矿冶工程

作者：邓红卫, 申一鹏

单位：中南大学 资源与安全工程学院, 湖南 长沙 410083

关键词： 爆破振动信号,岩体破裂信号,变分模态分解,粒子群算法,小波阈值,去噪,微震信号识别,降噪

基金：国家自然科学基金(51874352);中南大学研究生科研创新项目(2018zzts753)

为从含噪微震信号中提取有效信息, 并准确识别岩体破裂信号和爆破振动信号, 提出了基于粒子群算法和小波阈值去噪的改进变分模态分解方法。该方法利用粒子群算法实现模态数量和惩罚因子的最优取值, 以最优参数对微震信号进行变分模态分解, 再对由高频噪声主导的模态分量进行小波阈值去噪, 将去噪后的高频信号分量与原先的低频信号分量进行重构, 实现信号降噪。经验证, 该方法相比集合经验模态分解和单纯的变分模态分解方法具有更好的降噪效果。以该方法对200组岩体破裂信号和200组爆破振动信号进行去噪, 以第一模态分量能量占比50%作为区分爆破振动信号和岩体破裂信号的依据, 识别成功率达到97.25%, 证实了此识别方法的准确性。<br>

来源：2021年第1期

《矿冶工程》期刊编辑部

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