張 勝,凌同華,劉浩然,曹 峰
(1.長沙理工大學(xué)土木與建筑學(xué)院,湖南長沙 410114;2.長沙理工大學(xué)橋梁工程安全控制省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南長沙 410114)
模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法及其在微差爆破振動(dòng)信號分析中的應(yīng)用
張 勝1,2,凌同華1,劉浩然1,曹 峰1
(1.長沙理工大學(xué)土木與建筑學(xué)院,湖南長沙 410114;2.長沙理工大學(xué)橋梁工程安全控制省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南長沙 410114)
如何解決適合爆破振動(dòng)信號特征的爆破振動(dòng)信號小波基構(gòu)造、添加及其實(shí)現(xiàn)等問題,始終是困擾廣大研究者的難題。為準(zhǔn)確確定微差爆破振動(dòng)信號實(shí)際微差延遲時(shí)間,在模式自適應(yīng)小波原理的基礎(chǔ)上,構(gòu)造了從實(shí)測微差爆破振動(dòng)信號中分離出子信號的模式自適應(yīng)小波基,然后將該模式自適應(yīng)小波基添加到Matlab小波分析工具箱中,并提出了一種新的基于爆破振動(dòng)信號分析的模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法。以實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的多段微差爆破振動(dòng)信號進(jìn)行模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法分析為例,驗(yàn)證了該方法的可行性。該方法亦可用于分析實(shí)測微差爆破振動(dòng)信號在實(shí)際微差延遲時(shí)間的確定,并與db8小波法和模式自適應(yīng)小波法進(jìn)行比較,結(jié)果表明模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法具有更好的應(yīng)用效果,從而為爆破振動(dòng)信號分析在實(shí)際工程中的應(yīng)用提供了參考。
爆破振動(dòng);微差時(shí)間;模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法;小波基構(gòu)造;小波基添加
微差爆破實(shí)踐中,普通雷管起爆都有延期問題,即便是所謂的高精度雷管,也有±10 ms的誤差,由于延期雷管不能準(zhǔn)確按設(shè)計(jì)延期時(shí)間起爆,導(dǎo)致微差爆破起爆順序混亂,影響了實(shí)際微差爆破效果與安全[1-2]。因此,研究與確定微差爆破振動(dòng)信號實(shí)際微差延期時(shí)間對改進(jìn)爆破方式、優(yōu)化爆破參數(shù)和控制爆破效果具有重要的指導(dǎo)意義。
從微差爆破振動(dòng)信號實(shí)測資料分析,微差爆破振動(dòng)信號具有持時(shí)短、衰減快以及時(shí)頻局部化的特點(diǎn),屬于典型的非平穩(wěn)信號。長期以來限于理論的發(fā)展,只好將微差爆破振動(dòng)信號視為簡單的平穩(wěn)信號,分析和處理平穩(wěn)信號最常用的方法是Fourier分析。近年來,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,小波時(shí)頻局部化分析已廣泛應(yīng)用于工程技術(shù)領(lǐng)域,用小波時(shí)頻局部化分析和處理非平穩(wěn)信號已激起人們很高的熱忱[3]。小波時(shí)頻局部化分析方法是一種窗口大小固定但其形狀、時(shí)頻窗都可改變的時(shí)頻局部化分析方法[4]。小波時(shí)頻局部化分析技術(shù)在微差爆破振動(dòng)信號特征提取、頻譜分析、微差延期時(shí)間識別、波形預(yù)測和反應(yīng)譜分析等方面具有良好的應(yīng)用效果[5]。然而,采用經(jīng)典小波進(jìn)行小波時(shí)頻局部化分析時(shí),往往是根據(jù)研究對象的特點(diǎn)從已有的Matlab小波分析工具箱中選擇一個(gè)比較合適的小波基,雖然可以滿足微差爆破振動(dòng)信號分析處理的一般要求,但由于小波基以及尺度選取的不確定性事實(shí),已嚴(yán)重影響了小波時(shí)頻局部化分析的實(shí)際應(yīng)用效果[6-8]。因此,如何根據(jù)微差爆破振動(dòng)信號的特征選擇或構(gòu)造與特征信號更好匹配的最優(yōu)小波基、提高信號處理的效率與質(zhì)量是小波理論在爆破振動(dòng)信號分析中亟待解決的問題[9-13]。
本文以此為切入點(diǎn),在模式自適應(yīng)小波原理的基礎(chǔ)上,運(yùn)用時(shí)頻轉(zhuǎn)換技術(shù),將實(shí)測微差爆破振動(dòng)信號分離出子信號并對其進(jìn)行模式自適應(yīng)波形匹配,構(gòu)造出與子信號相似度高的模式自適應(yīng)爆破振動(dòng)信號小波基(簡稱模式自適應(yīng)小波,下同),然后將該模式自適應(yīng)小波添加到Matlab小波分析工具箱中,并提出一種新的基于爆破振動(dòng)信號小波時(shí)頻局部化分析的模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法,將其用于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)信號和實(shí)測微差爆破振動(dòng)信號的微差延期時(shí)間識別,取得了滿意的結(jié)果,從而為爆破振動(dòng)信號分析在實(shí)際工程中的應(yīng)用提供參考。
1.1 連續(xù)小波變換
函數(shù)ψ(t)∈L2(R)(L2(R)為平方可積的信號空間)的連續(xù)傅里葉變換為ψ^(ω)[14-16]。當(dāng)ψ^(ω)滿足小波允許條件:
時(shí),稱ψ(t)為一個(gè)小波基。若將該小波基ψ(t)經(jīng)伸縮和平移后,就得到一個(gè)小波基序列。
對于實(shí)數(shù)a,b且a≠0的情況下,小波基序列為
式中,a為尺度因子;b為平移因子。
對于微差爆破振動(dòng)信號f(t)∈L2(R)的連續(xù)小波變換為
由式(2)可以看出,小波變換的實(shí)質(zhì)是將微差爆破振動(dòng)信號f(t)與小波基序列ψa,b(t)做卷積,求得微差爆破振動(dòng)信號f(t)在小波基序列ψa,b(t)上的投影。若要微差爆破振動(dòng)信號中的特征成分在小波系數(shù)時(shí)頻譜上更好地顯示,則需要將微差爆破振動(dòng)信號f(t)在小波基序列ψa,b(t)上的投影系數(shù)盡可能地最大化,也就是說小波基的波形應(yīng)與微差爆破振動(dòng)信號特征波形具有較高的相似度。
1.2 模式自適應(yīng)小波
模式自適應(yīng)小波是利用最小平方優(yōu)化方法來構(gòu)建一個(gè)與給定模式近似的小波[17]。具體方法有多項(xiàng)式逼近法(polynomial)和常數(shù)正交函數(shù)空間投影法(orth.a(chǎn)nd constants)2種。如果信號特征模式比較簡單,則可以選擇多項(xiàng)式逼近法;如果信號特征模式比較復(fù)雜,則可以選擇常數(shù)正交函數(shù)空間投影法。參數(shù)規(guī)則度(regularity)定義了模式自適應(yīng)小波在[0, 1]上的邊界約束,可以是“無”或“連續(xù)”或“可微”。
基于上述構(gòu)造模式自適應(yīng)小波的思想[18-19],提出了以下步驟:
(1)根據(jù)給定的檢測模式f,產(chǎn)生模式自適應(yīng)小波ψf(t)。不失一般性,假設(shè)supp(f)=[0,1],則有
(2)檢測信號上所有的報(bào)警,對任意b和a>0的問題,搜索信號小波能量的局部極大值。
(3)檢測和丟棄所有錯(cuò)誤的報(bào)警,這一規(guī)則必須應(yīng)用于確定每個(gè)報(bào)警是否錯(cuò)誤。
1.3 模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法
若模式自適應(yīng)小波滿足式(1)的容許性條件,則說明模式自適應(yīng)小波變換是完備的并且保持能量守恒,根據(jù)Moyal定理,有下式成立
式(3)表明模式自適應(yīng)小波變換系數(shù)平方的積分同被分析的微差爆破振動(dòng)信號的能量成正比。因此,可以把看作是模式自適應(yīng)小波時(shí)間-尺度平面上的模式自適應(yīng)小波能量密度函數(shù),即給出了以尺度因子a和平移因子b為中心的、尺度間隔為Δa、時(shí)間間隔為Δb的能量。根據(jù)模式自適應(yīng)小波能量密度的概念,式(3)也可以寫成
在模式自適應(yīng)小波變換中,尺度因子a在某種程度上對應(yīng)于實(shí)際頻率f,因此,式(5)給出了微差爆破振動(dòng)信號所有頻帶的能量隨平移因子b的分布情況,稱為模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度函數(shù)。
2.1 可行性分析
從理論上講,任何函數(shù)f(x)∈L2(R)只要滿足小波基允許條件就能作為一個(gè)新的小波基進(jìn)行選用,但選擇具有緊支撐性、一定正則性、曲線外形與微差爆破振動(dòng)信號有較好相似性的函數(shù)作為小波基函數(shù),能在時(shí)頻域上都取得良好的時(shí)頻局部化分析效果。從某一實(shí)測微差爆破振動(dòng)信號中分離出的子信號速度-時(shí)間曲線如圖1所示及其相應(yīng)的功率譜曲線見圖2[5]。從圖1,2可以看出,爆破振動(dòng)子信號在時(shí)頻域上能量都比較集中、且衰減速度較快,也就是說爆破振動(dòng)子信號在時(shí)頻域上均具有良好的時(shí)頻局部化特性。因此,可以根據(jù)微差爆破振動(dòng)信號的特點(diǎn),由爆破振動(dòng)子信號來進(jìn)行模式自適應(yīng)波形匹配,構(gòu)造出與爆破振動(dòng)子信號相似度高的模式自適應(yīng)小波。
圖1 子信號的速度-時(shí)間曲線Fig.1 The velocity vs time curve of blast vibration sub-signal
圖2 子信號的頻譜圖Fig.2 Spectrogram of blast vibration sub-signal
2.2 模式自適應(yīng)小波的構(gòu)造
在Matlab語言環(huán)境下,通過利用Wavelet Toolbox工具箱中的New Wavelet for CWT界面對如圖1所示的爆破振動(dòng)子信號進(jìn)行模式自適應(yīng)波形匹配,構(gòu)造出與爆破振動(dòng)子信號相似度高的sub_signal.mat函數(shù)(其中與原始信號的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.99)。構(gòu)造好的模式自適應(yīng)小波如圖3所示。
圖3 子信號的模式自適應(yīng)小波設(shè)計(jì)Fig.3 Pattern adapted admissible wavelet design of blast vibration sub-signal
2.3 模式自適應(yīng)小波的添加
在Matlab編程語言工作平臺(tái)上,可以使用wavemngr命令添加該模式自適應(yīng)小波[20]。添加好的模式自適應(yīng)小波顯示如圖4所示。
圖4 子信號的模式自適應(yīng)小波顯示Fig.4 Pattern adapted admissible wavelet display of blast vibration sub-signal
2.4 模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法的實(shí)現(xiàn)
2.4.1 模式自適應(yīng)小波的實(shí)現(xiàn)
爆破振動(dòng)信號延期時(shí)間識別在時(shí)間上觀察得愈細(xì)致,就愈需要壓縮觀察范圍,即用高頻小波作細(xì)致的觀察和提取,故應(yīng)選用較小的尺度。模式自適應(yīng)小波基函數(shù)支撐區(qū)間為[0,1],Matlab中的CWT算法無法實(shí)現(xiàn)模式自適應(yīng)小波基函數(shù)尺度小于1的情況,因此,有必要采用數(shù)值積分的方法。
將式(2)中的時(shí)間t和平移因子b作離散處理,按照數(shù)字信號處理的習(xí)慣把時(shí)間t離散為jTs,把平移因子b離散為iTs,其中Ts是采樣時(shí)間,則式(2)可變?yōu)?/p>
其中,dt為采樣時(shí)間間隔,取dt=Ts,式(6)可變?yōu)?/p>
其中,f(jdt)為微差爆破振動(dòng)信號按照采樣時(shí)間間隔dt連續(xù)采集的數(shù)據(jù)。式(7)小波變換的結(jié)果可存放在計(jì)算機(jī)設(shè)定數(shù)組中,即實(shí)現(xiàn)了模式自適應(yīng)小波變換。
2.4.2 模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法的實(shí)現(xiàn)
采用模式自適應(yīng)小波作為基函數(shù),選取合適的起始尺度以及尺度間隔,對實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)信號和實(shí)測微差爆破振動(dòng)信號進(jìn)行模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法分析,根據(jù)模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度曲線中出現(xiàn)的奇異點(diǎn)位置即可得到各段雷管的實(shí)際起爆時(shí)刻,從而可以識別出微差爆破的實(shí)際延遲時(shí)間。模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法的流程如圖5所示。
圖5 模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法的流程Fig.5 Flowchart of pattern adapted wavelet time-energy density method
3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
圖6為爆破振動(dòng)子信號在0~80 ms內(nèi)每隔20 ms進(jìn)行一段波形疊加而構(gòu)成的多段微差爆破振動(dòng)信號,各分段微差爆破振動(dòng)信號出現(xiàn)的時(shí)刻分別為0,20,40,60,80 ms,若多段微差爆破振動(dòng)信號的采樣頻率為5 000 Hz,則多段微差爆破振動(dòng)信號的采用時(shí)間間隔為1/5 000 s=0.2 ms,這樣各分段微差爆破振動(dòng)信號出現(xiàn)的時(shí)刻又可以用相應(yīng)的時(shí)間序列位置來表示,也就是說各分段微差爆破振動(dòng)信號出現(xiàn)的時(shí)間序列位置分別為0,100,200,300,400。若將最低段次雷管產(chǎn)生的多段微差爆破振動(dòng)信號表示為x(n),則其他各分段微差爆破振動(dòng)信號可以分別表示為x(n-100),x(n-200),x(n-300),x(n-400),疊加后的多段微差爆破振動(dòng)信號則可以表示為
式中,y(n)為疊加后的多段微差爆破振動(dòng)信號;x(nnm)為不同微差間隔下的分段微差爆破振動(dòng)信號;m為爆破振動(dòng)子信號的條數(shù)。
圖6 信號y(n)的速度-時(shí)間曲線Fig.6 The velocity vs time curve of signal y(n)
3.2 結(jié)果分析
由于多段微差爆破振動(dòng)信號y(n)是在爆破振動(dòng)子信號x(n)的基礎(chǔ)上進(jìn)行4次信號疊加而成,每次爆破振動(dòng)子信號的疊加都會(huì)引起多段微差爆破振動(dòng)信號y(n)的局部能量的突變,因此,可采用小波變換模極大值法識別出每次爆破振動(dòng)子信號疊加的時(shí)刻,從而確定多段微差爆破振動(dòng)信號y(n)中各相鄰爆破振動(dòng)子信號間的實(shí)際微差延期時(shí)間間隔。目前,在微差爆破振動(dòng)信號小波變換模極大值法中用得最多的是db8小波,本文也選用db8小波[21]。在Matlab小波分析工具箱中分別選用db8小波、模式自適應(yīng)小波對多段微差爆破振動(dòng)信號y(n)進(jìn)行連續(xù)小波變換并取模值,結(jié)果見表1和圖7(a),(b)。圖7(c)為采用模式自適應(yīng)小波作為基函數(shù),尺度因子下限為0.1、上限為10和間隔為0.1時(shí)多段微差爆破振動(dòng)信號y(n)的模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度曲線。
表1 采用3種方法對實(shí)驗(yàn)信號的識別效果比較Table 1 Comparison of identification effect for experiment signals by three different methods
圖7 信號y(n)的db8小波、模式自適應(yīng)小波變換模值以及模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度曲線Fig.7 db8 wavelet,pattern adapted wavelet transform modulus and pattern adapted wavelet time-energy density curve of signal y(n)
從表1、圖7可以清楚地看出,多段微差爆破振動(dòng)信號y(n)的db8小波、模式自適應(yīng)小波變換模極大值以及模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度曲線中均出現(xiàn)了5個(gè)奇異點(diǎn),位置分別為0.044 4,0.064 4,0.084 4, 0.104 4,0.124 4和0.042 4,0.062 4,0.082 4, 0.102 4,0.122 4以及0.042 4,0.062 4,0.082 4, 0.102 4,0.122 4 s,表明該多段微差爆破振動(dòng)信號是由5段爆破振動(dòng)子信號疊加而成。由于微差爆破延期時(shí)間間隔是前后兩段雷管起爆時(shí)刻間的時(shí)間間隔,若將第1個(gè)奇異點(diǎn)位置作為最低段次雷管的起爆時(shí)刻,則該批次雷管的實(shí)際起爆時(shí)刻均為0,20,40,60, 80 ms,段間微差延期時(shí)間間隔均為20 ms。由此可以表明,db8小波法、模式自適應(yīng)小波法以及模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法對多段微差爆破振動(dòng)信號y(n)中各分段爆破振動(dòng)子信號的延期時(shí)間間隔識別效果較理想,可以有效識別多段微差爆破振動(dòng)信號中的各奇異點(diǎn)位置。同時(shí),方法2和方法3得到的多段微差爆破振動(dòng)信號奇異點(diǎn)位置是完全相同的,由此表明模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法分析微差爆破振動(dòng)信號的設(shè)計(jì)時(shí)間間隔是完全可靠的。
采用爆破振動(dòng)分析儀和速度傳感器對某地下礦進(jìn)行多次微差爆破振動(dòng)信號測試,圖8為從中抽取的一條爆破振動(dòng)速度-時(shí)間曲線,分別采用db8小波法、模式自適應(yīng)小波法以及模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法(其中尺度下限為0.1、上限為10和間隔為0.1)對其進(jìn)行分析處理,結(jié)果如圖9所示。
圖8 爆破振動(dòng)信號的速度-時(shí)間曲線Fig.8 The velocity vs time curve of blast vibration signal
從圖9可以清楚地看出,微差爆破振動(dòng)信號的db8小波、模式自適應(yīng)小波變換模值以及模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度曲線中均出現(xiàn)了6個(gè)奇異點(diǎn),位置分別為0.044 8,0.082 4,0.208 4,0.245 6,0.306 0,0.344 0和0.042 8,0.082 4,0.198 8,0.248 8,0.296 4,0.346 0以及0.042 8,0.082 4,0.198 4,0.250 0,0.296 0, 0.346 0 s,段間微差延期時(shí)間間隔分別為37.6, 126.0,37.2,60.4,38.0和39.6,116.4,50.0,47.6, 49.6以及39.6,116.0,51.6,46.0,50.0 ms。分別將db8小波法、模式自適應(yīng)小波法以及模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法得到的實(shí)際微差延期時(shí)間間隔與雷管的設(shè)計(jì)延期時(shí)間間隔進(jìn)行比較(表2)。
圖9 微差爆破振動(dòng)信號的db8小波、模式自適應(yīng)小波變換模值以及模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度曲線Fig.9 db8 wavelet,pattern adapted wavelet transform modulus and pattern adapted wavelet time-energy density curve of measured millisecond blast vibration signal
表2 采用3種方法對微差爆破振動(dòng)信號的識別效果比較Table 2 Comparison of identification effect for millisecond blast vibration signals by three different methods
從表2可以看出,采用3種不同小波分析法得到的2~4段次、5~6段次、6~7段次雷管起爆的實(shí)際微差延期時(shí)間間隔均在設(shè)計(jì)微差延期時(shí)間間隔范圍內(nèi),屬正常起爆;而4~5段次、7~9段次雷管起爆的實(shí)際微差延期時(shí)間間隔均超出了設(shè)計(jì)微差延期時(shí)間間隔范圍,屬非正常起爆。由此表明4~5段次、7~9段次雷管進(jìn)行微差爆破時(shí)需謹(jǐn)慎使用。雖然3種不同小波分析法對同一微差爆破振動(dòng)信號進(jìn)行微差延期時(shí)間間隔的識別,效果均較理想,但通過圖9的比較不難看出,模式自適應(yīng)小波法的分辨率要比db8小波法的高,表明在微差爆破振動(dòng)信號的奇異性檢測方面,基于爆破振動(dòng)子信號的模式自適應(yīng)小波法比Matlab工具箱已有小波法的效果好,具有較好的突出微差爆破振動(dòng)信號奇異點(diǎn)的位置,從而驗(yàn)證了將爆破振動(dòng)子信號作為爆破振動(dòng)信號分析中的小波基是可行的,解決了適合爆破振動(dòng)信號特征的小波基構(gòu)造、添加及其實(shí)現(xiàn)等問題,為分析微差爆破振動(dòng)信號時(shí)選擇以及優(yōu)化小波基提出了一種新的方法。同時(shí),模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法比模式自適應(yīng)小波法分辨率更高,壓制了隨機(jī)噪聲的干擾,突出了爆破振動(dòng)信號奇異點(diǎn)位置,提高了爆破振動(dòng)信號處理的效率與質(zhì)量。
(1)在模式自適應(yīng)連續(xù)小波原理的基礎(chǔ)上,構(gòu)造了從實(shí)測微差爆破振動(dòng)信號中分離出子信號的爆破振動(dòng)信號小波基,然后將該爆破振動(dòng)信號小波基添加到Matlab小波分析工具箱中,從而解決了適合爆破振動(dòng)信號特征的小波基構(gòu)造與添加及實(shí)現(xiàn)等問題,并提出了一種新的基于爆破振動(dòng)信號小波分析的模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法,并且該方法能夠自適應(yīng)產(chǎn)生“基”,即不需要任何先驗(yàn)基函數(shù)。
(2)通過微差延期時(shí)間間隔下的多段微差爆破振動(dòng)信號驗(yàn)證了模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法在微差爆破振動(dòng)信號分析中的可行性,然后在工程實(shí)例中比較了db8小波法、模式自適應(yīng)小波法以及模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法在微差起爆延時(shí)間隔的實(shí)際應(yīng)用效果,結(jié)果表明基于爆破振動(dòng)信號特征的模式自適應(yīng)小波法、模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法在確定爆破振動(dòng)信號微差延時(shí)方面比db8小波法效果更理想,且模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法比模式自適應(yīng)小波法分辨率更高,更好的突出了爆破振動(dòng)信號奇異點(diǎn)位置,提高了爆破振動(dòng)信號處理的效率與質(zhì)量,從而為小波理論在爆破工程實(shí)際中的應(yīng)用研究奠定了基礎(chǔ)。
[1] 韓 博,馬芹永.煤礦巖巷毫秒延期爆破振動(dòng)測試與控制技術(shù)研究[J].煤炭學(xué)報(bào),2013,38(2):209-214.
Han Bo,Ma Qinyong.Research on testing and controlling techniques of millisecond delay blasting vibration in coal mine roadway[J].Journal of China Coal Society,2013,38(2):209-214.
[2] 凌同華,李夕兵.基于小波變換的時(shí)-能分布確定微差爆破的實(shí)際延遲時(shí)間[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2004,23(13):2266-2270.
Ling Tonghua,Li Xibing.Time-energy analysis based on wavelet transform for identifying real delay time in millisecond blasting[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2004,23 (13):2266-2270.
[3] 凌同華,廖艷程,張 勝.沖擊荷載下巖石聲發(fā)射信號能量特征的小波包分析[J].振動(dòng)與沖擊,2010,29(10):127-130.
Ling Tonghua,Liao Yancheng,Zhang Sheng.Application of wavelet packet method in frequency band energy distribution of rock acoustic emission signals under impact loading[J].Journal of Vibration and Shock,2010,29(10):127-130.
[4] 趙明生,梁開水,余德運(yùn),等.段數(shù)對爆破振動(dòng)信號的時(shí)頻特性影響分析[J].煤炭學(xué)報(bào),2012,37(1):55-61.
Zhao Mingsheng,Liang Kaishui,Yu Deyun,et al.Effect of segments on time frequency characteristics of blasting vibration signals[J].Journal of China Coal Society,2012,37(1):55-61.
[5] 李夕兵,凌同華,張義平.爆破震動(dòng)信號分析理論與技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社,2009:66-81.
[6] 李 臻.自適應(yīng)提升小波的構(gòu)造及其在齒輪箱早期故障診斷中的應(yīng)用[J].煤炭學(xué)報(bào),2010,35(S):228-231.
Li Zhen.The construction of adaptive lifting wavelet and its application in incipient fault diagnosis of gearbox[J].Journal of China Coal Society,2010,35(S):228-231.
[7] 凌同華.爆破震動(dòng)效應(yīng)及其災(zāi)害的主動(dòng)控制[D].長沙:中南大學(xué),2004:34-52.
[8] 劉 高.深部大規(guī)模爆破振動(dòng)信號分析與災(zāi)害控制研究[D].長沙:中南大學(xué),2011:44-57.
[9] 耿艷峰,馮叔初.小波構(gòu)造綜述[J].石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2004,28(1):127-131.
Geng Yanfeng,Feng Shuchu.Overview of wavelet construction[J]. Journal of the University of Petroleum,China(Edition of Natural Science),2004,28(1):127-131.
[10] 宋光明.爆破振動(dòng)小波包分析理論與應(yīng)用研究[D].長沙:中南大學(xué),2001:18-30.
[11] 李春庚.自適應(yīng)小波的構(gòu)造及其在信號處理中的應(yīng)用[D].大連:大連海事大學(xué),2007:1-16.
[12] 陳倩倩.基于巖土工程信號特征的小波基構(gòu)造及其算法與實(shí)現(xiàn)研究[D].長沙:長沙理工大學(xué),2013:1-9.
[13] 丁愛玲,石光明,張 寧,等.波形匹配小波設(shè)計(jì)及其在信號數(shù)據(jù)壓縮中的應(yīng)用[J].電子與信息學(xué)報(bào),2007,29(4):804-807.
Ding Ailing,Shi Guangming,Zhang Ning,et al.Signal compression and design of wavelet based on waveform matching[J].Journal of Electronics&Information Technology,2007,29(4):804-807.
[14] 程正興,楊守志,馮曉霞.小波分析的理論、算法、進(jìn)展和應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2007:1-11.
[15] 張銳戈,譚永紅.基于最優(yōu)Morlet小波和隱馬爾可夫模型的軸承故障診斷[J].振動(dòng)與沖擊,2012,31(12):5-8,27.
Zhang Ruige,Tan Yonghong.Fault diagnosis of rolling element bearings based on optimal morlet wavelet and hidden markov model [J].Journal of Vibration and Shock,2012,31(12):5-8,27.
[16] 栗茂林,梁 霖,王孫安,等.基于連續(xù)小波系數(shù)非線性流形學(xué)習(xí)的沖擊特征提取方法[J].振動(dòng)與沖擊,2012,31(1):106-111,126.
Li Maolin,Liang Lin,Wang Sun’an,et al.Mechanical impact feature extraction method based on nonlinear manifold learning of continuous wavelet coefficients[J].Journal of Vibration and Shock, 2012,31(1):106-111,126.
[17] 張煜東,朱 慶,陳賢卿,等.基于模式的自制小波在EBPSK信號檢測中的應(yīng)用[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011, 41(4):691-694.
Zhang Yudong,Zhu Qing,Chen Xianqing,et al.Pattern-based custom wavelet used for EBPSK signal detection[J].Journal of Southeast University(Natural Science Edition),2011,41(4):691-694.
[18] Mesa H.Adapted wavelets for pattern detection[A].Progress in Pattern Recognition,Image Analysis and Applications[C].Springer Berlin Heidelberg,2005:933-944.
[19] Chapa J O,Rao R M.Algorithms for designing wavelets to match a specified signal[J].IEEE Transactions on Signal Processing, 2000,48(12):3395-3406.
[20] 胡昌華,李國華,周 濤.基于MATLAB 7.x的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)—小波分析(第三版)[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2008:236-245.
[21] 嚴(yán) 鵬,盧文波,羅 憶,等.基于小波變換時(shí)-能密度分析的爆破開挖過程中地應(yīng)力動(dòng)態(tài)卸載振動(dòng)到達(dá)時(shí)刻識別[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2009,28(S1):2836-2844.
Yan Peng,Lu Wenbo,Luo Yi,et al.Identification of arriving time of vibration induced by geostress dynamic unloading during blasting-excavation employing method of time-energy analysis based on wavelet transform[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2009,28(S1):2836-2844.
Pattern adapted wavelet time-energy density method and its application in millisecond blast vibration signal analysis
ZHANG Sheng1,2,LING Tong-hua1,LIU Hao-ran1,CAO Feng1
(1.School of Civil Engineering and Architecture,Changsha University of Science&Technology,Changsha 410114,China;2.Key Laboratory for Safety Control of Bridge Engineering,Ministry of Education and Hunan Province,Changsha University of Science&Technology,Changsha 410114,China)
How to solve wavelet basis construction,addition,realization and other issues that suitable for characterizing blast vibration signal is a challenge for many researchers.To determine real millisecond delay time of millisecond blast vibration signal accurately,a pattern adapted wavelet basis separated from measured millisecond blast vibration signal was constructed based on the principle of pattern adapted wavelet.The pattern adapted wavelet basis was added to Wavelet Toolbox in Matlab,and a new pattern adapted wavelet time-energy density method was proposed based on blast vibration signal analysis.The feasibility of the method was verified with the pattern adapted wavelet time-energy density method of millisecond blast vibration signal for experimental design.The method can also be used to analyze the measured millisecond blast vibration signal to determine real millisecond delay time.Compared with db8 wavelet method and with pattern adapted wavelet method,the results indicate that the pattern adapted wavelet time-energy density method has a better application effect.Thereby,the method provides a reference for blast vibration signal analysisin practical engineering application.
blast vibration;millisecond time;pattern adapted wavelet time-energy density method;wavelet basis construction;wavelet basis addition
TD235
A
0253-9993(2014)10-2007-07
2014-03-14 責(zé)任編輯:常 琛
國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51278071);湖南省研究生科研創(chuàng)新資助項(xiàng)目(CX2013B368);長沙理工大學(xué)橋梁工程安全控制省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目(13KB03)
張 勝(1984—),男,湖南益陽人,博士研究生。E-mail:zhangsheng0403311@163.com。通訊作者:凌同華(1968—),男,湖南雙峰人,教授,博士生導(dǎo)師,博士。E-mail:lingtonghua@163.com
張 勝,凌同華,劉浩然,等.模式自適應(yīng)小波時(shí)能密度法及其在微差爆破振動(dòng)信號分析中的應(yīng)用[J].煤炭學(xué)報(bào),2014,39(10): 2007-2013.
10.13225/j.cnki.jccs.2014.0325
Zhang Sheng,Ling Tonghua,Liu Haoran,et al.Pattern adapted wavelet time-energy density method and its application in millisecond blast vibration signal analysis[J].Journal of China Coal Society,2014,39(10):2007-2013.doi:10.13225/j.cnki.jccs.2014.0325