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基于周期变异SOA-SVMD爆破振动信号降噪研究
1
作者
李洪超
沈成行
+4 位作者
石玉莲
黄国泉
张继
衣佳欣
王凯
《振动与冲击》
北大核心
2025年第21期172-181,共10页
针对爆破振动信号受环境噪声干扰严重的问题,提出一种基于周期变异海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)参数的降噪方法。首先,引入周期变异策略改进SO...
针对爆破振动信号受环境噪声干扰严重的问题,提出一种基于周期变异海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)参数的降噪方法。首先,引入周期变异策略改进SOA以克服局部最优缺陷,并用于优化SVMD的maxAlpha参数;其次,基于多尺度排列熵阈值筛选噪声分量,重构有效模态实现降噪。通过仿真信号试验对比经验模态分解、小波阈值法、集合经验模态分解-多尺度排列熵、鲸鱼优化算法-变分模态分解-多尺度排列熵及该研究的方法,以信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和均方根误差为评价指标。结果表明:周期变异SOA-SVMD的SNR(20.588)最高,均方根误差(0.160)最小,性能表现最佳。进一步以江西某地下矿山爆破振动实测信号验证,降噪后信号能量比为0.971,信偏比为12.020,均值曲率为356.480,波形平滑度显著提高。该研究的方法为复杂环境下爆破振动信号的特征提取提供了高精度解决方案。
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关键词
爆破振动信号
周期变异海鸥优化算法(SOA)
逐次变分模态分解(SVMD)
多尺度排列熵
信号降噪
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职称材料
题名
基于周期变异SOA-SVMD爆破振动信号降噪研究
1
作者
李洪超
沈成行
石玉莲
黄国泉
张继
衣佳欣
王凯
机构
昆明理工大学公共安全与应急管理学院
昆明理工大学城市学院
昆明理工大学国土资源工程学院
江西铜业集团银珠山矿业有限责任公司
昆明冶金高等专科学校冶金与
矿业
学院
出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第21期172-181,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52164010,52364016,52064025,52164009)
云南省兴滇英才支持计划青年人才专项(KKXX202456056)。
文摘
针对爆破振动信号受环境噪声干扰严重的问题,提出一种基于周期变异海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)参数的降噪方法。首先,引入周期变异策略改进SOA以克服局部最优缺陷,并用于优化SVMD的maxAlpha参数;其次,基于多尺度排列熵阈值筛选噪声分量,重构有效模态实现降噪。通过仿真信号试验对比经验模态分解、小波阈值法、集合经验模态分解-多尺度排列熵、鲸鱼优化算法-变分模态分解-多尺度排列熵及该研究的方法,以信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和均方根误差为评价指标。结果表明:周期变异SOA-SVMD的SNR(20.588)最高,均方根误差(0.160)最小,性能表现最佳。进一步以江西某地下矿山爆破振动实测信号验证,降噪后信号能量比为0.971,信偏比为12.020,均值曲率为356.480,波形平滑度显著提高。该研究的方法为复杂环境下爆破振动信号的特征提取提供了高精度解决方案。
关键词
爆破振动信号
周期变异海鸥优化算法(SOA)
逐次变分模态分解(SVMD)
多尺度排列熵
信号降噪
Keywords
blasting vibration
periodic mutation seagull optimization algorithm(SOA)
successive variational mode decomposition(SVMD)
multi-scale permutation entropy(MPE)
signal denoising
分类号
TU235.1 [建筑科学—建筑设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于周期变异SOA-SVMD爆破振动信号降噪研究
李洪超
沈成行
石玉莲
黄国泉
张继
衣佳欣
王凯
《振动与冲击》
北大核心
2025
0
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