基于数据驱动多尺度表征爆破信号特征提取研究

摘要

为消除爆破振动信号中噪声对信号特征提取的影响,利用变分模式分解(Variational mode decomposition,VMD)算法和Cramér von Mises(CVM)统计量,提出了一种基于数据驱动的爆破信号去噪方法,该方法使用统计距离的CVM度量来选择主要噪声模态,对其余模态局部使用CVM统计量来评估模态与估计噪声分布的关系,更接近噪声分布的模态被舍弃,从而获得更为真实的信号波动特性并进一步对消噪信号的时频分布、瞬时能量及边际能量分布进行了精细化特征提取。结果表明:CVM-VMD方法具有优越的数学和理论框架,使其对噪声和模态混叠具有很强的鲁棒性,使其在爆破信号去噪方面具有独特的优势。爆破信号时频谱表现出能量分布不均匀性、低频成分主导性和高频成分衰减性的显著特征。瞬时能量谱能够直观地展示信号能量在时域的实际变化情况,边际能量谱能够更准确地反映信号能量随频率的实际波动变化,为研究爆破机理和建筑物的受振影响评估提供了重要数据支持。

关键词

爆破信号 / 信号去噪 / CVM-VMD / 时频分析 / 能量分布

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基金资助

国家级大学生创新训练项目“新型化能瞬态气胀致裂破岩振动效应与控制技术研究”(202511311015)

福建省自然科学基金联合资助项目计划“新型破岩气体发生器振动效应与灾害评估研究”(2024J01905)

鞍钢矿业爆破有限公司企业委托项目“基于可视化的台阶微差控制爆破技术研究”(HX20250204)