爆破振动信号微分经验模态分解与经验模态分解对比分析
投稿时间:2019-03-08  修订日期:2019-08-03  点此下载全文
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作者单位E-mail
崔年生 福建省新华都工程有限责任公司 dong_yingjian@foxmail.com 
郭连军 沈阳工业大学  
董英健 辽宁科技大学  
常 跃 辽宁科技大学  
夏鹤平 福建省新华都工程有限责任公司  
危剑林 福建省新华都工程有限责任公司  
基金项目:国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)
中文摘要:介绍一种爆破振动信号处理方法—微分经验模态分解(Differential Empirical Mode Decomposition,DEMD),并结合多宝山铜矿选矿厂中碎车间基础爆破振动监测试验,与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行对比分析爆破振动信号的频率筛分、混叠失真情况以及分解后信号的功率谱特性。结果显示:与EMD相比,DEMD有效得抑制信号混叠失真现象,且从信号的功率谱变化特征得出DEMD将不同的优势频率分量提取出来,爆破振动信号频率筛分效果优越于EMD方法。
中文关键词:采矿  爆破振动  信号分析  微分经验模态分解
 
mode decomposition of blasting vibration signals
Abstract:A new analysis methods of blasting vibration signals namely differential integral empirical mode decomposition(DEMD) was proposed .The comprehension of frenquency sieving,aliasing distortion and the power spectrum characteristic of decomposition signals was explored combining blasting vibration monitoring experiment by EMD and DEMD。The results show that aliasing distortion was controlled and different frequency components were extracted from the power spectrum of the signals by DEMD comparied with EMD method .The conclusion indicates that DEMD is superior than EMD method at certain aspects.
keywords:Mining  Blasting vibration  Signals analysis  DEMD
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