基于OVMD-MPE算法的隧道爆破振动数据降噪分析

摘要

受隧道爆破复杂环境和仪器电磁干扰等因素的影响，实测爆破振动信号多含有高频噪声，通过直接分析原始信号不能有效分析爆破振动规律。为获得真实的爆破振动特征，采用基于最优变分模态分解(OVMD)和多尺度排列熵(MPE)相结合的信号光滑降噪模型，通过仿真叠加信号和工程实测信号进行检验。首先将信号进行OVMD分解得到带限固有模态函数(BIMF),然后将大于MPE设定阈值的高频BIMF作为噪声剔除，最后重构剩余BIMF分量，得到降噪信号。结果表明：OVMD-MPE模型能精确识别信号的频率信息，前两阶分量能有效反映叠加信号的有效成分，适用高精度数据序列分析，提取数据序列特征；相较EEMD-MPE和CEEMDAN-MPE模型，OVMD-MPE模型具备更优降噪性能，降噪误差比、均根方误差和光滑度分别提升22.05%、48%和33.34%,去噪后曲线更贴近原始信号，更适用不同震源距离的爆破信号分析；双子山隧道右线施工时产生的爆破扰动集中于200 Hz以下的中低频段，双子山隧道衬砌结构的固有频率与爆破信号频率相仿，需采取减震措施确保隧道工程的施工安全。

关键词

隧道工程 / 爆破振动 / OVMD / MPE / 信号降噪

基金资助

2021年度矿山地下工程教育部工程研究中心开放基金资助项目（JYBGCZX2021102）