导读:本文包含了地面振动信号论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:拆除爆破,塌落触地,信号处理,功率谱模型
地面振动信号论文文献综述
刘保龙[1]（2018）在《塌落振动信号分析及其地面运动功率谱研究应用》一文中研究指出随着城市化进程的不断加快,旧城改造、拆迁、扩建等工程项目越来越庞大,使得具有安全高效、经济环保等优点的拆除爆破技术成为拆除行业的首选技术。但是,随着拆除爆破建筑的趋势逐渐向规模越来越大,高度越来越高的方向发展,直接对拆除爆破技术提出了更加严峻地挑战。在实际工程中,塌落触地地震波的传播过程和衰减规律过多的依赖经验回归公式,忽略了从物理现象和过程的角度来理解塌落触地振动,因此,从物理现象出发,寻找既能反映拆除爆破塌落振动特征和建筑物动力响应特性,又符合建筑物受震破坏机理,并且操作简便的动力响应分析方法和安全判据,具有重要的理论意义和工程应用价值。本文在对拆除爆破塌落触地振动效应的研究现状进行分析之后,依托某大型拆除爆破建筑群工程项目的实测数据,基于工程领域的现代信号处理方法,对塌落触地振动信号局部及细节特征进行研究;从物理层面,提出了考虑震源机制、传播途径和局部场地条件的随机傅里叶谱,进而建立塌落触地振动地面运动的加速度功率谱模型函数,并基于此在频域内对周边建筑结构进行动力响应分析,具体研究内容如下:(1)系统地归纳、总结了建(构)筑物拆除爆破塌落触地振动的特性,利用小波(包)分析和HHT分析等信号处理方法,依托某大型拆除爆破建筑群工程项目对现场实测数据不同频带内的能量分布及衰减特征进行分析,发现:小波包分析比小波分析更能详细表明塌落触地振动信号在不同频带内的能量分布特征,具有更好的识别能力;利用Hilbert叁维能量谱进行塌落触地振动信号分析,能更加综合地表达了幅值、频率和持续时间对塌落触地振动效应的安全评价。(2)根据地震学原理,基于拆除爆破塌落触地振动特性,综合考虑塌落触地地震波的震源特性、传播规律及衰减特征,在频域内建立了震源谱、传播途径传递函数和局部场地条件传递函数,根据维纳-辛钦定理和频响函数与脉冲函数之间的变换关系,将其变换为塌落振动地面运动功率谱模型函数,进而得出了包含拆除爆破建(构)筑物总体质量、重力加速度、质心高度、震源距、传播途径以及场地条件等综合因素的塌落振动地面运动的功率谱模型,并依据某实际拆除爆破工程案例验证了此功率谱模型的可行性。(3)基于建立的塌落触地振动地面运动功率谱模型函数,运用MATLAB软件编制结构单质点系简化模型在随机振动激励作用下的动力响应程序,进而在某大型拆除爆破塌落触地振动作用下,对离震源相同距离处固有周期不同的建筑结构进行动力响应分析,结果显示,基于塌落振动地面运动功率谱模型可以更加快速地得出在工程振动激励作用下结构的位移响应谱、速度响应谱和加速度响应谱曲线,结构动力响应谱非常直观地表达出了建筑结构的损坏情况,为塌落触地振动效应的预估提供了强有力的依据。(4)相同震源距处,对比不同的固有周期建筑结构在塌落振动作用下的响应位移角、速度响应最大值和加速度响应最大值结果发现,不同建筑结构的动力响应却有很大差别,说明结构的固有属性也是塌落触地振动效应作用下建筑结构动力响应的重要影响因素。(本文来源于《广州大学》期刊2018-06-01）
戴剑敏,郭建钢,陈必太[2]（2016）在《小客车通过减速带时地面振动信号的差异性分析》一文中研究指出为了探究小客车通过减速带时引起的减速带周围不同位置地面振动情况的差异性,本文采用正交试验设计和实地测试,并根据"试验方案4"条件下的实测数据,从振动时间、振动频率和振动强度叁方面分析了减速带周边不同位置的振动差异性.结果表明:(1)横向测试点的振动强度明显大于纵向测试点,且产生振动信号时刻比纵向测试点早了1.8 ms左右;(2)横向和纵向位置的振动频率都集中在10~21 Hz的范围内,属于低频振动;(3)在高频部分均出现振动反弹现象,反弹振动峰值都在260 Hz附近产生,但是纵向位置的反弹振动峰值大于横向位置.(本文来源于《福建农林大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
于晓晶[3]（2015）在《基于振动信号的地面运动目标识别方法研究》一文中研究指出随着科技的不断进步,能源及重要的化工原料对社会的发展及维系起着至关重要的作用。然而近年来,全国各地重要能源和化工产品原料盗窃破坏案件时有发生,不但造成了严重的经济损失和环境危害,甚至对人们的生命安全造成了巨大威胁。因此,对入侵的目标进行识别和监测预警,在维护重要能源和化工产品原料的安全性方面具有重要的现实意义。地面运动目标的识别是能源防盗预警中的一项信号处理任务和关键技术,具有重要的研究意义。振动信号作为地面运动目标信息的载体,具有典型的非平稳性,对其进行分析处理时,时频分析方法是一种有效的分析方法。近年来出现的经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)时频分析方法具有很多优良特性,被广泛应用到了地面振动信号的特征提取中。本文分析了地层中多种类型的地震波及其传播机理,确定了以瑞利波作为地面目标活动信息的载体,设计相应的实验装置,采集了不同运动目标的振动信号。运动目标不同时其振动信号特征也会随之改变,通过对实验采集的信号进行预处理、特征提取和分类,可以实现对地面运动目标的识别。由于经验模式分解还处在“成长”阶段,仍在逐步改进和完善。针对EMD的模式混迭效应和实际获得信号的小样本特性,提出了一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)能量值的方法提取目标信号的特征,并将获得的特征向量输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器中进行地面运动目标分类识别。通过对实验数据的分析,获得了较高的平均识别率。此外,将该方法与基于EMD能量值与支持向量机相结合的方法进行对比,结果表明该方法具有更好的识别效果。由于经验模式分解存在端点效应和负频率现象等问题,而局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)在该问题上有所改善,故采用LMD分别与近似熵、能量值结合的方法对地面运动目标信号进行特征提取,然后将特征向量输入到支持向量机分类器中进行识别分类。通过对实验采集数据的分析对比,验证了该方法的有效性。(本文来源于《燕山大学》期刊2015-05-01）
李强[4]（2013）在《基于振动信号的轮式机器人地面分类方法研究》一文中研究指出为了在行星（如月球和火星）表面探测及在地球表面的危险环境（如沙漠、沼泽、火灾现场、核辐射区域等）中作业，要求自主移动机器人能自主地识别环境，完成使命，避免处于危险境地。地面识别或地面分类是环境识别中重要的一部分。机器人安全有效地穿越不同的地面需要与之相适应的控制策略。当地面发生变化时，自主移动机器人应能适应所穿越的地面。研究地面分类可以解决自主移动机器人在复杂地面的通过性问题，对于提高移动机器人的自主移动性能十分重要。本文在深入分析综合国内外同类研究的基础上，从地面分类特征提取以及分类器设计这两个基本层次展开对自主轮式机器人地面分类相关理论与技术问题的研究。本文设计了数据采集的实验，以四轮移动机器人为实验平台，在机器人左前轮轮臂上安装x、 y、 z向加速度计和z向传声器。机器人在沙、碎石、草、土和沥青五种地面上分别以六种速度行驶，提取车轮与地面相互作用的加速度和声压信号作为地面分类的原始数据。对原始数据进行时域幅值分析，提取地面特征，对于每个传感器数据选用若干个幅值域参数作为地面特征。对于传统的k-近邻（kNN）方法来说，有k值选择问题；用kNN方法解决多类分类问题采用投票法决策，当出现票数相同的情况时，目前尚没有更好的决策策略，尽管随机挑选法是一个实用的策略，但分类精度会降低。针对以上两个问题，本文给出改进的kNN方法，即给出k值的选择方法；对于多种地面分类出现两种以上（包含两种）得票数相同的情况，给出kNN循环寻优的方法。对于传统的概率神经网络（PNN）方法来说，有平滑因子σ的估计问题，估计得好有利于提高分类精度。以前的学者认为对于所有的样本应选用同一个σ或对于相同维数的样本选用相同的σ，但这种选法不能保证对于所有的测试样本σ都是最优的或较优的，甚至得不到测试结果。针对这一问题，本文给出改进的PNN方法，即给出平滑因子σ的迭代寻优方法。应用现有的一对一支持向量机（SVM）方法解决多类分类问题采用投票法决策，当出现票数相同的情况时，目前尚没有更好的决策策略。针对这个问题，本文提出改进的一对一SVM方法，即利用LIBSVM中的一对一SVM二值分类程序，对于多种地面分类出现两种以上（包含两种）得票数相同的情况，提出新的算法。从分类准确率和数据处理时间两个方面对改进的kNN、改进的PNN及改进的一对一SVM方法进行比较。基于时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分解（SVD）的方法原用于故障诊断领域，用于降低原信号中的噪声。本文给出基于奇异值分解（SVD）的特征提取方法，即利用振动信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分解的前若干个奇异值作为特征值，取得了好的分类效果。研究基于快速傅里叶变换（FFT）的特征提取方法和基于功率谱密度（PSD）的特征提取方法，阐述二者特征选择的方法。从分类准确率和数据处理时间两个方面对以上叁种特征提取方法进行比较。基于实测数据和相应的分类实验验证了所提方法的效力。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2013-04-01）
王斌[5]（2012）在《地面运动目标振动信号的特性分析与目标识别》一文中研究指出地面目标振动信号的特征提取是进行目标识别技术的关键,针对人员行走、车辆行驶等地面目标运动时产生的振动信号,首先进行实验测试建立包含反映目标属性特征信息的信号样本数据库,然后通过过零数分析方法得到信号的时域特征,实现了单人与车辆的目标识别,最后采用Welch谱分析法对信号进行了频域分析并实现了单人与多人的目标识别。实验表明这两种方法简便、易实现,有较好的识别效果。(本文来源于《电子科技》期刊2012年09期）
王启彬[6]（2012）在《基于振动信号的地面在线分类方法研究》一文中研究指出随着移动机器人应用的不断深入，对机器人感知环境的能力提出了更高的要求。复杂地面通常用几何参数和物理参数表征。现阶段，对未知环境的研究多数集中于由几何参数表示地面障碍等环境结构参数。然而，随着机器人更广泛的应用，影响机器人连续生存和自维持的物理参数在线辨识和实时建模成为研究热点。本文针对履带机器人运行过程中振动信号的特点，建立基于振动信号的地面在线分类的方法。针对履带式移动机器人振动信号的复杂性，通过ADAMS仿真分析履带式移动机器人振动来源和影响振源的主要因素。首先建立履带机器人仿真模型，然后基于仿真结果，分析履带机器人运行速度、不同地面类型对振动信号的影响，最后，分析引起履带振动的主要来源和振动特性，为机器人振动信号提取实验研究提供了理论参照和验证标准。结合仿真分析履带振动信号特点和影响因素，搭建振动信号采集平台，设计信号处理程序和采集界面，提出振动信号采集方案，建立振动信号预处理方案和时域频域特征提取方法。在此基础上，对振动信号预处理方法对特征提取的影响进行了分析，对时域和频域各种特征值进行比较。最后针对四种典型地面开展样本提取、信号预处理和特征提取的研究。在振动信号特征提取的基础上，对多种特征分类方法和特征矢量提取方法进行了对比实验，建立了基于PCA（主元分析法）和SVM（支持向量机）的振动信号在线辨识方法。进而，根据振动信号特征，提出振动信号特征向量，并进行SVM离线示教和参数选择，得到离线示教分类模型。在此模型基础上，搭建在线识别系统，并获取在线地面分类效果。在履带式移动机器人的基础上，进行振动信号提取的软硬件系统搭建，建立了地面分类实验研究平台。利用上述分类模型，进行柏油-草地复合地面实验，获取分类准确率和分类响应速度指标。针对振动传感器不能预测前行地面的缺点，建立“前行触角轮”振动信号辨识方法，实现机器人对预运行地面的在线辨识。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2012-07-01）
朱维,靳平,陶良小,唐云凯[7]（2011）在《车辆目标地面振动信号的识别技术研究》一文中研究指出本文主要研究路面上各种运动车辆的地面振动信号,运用MFCC、LPCC、小波变换、功率谱模型参数方法分别对车来了地面振动信号样本进行特征提取分别形成特征向量,进而由支持向量机进行训练和识别,实现了对目标车型的分类识别。其中,实验所用信号样本是在位于郊区平坦柏油路旁采集而得,此处基本车型丰富,车流密度适中,样本信号间的混迭较少。本文实现了对货车,小轿车,摩托车的车型分类识别,结果最好的特征提取方式为MFCC,其识别率超过了88%。(本文来源于《国家安全地球物理丛书（七）——地球物理与核探测》期刊2011-11-01）
李宁,韩晓健,李俊慧[8]（2011）在《航天器微振动信号的地面测试方法》一文中研究指出文章从现阶段航天器故障诊断的测试需求出发,分析了航天器常见微振动信号的来源和特征,阐述了航天器微振动信号的地面测试方法,并对该方法的准确性进行了校验。最后将该方法应用于实际的型号测试中,取得了较好的效果。(本文来源于《航天器环境工程》期刊2011年01期）
王莉[9]（2009）在《基于地面振动信号对振动压实频率的研究》一文中研究指出振动压路机是道路机械化施工中必不可少的重要设备,其主要技术参数不仅影响压实效果,而且影响压实作业效率。本论文主要研究了振动压路机的振动频率对压实作业的影响,提出通过地面振动信号对振动压路机压实频率进行控制的新方法,并对一种砂性土的压实频率进行了试验性研究。论文分析了振动压实的机理和振动压实学说;在总结振动频率和振幅两个技术参数对压实效果和压实效率影响的基础上,提出了根据压实材料固有频率变化的无规则性,采用从地面上提取振动压实作业中振动信号的新方法和实现途径;通过研究振动能量作用后在地面上产生的振动信号,分析了实现对振动压路机的最佳压实频率控制的可行性;通过压实效果的对比试验,得到了在压实作业中每遍采用不相同的最佳压实频率,压实效果好的结果。论文对振动压路机压实频率的研究具有新思路,对压路机振动频率的无级调节的重要性和必要性提供了依据,对振动压实机械的设计具有一定的使用价值。(本文来源于《长安大学》期刊2009-04-28）
楼梦麟,李守继,黄天立,丁洁民[10]（2008）在《地铁引起地面振动信号的谱分析》一文中研究指出应用正交Hilbert-Huang变换,对地铁引起的地面振动信号进行频谱分析.首先,利用正交的经验模式分解方法,得到地铁引起地面振动信号的相互间完全正交的固有模式分量,对各阶固有模式分量进行Hilbert谱分析,进而得到Hilbert边际谱.然后,通过对地面振动信号的Hilbert边际谱进行分析,获得其频谱特性.将地铁引起地面振动信号的Hilbert边际谱和Fourier谱进行比较,指出两种谱分析方法分析地铁引起地面振动信号频谱特性的差异.最后根据Hilbert变换的线性性质,得到消除背景振动、纯粹由地铁运行引起地面振动的频谱特性.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2008年09期）
地面振动信号论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了探究小客车通过减速带时引起的减速带周围不同位置地面振动情况的差异性,本文采用正交试验设计和实地测试,并根据"试验方案4"条件下的实测数据,从振动时间、振动频率和振动强度叁方面分析了减速带周边不同位置的振动差异性.结果表明:(1)横向测试点的振动强度明显大于纵向测试点,且产生振动信号时刻比纵向测试点早了1.8 ms左右;(2)横向和纵向位置的振动频率都集中在10~21 Hz的范围内,属于低频振动;(3)在高频部分均出现振动反弹现象,反弹振动峰值都在260 Hz附近产生,但是纵向位置的反弹振动峰值大于横向位置.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
地面振动信号论文参考文献
[1].刘保龙.塌落振动信号分析及其地面运动功率谱研究应用[D].广州大学.2018
[2].戴剑敏,郭建钢,陈必太.小客车通过减速带时地面振动信号的差异性分析[J].福建农林大学学报(自然科学版).2016
[3].于晓晶.基于振动信号的地面运动目标识别方法研究[D].燕山大学.2015
[4].李强.基于振动信号的轮式机器人地面分类方法研究[D].哈尔滨工程大学.2013
[5].王斌.地面运动目标振动信号的特性分析与目标识别[J].电子科技.2012
[6].王启彬.基于振动信号的地面在线分类方法研究[D].哈尔滨工业大学.2012
[7].朱维,靳平,陶良小,唐云凯.车辆目标地面振动信号的识别技术研究[C].国家安全地球物理丛书（七）——地球物理与核探测.2011
[8].李宁,韩晓健,李俊慧.航天器微振动信号的地面测试方法[J].航天器环境工程.2011
[9].王莉.基于地面振动信号对振动压实频率的研究[D].长安大学.2009
[10].楼梦麟,李守继,黄天立,丁洁民.地铁引起地面振动信号的谱分析[J].同济大学学报(自然科学版).2008