基于自适应CEEMD-MPE算法的矿山爆破振动信号去噪研究*

孙 兵，彭亚雄，苏 莹

(1.武汉城市学院，武汉 430083；2.湖南科技大学 土木工程学院，湘潭 411201)

爆破振动信号是分析爆破振动有害效应的基础，反映了爆破引起岩体、建(构)筑物的动力响应特性。由于矿山环境的复杂性、监测传感器的误差、振动传播介质的反射、磁场的干扰等原因，实测爆破振动信号包含了大量高频噪声，导致振动信号畸变，从而掩盖了真实信号成分[1,2]。研究爆破振动信号的能量、波形等特征，必须建立在爆破信号去噪的基础上。

爆破振动信号属于一类非平稳随机信号，对这类信号进行去噪处理的方法主要有小波类和经验模态分解(EMD)类技术[3-6]。谢全民等提出了基于SGWP小波包的信号去噪算法[7]，实现了爆破振动信号高效去噪与准确特征提取。Zhang等采用小波阈值算法对爆破振动信号进行处理[8]，结果表明基于S似然估计的Rigrsure阈值可以去除噪声。Peng等提出了爆破振动信号的CEEMDAN光滑去噪算法[9]，获得了较好的水下爆破振动信号去噪效果。小波分解过程中小波基选择和分解层次困难，导致了该类算法自适应性较差[10]；EMD是一种自适应性信号分解算法，但存在端点效应和模态混淆问题，只有解决这些问题才能更好地保证其去噪效果[11]。

CEEMD算法采用成对添加噪声的方式进行信号分解，抑制了模态混叠问题，提高了分解信号的真实性。本文利用相关均方根误差R，提出了自适应CEEMD算法，利用该算法对爆破振动信号进行精细化分解，得到频率由大到下排列下的模态函数(IMF)；……