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基于最优小波基的采煤机摇臂振动信号特征频率提取技术
摘要
针对采煤机摇臂振动信号特征频率提取问题，本文提出了一种基于最优小波基的频率提取技术。该技术首先使用小波变换对信号进行分解，然后利用小波包分析确定最优小波基。接着，采用基于MPE（最大平均能量法）的多尺度熵方法，提取信号的特征频率。实验结果表明，该方法提取特征频率的精确度高，适用性广。
关键词：小波分析，小波包分析，最优小波基，特征频率提取，多尺度熵。
引言
采煤机是煤矿生产的重要设备之一，其工作效率直接影响煤炭生产的效益和安全。采煤机摇臂是采煤机的重要部件之一，用于控制采煤机的采煤工作。由于采煤机摇臂的复杂结构和高强度工作环境，往往会出现各种振动问题，严重影响采煤机的稳定性和工作效率。因此，在采煤机摇臂的振动分析中，对其特征频率的提取十分重要。
目前，针对采煤机摇臂振动信号的特征频率提取，已经有很多研究成果。其中，小波分析由于其在信号处理领域有很好的应用效果，被广泛应用于采煤机振动信号的处理中。同时，基于小波包分析和MPE方法的频率提取技术也被证明是一种有效的方法。然而，如何选择最优小波基并提取特征频率仍然是一个难点。
因此，本文提出了一种基于最优小波基的采煤机摇臂振动信号特征频率提取技术。该技术首先对振动信号进行小波分解，然后通过小波包分析确定最优小波基，最后采用基于MPE的多尺度熵方法提取信号的特征频率。该技术具有精度高、适应性强等优点，在采煤机振动信号处理中具有重要的实际应用价值。
方法
1.小波分解
小波分析是一种时域和频域相结合的方法，能够对信号进行分解、去噪和特征提取等操作。在本文中，采用小波分解将采煤机摇臂的振动信号进行分解。具体来说，该技术将采煤机振动信号分解成不同的频率成分，然后分别进行分析和处理。
2.小波包分析
小波包分析是一种改善小波分解结果的方法，能够提高信号分解的精度和准确性。为了寻找最优小波基，我们需要通过小波包分析确定最优的小波基。具体来说，该方法通过对小波系数进行分解，然后比较不同小波基的能量差异来确定最优小波基。
3.多尺度熵
多尺度熵是一种信号特征提取技术，能够提取信号的特征频率和能量信息等特征。在本文中，我们采用基于MPE技术的多尺度熵方法来提取采煤机振动信号的特征频率。具体来说，该方法通过对不同的尺度的熵进行计算，然后根据熵的峰值来提取信号的特征频率。
实验与结果
为了验证提出的基于最优小波基的频率提取技术的有效性，我们在采煤机振动信号特征频率提取方面进行了实验。实验中，我们分别采用小波分解和小波包分析技术进行信号预处理，然后采用多尺度熵方法提取特征频率。
实验结果表明，该方法提取特征频率的精确度高、适应性强等优点，适用于采煤机振动信号特征频率提取。与其他方法相比，该技术能够更好地提取信号的特征频率和能量等信息，具有重要的实际应用价值。
结论
本文提出了一种基于最优小波基的采煤机摇臂振动信号特征频率提取技术，该技术通过小波分解、小波包分析和多尺度熵方法提取信号的特征频率。实验结果表明，该方法提取特征频率的精确度高，适用性强，具有重要的实际应用价值。未来研究可以进一步在该技术的基础上拓展，以提高对采煤机振动信号的处理能力和应用效果。