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基于能量掩膜信号法的连采机振动信号特征提取研究
基于能量掩膜信号法的连采机振动信号特征提取研究
摘要：连采机振动信号是一种重要的监测信号，提取其特征对于故障诊断和预测具有重要意义。本文针对连采机振动信号特征提取的问题，提出了基于能量掩膜信号法的特征提取方法。该方法首先通过连续小波变换将振动信号进行分解，然后利用能量掩膜信号法对分解信号进行处理，最后提取出振动信号的有效特征。实验结果表明，该方法能够有效提取连采机振动信号的特征，并具有较高的诊断准确度。
关键词：连采机，振动信号，特征提取，能量掩膜
引言
连采机是一种重要的工业设备，常用于矿山、隧道等地下工程中的连续开采作业。在连采机工作过程中，振动信号是一种重要的监测信号，可以反映连采机的工作状态和运行状况。因此，提取振动信号的特征对于连采机的故障诊断和预测具有重要意义。
传统的振动信号特征提取方法主要包括时域分析和频域分析。时域分析方法通常利用统计学的方法提取信号的均值、方差、峰值等特征；频域分析方法则通过傅里叶变换或小波变换将时域信号转换到频域，提取功率谱密度等特征。然而，这些方法在提取振动信号特征时存在一些问题，例如对噪声敏感、特征表达能力有限等。
为了克服这些问题，本文提出了一种基于能量掩膜信号法的特征提取方法。该方法首先通过连续小波变换将振动信号进行分解，得到一系列尺度系数。然后，利用能量掩膜信号法对尺度系数进行处理，将低能量的尺度系数置为零，得到能量掩膜信号。最后，通过计算能量掩膜信号的统计特征，提取出振动信号的有效特征。
方法
1.连续小波变换
连续小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解为不同尺度的尺度系数。在本文中，采用小波变换将振动信号进行分解，得到尺度系数。
2.能量掩膜信号法
能量掩膜信号法是一种常用的信号处理方法，可以通过掩膜函数对信号进行处理，提取信号的有效信息。在本文中，采用能量掩膜信号法对尺度系数进行处理，将低能量的尺度系数置为零，得到能量掩膜信号。
3.特征提取
通过计算能量掩膜信号的统计特征，可以提取振动信号的有效特征。常用的统计特征包括均值、方差、峰值等。在本文中，采用这些统计特征来描述振动信号的特征。
实验
为了验证该方法的有效性，我们使用一个连采机的振动信号进行实验。首先，将振动信号进行连续小波变换，得到尺度系数。然后，利用能量掩膜信号法对尺度系数进行处理，得到能量掩膜信号。最后，计算能量掩膜信号的统计特征，提取振动信号的特征。
实验结果表明，通过能量掩膜信号法提取的振动信号特征具有较高的诊断准确度。与传统的特征提取方法相比，该方法能够更好地捕捉振动信号中的信息，并提取出相关的故障特征。因此，该方法在连采机的故障诊断和预测中具有很大的应用潜力。
结论
本文提出了一种基于能量掩膜信号法的连采机振动信号特征提取方法。通过连续小波变换和能量掩膜信号法，可以有效地提取振动信号的特征。实验结果表明，该方法能够提取出连采机振动信号的有效特征，并具有较高的诊断准确度。因此，该方法在连采机的故障诊断和预测中具有很大的应用潜力。
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附：不计入字数的英文翻译
Researchonthefeatureextractionofcontinuousminingmachinevibrationsignalbasedonenergymaskingsignalmethod
Abstract:Continuousminingmachinevibrationsignalisanimportantmonitoringsignal,anditsfeatureextractionisofgreatsignificanceforfaultdiagnosisandprediction.Inthispaper,afeatureextractionmethodbasedonenergymaskingsignalmethodisproposedforcontinuousminingmachinevibrationsignal.Thismethodfirstdecomposesthevibrationsignalintoaseriesofscalecoefficientsthroughcontinuouswavelettransform,andthenprocessesthedecompositionsignalusingener