爆破振动信号3种经验模态分解差异性研究

为了准确评估冻结立井爆破对井壁产生的影响,采用井壁预埋法对大药量爆破下井壁的振动响应进行了监测。利用EMD、EEMD和CEEMD典型经验模态算法对井壁信号进行了分析,并结合时频谱对分解和重构效果进行了综合评价。分析结果表明:受测试环境影响,爆破信号中普遍含有噪声等干扰成分。EMD分解存在明显模态混叠和端点效应,EEMD分解虽对模态混叠现象有所改善,但去噪效果仍不理想,CEEMD分解对模态混叠和噪声消除方面均具有很好的处理效果。CEEMD重构信号时频谱能够深刻揭示爆破能量在时频域上的分布且对干扰成分不敏感,适合用于批量信号的预处理过程。分析结果对于爆破能量识别和振动损伤控制具有积极的现实意义。     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。     

基于CEEMD低通的隧道爆破振动信号去噪

为了消除隧道爆破振动信号中无规则混杂的噪声,引入了一种基于CEEMD(互补集合经验模态分解)的低通去噪方法。首先对模拟正弦信号进行EMD、EEMD、CEEMD分解,验证CEEMD分解方法的优越性,然后使用EMD和CEEMD低通方法分别对新鼓山隧道爆破信号进行去噪处理,结果表明该方法不仅克服了小波类去噪基函数选择困难和EMD模态混叠的问题,还能够使爆破波形保留其真实性和完整性,为爆破信号的精确处理奠定了基础。     

基于CEEMDAN的塌落触地振动信号最优降噪光滑模型算法

为了更精确的提取原始爆破振动信号特征信息,针对EMD分解产生的模态混叠及EEMD分解完备性较差且计算复杂问题,采用CEEMDAN分解的固有模态分量构建不同的带通滤波器,建立基于CEEMDAN的爆破振动信号最优光滑降噪算法,并且根据降噪均方误差指标、曲线曲折度指标建立最优光滑降噪算法的判断准则。通过构建仿真信号并以含噪信号与降噪误差比为指标分别对EMD、EEMD及CEEMDAN的最优光滑降噪算法效果进行对比分析。结果表明:CEEMDAN分解得到的算法A4信噪比最小,验证了本文算法的科学性和有效性。将其应用于实测的水塔塌落触地振动信号进行降噪处理和时频分析,效果较好。     

改进的EEMD算法及其应用研究

总体平均经验模态分解（Ensemble EMD,EEMD）虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但计算量较大,添加的白噪声不能被完全中和,不具有完备性。补充的EEMD（Complementary EEMD, CEEMD）成对地添加符号相反的白噪声到目标信号,大大减小了重构误差。论文结合CEEMD和基于排列熵的信号随机性检测,提出了改进的EEMD方法（Modified EEMD,MEEMD）,MEEMD方法在检测出CEEMD分解的异常分量之后,直接进行EMD分解;MEEMD不仅能够抑制EMD分解过程中的模态混淆,而且减小了计算量,缩小了重构误差。通过分析仿真信号和实测信号,结果表明,MEEMD方法有很好的分解效果,对模态混淆有一定的抑制作用。     

EEMD在道路载荷谱降噪处理中的应用

针对道路载荷谱实质为非平稳信号的特点,以及经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪存在模态混淆的问题,将集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)应用于道路载荷谱降噪处理,并从时域、频域和雨流域同EMD降噪效果进行了分析对比。提出基于EEMD的载荷谱信号降噪计算步骤,给出EEMD计算参数的求取原则,讨论计算参数对降噪效果的影响。结果表明,EEMD可以较好地估算并降低载荷谱信号中的噪声水平,提高信噪比和疲劳循环次数统计精度。     

基于FDM的爆破振动信号时频分析

为提高爆破振动信号时频分析精度,引入一种基于傅里叶分解(FDM)的时频分析方法.首先,基于FDM理论对原始仿真信号进行分解,计算模态分量与原始信号相关系数及其能量占比,从而筛选优势分量.然后,对筛选所得分量进行Hilbert变换,求取时频谱.同时,基于EMD方法、EEMD方法、CEEMDAN方法对原始仿真信号进行分解,利用能量占比理论评价分解结果的模态混叠效应,利用Hilbert变换求取对应时频谱,比较四种方法时频谱分辨率.最后,将该方法用于实测爆破振动信号时频分析.结果表明:FDM可以有效解决模态混叠问题,且其分解结果经Hilbert变换所得时频谱具有良好分辨率,有利于提取爆破振动信号局部细节特征,有助于获取爆破振动信号时间-频率-能量三者之间联系,提高隧道爆破振动信号时频分析准确度.     

基于频率截止的EEMD方法研究

为解决总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)中虚假IMF分量过多问题,提出了一种基于频率截止的EEMD方法。该方法采用一种新的IMF筛分终止条件--以信号自身的最小频率为EMD分解IMF分量的截止频率;然后将基于频率截止的IMF筛分终止条件引入EEMD分解。通过仿真和实测信号分析,并与EMD、EEMD分解结果比较得到,运用频率截止的EEMD方法不仅有效减少了虚假IMF分量的产生,使得分解的目的性更加明确,而且保证了EEMD分解出的IMF分量的完备性,更好地抑制了模态混叠现象。     

基于EEMD的SAR海洋内波参数反演

经验模态分解(EMD)方法对非平稳信号进行分解,容易出现模式混叠和边界效应,从而不能得到有物理意义的特征信息.集成经验模态分解(EEMD)能够有效地克服模式混叠和边界效应问题,可准确地提取信号的本质特征信息.在分析SAR图像反演海洋内波参数机理的基础上,本文提出了一种基于EEMD的海洋内波参数反演方法.实验结果表明:与小波分解和EMD方法相比,该方法能更有效地克服模式混叠现象,所提取的分量更接近内波波动的物理本质,所反演的内波参数与经验数据吻合.     

基于EEMD和低秩稀疏分解的超声缺陷回波检测方法

针对应用超声对金属材料微小缺陷检测时缺陷回波容易被噪声干扰的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和低秩稀疏分解相结合的检测方法,以避免传统基于经验模态分解(EMD)的去噪方法难以消除结构噪声的问题.首先对缺陷检测信号进行EEMD得到一系列本征模态函数(IMF),采用基于概率密度函数的相似性测量方法选取相关模...     

利用聚合经验模态分解抑制振动信号中的模态混叠

传统EMD易于造成分解模态的混叠,混叠后的IMF分量失去原有物理意义。聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),是一种将噪声辅助分析应用于经验模态分解中的新方法,可以较好的抑制EMD分解中产生的模态混叠现象,将其应用于振动信号的模态提取中,取得较好的工程效果。     

基于EP-CEEMDAN-PED的隧道扩挖爆破网络延时分析

经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)固有的端点效应和模态混淆导致其在进行爆破网络延时分析时出现不容忽视的误差。为了获得爆破现场实际网络延时,判断批次雷管的安全性,必须对EMD进行改进。通过对爆破地震波监测信号进行端点处理（endpoint processing, EP）,改善EMD在处理信号实际端点时出现的端点突变现象,进而抑制EMD端点效应,提高固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）的稳定性和精度。对EMD进行改进,得到自适应补充集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN),抑制低频趋势项模态混淆,并结合排列熵检测(permutation entropy detection, PED)来控制高频模态混淆。得到的EP-CEEMDAN-PED算法能识别微差爆破实际延期时间,且能有效克服EMD固有的端点效应和模态混淆现象,结合干扰减振法,可计算实际隧道扩挖爆破合理减振微差时间为55.14~57.93 ms,对爆破振动控制具有重要的现实意义。     

基于EEMD和二次相关法的管道泄漏定位检测

针对当前管道泄漏信号噪声大、定位误差大的问题,提出一种提高定位精度的新方法.泄漏信号经过总体平均经验模态分解(EEMD)之后,可以得到不同尺度的固有模态函数(IMF)分量,这些分量与原信号的相关系数可以作为信号重构的主要依据.这种自适应的降噪方法,不仅提高了重构信号的信噪比,还有效去除了模态混叠的干扰.然后,利用二次相关运算对两路降噪后的泄漏信号进行延时估计,再根据泄漏定位模型计算泄漏位置.最后,采用直接相关方法、基于经验模态分解(EMD)的相关方法以及本文提出的EEMD相关数据处理方法,分别对同组实验数据进行处理,对比定位误差.实验结果表明,EEMD相关方法相比前两种方法,有效抑制了模态混叠,提高了定位精度.     

一种可用于故障诊断的信号处理方法——完备总体平均局部特征尺度分解

作为对经验模态分解（EMD）的改进,局部特征尺度分解（LCD）也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解（EEMD）和完备的EEMD（CEEMD）等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IMF分量定义等。针对此,论文提出了一种完备的总体平均局部特征尺度分解（CELCD）,并通过仿真信号将CELCD方法与CEEMD进行了对比,结果表明CELCD能够有效抑制LCD模态混淆,而且在抑制伪分量的产生,提高正交性和分量的精确性等方面具有一定的优越性。最后论文将CELCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性。     

完备总体平均局部特征尺度分解及其在转子故障诊断中的应用

作为对经验模态分解(EMD)的改进,局部特征尺度分解(LCD)也有类似EMD的模态混淆问题。基于噪声辅助分析的总体平均经验模态分解(EEMD)和完备的EEMD(CEEMD)等是抑制分解模态混淆的有效途径。然而此类方法伪分量较多、得到的分量未必满足IMF分量定义等。针对此,提出了一种完备的总体平均局部特征尺度分解(CELCD),并通过仿真信号将CELCD方法与CEEMD进行了对比,结果表明CELCD能够有效抑制LCD模态混淆,而且在抑制伪分量的产生,提高正交性和分量的精确性等方面具有一定的优越性。最后论文将CELCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明了方法的有效性。     

复线隧道爆破振动信号的HHT分析

结合现场采集到的爆破信号,从实践验证HHT(Hilbert-Huang Transform)理论在爆破振动信号处理中的可行性。首先采用经验模态分解(EMD)提取爆破振动信号的固有模态函数(IMF)分量,对主成分分量作Hilbert变换,提取其包络曲线,得到实际延时爆破中的延时时间。再对原始信号经EMD得到的IMF分量进行Hilbert变换,得到信号的Hilbert能量谱,并从瞬时能量的角度研究了爆破振动不同频率的能量作用机理。从而验证了HHT方法的自适应强和高效性在爆破振动信号分析中的优良特性。     

爆破震动测试信号预处理分析中趋势项去除方法研究

基于经验模态分解(EMD)、小波法、最小二乘法分别研究了爆破震动测试信号中趋势项的去除算法, 并对三种方法去除趋势项效果及重构信号的时频特征进行对比分析。研究表明:小波法、最小二乘法去除测试信号趋势项时需预先设置先验的分解函数基, 而EMD 法在处理具有短时非平稳特性的爆破震动信号时具有自适应性, 因此工程爆破震动测试信号预处理分析中采用EMD 法能够更为有效地消除趋势项, 提高信号时域和频域分辨率, 对准确提取爆破震动时频特征具有重要参考价值。     

复线隧道爆破振动信号的HHT分析

结合现场采集到的爆破信号,从实践验证HHT(Hilbert-Huang Transform)理论在爆破振动信号处理中的可行性。首先采用经验模态分解(EMD)提取爆破振动信号的固有模态函数(IMF)分量,对主成分分量作Hilbert变换,提取其包络曲线,得到实际延时爆破中的延时时间。再对原始信号经EMD得到的IMF分量进行Hilbert变换,得到信号的Hilbert能量谱,并从瞬时能量的角度研究了爆破振动不同频率的能量作用机理。从而验证了HHT方法的自适应强和高效性在爆破振动信号分析中的优良特性。     

一种基于声阵列信息融合及改进EEMD的信号降噪方法

针对声阵列多通道信号的去噪问题,提出一种基于多传声器信息融合辅助的改进总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的被动声信号去噪方法。对标准EEMD进行改进,通过多通道信号频谱分析,选取多传声器信号最小有效频率作为各通道信号EEMD分解的筛选截止频率,采用改进的EEMD算法将原始信号快速分解为完备的IMF分量,有效抑制了模态混叠现象并提高信号分解效率;引入声阵列时延矢量封闭准则(Time Delay Vector Close Rule,TDVCR)概念,结合多传声器数据一致性融合及信号相关性理论,对各IMF分量进行相应的权重计算,再由已确定权值对各IMF分量进行加权重构得到去噪信号;最终通过半实物仿真试验以及同传统EMD去噪的比较验证了该算法在多通道信号去噪中的有效性和实用性。     

EMD和FSWT组合方法在爆破振动信号分析中的应用研究

针对传统经验模态分解EMD时频分析功能不足的缺陷,提出了基于经验模态分解EMD和频率切片小波变换FSWT组合的爆破振动信号分析方法。对实际工程采集到的爆破振动信号进行EMD分解,根据相关性系数确定优势分量实现信号重构,并获取重构信号全频带FSWT时频特征。利用FSWT逆变换能切割任意频率区间的特点,将重构信号选择时间、频率切片区间进行了更为细化时频特征提取。研究了EMD-FSWT组合方法、Hilbert-Huang变换(HHT)、小波变换(WT)三种方法的消噪滤波效果,并与短时Fourier变换(STFT)、重排平滑Wigner-Ville分布(RSPWVD)两种传统时频方法进行了对比。分析结果表明:EMD-FSWT组合方法,对瞬态信号在时频域上的分辨率更高,消噪和滤波效果好,适于对爆破振动信号进行更为精细化的时频特征分析。