Page 93 - 无损检测2025年第一期

王婷婷，等：

基于改进 EFD- 小波去噪算法的岩石压裂声发射信号分类

改进EFD-小波阈值 EFD-小波阈值 [3] 曹乐雨. 基于小波阈值和自编码的微震信号降噪研
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准确识别数量 30 的岩石破裂声发射信号去噪算法[J]. 采矿与岩层控制
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15 [6] GILLES J，HEAL K．A parameterless scale-
10 space approach to find meaningful modes in
5 histograms-application to image and spectrum
0 segmentation[J]. International Journal of Wavelets，
Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ
Multiresolution and Information Processing，2014，12（6）：
图 10 不同方法处理后的声发射信号聚类的准确
1450044．
识别数量
[7] SINGH P，JOSHI S D，PATNEY R K，et al．The
4 结论 Fourier decomposition method for nonlinear and
non-stationary time series analysis[J]. Proceedings．
文章提出了一种改进EFD-小波阈值去噪算法 Mathematical，Physical，and Engineering Sciences，
对单轴岩石破裂试验的声发射信号进行降噪处理后 2017，473：20160871．
进行聚类分析，以识别岩石破裂的不同阶段。首先， [8] ZHOU W，FENG Z R，WANG X J，et al．Empirical
对信号进行傅里叶变换与峭度值计算，根据峭度值 Fourier decomposition[EB/OL]. [S.1. ]：arXiv，2019．
与所在区间，得到频谱分割边界，进而得到若干个 http：//arxiv.org/abs/1912. 00414．
FIBF分量，根据方差贡献率筛选有效信号分量，对 [9] ANTONI J．Fast computation of the kurtogram for the
detection of transient faults[J]. Mechanical Systems and
筛选出的分量进行小波阈值去噪后再重构。然后，
Signal Processing，2007，21（1）：108-124．
利用高斯混合模型的方法得到不同加载时间下特征
[10] PENG K，GUO H Y，SHANG X Y．EEMD and
向量的概率分布，将单轴岩石破裂试验分为4个阶 multiscale PCA-based signal denoising method and its
段。最后，利用声发射信号的常用波形特征参数构 application to seismic P-phase arrival picking[J]. Sensors，
造特征向量，将LVQ算法作为分类器，完成模型训 2021，21（16）：5271．
练及试验不同阶段声发射信号的分类。通过对比试 [11] 娄华生，行鸿彦，李瑾，等. 基于改进CEEMDAN和小
波阈值的雨声信号去噪算法研究[J]. 电子测量技术，
验验证了文章算法的去噪性能较好，与传统算法相
2023，46（7）：103-109．
比，特征提取后分类效果好，准确率较高。
[12] 吴贵彬. 基于FRFT和K-means算法的声发射信号处
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2025 年 第 47 卷 第 1 期
无损检测