新的受載煤巖電磁輻射信號去噪算法*

楊 楨， 齊慶杰， 李 鑫

(1.遼寧工程技術(shù)大學 電氣與控制工程學院，遼寧 葫蘆島 125105;2.遼寧工程技術(shù)大學 安全科學與工程學院，遼寧 阜新 123000)

新的受載煤巖電磁輻射信號去噪算法*

楊 楨1,2， 齊慶杰1， 李 鑫1

(1.遼寧工程技術(shù)大學 電氣與控制工程學院，遼寧 葫蘆島 125105;2.遼寧工程技術(shù)大學 安全科學與工程學院，遼寧 阜新 123000)

針對煤礦井下現(xiàn)場電磁干擾多，采用煤巖受載產(chǎn)生的電磁輻射(EME)預(yù)測煤巖動力災(zāi)害效果有待提高，提出一種新的結(jié)合自適應(yīng)集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(AEEMD)和改進小波變換(IWT)的電磁輻射信號去噪算法，克服了模態(tài)混疊，彌補了對小波基存在選擇性的不足。分別采用IWT、EMD—IWT及AEEMD—IWT對構(gòu)造的帶噪信號進行去噪仿真及試驗測試研究，結(jié)果表明：AEEMD—IWT算法去噪性能優(yōu)越，對高信噪比和低信噪比的電磁輻射信號均能有效去噪。

電磁輻射； 受載煤巖； 自適應(yīng)集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(AEEMD)； 去噪

0 引 言

煤巖受載破裂會產(chǎn)生電磁輻射(electromagnetic emission，EME) ，利用這一特點可以對煤巖動力災(zāi)害進行預(yù)測。非接觸電磁輻射法是一種有效的預(yù)測預(yù)報沖擊地壓等煤巖動力災(zāi)害現(xiàn)象的方法[1～3]。煤巖電磁輻射信號具有隨機性、突發(fā)性、頻帶寬(1 kHz～10 MHz)等特點，而煤礦井下電磁干擾嚴重，提取信號特征難度較大。煤礦井下電磁干擾主要以人為設(shè)備干擾為主，如大功率開采設(shè)備、開關(guān)設(shè)備等，干擾頻率也各不相同[4]。目前針對電磁輻射去噪國內(nèi)學者研究成果較少，而針對煤巖電磁輻射信號去噪的成果更少。中國礦大王恩元、聶百勝[5]分析了實驗室實驗過程噪聲的來源和特征，并利用小波變換(WT)的多尺度分析和非線性軟門限方法對噪聲進行了濾除。楊楨[6,7]針對煤礦井下干擾源會對煤巖受載破壞產(chǎn)生的電磁場監(jiān)測造成較大影響，采用小波閾值函數(shù)進行信號前期預(yù)處理，采用粒子群優(yōu)化算法進行優(yōu)化。劉紀坤[8]對原始電磁輻射信號進行集合經(jīng)驗?zāi)７纸?ensemble empirical mode decomposition,EEMD)，計算各固有模態(tài)分量(intrinsic mode function)分量在原始輻射信號中的能量比例，確定原始信號的主要頻段及優(yōu)勢頻段。張悅等人[8]以研究微弱瞬態(tài)電磁輻射信號的探測手段為目的，提出了一種基于加窗四階累量時延估計的檢測算法。

小波閾值去噪算法存在小波基選擇性，通用性差的缺點。而EEMD容易出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象，導(dǎo)致不能將非平穩(wěn)信號分解為平穩(wěn)信號。同時，煤礦井下現(xiàn)場干擾源眾多，這些信號對于準備采集來自煤巖動力災(zāi)害的電磁輻射前兆信號都會產(chǎn)生比較大的影響，直接影響對動力災(zāi)害的判斷、預(yù)測效果。前人建立的去噪算法及效果有待改進。

針對煤巖電磁輻射頻帶寬，提取信號特征難度大的特點，本文提出一種基于自適應(yīng)EEMD(adaptive EEMD,AEEMD)算法和改進小波閾值(improved wavelet threshold,IWT)去噪算法的電磁輻射信號去噪算法，最大程度呈現(xiàn)原信號的特征，為煤巖動力災(zāi)害預(yù)測提供基礎(chǔ)。

1 信號去噪算法研究

1.1 IWT

硬閾值去噪將有效小波系數(shù)的原始數(shù)據(jù)保留下來，可以完整還原信號的局部細節(jié)信息，但是由于算法存在間斷，導(dǎo)致重構(gòu)信號平滑度較差；軟閾值算法具有連續(xù)性，計算便利，保證了圖像邊緣的平滑性，但無法保證重構(gòu)信號的細節(jié)精度，可引起信號失真，例如邊緣模糊[9]。本文采用一種IWT函數(shù)，其定義如下

(1)

式中 t為調(diào)整因子。

當|ωj,k|≥T時，可以得到如下函數(shù)

f(x)=sgn(x)[|x|-tTe(1-t)(T-|x|)]

(2)

且有

(3)

優(yōu)化后的閾值函數(shù)相當于一個介于硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)之間的一個函數(shù)，通過自適應(yīng)調(diào)整T的大小，可獲得更好的去噪效果。本模型可根據(jù)不同分解尺度j，設(shè)計各層閾值的選取函數(shù)。

1.2AEEMD算法

AEEMD算法是對EMD的改進。EMD算法將非平穩(wěn)非線性信號分解為具有平穩(wěn)性的從高頻到低頻的IMF，但IMF會存在因為異常事件而引起的模態(tài)混疊現(xiàn)象。EEMD方法的原理是在原信號中加入若干次白噪聲，對組合信號進行EMD。HuangNE[10]總結(jié)出EEMD中集合平均次數(shù)服從下式

(4)

式中 N為集合平均次數(shù)；α為添加輔助白噪聲的幅值標準差σn與原始信號幅值標準差σ0；εn為期望的信號分解相對誤差最大值。

AEEMD算法通過根據(jù)信號特點自適應(yīng)地選擇添加輔助白噪聲的幅度和次數(shù)，克服了因為異常事件而引起的經(jīng)驗?zāi)B(tài)混疊現(xiàn)象，算法流程如圖1所示。

2 基于AEEMD與IWT的電磁輻射信號去噪算法

文獻[11]分析，煤巖電磁輻射噪聲來源分為采集系統(tǒng)內(nèi)噪聲和系統(tǒng)外噪聲。系統(tǒng)外噪聲可通過屏蔽系統(tǒng)減少，系統(tǒng)內(nèi)各個電子元器件噪聲相互疊加最終表現(xiàn)為高斯白噪聲的形式。攜帶有高斯白噪聲的信號經(jīng)EMD處理后，高頻段IMFs的能量大部分為噪聲提供；伴隨著分解階數(shù)的提高，IMFs中的噪聲能量所占比例逐漸消減。按照噪聲能量占總能量的份額，將前k個模態(tài)分量判定為噪聲主導(dǎo)，而低頻信號成分較為純凈，為信號能量主導(dǎo)。EMD去噪方法建立在此理論基礎(chǔ)上，將噪聲主導(dǎo)模態(tài)分量刪除，將信號主導(dǎo)模態(tài)進行重構(gòu)即完成了信號的去除[12]。但信號主導(dǎo)模態(tài)中依然含有噪聲。將AEEMD與IWT去噪結(jié)合進來，對信號主導(dǎo)模態(tài)分量進行去噪處理。

圖1 AEEMD算法流程圖

2.1 AEEMD-IWT算法

AEEMD與IWT結(jié)合去噪算法具體計算步驟如下：

2)設(shè)前k個IMFs為噪聲主導(dǎo)模態(tài)，判定噪聲主導(dǎo)模態(tài)分量和信號主導(dǎo)模態(tài)分量的界限k；

(5)

由文獻[13,14]所述，將模態(tài)分量IMF能量的全局極小值位置作為噪聲起主導(dǎo)作用和信號起主導(dǎo)作用的分界點，利用連續(xù)均方差準則進行計算，則

(6)

基于該準則，分界值k的取值可由下式求得

(7)

該算法對含有大部分噪聲能量的主導(dǎo)模態(tài)分量進行改進的小波閾值去噪，最后將處理過的高頻模態(tài)分量與未處理的低頻模態(tài)分量進行信號重構(gòu)，有效解決了EMD算法的模態(tài)混疊現(xiàn)象，克服了閾值去噪對小波基存在選擇性的不足等問題。

2.2 仿真研究

為驗證AEEMD-IWT去噪算法的有效性，對加噪的合成信號X(t)，進行優(yōu)化小波閾值IWT算法、EMD結(jié)合優(yōu)化小波變換(EMD-IWT)與自適應(yīng)EEMD結(jié)合優(yōu)化小波閾值算法(AEEMD-IWT)進行去噪仿真，其中小波基函數(shù)均選用db6，進行3層分解，去噪仿真波形如圖2所示；計算去噪前后信號的信噪比和均方差，計算結(jié)果如表1所示。

圖2 加噪信號去噪仿真

通過計算結(jié)果對比可得：在信噪比高和低情況下IWT,EMD—IWT和AEEMD—IWT均能夠?qū)胄盘柸〉幂^好的去噪效果；EMD—IWT對高信噪比的信號的處理效果稍好；AEEMD—IWT在三種方法中信噪比最高、均方差最低去噪性能最好，對低信噪比信號的處理性能略優(yōu)于高信噪比信號。

表1 去噪效果對比表

3 試驗研究

3.1 實驗室模擬測試

在試驗室利用自主研制的煤巖電磁輻射采集系統(tǒng)進行了去噪試驗。

使用函數(shù)發(fā)生器產(chǎn)生兩路不同頻率的正弦函數(shù)信號，并疊加噪聲。采用鐵氧體磁棒天線產(chǎn)生電磁輻射信號，使用新型煤巖電磁輻射采集系統(tǒng)采集此信號。為盡量減少外界電磁干擾，磁棒天線發(fā)送、接收均在坡莫合金制成的屏蔽罩內(nèi)進行。將信號數(shù)據(jù)采集到PC進行信號去噪，并計算兩者的信噪比和信號均方差，具體步驟不再詳細說明。

試驗采用5組由不同頻段的信號疊加的加噪信號及點頻加噪信號進行去噪研究，限于篇幅，這里各給出1組數(shù)據(jù)予以說明。圖3是對300 kHz和400 kHz的合成加噪信號進行去噪的分析波形，圖4是對300 kHz點頻的加噪信號進行去噪的分析波形。去噪前后數(shù)據(jù)如表2和表3所示?？芍簩τ诟?、低信噪信號比去噪后信噪比均有大幅提升，均方差均減小，去噪效果良好。

圖3 300 kHz與400 kHz合成信號去噪

圖4 300 kHz點頻信號去噪

組合信號/kHzx1x2 去噪前信噪比信號均方差 去噪后信噪比信號均方差3004004.52254.324421.03550.93861502506.25883.256419.57670.587720030010.22312.568120.78880.663835040012.78942.734320.47420.748940050011.78961.987522.35470.6561

3.2 煤巖電磁輻射試驗去噪研究

在煤礦現(xiàn)場，煤巖體多為復(fù)合煤巖層，且大多處于蠕變、應(yīng)力松弛等復(fù)雜應(yīng)力狀態(tài)下。本文試驗測試試樣為在實驗室加工頂板砂巖、煤體、底板砂巖，然后按1∶1∶1的比例粘結(jié)成直徑為50 mm、高為100 mm的圓柱體的復(fù)合煤巖體試樣。復(fù)合煤巖受載破裂電磁輻射試驗系統(tǒng)由加載系統(tǒng)、煤巖電磁輻射采集系統(tǒng)、小型屏蔽倉和屏蔽網(wǎng)等組成。試驗裝置示意圖如圖5所示，環(huán)形天線套在煤樣外側(cè)。加載系統(tǒng)采用SANS公司電子萬能實驗機CMT系列萬能試驗壓力機，加載速率為0.5 mm/min。電磁屏蔽系統(tǒng)為小型電磁屏蔽倉和200目紫銅屏蔽網(wǎng)，銅網(wǎng)屏蔽層直接接地。

表3 點頻信號去噪效果對比表

圖5 煤巖單軸加載系統(tǒng)

以200 kHz頻率為例說明去噪效果。如圖5所示分別為底噪和去噪后的頻率圖?？芍簤好茈A段(AB)、彈性階段(BC)、屈服階段(CD)電磁輻射強度微弱，整體較為穩(wěn)定，壓密階段電磁信號強度略高于彈性階段和屈服階段；塑性階段(DE)電磁輻射強度明顯提升，信號強度波動豐富，并與應(yīng)力基本同步達到峰值；破壞階段電磁輻射強度隨應(yīng)力的極速下降而驟降，電磁輻射特征與前人研究成果呈一致性。

圖6 電磁輻射信號(200 kHz)去噪

4 結(jié) 論

1)提出了AEEMD-IWT電磁輻射信號去噪算法，不但解決了EMD算法的模態(tài)混疊現(xiàn)象還對處理信號具有自適應(yīng)性；IWT去噪算法是對傳統(tǒng)小波去噪的改進，優(yōu)化了軟硬閾值公式，克服了小波基選擇及分解層數(shù)問題。

2)分別采用IWT,EMD—IWT,AEEMD—IWT進行去噪仿真研究，結(jié)果顯示AEEMD—IWT在三種方法中信噪比最高、均方差最低去噪性能最好，對低信噪比信號的處理性能略優(yōu)于高信噪比信號。

3)在實驗室采用磁棒天線產(chǎn)生含噪電磁輻射信號，采用自主研制的電磁輻射采集系統(tǒng)進行采集分析，無論去噪前信號的信噪比高或低，去噪后信號的信噪比均在20以上，信號均方差均小于1，說明該算法能有效去除信號中的噪聲，還原電磁輻射信號的有效信息。進行煤巖受載試驗，去噪后的信號特征與前人研究具有一致性，本算法具有一定可行性及實用性。研究成果為煤巖動力災(zāi)害電磁輻射前兆信號特征的可靠提取提供基礎(chǔ)。

[1] Frid V.Electromagnetic radiation methed water-infusion control in rock burst-prone strata[J].Journal of Applied Gcophysics,2000,43(l):5-13.

[2] Frid V,Vozoff K．Electromagnetic radiation induced by mining rockfailure[J]．International Journal of Coal Geology,2005,64(1-2):57-65．

[3] 王恩元,劉曉斐,李忠輝,等.電磁輻射技術(shù)在煤巖動力災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用[J].遼寧工程技術(shù)大學學報:自然科學版,2012,31(5):642-645.

[4] 廖志強,陳東春,劉水文.煤礦井下電磁干擾源及抗干擾技術(shù)研究[J].工礦自動化,2012,7(7):25-28.

[5] 聶百勝,何學秋,何 俊,等.電磁輻射信號的小波變換去噪研究[J].太原理工大學學報2006, 37(5):557-560.

[6] 楊 楨,李 艷,李 鑫,等.改進小波變換的煤巖電磁輻射信號去噪方法[J].遼寧工程技術(shù)大學學報：自然科學版,2015,34(3):410-413.

[7] 楊 楨,齊慶杰,葉丹丹,等.復(fù)合煤巖受載破裂內(nèi)部紅外輻射溫度變化規(guī)律[J].煤炭學報，2016,41(3):620-626.

[8] 劉紀坤.煤巖動力災(zāi)害電磁輻射信號特征研究[J].中國安全科學學報,2015,25(12):105-110.

[9] Yannis Kopsinis,Stephen McLaughlin.Development of EMD-based denoising methods inspired by wavelet thresholding[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2009(4):1351-1362.

[10] Huang N E,Shen Z,Long S R，et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum fornonlinear and non-stationary time series analysis[J]．Proc R Soc Lond A,1998(454):903-995.

[11] 撒占友,王恩元.煤巖破壞電磁輻射信號的短時分形模糊濾波[J].電波科學學報,2007,22(2): 191-195.

[12] 劉尚坤,唐貴基.自適應(yīng)MED結(jié)合EMD診斷滾動軸承早期故障[J].噪聲與振動控制,2015,35(6): 159-162.

[13] 呂艷新,李海濤,鄧 冬,等.基于EEMD的多傳感器信息融合降噪方法[J].傳感器與微系統(tǒng),2014,33(10):5-10.

[14] 丁國君, 王立德,申 萍,等.基于EEMD能量熵和LSSVM的傳感器故障診斷[J].傳感器與微系統(tǒng),2013,32(7):22-25.

New signal denoising algorithm of loading coal-rock electromagnetic emission*

YANG Zhen1,2, QI Qing-jie1, LI Xin1

(1.College of Electrical and Control Engineering,Liaoning Technical University,Huludao 125105,China;2.College of Safety Science and Engineering,Liaoning Technical University,Fuxin 123000,China)

Aiming at coal mine field electromagnetic interference，non-contact electromagnetic emission(EME)produced by loading coal-rock is used to predict coal-rock dynamic disasters,but the effect remains to be improved.A new EME signal denoising algorithm combined with adaptive ensemble empirical mode decomposition(AEEMD)and improved wavelet transform(IWT)is put forward.Overcome the modal aliasing and make up for selectivity deficiency of wavelet base,the IWT,EMD—IWT and AEEMD IWT are used for denoising simulation and test research on tectonic of signal with noise.Results show that denoising performance of AEEMD—IWT algorithm is superior,denoising on high signal-to-noise ratio and low SNR of EME signals are effective.

electromagnetic emission(EME); loading coal-rock; adaptive ensemble empirical mode decomposition(AEEMD); denoising

10.13873/J.1000—9787(2017)03—0132—04

2016—04—06

國家自然科學基金青年基金資助項目(51204087,51604141)

TD 608

A

1000—9787(2017)03—0132—04

楊 楨(1980-)，男，工學碩士，副教授，主要從事煤礦安全監(jiān)測與監(jiān)控、智能電網(wǎng)技術(shù)研究工作。