邓红卫， 申一鹏

(中南大学 资源与安全工程学院,湖南 长沙410083)

微震监测是一种三维空间监测技术,可以监测到矿山开采作业中发生的岩体破裂现象,对了解岩体内部破裂及损伤演化过程和指导矿山安全生产有着重要作用。 但是采集到的微震信号往往受电磁噪声、机械振动等背景干扰,另外爆破振动信号往往混杂于岩体破裂信号中,难以识别,因此,如何有效识别微震信号是一大难题。

微震信号具有非平稳性、随机性的特点,传统傅立叶变换［1］不能反映信号的细节问题,对于非平稳信号的时频描述和降噪效果不佳。 常见的处理非平稳信号的方法包括经验模态分解、小波变换、ST 变换等［1-11］。

变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)［12］是一种新的非递归式信号处理方法,不同于传统经验模态分解算法递归式获得分量的过程,变分模态分解通过构造约束变分模型,将模态估计转化为变分问题,信号被分解为一系列围绕在中心频率周围的模态分量,各个模态分量之间具有良好的稀疏性。与集合经验模态分解(EEMD)相比,VMD 具有坚实的理论基础,克服其模态混叠和计算量大的缺点,噪声鲁棒性好,具有良好的去噪效果［13］。 在用VMD 算法对微震信号的研究过程中,均通过主频观察法来确定分解模态数［14-15］,当中心频率相近时认为出现过分解现象,此模态数选取方法较为复杂,缺乏自适应性,且忽略了惩罚因子对分解结果的影响。 本文在深入研究各去噪方法的优缺点后,提出一种改进的VMD 方法对微震信号进行降噪,并以降噪信号第一模态分量的能量占比作为特征阈值,实现爆破振动信号和岩体破裂信号的识别。……