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基于EEMD-SCBSS的岩石声发射信号去噪方法

         

摘要

针对岩石声发射(AE)信号的低信噪比、随机性强、非平稳性等特点,提出了一种基于总体经验模态(EEMD)及单通道盲源分离(SCBSS)的AE信号滤波方法.将含有背景噪声的AE信号进行EEMD分解,得到一系列按频率从高到低排列的本征模函数(IMF);提取高频背景噪声信号与观测信号构建虚拟多通道观测信号;利用快速不动点优化算法(FastICA)对构建的虚拟多通道观测信号进行盲源分离(BSS),进而得到滤波后的AE信号.通过构造含噪声AE信号进行数值仿真实验及实测数据分析,将基于EEMD及SCBSS滤波方法与小波阈值滤波方法进行比较.实验结果表明:小波阈值滤波方法会导致滤波后的AE信号频域信息失真,影响滤波后的AE信号上升时间,能量等参数识别;该方法可以对含噪声AE信号进行有效地滤波处理,能够较好地滤除AE信号中的非平稳随机噪声,并且能够保护滤波后的AE信号频域信息.

著录项

  • 来源
    《振动与冲击》 |2021年第5期|179-185210|共8页
  • 作者单位

    江西理工大学资源与环境工程学院 江西赣州341000;

    江西理工大学江西省矿业工程重点实验室 江西赣州341000;

    江西理工大学资源与环境工程学院 江西赣州341000;

    江西理工大学江西省矿业工程重点实验室 江西赣州341000;

    江西理工大学资源与环境工程学院 江西赣州341000;

    江西理工大学江西省矿业工程重点实验室 江西赣州341000;

    江西理工大学资源与环境工程学院 江西赣州341000;

    江西理工大学江西省矿业工程重点实验室 江西赣州341000;

    江西理工大学资源与环境工程学院 江西赣州341000;

    江西理工大学江西省矿业工程重点实验室 江西赣州341000;

    江西理工大学资源与环境工程学院 江西赣州341000;

    江西理工大学江西省矿业工程重点实验室 江西赣州341000;

    江西理工大学资源与环境工程学院 江西赣州341000;

    江西理工大学江西省矿业工程重点实验室 江西赣州341000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 非自行式起重机;塔式;
  • 关键词

    岩石声发射信号; 去噪; 总体经验模态; 单通道盲源分离;

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