王海龙 李 帅 赵 岩 王晟华

①河北建筑工程学院土木工程学院(河北张家口，075000)

②中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院(北京，100083)

③北旺集团有限公司(河北承德，067400)

引言

隧道爆破振动信号降噪处理是对后续信号分析所做的重要准备工作。爆破现场工况复杂，爆破振动信号受工况影响含噪严重；因此，需要一种精确、高效的信号降噪算法。国内外学者对信号降噪的研究已经开展许久，目前，较常见的信号降噪方法有小波变换(wavelet transform，WT)[1]、经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)[2]、集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)[3]、互补集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition，CEEMD)[4]和基于自适应噪声的完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN)[5]等。其中，EMD方法会导致部分模态混叠；EEMD和CEEMD方法通过加入高斯白噪声，使原始信号时频空间分割成不同尺度成分，但分解结果难免受到残余噪声的影响；CEEMDAN方法通过自适应加入白噪声，克服了重构误差发生的问题，但仍无法避免残余噪声的影响[6-7]。因为小波变换在处理信号高频部分时效果较差，所以在小波变换的基础上衍生出了小波包变换[8]，既可以对低频部分进行分解，又能更好地处理信号的高频部分。虽然小波包变换提高了信号的时频分辨率，但无法改善信号边缘模糊等失真现象。

本文中，针对CEEMDAN-小波包联合降噪方法存在的不足，引入多尺度排列熵(MPE)概念，筛选经CEEMDAN处理得到的噪声明显的本征模态分量，通过小波包对筛选的模态分量进行降噪处理；再对未处理的分量和处理后的信号进行重构，利用SG(savitzky-golay)平滑滤波方法进一步降低残余噪声；……