基于消噪处理岩石声发射信号到达时间的识别方法
来源期刊:煤炭学报2015年第S1期
论文作者:鲜晓东 袁双 纪松林
文章页码:100 - 106
关键词:声发射源;小波包分解;信号消噪;AR模型;到达时间;
摘 要:在岩石声发射源时差定位的研究中,信号到达时间是重要信息。岩石声发射信号复杂,含有大量脉冲干扰与随机噪声,到达时间可读性差。针对以上问题,首先对原始声发射信号进行中值滤波和奇异值分解,消除部分脉冲干扰与随机噪声;其次进行小波包分解软阈值消噪,保留信号的主要成分,提高信噪比,增强到达时间的可读性;最后结合信号与噪声的时间序列模型(AutoRegressive,AR模型),第1次计算赤池信息量准则的K值(Akaike Information Criterion,AIC(K)值),获得到达时间窗口,在该窗口内第2次计算AIC(K)值,实现了到达时间的自动识别,避免了在整个信号序列下计算AR模型的阶数与次数。
鲜晓东1,2,袁双1,2,纪松林2
1. 重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室2. 重庆大学自动化学院智能感知与控制实验室
摘 要:在岩石声发射源时差定位的研究中,信号到达时间是重要信息。岩石声发射信号复杂,含有大量脉冲干扰与随机噪声,到达时间可读性差。针对以上问题,首先对原始声发射信号进行中值滤波和奇异值分解,消除部分脉冲干扰与随机噪声;其次进行小波包分解软阈值消噪,保留信号的主要成分,提高信噪比,增强到达时间的可读性;最后结合信号与噪声的时间序列模型(AutoRegressive,AR模型),第1次计算赤池信息量准则的K值(Akaike Information Criterion,AIC(K)值),获得到达时间窗口,在该窗口内第2次计算AIC(K)值,实现了到达时间的自动识别,避免了在整个信号序列下计算AR模型的阶数与次数。
关键词:声发射源;小波包分解;信号消噪;AR模型;到达时间;