基于变分模态分解和小波能量熵的微震信号降噪

论文摘要

微震监测技术被广泛应用于矿业工程、石油天然气开采、安全监测等领域。针对微震监测采集到的微震信号存在随机噪声的问题,本文提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和小波能量熵(wavelet energy entropy,WEE)结合改进阈值函数的降噪算法。对原始信号进行VMD分解,将得到的各模态分量(intrinsic mode function,IMF)进行多尺度小波分解,用小波能量熵表征各尺度信号的含噪状态,并以小波能量熵最大子区间的小波系数计算各尺度层的阈值,通过改进阈值函数进行降噪处理后得到新的IMF,重构微震信号。对仿真信号和实测信号进行降噪处理,结果表明,该算法优于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、VMD结合小波硬阈值和软阈值降噪方法,提高了微震信号的信噪比。

论文目录

• 1 基础理论简述
•   1.1 VMD算法原理
•   1.2 VMD算法流程
•   1.3 VMD参数的确定
•   1.4 WEE理论
•   1.5 阈值和阈值函数的选取
•     1.5.1 阈值选取
•     1.5.2 阈值函数的选取
• 2 基于VMD和WEE及改进阈值函数的微震信号降噪算法
• 3 实验设计及分析
•   3.1 仿真信号实验
•   3.2 降噪效果评价准则
•   3.3 不同噪声水平仿真实验
•   3.4 实测实验
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孙远,杨峰,郑晶,张浩,徐茂轩

关键词: 微震信号,变分模态分解,小波变换,小波能量熵,降噪

来源: 矿业科学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,基础科学,信息科技

专业: 地质学,地球物理学,矿业工程,电信技术

单位: 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,煤炭资源与安全开采国家重点实验室

基金: 国家重点研发计划(2018YFB0605503),国家自然科学基金(41504041),中国矿业大学(北京)“越崎杰出学者”基金

分类号: TN911.4;P631.44

DOI: 10.19606/j.cnki.jmst.2019.06.001

页码: 469-479

总页数: 11

文件大小: 7605K

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