双树复小波降噪：矿用钢丝绳损伤检测信号处理新策略

本文主要探讨了矿用钢丝绳损伤检测过程中信号处理方法的研究。在实际应用中，电磁检测法被用于监控钢丝绳的健康状况，但这种方法获取的检测信号往往会受到大量噪声、尖峰和突变干扰的影响，这大大增加了识别损伤的复杂性。传统的信号处理技术如傅里叶变换在处理运行中的钢丝绳信号时可能效果不佳，因为它们不具备有效的降噪能力和对动态信号的良好适应性。 针对这一问题，文章提出了一种基于双树复小波变换的新型信号处理策略。双树复小波变换是一种改进的小波变换方法，它结合了小波变换的优点，如局部化特性，同时克服了传统小波变换的平移不变性较差和频带混叠的问题。作者通过构建Q平移法构造的双树复小波高低通滤波器，对原始钢丝绳检测信号进行多层分解，分离出高频和低频信号成分。接着，利用最小极大方差软阈值方法对分解后的信号进行降噪处理，以减少噪声影响。 降噪后的信号再经过重构，得到更为纯净的信号表示，这对于后续的损伤特征提取至关重要。在实验室环境下，研究人员搭建了钢丝绳损伤检测实验平台，对提出的双树复小波变换方法进行了实地验证。实验结果显示，该方法显著减少了检测信号中的尖峰和突变，使得信号更加平稳，相较于经典小波变换，其降噪效果更优。此外，双树复小波变换还增强了奇异点处的信号峰值，有助于提升特征提取的精度和灵敏度。 这项研究对于提高矿用钢丝绳损伤检测的准确性和可靠性具有重要意义，为煤炭行业的智能化开采提供了技术支持。随着煤炭行业向智慧矿山转型，对高效、精确的信号处理技术的需求将持续增长，双树复小波变换作为一种潜在的解决方案，值得进一步深入研究和推广。同时，文中提及的其他相关技术和趋势，如煤炭智能化开采的关键创新、5G技术的应用、煤矿智能监测与预警等，都是推动矿山智能化进程的重要组成部分。