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微震信号FIR–小波联合滤波算法及应用

岩石力学与工程学报 2020年第9期39卷 1872-1882页

作者：朱新豪陈炳瑞李涛魏凡博王旭中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室湖北武汉430071 中国科学院大学北京100049

固定频率干扰和背景噪声是严重影响深部岩石工程岩爆灾害微震监测与预警的难题。为解决这一难题,充分利用经典FIR(finite impulse response)带阻滤波器擅于处理固定频率噪声信号的优势,对干扰进行滤除;针对小波阈值去噪方法存在的不足,... 详细信息

固定频率干扰和背景噪声是严重影响深部岩石工程岩爆灾害微震监测与预警的难题。为解决这一难题,充分利用经典FIR(finite impulse response)带阻滤波器擅于处理固定频率噪声信号的优势,对干扰进行滤除;针对小波阈值去噪方法存在的不足,提出无偏估计小波阈值去噪方法,解决了小波阈值去噪方法滤除噪声时阈值难以准确确定的难题;对FIR带阻滤波器及提出的无偏估计小波阈值去噪方法进行有机融合,提出微震信号FIR–小波联合滤波算法,并研发了FIR–小波联合滤波模块。利用加噪后的合成正弦信号和微震信号对提出的算法进行验证,结果表明不同信噪比条件下,提出的算法具有较好的滤波效果,且具有良好的鲁棒性。巴基斯坦NJ水电站引水隧洞TBM施工过程中,强环境噪声干扰条件下应用结果表明:提出的算法提高了P波拾取的精度和岩石破裂信号的定位精度,为岩爆的预警与防治提供有力支撑,具有重要的理论与实际意义。

关键词：岩石力学微震信号滤波 FIR滤波器小波阈值去噪阈值估计无偏估计

基于RST-NMF模型的微震信号时频分析和识别

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振动与冲击 2019年第17期38卷 1-7页

作者：张法全王海飞王国富叶金才桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 广西无线宽带和信号处理重点实验室桂林541004

针对微震信号难以精确识别的问题,提出一种基于RST-NMF微震信号时频分析和分类方法。首先对微震信号进行S变换得到时频矩阵,然后在频率方向上进行重排,再借助非负矩阵分解技术得到时、频域的分解向量,从中提取宏观、微观统计量构造信号... 详细信息

针对微震信号难以精确识别的问题,提出一种基于RST-NMF微震信号时频分析和分类方法。首先对微震信号进行S变换得到时频矩阵,然后在频率方向上进行重排,再借助非负矩阵分解技术得到时、频域的分解向量,从中提取宏观、微观统计量构造信号的特征空间,最后采用SVM进行分类。在三道沟井田的试验结果表明,RST时频分析方法对频域分散的能量团有很好的聚集性,时频矩阵经NMF分解最大程度上获取微震信号的局部特征和内在联系,提取分解向量的宏观和微观统计量保证了信号特征空间的完备性,有效地避免了分类时过拟合的发生,分类准确率达到了94%。

关键词：微震信号 RST NMF SVM

利用经验模态分解及小波变换压制微震信号中的随机噪声

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煤炭学报 2018年第11期43卷 3247-3256页

作者：宫月贾瑞生卢新明彭延军赵卫东张杏莉山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室山东青岛266590

随机噪声的压制是微震信号分析过程中的重要环节,目前大多数降噪技术都不同程度的存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。针对微震信号的随机非平稳特征,提出一种联合经验模态分解(EMD)及小波阈值的降噪方法,压制微震信号中的随机噪声... 详细信息

随机噪声的压制是微震信号分析过程中的重要环节,目前大多数降噪技术都不同程度的存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。针对微震信号的随机非平稳特征,提出一种联合经验模态分解(EMD)及小波阈值的降噪方法,压制微震信号中的随机噪声。该法首先使用EMD对微震信号进行自适应分解,得到有限个本征模态函数(IMF)。考虑到随机噪声主要集中在高频IMF分量中,基于噪声能量突变原则找出低频IMF分量与高频IMF分量的分界后,利用小波阈值方法对高频IMF进行降噪处理,最后将降噪后的高频IMF分量与剩余的低频IMF分量重构即可实现微震信号降噪。仿真分析及实验结果表明,该方法能充分保留微震信号的随机非平稳特征,较对比方法具有更好的降噪效果。

关键词：微震信号降噪技术经验模态分解小波阈值

基于变分模态分解的采空区“三带”微震信号能量衰减规律

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岩土力学 2024年第4期45卷 991-1002页

作者：贾宝新郑克楠周琳力辽宁工程技术大学土木工程学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学辽宁省矿山沉陷灾害防治重点实验室辽宁阜新123000

为探明微震信号能量在采空区“三带”结构中的衰减规律,拟开展采空区覆岩相似模型试验,采集人工激发微震波经由采空区结构传播的微震信号,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)处理微震信号,获取各频率下模态分量。针... 详细信息

为探明微震信号能量在采空区“三带”结构中的衰减规律,拟开展采空区覆岩相似模型试验,采集人工激发微震波经由采空区结构传播的微震信号,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)处理微震信号,获取各频率下模态分量。针对采空区微震信号在VMD下各模态分量中心频率与能量之间的关系展开分析。根据中心频率法确定微震信号最佳模态数量,并计算微震信号欠分解状态、最佳分解状态、过分解状态下各分量能量;对各震源下信号最佳分解状态时各模态分量能量与中心频率分布关系进行拟合,分析在“三带”结构中,微震信号不同传播状态下各结构层对信号能量影响作用。研究结果表明:(1)在VMD过程中,人工激发震动信号有效模态数量在6~11范围内,微震信号能量随模态数量变化明显。(2)采用幂函数可实现对微震信号模态能量与频率关系的拟合,且拟合状态良好(决定系数大于0.9),其中低频模态分量包含能量占信号总能量近50%;采用高斯函数可以拟合震源各分量能量在频域上的分布表现,拟合状态较好,且表现出高斯单峰特征。(3)微震信号穿越采空区“三带”结构,微震信号能量随震源位置与传感器距离增加而减小,同时信号能量随震源位置到达传感器穿越岩层数量增加而减小,信号能量在经由垮落带时,能量变化明显,相较于裂隙带和弯曲下沉带,垮落带对信号能量衰减作用明显。

关键词：变分模态分解(VMD) 微震信号信号频率特征信号能量衰减采空区“三带”结构

基于STA/LTA改进的CEEMD-SVD微震信号降噪算法

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振动与冲击 2023年第5期42卷 113-121页

作者：史艳楠齐朋磊王裕王毅颖张冲冲河北工程大学机械与装备工程学院河北邯郸056038 河北省煤炭生态保护开采产业技术研究院河北邯郸056038 邯郸市智能车辆重点实验室河北邯郸056038

针对煤矿井下工作环境复杂,采集到的微震信号包含大量噪声信号,严重影响对微震信号的拾取、定位和反演。采用互补集合经验模态分解(complementary set empirical mode decomposition, CEEMD)联合奇异值分解(singular value decompositio... 详细信息

针对煤矿井下工作环境复杂,采集到的微震信号包含大量噪声信号,严重影响对微震信号的拾取、定位和反演。采用互补集合经验模态分解(complementary set empirical mode decomposition, CEEMD)联合奇异值分解(singular value decomposition, SVD)与长短时窗法(STA/LTA)相结合的降噪算法。利用CEEMD分解微震信号,得到固有模态分量(inherent modal component, IMF),依据相关系数确定噪声主导的IMF和信号主导的IMF,通过STA/LTA去除CEEMD产生的伪分量。对噪声主导的分量进行SVD分解降噪后与信号主导的分量及剩余分量重构得到降噪后信号。加入模拟噪声信号与实际采集的微震信号进行仿真实验,结果表明本文算法在保证小剩余噪声干扰的情况下,可以节省计算时间。通过与经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、聚合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)及新型自适应聚合经验模态分解(novel adaptive ensemble empirical mode decomposition, NAEEMD)降噪方法进行对比,依据信噪比、能量百分比及标准差三个评价指标进行定量计算,实验表明该方法具有更好的降噪效果。

关键词：微震信号长短时窗法(STA/LTA) 互补集合经验模态分解(CEEMD) 奇异值分解(SVD) 降噪

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煤岩破裂微震信号的小波特征能谱系数分析法

仪器仪表学报 2011年第7期32卷 1521-1527页

作者：唐守锋童敏明潘玉祥贺新民赖小松中国矿业大学信电学院徐州221008

煤岩破裂微震信号是一种时变非平稳信号,具有不可预知性和突发瞬态性,为了提取能够表征微震源信息的有效特征,基于小波理论,选取了适合微震信号的小波基函数,并根据采样定理及Mallat算法确定了小波分解最大尺度,提出了用小波特征能谱系... 详细信息

煤岩破裂微震信号是一种时变非平稳信号,具有不可预知性和突发瞬态性,为了提取能够表征微震源信息的有效特征,基于小波理论,选取了适合微震信号的小波基函数,并根据采样定理及Mallat算法确定了小波分解最大尺度,提出了用小波特征能谱系数分析煤岩破裂微震信号波形的状态分析方法。实验结果表明,微震信号与噪声信号有明显不同的小波特征能谱系数分布特征,而且可利用提取的能谱系数作为特征向量表示信号特征。这对于抑制微震信号的不稳定性和同频段的干扰信号,以及后续的特征编码非常有利,为实现煤岩破裂微震信号实时的模式识别打下了重要基础。

关键词：微震信号小波基函数最大分解尺度小波特征能谱系数

煤柱型冲击地压微震信号分布特征及前兆信息判别

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岩石力学与工程学报 2012年第1期31卷 80-85页

作者：袁瑞甫李化敏李怀珍河南理工大学能源科学与工程学院河南焦作454000

利用微震监测系统,采集平煤十一矿3次煤柱型冲击地压发生前后的微震信号,分析3次冲击地压期间微震信号的时序特征,并利用FFT方法、分形几何原理研究微震信号的频谱特征和分布变化规律。得到如下结论:(1)煤柱形冲击地压发生前均有一段明... 详细信息

利用微震监测系统,采集平煤十一矿3次煤柱型冲击地压发生前后的微震信号,分析3次冲击地压期间微震信号的时序特征,并利用FFT方法、分形几何原理研究微震信号的频谱特征和分布变化规律。得到如下结论:(1)煤柱形冲击地压发生前均有一段明显的微震活跃期,表明围岩系统正与外界交换能量,围岩结构处于非稳态的调整期,冲击地压为当次调整期中能量最大的震动,冲击地压发生后,微震活动程度明显下降,出现震后平静期。(2)冲击地压的主震信号20 Hz以下低频成分占比例较多,波形图中尾波明显且持续时间长,震动能量级别较大。(3)冲击地压前震主要频谱成分集中在40～100 Hz,前震发生时间距离主震越近,低频成分越多。(4)微震事件分维值在大的震动(矿震或冲击地压)发生前会持续下降,在大震临近时会降到某个临界值以下。上述规律对确定预测冲击地压的预警指标以及对提高冲击危险程度判别的准确性具有重要意义。

关键词：采矿工程煤柱冲击地压微震信号频谱特征分形维值前兆信息

福建省重力台网对米娜台风激发的微震信号源定位

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武汉大学学报（信息科学版） 2022年第6期47卷 955-963页

作者：韦进胡敏章韩宇飞鲁小飞江颖中国地震局地震研究所湖北武汉430071 武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站湖北武汉430071 湖北省地震局湖北武汉430071 中国地震台网中心北京100045

利用重力台网进行台风激发信号的源区定位研究不仅有助于提高台风监测能力,而且可从台风激发信号中区分出震前与震源有关的信号,促进地震预测研究。以2019年第18号台风米娜(MITAG)为研究对象,基于福建省重力台网观测的1 Hz采样的固体潮... 详细信息

利用重力台网进行台风激发信号的源区定位研究不仅有助于提高台风监测能力,而且可从台风激发信号中区分出震前与震源有关的信号,促进地震预测研究。以2019年第18号台风米娜(MITAG)为研究对象,基于福建省重力台网观测的1 Hz采样的固体潮观测数据,利用噪声互相关函数的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和归一化噪声能量流方法分析数据质量和微震源区方位,使用SNR≥25的Rayleigh波互相关信号走时作为定位数据,进行台风4个时段的定位研究。结果表明,在MITAG台风靠近中国大陆的过程中,定位区域能够覆盖台风中心所在位置;地震背景噪声能量辐射模型的微震垂直位移极值区域也和台风靠近中国大陆过程时段一致;通过人工剔除高速波群的互相关信号后,定位区域也能覆盖到转向远离大陆过程时段的台风轨迹。福建省重力台网对台风的追踪提供一类新的数据和方法。

关键词：重力台网微震信号互相关函数定位

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水泥材料静爆过程中的微震信号特征

振动．测试与诊断 2016年第6期36卷 1078-1084页

作者：张苏王金贵艾立昊福州大学环境与资源学院福州350116 中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院北京100083

为了研究水泥材料在胀裂破坏过程中的微震信号特征,利用无声破碎剂实现不同强度等级的水泥试件胀裂破坏,采用ZDKT-1型煤岩动力灾害实验模拟系统采集试件静爆过程中的微震信号,通过希尔伯特-黄变换变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT... 详细信息

为了研究水泥材料在胀裂破坏过程中的微震信号特征,利用无声破碎剂实现不同强度等级的水泥试件胀裂破坏,采用ZDKT-1型煤岩动力灾害实验模拟系统采集试件静爆过程中的微震信号,通过希尔伯特-黄变换变换(Hilbert-Huang transform,简称HHT)对信号进行降噪及频谱分析。研究结果表明:a.水泥试件的胀裂过程可分为前、中、后3个阶段,微震信号振幅及能量的变化并不呈现单调性,而是弱强相间的分布;b.不同强度的水泥试件胀裂过程中微震信号规律相似,但强度大的试件微震信号出现时间更晚,持续时间更长,且幅值和频率较高;c.试件的静爆破裂过程持续时间较长,但其微震信号是阵发性的,持续时间一般在2s以下,且微震信号幅值较小。破裂中期频域分布较前、后期宽,但三者优势频率均在50Hz以下。

关键词：静爆微震信号希尔伯特-黄变换频率