煤岩微弱电磁信号的噪声源识别及去噪方法
来源期刊:煤炭学报2016年第8期
论文作者:李成武 董利辉 王启飞 王菲茵 胡泊 徐晓萌
文章页码:1933 - 1940
关键词:煤岩;电磁;微弱信号;去噪;
摘 要:煤岩破坏可以产生电磁信号,分析其信号特征对于准确预测煤岩动力灾害有着重要作用,然而当破裂信号较为微弱时,外界干扰因素会对结果分析产生极大影响。为此,在分析实验条件下煤岩受载电磁信号的噪声来源及其各自特征的基础上,提出了循环带阻滤波、基于白噪声统计特征及经验模态分解(EMD)的均值滤波、基于模态分量自相关函数频谱的准周期特征识别及带阻滤波等方法,对不同源头的噪声进行了自动识别及去噪,同时,在信号源未知的情况下提出了评估去噪效果的噪噪比(NNR)方法。结果表明:基于分源去噪方法而得出的型煤电磁信号噪噪比仅为0.136 6,明显优于单一的小波及EMD去噪方法,表明分源去噪方法在煤岩受载微弱电磁信号去噪中有着良好的应用效果。
李成武,董利辉,王启飞,王菲茵,胡泊,徐晓萌
中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院
摘 要:煤岩破坏可以产生电磁信号,分析其信号特征对于准确预测煤岩动力灾害有着重要作用,然而当破裂信号较为微弱时,外界干扰因素会对结果分析产生极大影响。为此,在分析实验条件下煤岩受载电磁信号的噪声来源及其各自特征的基础上,提出了循环带阻滤波、基于白噪声统计特征及经验模态分解(EMD)的均值滤波、基于模态分量自相关函数频谱的准周期特征识别及带阻滤波等方法,对不同源头的噪声进行了自动识别及去噪,同时,在信号源未知的情况下提出了评估去噪效果的噪噪比(NNR)方法。结果表明:基于分源去噪方法而得出的型煤电磁信号噪噪比仅为0.136 6,明显优于单一的小波及EMD去噪方法,表明分源去噪方法在煤岩受载微弱电磁信号去噪中有着良好的应用效果。
关键词:煤岩;电磁;微弱信号;去噪;