基于CEEMD和相关性函数特性的爆破震动信号滤波方法研究
本文关键词： CEEMD 自相关函数 互相关函数 爆破震动 滤波 消噪 出处：《水利水电技术》2017年06期 论文类型：期刊论文
【摘要】：应用互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对爆破震动信号进行分解,得到一组IMF分量,对各个分量进行相关性函数特性分析可知,高频噪声在0时刻有最大值,其他时刻取值约为0;低频噪声具有周期函数的自相关函数特性,是岩石爆破震动信号所固有的。据此去除噪声分量,使去噪后的信号更能真实地体现岩石爆破震动特性。以黄河上游某水电站引水发电隧洞实测爆破震动信号为例,将基于CEEMD算法与基于EEMD、EMD算法的信号去噪效果进行对比分析,结果表明:采用EMD、EEMD、CEEMD三种分解方法和相关性函数特性滤波后的信噪比分别为:39.48、40.63、49.07,采用CEEMD算法滤波的信噪比SNR与EMD、EEMD算法相比提高了24.31%和20.78%,从而验证了基于CEEMD和相关性函数特性的滤波方法的实用性与优越性。
[Abstract]:The complementary Ensemble Empirical Mode decomposition method is used to decompose the blasting vibration signal, and a set of IMF components are obtained. The correlation function characteristic analysis of each component shows that the high frequency noise has the maximum value at 0. The other values are about 0. The low-frequency noise has the characteristic of autocorrelation function of periodic function, which is inherent to rock blasting vibration signal. Taking the measured blasting vibration signal of a hydropower station in the upper reaches of the Yellow River as an example, the de-noising effect of the signal based on CEEMD algorithm and EEMD-EMD algorithm is compared and analyzed. The results show that the signal-to-noise ratio (SNR) of EMD-EEMD-CEEMD based on EMD-EEEMD decomposition method and correlation function filtering is 39.48 / 40.63N / 49.07, respectively. The signal-to-noise ratio (SNR) SNR filtered by CEEMD algorithm is 24.31% and 20.78 higher than that of EMD-EEMD algorithm, which verifies that the SNR based on CEEMD and the correlation function are improved by 24.31% and 20.78 respectively. The practicability and superiority of the filtering method based on numerical characteristics.
【作者单位】： 青海大学;清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)项目(2015CB057904)
【分类号】：TV542
【参考文献】
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，本文编号：1505845
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