变分模态分解在爆破信号趋势项去除中的应用

爆破工程中，信号趋势项的准确去除对提高爆破振动信号分析的精度具有重要意义。针对经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）识别法存在的模态混叠和端头效应等缺陷，提出了基于变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）去除信号趋势项的方法，即VMD法。叙述了VMD法识别爆破信号趋势项原理，并进行了仿真实验，结果表明:趋势项频率对分解效果的影响相对较小，当趋势项频率处于1～5 Hz之间时，频率对分解效果的影响基本保持不变；振幅对分解效果影响显著，且振幅越小，VMD法的分解效果越差。当趋势项振幅超过原始爆破信号最大振幅的1/3时，VMD法分解效果较好。最后，应用VMD法和EMD法对含有趋势项的实测爆破振动信号进行处理，认为相比于EMD法，VMD法处理后的信号基本一致且不存在端点效应，在爆破信号趋势项去除领域中具有更加广泛的适用性。     

深孔台阶爆破近区振动信号趋势项去除方法

基于深孔台阶爆破近区大量实测振动信号,总结了趋势项产生的原因主要为大振幅脉冲输入下的非线性失真及低频干扰叠加,在此基础上以测试仪器有效监测范围作为识别趋势项组成部分的判别准则。利用集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）、小波分解等信号分析手段,提出了以固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）的频带分布为指标、人工判别的趋势项去除方法,以及基于自相关分析识别噪声特征的小波阈值去噪方法。实例证明该方法切实有效,可实现爆破信号的批量化预处理。