基于CEEMDAN-小波包分析的隧道爆破信号去噪方法

针对隧道爆破施工中采集到的实测振动信号,引入一种基于总体平均经验模态分解方法(CEEMDAN分解)联合小波包分析的降噪方法。首先,通过CEEMDAN分解得到多个本征模态分量,利用相关系数筛选出包含噪声的模态分量,并通过模态分量的频谱图及方差贡献率进行校核。然后,利用小波包阈值降噪方法对含有噪声的模态分量进行处理。最后,将未经处理的模态分量与去噪完成的分量重构得到最终纯净的爆破振动信号。同时,通过小波包能量谱分析验证此降噪方法的可行性。本文引入的方法兼具CEEMDAN分解及小波包分析的优点,与现有方法相比,去噪效果较好,可以应用于类似隧道爆破信号的去噪处理中。

k值优化VMD-小波包分析联合降噪方法在隧道爆破信号中的应用

针对隧道爆破振动测试信号存在噪声干扰的问题,引入一种基于k值优化的变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)联合小波包分析的降噪方法。首先,引入分解能量差值参数λ,对比爆破振动信号在不同k值条件下经VMD得到的模态分量总能量;基于等能量分解原理对模态数k进行优化分析,并在最佳模态数k下对信号进行VMD处理;在相关系数和方差贡献率双指标下筛选出含噪分量,并用小波包分析手段进行降噪处理;最后,将经降噪处理后的含噪分量与优势分量重构,得到纯净的爆破振动信号。引入的方法兼具VMD及小波包分析的优点,并克服了信号分解过分或分解层数不足的缺陷。结果表明:与现有方法相比,k值优化的VMD-小波包分析联合降噪方法信噪比高,均方根差小,降噪效果良好,并且该法可有效保留原始信号中的细节特征,可以应用于类似隧道爆破信号的降噪处理。

基于CEEMDAN法的隧道爆破信号趋势项去除

以京张高铁某隧道工程为背景,引入一种通过CEEMDAN(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)法消除隧道爆破信号趋势项的方法。首先,利用CEEMDAN法分解实测爆破信号,得到一系列本征模态分量及余项。然后,通过均值比法识别筛选信号趋势项的有效组成部分,并去除含有趋势项的分量。为验证CEEMDAN法去趋势项的可行性,通过数值仿真信号进行校核。结果表明,与现有EMD(empirical mode decomposition)法、EEMD(ensemble empirical mode decomposition)法比较,基于CEEMDAN法筛选得到的趋势项与人为添加的趋势项最为接近。同时,利用此方法处理实测爆破信号,解决了原始信号中存在的基线偏移及低频超高异常等问题。

下穿隧道掘进爆破振动传播规律研究

为解决新建隧道近接下穿既有村庄爆破施工的安全难题,结合崇礼隧道下穿和平村建设项目,运用现场监测和信号分析的手段,研究爆破振动波在径向、切向和竖直向分别传播至地表的衰减规律。结果显示:爆破振动波传播规律受地质条件和测试方位的影响较大,三个方向的振动信号分别用萨道夫斯基公式进行回归分析,拟合效果良好,其中竖直方向振动信号拟合出的场地系数k值偏大,衰减系数α值偏小;利用FFT分析三向爆破振动信号频率分布广泛,主要集中在20~300Hz之间,无需考虑与地面建筑物共振情况;爆破振动信号传播至地表能量在垂直方向的低频部分比较集中,综合考虑峰值振速、频率、能量因素,竖直方向是爆破振动监测工作关注的重点。

CEEMDAN-小波包联合降噪的优化方法

针对实测隧道爆破振动信号降噪效果不理想的问题,引入多尺度排列熵的概念,用来筛选含噪明显的本征模态分量,并结合SG(savitzky-golay)平滑滤波方法提出了一种完备的自适应噪声经验模态分解(CEEMDAN)和小波包联合降噪的优化方法,通过信噪比(SNR)、均方根差(RMSE)、相关系数、自相关系数对仿真实验和实测信号处理结果进行对比分析。结果表明,CEEMDAN-小波包联合降噪优化方法提高了信号降噪效果,且有效保留了原始信号中的特征信息,可以应用到类似爆破振动信号的降噪处理中。