基于Hilbert-Huang变换的煤矸声波信号特征分析及应用

本文主要探讨了利用Hilbert-Huang变换技术在煤炭开采领域的实际应用，针对综采工作面上采集的煤和矸石振动声波信号进行深入分析。Hilbert-Huang变换是一种非线性时间频域分析方法，它能够处理复杂的非平稳信号，通过经验模态分解(EMD)将信号分解为一系列具有不同内在固有频率的本征模态函数。 在研究中，作者首先对煤和矸石声波信号进行了经验模态分解，这是一种自适应分解方法，可以捕捉信号中的固有频率变化。通过这种方法，他们发现顶煤下落时产生的声波信号主要集中在400到600赫兹(Hz)的频率范围内，这是由于顶煤落下时产生的振动特性决定的。这个频段的信号强度反映了煤的落下状态和速度。 然而，当煤矸混放时，声波信号表现出显著的变化。随着矸石的出现，尤其是高频信号成分（1000到2800 Hz）变得明显增强。这表明混有矸石的声波信号具有不同的频率特性，可以作为区分煤与矸石的关键指标。同时，混放导致放煤量减少，相应地，400到600 Hz的频率范围内的信号强度减弱，这为实时监控工作面的煤矸分离提供了依据。 Hilbert谱分析进一步揭示了这些信号的时间频率特性，使得研究人员能够更准确地解析声波信号的动态行为。通过结合频率和幅值特征，本文的研究为煤炭开采过程中煤矸界面的自动识别提供了一种可能的手段，有助于提升开采效率并保障安全作业。 总结来说，基于Hilbert-Huang变换的声波信号分析方法在煤炭工业中具有重要的应用价值，它不仅提高了对复杂声波信号的理解，也为实时监测和智能决策提供了强有力的技术支持。这种技术在煤炭开采领域的发展和优化中具有广阔的应用前景。