凌同华，刘伟宏，朱 亮，吴联迎

在岩石声发射的信号处理中，信号去噪是最基础、也是最关键的一项工作。目前，信号去噪处理的方法主要有两种：频域和时间－空间域分析方法。假设噪声和期望信号成分在频域范围内相互不重叠，可以通过频域方法滤除噪声（如：高通滤波、带通滤波及带阻滤波等）。例如：白噪声分布于整个频域范围内，传统的频域方法已经不能清除噪声成分。相反，一种基于噪声统计特性的状态空间方法被用来去除噪声成分。在时域上建立起来的常用滤波有：维纳滤波、卡尔曼滤波［1－2］及扩展卡尔曼滤波等。维纳滤波局限于处理线性平稳静态过程，并具有很好的效果。卡尔曼滤波常被用于处理非静态过程的信号。当需要确保滤波精度时，动态系统需满足线性且噪声服从高斯白噪声分布。另外，扩展卡尔曼滤波已被用来处理非线性系统，但对预测状态的估值问题仍需线性化处理，噪声要求服从高斯分布。

近几年，迅速发展起来的粒子滤波［3－5］（Particle Filter，简称为PF）是一种基于蒙特卡罗的非线性、非高斯系统状态估计的滤波方法，完全突破了卡尔曼滤波理论框架，对系统的过程噪音和量测噪音不加任何限制。在PF基础上，作者拟提出Rao－Blackwellised 粒 子 滤 波 （Rao－Blackwellised particle filter，简称为RBPF）来加强岩石声发射信号采集质量。

1 粒子滤波

从动态系统中获取信息和估计系统的状态，建立一个精确的模型是至关重要的。大多数物理现象服从随机分布，其状态可以用有限维向量描述，并通过向量差分方程来模拟。建立PF系统模型，至少需要两个方程：①状态方程，用于描述系统状态随时间演变的过程；②观测方程，用于将系统在某时刻的输出和系统的状态联系起来。

式中：Xk，Yk分别为动态系统在k时刻的状态向量和观测向量；f 为状态函数；h为观测函数；Wk－1，Uk分别为状态过程和观测过程的噪声。

粒子滤波算法流程如图1所示，其详细过程见文献［3，4］。

图1 PF算法流程Fig.1 Flow chart of PF algorithm

2 Rao－Blackwellised粒子滤波

2.1 RBPF方法

由于声发射信号的采集频率比较高（通常在兆赫兹以上），粒子滤波需要大量的样本点来组建后验概率分布，使计算效率下降。尤其在高维状态空间和实时监控应用中，计算效率下降较明显。为实现粒子滤波在实时声发射监控中应用，采取具有降维作用的 RBPF［6－9］。

RBPF将标准状态空间向量xk分解成两个子空间，其中一部分x1k可以通过卡尔曼滤波进行分析解计算；而另一部分x2k可通过粒子滤波计算，并使其计算的复杂程度大大降低。RBPF的目的就是用较少的粒子获取同样的估计精度，从而降低计算量，实现其成本的节约与推广应用。基于两个子空间所构成的条件概率，并对其进行推演：

式中：p（x21：k｜y1：k）为x21：k的后验概率密度函数。

如果p（x11：k｜x21：k，y1：k）服从条件线性高斯分布，则可通过卡尔曼滤波实现其最优估计。因此，由两个子空间构成的后验概率密度函数通过运用粒子滤波估计时，仅需考虑与x21：k相关的一部分。RBPF可以看成是卡尔曼滤波与粒子滤波的结合体，是一种加强的粒子滤波。

2.2 RBPF实时处理特征

RBPF是一种状态空间时域的滤波技术，每次输入一个新的数据算法立即更新。在更新过程中，RBPF不依赖于全部已输入的信号序列，仅需考虑前一时刻的数据。因此，在采集过程处理信号时，对采集数据长度和采样频率没有特殊要求，此外，RBPF在计算过程所需存储数据的空间将大大降低，其运算速度获得较大的提高。断铅试验常被用来模拟声发射源，断铅试验中采集的声发射信号如图2所示。从图2中可以看出，滤波效果不受采集数据长度的影响。RBPF进行信号去噪处理时不受将来采集数据的干扰，仅与当前时刻及前一时刻所处的状态有关。传统的滤波器不具有这一特征，在滤波过程中需要完整的数据链。由于RBPF有实时在线处理功能，并能处理高维的非线性非高斯系统，而备受研究者的关注。

图2 RBPF实时处理信号滤波的特征Fig.2 The real－time processing feature of RBPF based signal filtering

3 RBPF在声发射信号去噪中应用

3.1 状态空间模型的建立

由于地震波信号与声发射信号具有相似性，地震波模型可以成为合适的候选对象来代表结构中的声发射事件。其模型为：

式中：A1（t－t0）为声发射源波形的振幅；t0为波形到达时间；ω为主导角频率（ω＝2πf）。

在处理地震数据中，类似的方法被其他学者采用，地震波的振幅可用随机过程X1（t）表示，同时地震波用随机过程Xw（t）表示，则该过程可以改写为：

式中：δ（t）为相位角。

由于高斯－马尔卡夫（Gauss－Markov）过程能用来模拟许多物理现象，其中也包括模拟地震波的振幅X1（t），其离散形式为：

假定状态空间的噪声部分也可用高斯－马尔卡夫过程代替，其表达式为：

式中：aX2，bX2均为高斯－马尔卡夫过程的参数；w2与w1相互独立。

这些方程中涉及的参数可通过声发射信号的噪声部分确定。

利用模型式（6），（7），声发射的状态空间系统可以构造为：

此外，其量测方程构造为：

式中：ωk为第k时间步长的主频率；vk为量测噪声。

式（8），（9）可分别用简化的矩阵形式表示为：

由于没有固定的主导角频率，通过运用频率粒子集［ωik］Mi＝1，会比运用具体指定的频率有更高的估计精度。在研究中，每一个粒子的动态函数和量测函数分别为：

从式（12），（13）可知，每一个粒子的状态和量测函数均为线性。从另一个角度来说，本研究提出了用RBPF的方法来估计声发射信号，即由标准卡尔曼滤波处理状态更新，同时利用粒子滤波处理非线性的量测函数。

3.2 基于声发射信号去噪的RBPF算法

完整RBPF算法的步骤为：

1）卡尔曼滤波初始化：X1（0）＝0，X2（0）＝Y0；误差协方差在实验过程中，发现：R选择相对较大值时，能得到一个较满意的结果；递推过程收敛时，R的选取对滤波结果影响甚小。

2）状态估计预测和误差协方差预测：

3）粒子更新：

①采样ωik～p（ωk），zik＝sin（ωikkΔ），i＝1，2，…，M；

②计算外推量测估计和方差：

式中：Rk为量测函数中观测噪声的方差，即vk～（0，Rk）。

③计算预测密度：

④计算每个粒子的重要性权重：

⑥更新量测矩阵：G～k＝［1 z～k］。

8）设定k＝k＋1，回到步骤2）。

针对算法中出现的参数，需要说明：

Φk－1能够根据状态函数的先验知识设定初值，Φk－1可分两种情况考虑：①时变性，即随时间需要更新或传递；②时不变性。在岩石冲击声发射实验中，由于实验环境相对较简单，且RBPF用于声发射信号去噪目前处于探索性阶段，因此仅考虑时不变性，设定，其中：a1，a2均为高斯－马尔卡夫过程中的参数，详细的解释可参考式（6），（7）。a1，a2合适的取值可以从信号的噪声部分（没有目标信号参与进行采集）和附有噪声的信号序列中获取。

Qk－1为状态过程噪声的协方差，其表达式为：

假定噪声的方差为时不变随机过程，那么，Qk－1为固定值Q。Q矩阵可通过信号的噪声部分初始化，确定Q的步骤为：①采集没有目标信号参与的噪声信号，即采集周围噪声；②计算采集噪声信号的自相关性；③利用模型σ2e－β｜τ｜对自相关数据进行拟合，其中：σ，β均通过回归分析确定。

利用该方法可获得σX2和βX2。在探讨过程中，观测噪声的方差假定为相对较小的常数。

3.3 RBPF仿真实验

为检验RBPF的滤波效果，借助于Matlab对其进行仿真模拟。首先需要构造一个不受噪声污染的原始信号作为标准信号，便于与其加噪处理后进行滤波所得结果比较。为验证RBPF处理噪声信号的效果，需对原始信号（如图3（a）所示）加入高斯密度分布的噪声，其附加噪声的方差为0.2，附加噪声的信号如图3（b）所示。对加噪信号运用RBPF进行滤波处理，处理后的信号如图3（c）所示。

图3 仿真结果Fig.3 Simulation results

从图3中可以看出，RBPF在信号去噪处理中能获得较好的滤波效果。

3.4 RBPF在声发射信号去噪中应用

试验数据来源：利用SHPB系统对两组石灰岩进行冲击荷载作用下声发射试验，具体试验装置如图4所示。采集两组声发射数据X11和X21，在采集过程中有噪声干扰，利用本研究提出的RBPF处理采集的声发射数据，对应的去噪信号分别为X21和X22，经RBPF后的结果如图5所示。

图4 SHPB测试系统Fig.4 SHPB testing systems

图5 X11和X21为原始信号，X12和X22为其对应的去噪信号Fig.5 X11and X21as original signals，X12and X22as corresponding denoising signals

在处理两组声发射数据时，粒子总数取200，噪声按高斯－马尔卡夫过程模拟，计算时间常数Tc＝4.5×10－4ms，方差σ＝6.7×10－3v2。声发射源的采样频率40MHz，并遵循假设：开始波形的振幅为零，X1（1）＝0；第一个测量值y1设定为噪声，即X2（1）＝y1。

为进一步分析声发射数据并检验RBPF的效果，利用FFT求出图5中各信号的频谱图，如图6所示。从图6中可以看出，X11最大振幅所对应的频率分别为0.15，1和3MHz，而X21最大振幅所对应的频率分别为0.15和1MHz。X21在0.15和1MHz对应的幅值分别高于X11所对应的点，而在3MHz时，两者相差不大，甚至低于X11的，在3MHz出现的现象由噪声所致。通过RBPF对原始信号进行去噪，发现两者在3MHz的幅值都趋于零。可见，RBPF在处理声发射信号中具有很大的潜力。

图6 图5中对应信号的频谱Fig.6 Spectrogram of the corresponding signal in Fig.5

4 结论

本研究提出了一种时空滤波方法RBPF，并对声发射信号进行去噪处理。通过合理选择模型参数，由实验结果验证了RBPF能够加强声发射信号的信噪比，并保留其主要频率成分。实验中还发现，冲击荷载作用下石灰岩最大振幅所对应的频率为0.15和1MHz，这对爆破与机械震动作用下的声发射监控有着重要的参考价值。

值得注意的是：论文研究模型最初来源于其他学者用来处理地震数据。由于考虑到声发射与地震波具有一些共通性，通过修正其模型参数，延伸到RBPF处理声发射信号中，并取得了不错的效果。然而，对声发射信号最优模型的建立和过程，噪声特征仍需作进一步的研究。

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