《基于HilbertHuang变换的地震噪声衰减与薄层预测技术研究.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于HilbertHuang变换的地震噪声衰减与薄层预测技术研究.docx（18页珍藏版）》请在课桌文档上搜索。
1、基于HilbertHuang变换的地震噪声衰减与薄层预测技术研究一、本文概述地震勘探是石油、天然气等地下资源勘探的重要手段，但在实际勘探过程中，地震信号常常受到各种噪声的干扰，如地面震动、环境噪声等，导致信号质量下降，影响勘探精度。因此，如何有效地衰减地震噪声，提高信号质量，一直是地震勘探领域的研究热点。HiIberLHuang变换(HHT)是一种非线性、非平稳信号处理方法，具有自适应性强、分辨率高等优点，近年来在地震信号处理领域得到了广泛关注。本文旨在研究基于Hilbert-Huang变换的地震噪声衰减与薄层预测技术，旨在通过改进和优化HHT方法，提高地震信号的信噪比，进而为薄层预测提供更加
2、准确、可靠的数据支持。本文首先介绍了地震噪声的来源和分类，以及薄层预测在地震勘探中的重要性。然后，详细阐述了HiIbert-Huang变换的基本原理和实现方法，包括经验模态分解(EMD)和HiIbert谱分析等关键步骤。在此基础上，本文重点研究了基于HHT的地震噪声衰减技术，包括噪声识别、噪声分离和噪声抑制等方面，提出了一系列有效的算法和模型。本文还探讨了基于HHT的薄层预测技术，包括薄层识别、薄层参数提取和薄层预测等方面，为薄层预测提供了新的思路和方法。本文的研究不仅有助于深入理解Hilbert-Huang变换在地震信号处理中的应用，也为地震勘探领域提供了新的技术手段和解决方案。未来，我们将
3、继续优化和完善基于HHT的地震噪声衰减与薄层预测技术，为地下资源勘探提供更加准确、高效的支持。二、Hilbert-HUang变换理论基础HiIberLHuang变换(HHT)是一种非线性的信号处理方法，由经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和HiIbert谱分析两部分组成。HHT方法的核心思想是将复杂的信号分解为一系列具有物理意义的本征模态函数(IntrinSiCModeFunctions,IMFs),然后对这些IMFs进行Hilbert变换，得到其瞬时频率和瞬时振幅，从而揭示信号中的内在特性和信息。经验模态分解(EMD)：EMD是一种自适应的信号分解方
4、法，它将复杂的信号分解为一系列IMFs。每个IMF都满足两个条件：在整个数据集中，极值点的数量和零点的数量必须相等或最多相差一个；在任何点上，由局部极大值定义的上包络线和由局部极小值定义的下包络线的平均值为零。通过EMD分解，原始信号被转换为一系列具有不同时间尺度的IMFs,每个IMF都代表了信号的一个内在振动模式。HiIbert变换与瞬时频率：对于每个IMF,可以通过HiIbert变换得到其解析信号。解析信号是一个复数信号，其实部为原始IMF,虚部为HiIbert变换后的结果。通过对解析信号求导，可以得到信号的瞬时相位。进一步，可以计算出信号的瞬时频率，即瞬时相位对时间的导数。瞬时频率描述了
5、信号在每个时间点的频率变化，从而提供了信号的时频分布信息。Hilbert谱与边际谱：将每个IMF的瞬时频率和瞬时振幅随时间的变化绘制在二维平面上，可以得到Hilbert谱。HiIbert谱反映了信号在不同时间和频率上的能量分布，是信号的时频表示。通过对HiIbert谱进行积分，可以得到信号的边际谱，即信号在不同频率上的能量分布。边际谱提供了信号在频域上的总体信息。Hilbert-Huang变换作为一种自适应的时频分析方法，具有良好的时频局部化特性和非线性处理能力。在地震噪声衰减和薄层预测技术研究中，HHT方法可以通过提取地震信号中的本征模态函数和瞬时频率信息，揭示地震波的传播特性和地层的薄层结
6、构特征，为地震资料的处理和解释提供新的视角和手段。三、地震噪声衰减技术研究地震噪声衰减技术研究是地球物理学领域的一个重要课题，对于提高地震信号的质量、提升地震成像的分辨率以及准确识别地下薄层结构具有重要意义。基于HilberLHUang变换（HHT）的地震噪声衰减技术，以其独特的时频分析能力，近年来在地震数据处理中得到了广泛应用。HiIberLHuang变换是一种非线性、非平稳信号处理方法，由经验模态分解（EMD）和Hilbert谱分析两部分组成。在地震噪声衰减技术中，首先通过EMD将地震信号分解为一系列固有模态函数（IMF）,这些IMF代表了信号中不同时间尺度的局部特征。随后，通过对每个IM
7、F进行Hilbert变换，可以得到其瞬时频率和瞬时幅值，从而揭示信号的时频特性。在地震噪声衰减过程中，关键在于区分有效信号和噪声信号。由于有效信号和噪声信号在时频域上往往表现出不同的特征，因此可以通过设定合适的阈值或准则，对IMF进行筛选和重构，从而实现噪声的衰减。例如，可以基于IMF的能量、频率或其他统计特性来区分有效信号和噪声信号，然后将代表噪声的IMF剔除或进行加权处理，以降低噪声对地震信号的影响。Hilbert-Huang变换还具有自适应性强的特点，可以根据地震信号的特点自适应地调整分解层数和IMF的筛选准则。这使得基于Hilbert-Huang变换的地震噪声衰减技术能够处理不同类型、
8、不同特点的地震数据，具有广泛的应用前景。基于Hilbert-Huang变换的地震噪声衰减技术是一种有效的地震数据处理方法，能够显著提高地震信号的质量和分辨率，为地下薄层结构的准确识别提供有力支持。随着该技术的不断发展和完善，相信在未来地球物理学领域将发挥更加重要的作用。四、薄层预测技术研究在地震勘探中，薄层预测是一个关键的问题，它对于石油、天然气等地下资源的开发具有重要的指导意义。近年来，基于Hilbert-Huang变换（HHT）的薄层预测技术逐渐成为研究的热点。HHT作为一种非线性、非稳态信号的处理方法，具有自适应性强的特点，能够有效地处理地震信号中的非线性、非周期性成分，因此在薄层预测中
9、表现出良好的应用前景。本研究采用Hilbert-Huang变换对地震信号进行处理，通过经验模态分解（EMD）将复杂的地震信号分解为一系列固有模态函数（IMFS）,这些IMFS具有不同的频率特性和时间尺度。通过对IMFS进行Hilbert变换，可以提取出每个IMFS的瞬时频率和瞬时幅值，从而揭示地震信号中的薄层信息。在薄层预测过程中，我们选取合适的IMFS作为特征参数，结合地质资料和钻井数据，建立薄层预测模型。通过对模型进行训练和验证，不断优化模型的参数和结构，提高薄层预测的准确性和可靠性。本研究还探讨了不同地质条件下薄层预测技术的适用性，并对预测结果进行了详细的分析和讨论。结果表明，基于Hil
10、berLHUang变换的薄层预测技术能够有效地识别薄层的存在和分布，为地下资源的开发提供了有力的技术支持。然而，需要注意的是，薄层预测技术仍面临一些挑战和问题。例如，地震信号的复杂性和不确定性可能导致预测结果的误差；薄层预测技术在实际应用中还需要考虑多种地质因素和干扰因素的影响。因此，未来的研究应进一步完善薄层预测技术,提高其稳定性和可靠性,为地下资源的开发和利用提供更加准确和有效的指导。五、综合应用与案例分析在实际地震资料处理中，地震噪声衰减与薄层预测技术的综合应用对于提高地震成像质量和储层预测精度具有重要意义。本章节将通过具体的案例分析，探讨基于Hilbert-Huang变换的地震噪声衰减
11、与薄层预测技术在实际工作中的应用效果。案例一：某地区地震资料中存在强烈的随机噪声干扰，严重影响了地震成像的清晰度。针对这一问题,我们采用了基于Hilbert-Huang变换的噪声衰减技术进行处理。通过对地震信号进行经验模态分解(EMD),将信号分解为一系列本征模态函数(IMFs)。然后，根据Hilbert变换提取每个IMF的瞬时频率和振幅信息，进一步分析噪声成分的特征。在此基础上，通过设定合理的阈值，对噪声成分进行滤除，实现了地震信号的有效去噪。处理后的地震资料信噪比得到了显著提高，成像质量明显改善，为后续的地震解释和储层预测提供了更加可靠的数据基础。案例二：某油田区块的储层预测面临着薄层识别
12、和厚度估计的难题。由于薄层的地震响应较弱，且易受周围地层的影响，传统的储层预测方法难以取得理想的效果。针对这一问题，我们采用了基于Hilbert-Huang变换的薄层预测技术。通过对地震信号进行EMD分解,提取出与薄层相关的IMF分量。然后，利用Hilbert变换计算IMF分量的瞬时频率和振幅，进一步分析薄层的反射特征和厚度信息。在此基础上，结合地质资料和测井数据，对薄层进行了准确的识别和厚度估计。实际应用表明，该技术能够有效提高薄层预测的精度和可靠性,为油田开发提供了有力的技术支持。基于Hilbert-Huang变换的地震噪声衰减与薄层预测技术在综合应用方面展现出了良好的效果和潜力。通过具体
13、的案例分析，验证了该技术在提高地震成像质量和储层预测精度方面的优势。未来，我们将继续深入研究该技术在其他类型地震资料和复杂地质条件下的应用效果，进一步拓展其应用范围和提高实际应用价值。六、结论与展望本文深入研究了基于HiIbertTuang变换（HHT）的地震噪声衰减与薄层预测技术，取得了一系列重要成果。通过对地震信号的HHT分析，我们成功实现了地震噪声的有效衰减，提高了地震数据的信噪比，为地震资料处理提供了新的技术手段。我们还利用HHT方法在薄层预测方面取得了显著进展，为薄层油气藏勘探提供了有力支持。然而，本研究仍存在一定局限性。例如，在实际应用中，地震数据的复杂性和不确定性可能对HHT方法
14、的性能产生一定影响。因此，未来研究需要进一步完善HHT方法，提高其适应性和稳定性，以更好地应用于实际地震数据处理和解释工作。展望未来，我们将继续探索HHT方法在地震数据处理和解释领域的应用潜力。一方面，我们将深入研究HHT方法在地震噪声衰减方面的优化策略，以提高其降噪效果和计算效率；另一方面，我们将拓展HHT方法在薄层预测、油气藏识别等方面的应用范围，为油气勘探开发提供更为准确、高效的技术支持。随着、大数据等技术的快速发展，我们将积极探索将HHT方法与其他先进技术相结合的可能性，以推动地震数据处理和解释技术的创新发展。我们相信，在不久的将来，基于HHT的地震数据处理技术将在油气勘探领域发挥更加
15、重要的作用，为我国的能源事业发展做出更大贡献。八、附录HiIberLHuang变换(HHT)是一种非线性、非稳态信号的处理方法，由经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和Hilbert谱分析两部分组成。EMD方法能够将复杂的信号分解为一系列固有模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMFs),这些IMFS满足两个条件：在整个数据集中，极值点的数量和过零点的数量要么相等，要么相差最多一个；在任何一点上，由局部极大值点定义的上包络线和由局部极小值点定义的下包络线的平均值为零。通过对每个IMF进行Hilbert变换，可以得到其瞬时频率和瞬时幅值
16、，进而得到信号的HiIbert谱。地震噪声是地震信号中的一种常见干扰，其存在会严重影响地震数据的解释和薄层预测的准确性。因此，研究地震噪声的衰减技术对于提高地震数据的质量具有重要意义。在本研究中，我们利用Hilbert-Huang变换对地震信号进行分解，通过对IMFs进行筛选和处理，实现了对地震噪声的有效衰减。具体方法包括：去除高频噪声IMFs,对低频IMFs进行平滑处理等。薄层预测是地震勘探中的一个重要问题。由于薄层在地震响应中通常表现为强振幅、高频率的特点，因此可以通过分析地震信号的高频成分来预测薄层的存在。在本研究中，我们利用HilberLHUang变换对地震信号进行分解，通过对高频IM
17、FS的分析和处理，实现了对薄层的预测。具体方法包括：提取高频IMFS、计算其能量分布、设置阈值进行薄层识别等。本研究采用了某地区的地震数据作为实验数据，数据采样率为ms。在数据处理过程中，我们首先利用EMD方法对地震信号进行分解,得到一系列IMFs。然后，根据IMFS的特性，对其进行筛选和处理，以实现地震噪声的衰减和薄层的预测。我们将处理后的地震数据与原始数据进行对比分析，评估了Hilbert-Huang变换在地震噪声衰减和薄层预测中的应用效果。通过对比实验数据和处理后的数据，我们发现Hilbert-Huang变换在地震噪声衰减和薄层预测中具有较好的应用效果。具体表现为：处理后的地震信号中噪声
18、成分得到了有效衰减，信噪比得到了提高；同时，薄层在处理后的地震数据中得到了明显的反映，预测结果与实际情况相符。这些结果证明了Hilbert-Huang变换在地震噪声衰减和薄层预测中的有效性。然而，需要注意的是，在实际应用中还需要根据具体的地震数据和地质条件对处理方法进行进一步的优化和改进。本研究利用Hilbert-Huang变换对地震信号进行处理，实现了地震噪声的衰减和薄层的预测。实验结果表明，该方法具有较好的应用效果。未来，我们将继续深入研究HiIbert-Huang变换在地震数据处理中的应用，探索更加有效的地震噪声衰减和薄层预测方法，为地震勘探提供更加准确和可靠的数据支持。我们也希望能够与
19、更多的同行进行交流和合作，共同推动地震数据处理技术的发展。参考资料：随着全球能源需求的持续增长，对石油和天然气等化石燃料的依赖也在不断增加。然而，传统的油气资源开发方式不仅对环境造成了严重的影响，而且已经不能满足日益增长的能源需求。因此，寻找新的油气资源已成为全球科研人员和工程师们的重要任务。火山岩储层作为一种非常有前景的非常规油气资源，已经引起了广泛的。然而，由于火山岩储层的复杂性和非均质性，对其进行准确的地震预测是极其困难的。本文将介绍火山岩储层地震预测技术的研究现状和发展趋势。火山岩储层是指由火山喷发形成的岩石层，具有以下特点和地震预测的难点：复杂的成藏规律：火山岩储层的形成和分布受到火
20、山喷发、地壳运动等多种因素的影响，其成藏规律远比常规砂岩和碳酸盐岩复杂，给地震预测带来了很大的困难。非均质性强：火山岩储层的非均质性非常强，不同地段的岩石性质和厚度变化很大，这使得地震波的传播和反射非常不稳定，给地震数据的解释带来了很大的困难。低信噪比：由于火山岩储层的地震信号较弱，且常常被地震噪音所覆盖，使得地震数据的信噪比很低，这给地震预测带来了很大的挑战。多层性：火山岩储层常常有多个岩层交叉出现，这使得地震波在传播过程中容易产生散射和干扰，给地震数据的解释带来很大的不确定性。目前，针对火山岩储层地震预测技术的研究已经取得了一定的进展，主要表现在以下几个方面：基于地震数据的储层参数反演：利
21、用地震数据反演储层参数是地震预测的关键技术之一。目前，基于地震数据的储层参数反演方法主要有基于地震波速度谱的反演方法和基于地震波阻抗反演的方法。这些方法通过反演储层的弹性参数、密度、孔隙度等参数来提高地震预测的精度。地震波形多尺度分析：由于火山岩储层的非均质性很强，因此需要对地震波形进行多尺度分析。目前，常用的多尺度分析方法包括小波变换、多尺度相干性和多尺度方差分析等。这些方法可以从不同尺度上揭示储层的结构和性质，从而提高地震预测的精度。地震数据高分辨率处理：由于火山岩储层的厚度较薄，因此需要提高地震数据的分辨率。目前，常用的高分辨率处理方法包括高频滤波、共聚焦处理、多道并行处理等。这些方法可
22、以有效地提高地震数据的分辨率和信噪比，从而提高地震预测的精度。人工智能技术在地震预测中的应用：人工智能技术在地震预测中也得到了广泛的应用。目前，常用的技术包括神经网络、支持向量机、决策树等。这些技术可以通过对大量的地震数据进行学习和训练，实现对地震预测的高效和准确支持。随着科学技术的不断发展和进步，火山岩储层地震预测技术的研究也将不断深入和发展。未来，该领域的发展趋势可能包括以下几个方面：高精度和高分辨率的地震勘探技术：随着地球物理学和计算机科学技术的不断发展，未来将会有更加高精度和高分辨率的地震勘探技术问世。这些技术将能够更加深入地揭示储层的结构和性质，提高地震预测的精度和分辨率。基于多学科
23、联合的地震预测方法：火山岩储层地震预测涉及到地球物理学、地质学、计算机科学等多个学科领域。未来，将会出现更多的基于多学科联合的地震预测方法，通过跨学科的合作和交流，实现对地震预测的高效和准确支持。智能化和自动化化的地震预测技术：随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，未来将出现更加智能化和自动化化的地震预测技术。这些技术将能够对大量的地震数据进行自动学习和智能分析，实现高精度和高效率的地震预测。多参数综合反演和可视化技术：未来将会有更加多参数综合反演和可视化技术问世。这些技术将能够对多种类型的地球物理数据进行综合反演和可视化分析，包括地震、重磁、电等多种数据类型，提高对储层的认识和理解，从而更
24、好地实现地震预测的目标。火山岩储层地震预测技术是一个具有挑战性和前景的研究领域。随着科学技术的不断发展和进步，相信未来将会有更多的创新和突破在不断推动着地球科学的发展和实践进步的过程中发挥着至关重要的作用。地震储层预测技术是一种利用地震波勘探地下储层特征的方法，对于石油、天然气等资源的勘探和开发具有重要意义。随着科技的不断发展，地震储层预测技术也不断升级改进，提高了资源勘探的准确性和效率。本文将介绍地震储层预测技术的基本原理、方法及其应用案例，并探讨该技术的发展前景。地震储层预测技术的基本原理是利用地震波在地下传播的反射、折射等物理现象，获取地层的信息，并根据这些信息推断出储层的分布、厚度、岩
25、性等特征。地震储层预测技术的主要方法包括地震反演、地震容积成像等。地震反演是通过地震波数据反演地层的物理参数,如波速、密度等，以便更好地推测储层的特征。地震容积成像则是一种三维成像技术，可以将地层的三维结构形象地呈现出来，为储层预测提供更准确的数据支持。地震反演是一种常用的地震储层预测方法，其基本流程是通过采集地震波数据，利用反演算法反演出地层的物理参数。例如，图1显示了利用地震反演技术对某地区进行储层预测的过程。采集地震波数据（图Ia）,然后利用反演算法反演出地层的波速模型（图1b）,最后根据波速模型推测出储层的分布、厚度和岩性等特征（图1c）。地震容积成像是一种三维成像技术，能够将地层的三
26、维结构呈现出来。图2显示了利用地震容积成像技术对某地区进行储层预测的过程。采集地震波数据（图2a）,然后进行数据预处理（图2b）,例如滤波、去噪等，以提高数据的质量。接下来，进行三维成像处理（图2c）,将地震波数据转化为地层的三维结构图像。根据三维结构图像推测出储层的分布、厚度和岩性等特征（图2d）。随着科技的不断进步，地震储层预测技术也在不断发展，未来该技术将朝着以下几个方向发展：高精度数据处理：随着勘探技术的不断提高，地震波数据的精度也越来越高，未来将需要通过发展新的数据处理技术，提高储层预测的精度。智能化反演：通过人工智能等技术，提高反演算法的自适应能力和准确性，实现智能化反演，提高储层
27、预测的效率和准确性。多学科融合：地震储层预测技术涉及多个学科领域，如地球物理学、计算机科学等，未来将需要加强多学科的融合，综合利用各学科的优势，提高储层预测的能力。商业化应用：随着技术的不断发展，地震储层预测技术的商业化应用也将逐渐增多，将技术成果转化为商业产品，推动相关产业的发展。地震储层预测技术是石油、天然气等资源勘探的重要手段之一，本文介绍了该技术的基本原理、方法及其应用案例，并探讨了该技术的发展前景。虽然该技术在某些方面已经取得了很好的应用效果，但仍存在一些不足之处，需要进一步加以改进和完善。未来，将需要继续深入研究地震储层预测技术，提高其应用能力和准确性，以更好地满足资源勘探和开发的
28、需求。标题：基于Hilbert-Huang变换的地震噪声衰减与薄层预测技术研究地震信号的衰减和预测是地震学研究的重要领域。在实际的地震数据中，由于各种因素的影响，如环境噪声、地质结构等，使得地震信号的提取和分析变得复杂。为了更准确地分析和预测地震信号，本文提出了一种基于HiIbert-Huang变换（HHT）的地震噪声衰减与薄层预测技术研究方法。HiIberLHuang变换（HHT）是一种非线性、非稳定信号处理方法，适用于处理非线性和非稳定的信号。它由经验模态分解（EMD）和Hilbert谱分析两部分组成。EMD是一种用于分解复杂信号的方法,能够将复杂的信号分解为一系列固有模式函数（IMF）；
29、然后通过Hilbert谱分析对IMF进行谱分析,获得信号的时间-频率-能量分布。利用HHT,我们可以实现地震噪声的衰减。将地震信号进行EMD分解，得到一系列IMF。对每个IMF进行HiIbert谱分析,得到时间-频率-能量分布。通过调整IMF和能量分布，可以使得地震信号的噪声降低，达到噪声衰减的目的。对每个IMF进行Hilbert谱分析，得到时间-频率-能量分布；利用HHT,我们也可以实现薄层的预测。通过对地震信号进行EMD分解和Hilbert谱分析，我们可以获得地震信号的时频分布。通过分析时频分布，我们可以预测薄层的存在和位置。对每个IMF进行Hilbert谱分析，得到时间-频率-能量分布；
30、Hilbert-Huang变换是一种强大的信号处理方法，适用于处理非线性和非稳定的信号。利用HHT,我们可以有效地实现地震噪声的衰减和薄层的预测。这两种技术对于提高地震数据的质量和分析精度具有重要的意义。未来，我们将进一步研究HHT在其他领域的应用，为地震学研究提供更多的方法和工具。基于改进Hilbert-Huang变换的机械故障诊断：研究现状与未来挑战机械故障诊断在工程领域具有重要意义，能够预防设备损坏、提高运行效率和降低维修成本。传统的方法包括频谱分析、小波变换等,但这些方法在处理非线性和非平稳信号时存在一定局限性。近年来，基于HilberLHuang变换（HHT）的机械故障诊断受到广泛，
31、HHT能够有效地分析非线性和非平稳信号，提取故障特征。然而，传统的HHT在处理某些特殊情况时仍存在不足，因此需要对其进行改进。Hilbert-Huang变换是一种有效的机械故障诊断方法，能够分析信号的时频特性，提取故障特征。但传统的HHT存在以下不足：（1）对数据预处理要求较高，需要去除噪声和异常值；（2）端点效应明显，影响故障特征的提取；（3）对信号的适应性有待提高，特别是在处理复杂和非线性信号时。为了克服传统HHT的不足，研究者们提出了一系列改进方法。具体包括：（1）数据预处理方面，采用小波降噪、经验模态分解等方法去除噪声和异常值，提高数据质量；（2）变换域分析方面，引入局部均值分解、多尺
32、度嫡等方法，增强信号的时频分辨率；（3）故障特征提取方面，结合深度学习、神经网络等算法，自动识别和提取故障特征。改进的HHT在机械故障诊断中具有广泛的应用前景。例如，在旋转机械故障诊断中，通过改进HHT方法，能够有效分析轴承、齿轮等部件的故障特征，实现故障分类和预警;在风力发电机组故障诊断中，改进的HHT可以更好地处理叶片振动信号，提高故障检测准确率。改进的HHT在船舶机械、矿山机械等领域也有成功应用案例。虽然改进的HHT在机械故障诊断中取得了一定的成果，但仍存在以下不足和挑战：（1）数据预处理方面，如何更有效地去除噪声和异常值，提高数据质量，仍是亟待解决的问题；（2）变换域分析方面，如何更好地适应复杂和非线性信号的处理，提高时频分辨率，是未来研究的重要方向；（3）故障特征提取方面，如何结合深度学习、神经网络等算法，自动、准确地识别和提取故障特征，还有待进一步探索；（4）应用领域方面，如何将改进的HHT应用于更广泛的机械故障诊断领域，也是未来研究的重要方向。基于改进Hilbert-Huang变换的机械故障诊断是一种有效的技术手段，在处理非线性和非平稳信号方面具有显著优势。未来研究应着重解决现有方法的不足，进一步拓展其应用领域，为机械故障诊断领域的可持续发展做出更大贡献。
