【摘 要】
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针对爆破延期识别中采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法存在模态混叠现象,导致延期识别精度低的问题.提出了一种完全正交经验模态分解(principal empirical mode decomposition,PEMD)方法,首先对原始信号进行EMD初步分解,得到多个具有模态混叠现象的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量,其次对IMF分量进行主成分分析(principal component analysis,PCA),
【机 构】
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江西理工大学资源与环境工程学院,江西赣州341000
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针对爆破延期识别中采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法存在模态混叠现象,导致延期识别精度低的问题.提出了一种完全正交经验模态分解(principal empirical mode decomposition,PEMD)方法,首先对原始信号进行EMD初步分解,得到多个具有模态混叠现象的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量,其次对IMF分量进行主成分分析(principal component analysis,PCA),将混叠的IMF分量完全正交化,之后选择幅值较大且波形衰减明显的主分量,使用Hilbert变换提取包络线,最后对包络线峰值点进行识别.通过相似物理模拟试验证明,PEMD与传统方法EMD相比,有效地抑制振动信号EMD分解时出现模态混叠现象,延期识别误差降低至O,并通过控制高程和延期时间对PEMD方法的稳定性进行了检验;同时以德兴露天边坡延期爆破试验为例,PEMD能够更好地对爆破振动波峰值点进行精确识别,识别率稳定在90％以上,对后续爆破工程中爆破参数设计优化和盲炮的识别具有重要意义.
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