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        爆破振動信號微分經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對比分析

        2020-04-25 11:16:22崔年生郭連軍董英健夏鶴平危劍林
        中國礦業(yè) 2020年4期
        關(guān)鍵詞:本征微分分量

        崔年生,郭連軍,董英健,常 躍,夏鶴平,危劍林

        (1.福建省新華都工程有限責(zé)任公司,福建 廈門 361000;2.沈陽工業(yè)大學(xué),遼寧 沈陽 110870;3.遼寧科技大學(xué),遼寧 鞍山 114051)

        隨著我國大規(guī)模露天礦經(jīng)濟(jì)建設(shè)的開展,工程爆破一直被廣泛應(yīng)用到礦山工程活動的建設(shè)中,已成為露天礦開采過程中不可或缺的手段之一。在臺階深孔爆破過程中,爆破振動對周圍構(gòu)筑物以及露天礦邊坡的影響是無法避免的,已然成為了環(huán)境公害[1]。通過分析爆破振動信號的特點(diǎn),國內(nèi)外許多專家學(xué)者對爆破振動的影響展開了深入研究。對于CEEMD和TQWT組合的信號精細(xì)化特征提取方法,楊仁樹等[2]指出對爆破振動信號的分析不依賴于先驗(yàn)小波基的選擇,實(shí)現(xiàn)了信號的二次濾波,消除了其他摻雜波分量對信號本質(zhì)特性的影響,獲得了復(fù)雜環(huán)境下的爆破振動信號特征信息,為爆破振動信號的分析與處理提供了有利基礎(chǔ)。

        DU等[3]描述了爆破振動信號的非平穩(wěn)性,提出了廣義維度算法,為爆破振動信號進(jìn)一步的研究與分析提供了新的方法。郭濤等[4]將頻率切片小波變換算法引入到了爆破振動信號時頻特征分析中,它克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)分解時頻理論中的缺陷,對信號的濾波起到積極作用。YAN等[5-6]提出了一種新的時頻分析方法——頻率切片小波變換,彌補(bǔ)了小波分析的不足,信號局部特性的精確評估對爆破振動信號具有重要意義。從以上的爆破振動信號處理來看,大部分方法首先分解信號,但分解的方法不同,后期的爆破振動分析結(jié)果也有差異。以某銅礦二期選礦廠中碎車間基礎(chǔ)開挖為工程背景,開展了爆破振動監(jiān)測試驗(yàn),分別采用EMD和微分經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(differential empirical mode decomposition,DEMD)兩種方法對監(jiān)測的爆破振動信號進(jìn)行分解,并分析信號的頻率篩分、混疊失真情況以及分解后信號的功率譜特性,結(jié)果可為爆破振動信號的處理提供新的技術(shù)手段。

        1 爆破振動信號分解理論

        1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解理論

        EMD與傳統(tǒng)的小波變換相比,分解結(jié)果并不依賴小波基的選擇,因?yàn)镋MD以監(jiān)測信號的本身時間尺度來分解,信號被分解為幾個本征模態(tài)函數(shù)(IMF),分解步驟如下[7-8]:確定爆破振動信號s(t)上的所有最大值和最小值點(diǎn),并使用數(shù)值分析中樣條函數(shù)計(jì)算最大值點(diǎn)和最小值點(diǎn),分別連接最大值點(diǎn)、最小值點(diǎn)來計(jì)算上下包絡(luò)線,并檢查上下包絡(luò)線是否將信號數(shù)據(jù)涵蓋,避免遺漏信號重要數(shù)據(jù)信息。包絡(luò)線的均值定義為m1,考慮h11=x(t)-m1,當(dāng)h11滿足:最大值點(diǎn)和最小值點(diǎn)的數(shù)目與過時間軸的數(shù)量相等或最多相差1個,并且關(guān)于時間軸對稱時停止;假如不滿足,進(jìn)行k次重復(fù)計(jì)算,直到h1k滿足其條件,則s(t)的第一個本征模態(tài)函數(shù)記為c1=h1k將r(t)=s(t)-c1(t)定義為新的信號,循環(huán)以上過程,獲得本征模態(tài)函數(shù)c2,c3,……,cn,直到rn成為單調(diào)函數(shù)停止。s(t)分解為多個本征模態(tài)函數(shù)及rn的和,計(jì)算見式(1)。

        (1)

        1.2 微分經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)理論

        DEMD算法在執(zhí)行EMD處理前先對原始爆破振動信號進(jìn)行多次微分處理,然后對每一階IMF分量進(jìn)行積分。通過對原始的爆破振動信號進(jìn)行數(shù)學(xué)微分,改變了信號中不同頻率分量比例,增強(qiáng)EMD的頻率分解能力,進(jìn)一步抑制END的模態(tài)混疊現(xiàn)象[9]。DEMD算法的步驟如下所述[10]。

        1) 對原始爆破振動信號x(t)進(jìn)行微分得到x1(t),在x1(t)上處理EMD算法以獲得IMF分量的功率譜,并且判斷分解后的k個IMF分量是否有模態(tài)混疊現(xiàn)象。如果存在,則再次對信號x(t)進(jìn)行微分處理,然后用EMD方法分解微分后的信號,直到通過n次微分再進(jìn)行EMD分解求出的Cni(t)分量沒有模態(tài)混疊,rno(t)為分解過程中殘余分量。

        2) 將各IMF分量Cni(t)做一次積分處理,計(jì)算見式(2)。

        (2)

        然后對各b(n-1)i(t)進(jìn)行EMD分解,見式(3)。

        b(n-1)i(t)=c(n-1)i(t)+r(n-1)i(t)

        (3)

        3)c(n-1)i(t)是原信號x(t)微分(n-1)次得出的IMF分量,那么它剩下的信號計(jì)算見式(4)。

        (4)

        4) 不斷重復(fù)步驟2和步驟3,直到n次積分后得到原信號的每一階IMF分量及其殘余信號分量,此時原始的信號計(jì)算見式(5)。

        (5)

        對比兩種算法的基本理論,兩者都是從高頻到低頻依次將信號分解出來,獲得具有單頻函數(shù)的本征模態(tài)分量,但對于爆破振動信號來說,由于外界復(fù)雜因素較多,EMD法在分解過程中高頻部分分量不能完全被分解,并從下一階段提取一部分頻率,導(dǎo)致本階段頻率摻雜其他成分,出現(xiàn)混疊失真現(xiàn)象,若要避免此情況發(fā)生,應(yīng)提高振幅比來改善EMD效果[11-12],而對爆破振動原始信號進(jìn)行微分處理,正好達(dá)到提高振幅比和提高信號頻率篩分效果的目的。

        2 工程實(shí)例與分析

        2.1 工程環(huán)境與地質(zhì)條件

        多寶山銅礦位于黑河市多寶山鎮(zhèn),該礦是紫金礦業(yè)主要生產(chǎn)銅礦的產(chǎn)地之一。本工程位于一期選礦廠中細(xì)碎皮帶廊以東、采礦汽車修理廠以西地段,施工范圍南北長約40 m、東西寬約20 m。本次爆破位于施工區(qū)域東側(cè),距東邊的采礦汽修車間最近處約30 m,距南邊一期中細(xì)碎車間最近處約26 m,距西邊的中細(xì)碎皮帶廊最近處約41 m,距西北邊的篩分皮帶廊30 m以上(圖1)。

        根據(jù)周邊已開挖斷面推測,其巖性應(yīng)為硬質(zhì)碎屑巖;無地表水,推測有少量地下水。為了有效控制爆破振動和爆破飛石,考慮距離本爆區(qū)最近的中細(xì)碎車間受到的振動影響,防止爆破可能產(chǎn)生的飛石超出20 m范圍,本工程采用微差爆破技術(shù),每個炮孔裝藥量為12 kg,孔內(nèi)分兩段進(jìn)行裝藥,其中下段藥量為7.2 kg,下堵塞長為0.7 m,上段藥量為4.8 kg,上堵塞長為2.3 m。布孔方式采取矩形布孔,孔內(nèi)分段裝藥采用斜線起爆網(wǎng)絡(luò),以400 ms導(dǎo)爆管雷管下孔,17 ms、25 ms、42 ms和65 ms導(dǎo)爆管雷管地表鏈接逐孔起爆。爆破參數(shù)見表1。

        2.2 爆破振動測試

        本次爆破開挖測試儀器采用中科院成都測控有限公司生產(chǎn)的TC-4850測振儀,對周圍建筑物的質(zhì)點(diǎn)速度進(jìn)行監(jiān)測。本次工程選擇了3個測點(diǎn),出于對周圍車間安全穩(wěn)定性的考慮,將5#測點(diǎn)布置在爆區(qū)西北邊的篩分皮帶廊上、6#測點(diǎn)布置在爆區(qū)南邊的中細(xì)碎車間、2#測點(diǎn)布置在爆區(qū)北邊的公路附近。具體布置方法[13]:首先將待測點(diǎn)的位置處理干凈,然后將石膏涂在測點(diǎn)上,最后把傳感器緊緊地貼在測點(diǎn)。并且使傳感器X指向爆源方向,Y指向水平切向,Z指向垂直方向。監(jiān)測數(shù)據(jù)見表2。

        圖1 爆區(qū)邊環(huán)境及測點(diǎn)布置圖Fig.1 Environment of explosion zone and measuring points

        表1 車間基礎(chǔ)開挖爆破參數(shù)Table 1 Blasting parameters of workshop foundation excavation

        表2 爆破監(jiān)測數(shù)據(jù)Table 2 Blasting monitoring data

        2.3 DEMD與EMD對比分析

        圖2 2#測點(diǎn)、5#測點(diǎn)、6#測點(diǎn)的爆破振動信號原始圖Fig.2 Blasting vibration signal map of measuringpoints of 2#,5#,6#

        通過對現(xiàn)場的爆破振動監(jiān)測數(shù)據(jù)整理可得2#測點(diǎn)、5#測點(diǎn)、6#測點(diǎn)三個方向的爆破振動信號原始波形圖,如圖2所示。由圖2可知,2#測點(diǎn)、5#測點(diǎn)、6#測點(diǎn)的爆破振動速度在豎直方向上最大,可以認(rèn)為Z方向(垂直方向)為主振方向??紤]到爆破振動對周圍構(gòu)筑物的影響,結(jié)合大量試驗(yàn)經(jīng)驗(yàn),爆破振動速度為安全標(biāo)準(zhǔn)。從2#測點(diǎn)、5#測點(diǎn)、6#測點(diǎn)垂直方向的振動速度得到,距離爆破區(qū)域的中細(xì)碎皮帶廊處5#測點(diǎn)振動速度較大,基于皮帶廊安全考慮,僅以5#測點(diǎn)豎直方向振動信號為研究對象,考慮到外界環(huán)境干擾,在對信號進(jìn)行DEMD與EMD分解之前應(yīng)進(jìn)行信號去噪處理。

        1) 原始信號的去噪過程。5#測點(diǎn)在進(jìn)行爆破振動監(jiān)測過程中,由于受到周圍環(huán)境因素的影響,信號中摻雜著較多非真實(shí)成分,在處理爆破振動信號之前,需要進(jìn)一步處理原始信號,以消除信號摻雜的噪聲,盡可能地還原信號的真實(shí)形態(tài)[14]。

        信號的去噪方法多采用小波消噪,小波分析具有頻局部化特點(diǎn),對于非平穩(wěn)信號而言,小波能夠有效地區(qū)分信號的真實(shí)特征和噪聲。小波消噪過程如下[15]:小波消噪的前提條件是必須選擇一個小波基,然后對5#測點(diǎn)爆破振動原始信號進(jìn)行小波變換,小波系數(shù)由相關(guān)方法進(jìn)行處理,最后通過小波逆變換得到已消除噪聲的爆破振動信號波形。5#測點(diǎn)的振動波形圖經(jīng)過去噪后如圖3所示。

        圖3 信號去噪圖Fig.3 Signal denoising map

        2) 爆破振動信號的分解過程。5#測點(diǎn)振動信號經(jīng)過小波去噪后,應(yīng)用信號處理軟件編制程序?qū)χ屑?xì)碎皮帶廊監(jiān)測的振動信號分別進(jìn)行EMD與DEMD分解,如圖4和圖5所示。對比圖4和圖5的分解結(jié)果:EMD處理爆破振動信號時依靠自身時間尺度來分解,通過原始爆破振動信號與包絡(luò)線的平均值之差,并不斷篩選已達(dá)到終止條件來確定單頻的本征模態(tài)函數(shù)分量。對于此次監(jiān)測得到的爆破振動信號,首先通過EMD將監(jiān)測的爆破振動原始信號分解成10個本征模態(tài)函數(shù)分量,IMF1~I(xiàn)MF4在分解初期出現(xiàn)模式混疊現(xiàn)象,且本征模態(tài)函數(shù)分量中極值點(diǎn)與零點(diǎn)的數(shù)目不一致(或至多相差1),這是因?yàn)樵诜纸膺^程中高頻部分不能完全被分解以致于需要提取下一階段頻率來補(bǔ)充,導(dǎo)致高低頻率混在同一階段,同時,它還掩蓋部分高頻成分,降低了信號處理精度,信號的能量逐漸增加,振幅呈增強(qiáng)趨勢,這對中碎車間周圍的構(gòu)筑物可能造成影響。IMF10分量顯示了信號的變化趨于穩(wěn)定狀態(tài),這是由于監(jiān)測儀器的漂零所引起的。與EMD相比,DEMD首先對爆破振動原始信號進(jìn)行微分(圖5),將信號共分解成13個本征模態(tài)函數(shù)分量,并且EMD不能分解的高頻部分被再次分解成高頻分量和低頻分量,使得每個本征模態(tài)函數(shù)分量符合單頻函數(shù)的條件,消除每個本征模態(tài)函數(shù)分量的混疊,克服EMD對高頻分量不完全分解的局限性。

        圖6為EMD與DEMD分解后的功率譜圖,EMD分解過程中部分優(yōu)勢頻率分量被遺漏,頻率篩分的效果不明顯,降低了信號的處理精度,這是因?yàn)镋MD在處理信號過程中起初對信號進(jìn)行了三次插值,沒考慮分解出來的本征模態(tài)函數(shù)是否符合單頻函數(shù)的條件與混疊失真條件。然而,從DEMD處理的功率譜可以得到,DEMD在篩分頻率的方面優(yōu)于EMD,它對爆破振動信號分析具有積極意義。振動信號通過DEMD的處理,分解出的爆破振動信號功率譜特征變化較大,但大部分頻率都在200 Hz以下,與EMD相比,DEMD使能量所對應(yīng)的優(yōu)勢頻率分量得以體現(xiàn),提高了信號頻率分辨能力。

        圖4 EMD分解效果圖Fig.4 Decomposition effect diagram of EMD

        圖5 DEMD分解效果圖Fig.5 Decomposition effect diagram of DEMD

        圖6 EMD與DEMD分解后功率譜圖Fig.6 Decomposed power spectrogram by EMD and DEMD

        3 結(jié) 論

        1) 利用EMD將監(jiān)測的爆破振動信號分解為本征模態(tài)函數(shù)分量中,IMF1~I(xiàn)MF4含有模式混疊現(xiàn)象,掩蓋了信號中部分高頻部分,降低了信號處理精度。

        2) DEMD以EMD為基礎(chǔ),對中碎車間爆破振動原始信號進(jìn)行微分計(jì)算,改變信號中不同頻率成分所占比重,分解EMD沒有分解出的本征模態(tài)函數(shù)分量IMF5~I(xiàn)MF8,并且與EMD相比,該方法抑制了每一個本征模態(tài)函數(shù)分量中的混疊失真現(xiàn)象。

        3) 通過DEMD處理的爆破振動信號功率譜可得,該方法能識別出較高能量所對應(yīng)的6 Hz、10 Hz和20 Hz等部分優(yōu)勢頻率分量,它在信號頻率的篩分能力方面優(yōu)越于EMD,有助于對爆破信號能量的進(jìn)一步分析。

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