文档名：基于EMDSVD的矿山微震信号降噪方法及其应用
摘要：为了提高微震监测技术对微震信号分析处理的准确性,充分提取微震信号波形中的有效信息,针对矿山微震信号非平稳、非线性的特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的联合降噪方法.该方法首先通过EMD分解获得信号的IMF分量,利用相关系数、方差贡献率和相似度对IMF分量进行了优选;然后使用优选后的IMF分量重构一维微震信号时间序列的相空间数据,经过SVD分解后,利用奇异值能量百分比确立了SVD重构阶数,并根据SVD恢复原理得到了降噪后的一维微震时间序列;最后以山东某矿现场矿山爆破为例,采用不同降噪方法对3类典型微震信号进行了降噪处理,并对其降噪效果进行了对比分析.结果表明,EMD-SVD降噪方法与传统降噪方法相比,其平均信噪比提高了35％,平均均方根误差降低了50％,有效剔除了微震信号的噪声分量,保留了信号的特征信息.该研究对分析矿山微震信号、微震事件定位及煤矿动力灾害监测具有重要意义.
Abstract：Toenhancetheaccuracyofmicroseismicmonitoringtechnologyintheanalysisandprocessingofmicroseismicsignals,andtofullyextracteffectiveinformationfrommicroseismicsignalwaveforms,anoveldenoisingmethodbasedonempiricalmodedecomposition(EMD)andsingularvaluedecomposition(SVD)isproposedforthenon-stationaryandnonlinearcharacteristicsofminemicroseismicsignals.Thismethodinitiallyobtainedtheintrinsicmodefunction(IMF)componentsofthesignalthroughEMDdecomposition,andoptimizedtheIMFcomponentsusingcorrelationcoefficients,variancecontributionrates,andsimilari-ty.Subsequently,theselectedIMFcomponentswereusedtoreconstructthephasespacedataofone-dimen-sionalmicroseismicsignaltimeseries.AfterdecompositionbySVD,theSVDreconstructionorderwases-tablishedusingthepercentageofsingularvalueenergy,andthedenoisedone-dimensionalmicroseismictimeserieswasobtainedbasedontheSVDrestorationprinciple.TakingmineblastinginamineinShandongasanexample,differentdenoisingmethodswereappliedtothreetypesoftypicalmicroseismicsignals,andtheirdenoisingeffectswerecomparedandanalyzed.Theresultsshowthatcomparedwithtraditionalde-noisingmethods,theEMD-SVDdenoisingmethodimprovestheaveragesignal-to-noiseratioby35％andreducestheaveragemeansquareerrorby50％,effectivelyeliminatingnoisecomponentsinthemicroseis-micsignalwhilepreservingitscharacteristicinformation.Thisresearchissignificantforanalyzingminemi-croseismicsignals,locatingmicroseismicevents,andmonitoringdynamicdisastersincoalmines.
作者：朱权洁 隋龙琨 陈学习 欧阳振华 刘晓辉 Author：ZHUQuanjie SUILongkun CHENXuexi OUYANGZhenhua LIUXiaohui
作者单位：华北科技学院应急技术与管理学院,河北三河065201华北科技学院矿山安全学院,河北三河065201
刊名：安全与环境工程 ISTICPKU
Journal：SafetyandEnvironmentalEngineering
年，卷(期)：2024, 31(3)
分类号：X936
关键词：矿山安全 微震监测技术 微震信号降噪 经验模态分解 奇异值分解
Keywords：minesafety microseismicmonitoringtechnique microseismicsignaldenoising empiricalmodedecomposition singularvaluedecomposition
机标分类号：P631TU45TN911.7
在线出版日期：2024年6月18日
基金项目：河北省自然科学基金，中央引导地方科技发展资金项目，中央高校基本科研业务费专项资金项目，河北省省级科技计划资助项目，河北省在读研究生创新能力培养资助项目基于EMD-SVD的矿山微震信号降噪方法及其应用[
期刊论文] 安全与环境工程--2024, 31(3)朱权洁 隋龙琨 陈学习 欧阳振华 刘晓辉为了提高微震监测技术对微震信号分析处理的准确性,充分提取微震信号波形中的有效信息,针对矿山微震信号非平稳、非线性的特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的联合降噪方法.该方法首先通过EMD分解获...参考文献和引证文献
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