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黄金科学技术 ›› 2024, Vol. 32 ›› Issue (1): 82-90.doi: 10.11872/j.issn.1005-2518.2024.01.088

• 采选技术与矿山管理 • 上一篇    下一篇

基于PEMD-MPE算法的露天矿爆破振动信号降噪方法

代树红1(),张战军1(),柳凯2,郑昊1,孙清林1   

  1. 1.辽宁工程技术大学力学与工程学院，辽宁 阜新 123000
    2.阜新矿业（集团）有限责任公司恒大煤矿，辽宁 阜新 123000
  • 收稿日期:2023-06-12 修回日期:2023-10-15 出版日期:2024-02-29 发布日期:2024-03-22
  • 通讯作者: 张战军 E-mail:Dsh3000@126.com;1246853251@qq.com
  • 作者简介:代树红（1978-），男，辽宁阜新人，教授，从事实验力学研究工作。Dsh3000@126.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金重点项目“乌海能源有限责任公司五虎山煤矿爆破震动评价”(U183920051);辽宁省教育厅基础项目“乌海能源有限责任公司五虎山煤矿爆破震动评价”(LJ2019JL006);辽宁省高等学校创新人才“乌海能源有限责任公司五虎山煤矿爆破震动评价”(LR2019031)

Noise Reduction Method of Open-pit Blasting Vibration Signal Based on PEMD-MPE Algorithm

Shuhong DAI1(),Zhanjun ZHANG1(),Kai LIU2,Hao ZHENG1,Qinglin SUN1   

  1. 1.School of Mechanics and Engineering, Liaoning Technical University, Fuxin 123000, Liaoning, China
    2.Hengda Coal Mine of Fuxin Mining(Group)Co. , Ltd. , Fuxin 123000, Liaoning, China
  • Received:2023-06-12 Revised:2023-10-15 Online:2024-02-29 Published:2024-03-22
  • Contact: Zhanjun ZHANG E-mail:Dsh3000@126.com;1246853251@qq.com

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PDF (PC)

42

摘要：

为了去除露天矿山爆破振动信号中混入的噪声成分，提出了一种基于PEMD-MPE算法的降噪方法。该算法通过自适应性正交经验模态分解（PEMD）得到完全正交的本征模态函数（IMF）分量，然后对各个IMF分量进行多尺度排列熵（MPE）的随机性检测，成功确定其中的噪声分量并将其去除。采用该算法对实测的露天矿山爆破振动信号进行降噪处理。结果表明：相比EMD-MPE和EEMD-MPE算法，PEMD-MPE算法的信噪比分别提高了3.520 dB和1.107 dB，且重构标准差和均方根误差最小，说明该算法不仅能够有效去除爆破振动信号中的噪声成分，还能有效保留真实信号。

关键词: 露天矿山, 爆破振动, 振动信号, 降噪, PEMD-MPE算法, AOK时频技术

Abstract:

In order to remove the noise components mixed in the blasting vibration signals of open-pit mine，a noise reduction method based on the PEMD-MPE algorithm was proposed.This algorithm obtains a completely orthogonal Intrinsic Mode Function （IMF） components through Adaptive Orthogonal Empirical Mode Decomposition （PEMD）.Subsequently，it performs a randomness test on the IMF components and calculates its Mean Power Entropy （MPE）.Finally，based on a preset entropy threshold of 0.6，it determines whether a component is noise.If the obtained MPE is greater than 0.6，the component is identified as a noise component and needs to be removed，thus achieving the purpose of noise recluction.Applying this algorithm to denoise measured open-pit mining explosion vibration signals，the results indicate that compared to the EMD-MPE and EEMD-MPE algorithms，the proposed algorithm improves the signal-to-noise ratio by 3.520 dB and 1.107 dB，respectively.It exhibits the best denoising effect，with the smallest reconstruction standard deviation and root mean square error，providing better fidelity to the original signal.Using Adaptive Optimal Kernel （AOK） time-frequency analysis technology to analyze the signal waveforms before and after denoising，a comparison reveals consistent main frequencies.Throughout the denoising process，peak energy and energy in the main frequency band （0~300 Hz） do not show a significant decrease.This indicates that the PEMD-MPE algorithm，while preserving the authenticity of the real signal，more effectively removes noise components.

Key words: open-pit mine, blasting vibration, vibration signal, noise reduction, PEMD-MPE algorithm, AOK time-frequency technology

中图分类号: 

  • TD235.1

图1

PEMD-MPE算法降噪流程图"

图2

爆破监测点分布图"

图3

监测点示意图"

图4

原始爆破信号图"

图5

IMF分量信号图"

表1

本征模态函数分量的MPE均值"

分量MPE均值分量MPE均值
IMF10.2452IMF50.7584
IMF20.3278IMF60.7916
IMF30.4014IMF70.8706
IMF40.5326IMF80.9023

图6

降噪后的爆破振动信号图"

图7

原始信号（a）和去噪信号（b）频谱图"

图8

降噪前后信号对比"

表2

各算法爆破振动信号降噪效果指标"

原始

信号

降噪算法信噪比ξ/dB均方根 误差ε重构标准差ESD
s1EMD-MPE算法22.5120.02510.0203
EEMD-MPE算法24.9250.01920.0304
PEMD-MPE算法26.0320.01870.0178
s2EMD-MPE算法21.4270.02910.0241
EEMD-MPE算法24.8560.02430.0284
PEMD-MPE算法27.0420.01790.0168
s3EMD-MPE算法22.6150.02870.0235
EEMD-MPE算法25.0120.02230.0297
PEMD-MPE算法26.7830.01680.0154
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