值进行比较。结果表明,适当降载比例的降载试验能实现一定精度的结构响应预测,可用于起重机结构安全评价。     

浅析桥式起重机“啃轨”现象

桥式起重机在运行过程中时常发生故障,"啃轨"就是其中之一,通过对桥式起重机产生啃轨原因的分析,提出相应的预防措施,减少和降低起重机运行过程中产生啃轨的缺陷,保证桥式起重机安全使用。