小波分析在煤岩压裂声发射信号处理中的应用

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  摘要:针对煤岩声发射信号具有衰减性的特征,创建了模拟信号函数,获得原始信号与含噪信号,并对选取了sym8、db10小波基,确定了分解层数,应用“heursure准则”和“rigrsure准则”两种阈值方法进行了试验。利用信噪比公式和均方误差公式分别得到信噪比和均方误差,并分析了不同小波基的降噪效果。
  关键词:煤岩压裂;声发射信号;小波分析;阈值去噪
  中图分类号:TB
  文献标识码:A
  doi:10.19311/j.cnki.16723198.2017.12.096
  0引言
  為了得到声发射现象发生的位置,通常需要对声发射源进行定位,为了定位准确,需要首先对声发射源信号进行去噪,去噪后的信号可以应用于石化、电力、材料、金属加工、民用工程、交通运输、航空与航天等领域,本文应用小波阈值去噪方法对煤岩压裂信号进行处理,具有重要的理论研究意义和广泛的实用价值。
  1声发射现象
  声发射从广义上可认为是在外力作用下,激发能量波在材料中传播的现象。当材料受到内力或外力作用时,材料的局部可能会释放能量,并产生瞬态的弹性波,这种现象称为声发射。
  一般情况下,可将声发射信号分为突发型、连续型和混合型,然而实际工程当中,噪声的存在影响着对声发射源位置的判断。因此,在进行特征提取之前,应对声发射信号进行降噪处理,采用小波阈值去噪方法减少噪声的影响。
  2声发射信号小波去噪
  在煤岩声发射信号处理中,常用的方法包括参数法和波形分析法,然而对于实际的声发射信号,含有不可预知的噪声,因此在进行信号分析之前,需要应用小波去噪的方法去除噪声。本文应用默认阈值消噪对声发射信号进行信噪分离。通过对比两种阈值规则的去噪效果,得到煤岩声发射信号降噪的有效方法。
  实验中采用信噪比SNR和均方根误差RMSE2个指标来评估降噪性能。信噪比定义为:
  SNR=101G(Nn=1s2(n)Nn=1[fd(n)-s(n)]2)
  (1)
  均方根误差定义为:
  RMSE=1N∑n(fd(n)-s(n))2
  (2)
  式中,n表示采样点数,s(n)表示原始信号,fd(n)表示降噪后的信号。
  假设一个具有衰减性的声发射信号,并叠加一个均匀分布的伪随机信号进行消噪试验,信号长度为1000。原始模拟信号和含噪信号如图1所示。
  分别采用db10小波基和sym6小波基,由于小波分解层数过低或过高都无法得到较好的去噪效果,通过仿真对比,最终选择五层小波分解,应用不同的阈值准则对含噪声发射信号进行去噪处理。
  (1)选用sym8小波基进行五层分解。分别利用heursure、rigsure两种不同阈值规则,采用软阈值进行阈值去噪,去噪结果如图2所示。
  3小波阈值去噪结果分析
  通过对煤岩压裂声发射信号进行小波阈值去噪,对比图2、图3可知:
  (1)当小波分解层数选为五层时,在heursure阈值规则消噪的情况下,sym8小波基得到的信噪比较大,说明此时去噪效果较好。
  (2)由两种阈值规则的去噪效果图可以看出,heursure准则得到的降噪图形比较光滑;rigrsure准则得到的降噪图形比较粗糙。
  4结论
  本文针对岩石类声发射信号做了仿真实验,由于实际工程中得到的声发射信号都包含噪声,且噪声可能具有随机性和复杂性,因此需要通过选取不同的小波基,比对不同分解层数的影响进行对比分析。通过本文仿真可知,应用“heursure准则”、“rigrsure准则”进行降噪处理后得出:采用“heursure准则”得到的降噪效果较好,信噪比较大。
  参考文献
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