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基于改進VMD算法的巖體失穩(wěn)聲發(fā)射信號去噪方法

發(fā)布時間:2021-09-22 22:49
  針對巖體失穩(wěn)聲發(fā)射信號具有非線性、非平穩(wěn)的特點和在采用傳統(tǒng)變分模式分解VMD算法對巖體失穩(wěn)聲發(fā)射信號去噪時分解參數(shù)K難以確定的問題,提出一種基于改進VMD算法的信號去噪方法。以紅砂巖為研究對象,首先采用VMD算法將原始失穩(wěn)聲發(fā)射信號分解得到多個IMF分量,引入相關(guān)系數(shù)構(gòu)建有效分量的選取方法,計算不同K值下各IMF分量與原始信號的相關(guān)性,然后根據(jù)有效IMF分量選取原則選取有效IMF分量進行信號重構(gòu)并剔除虛假IMF分量,最后以均方根誤差與相對誤差為去噪效果評價指標(biāo),得到不同K值下的去噪結(jié)果。經(jīng)仿真和實驗分析可知,改進的VMD算法去噪效果顯著。 

【文章來源】:噪聲與振動控制. 2020,40(04)CSCD

【文章頁數(shù)】:8 頁

【部分圖文】:

基于改進VMD算法的巖體失穩(wěn)聲發(fā)射信號去噪方法


聲發(fā)射仿真信號及其頻譜

頻譜,聲發(fā)射,信號,頻譜圖


VMD算法中4層分解各本征模態(tài)函數(shù)及對應(yīng)頻譜

信號,算法,模態(tài),頻譜


圖2 VMD算法中4層分解各本征模態(tài)函數(shù)及對應(yīng)頻譜對比圖1、圖3可以發(fā)現(xiàn),信號經(jīng)過VMD算法處理之后噪聲得到一定的抑制,但由于分解參數(shù)K的不確定導(dǎo)致去噪效果并不理想。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于VMD算法的光柵莫爾條紋去噪方法[J]. 鮑克勤,盧丹,吳文峰,陳丹.  光通信技術(shù). 2019(01)
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[3]巖石聲發(fā)射信號處理方法及頻譜分析研究[J]. 王創(chuàng)業(yè),常新科,杜曉婭.  化工礦物與加工. 2019(06)
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[5]基于EMD與相關(guān)系數(shù)原理的故障聲發(fā)射信號降噪研究[J]. 劉東瀛,鄧艾東,劉振元,李晶,張瑞,黃宏偉.  振動與沖擊. 2017(19)
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[10]基于三軸壓縮聲發(fā)射試驗的巖石損傷特征研究[J]. 楊永杰,王德超,郭明福,李博.  巖石力學(xué)與工程學(xué)報. 2014(01)

博士論文
[1]基于變分模態(tài)分解的風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)故障診斷研究[D]. 武英杰.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[2]風(fēng)力齒輪箱軸承故障的AE信號特征提取與診斷方法研究[D]. 韓龍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016



本文編號:3404518

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