基于WPT－LMD預(yù)處理的震動(dòng)信號有效辨識方法研究?

徐曉萌 呂平洋 王菲茵 趙越超 劉文彪

(中國礦業(yè)大學(xué)(北京)資源與安全工程學(xué)院,北京市海淀區(qū),100083)

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基于WPT－LMD預(yù)處理的震動(dòng)信號有效辨識方法研究?

徐曉萌 呂平洋 王菲茵 趙越超 劉文彪

(中國礦業(yè)大學(xué)(北京)資源與安全工程學(xué)院,北京市海淀區(qū),100083)

摘 要提出了一種聯(lián)合小波包分解(WPT)和局域均值分解(LMD)的信號預(yù)處理方法,并在此基礎(chǔ)上使用改進(jìn)的STA/LTA方法實(shí)現(xiàn)對震動(dòng)信號的有效辨識。研究結(jié)果表明WPT－LMD預(yù)處理方法是一種省時(shí)、高效、自適應(yīng)強(qiáng)的信號處理方法,對類微震的非線性、非平穩(wěn)、低信噪比信號有較好的應(yīng)用效果,且能避免傳統(tǒng)時(shí)頻信號降噪處理方法應(yīng)用時(shí)造成震相初至?xí)r刻偏移的弊端;聯(lián)合改進(jìn)的STA/LTA方法對超聲波波速初至?xí)r刻拾取、實(shí)驗(yàn)室聲發(fā)射測試、礦井現(xiàn)場爆破微震信號均表現(xiàn)了良好的應(yīng)用效果;該種信號預(yù)處理方法特別適合于復(fù)雜煤層結(jié)構(gòu)的微弱震動(dòng)信號處理,開展此類研究將有助于提高煤礦現(xiàn)場微震監(jiān)測的精度和效率。

關(guān)鍵詞煤巖動(dòng)力災(zāi)害 小波包變換 局域均值分解 STA/LTA方法 微震初相

Studyoneffectiveseismicsignalsidentificationmethodbased onWPT-LMDpre-processingmethod

XuXiaomeng,LvPingyang,WangFeiyin,ZhaoYuechao,LiuWenbiao
(CollegeofResourcesandSafetyEngineering,ChinaUniversityofMining andTechnology,Beijing,Haidian,Beijing100083,China)

Abstract Inthispaper,apre-processingmethodwasproposedwhichwasthecombination ofwaveletpackettransform(WPT)andlocalmeandecomposition(LMD)method,onthisbasis amodifiedmethodshort/longtimeaverageratio(STA/LTA)wasappliedtotheeffectiveidentificationofseismicsignals.Theresultsshowedthat WPT-LMDpre-processing methodwasa timesaving,efficientsignalprocessingmethodthathadgoodadaptability,ithadpreferableapplicationeffectsonnon-linear,non-stationary,lowsignal-noiseratio(SNR)signalsofmicro-seismic,itwasbetterthantraditionaltime-frequencysignalnoisereductionmethodtoavoidfirst-arrivaltimeshifting.Combinedwith modifiedSTA/LTA method,itachievedgoodapplication effectsonultrasonicwavevelocitytest,laboratorialacousticemissiontestandfieldsitemicroseismicsignalsinducedbyblasting.Thesignalpre-processingmethodwasespeciallyfitformicro-seismicsignalprocessingincomplicatedseam,andthisresearchwouldhelpimprovingtheaccuracyandefficiencyofmicro-seismicmonitoringworkincoalminefield.

Keywords coalandrockdynamicdisasters,wavepackettransform,localmeandecomposition,STA/LTA method,firstphaseofmicro-seismic

微震技術(shù)作為一種較為成熟的常規(guī)的煤巖動(dòng)力災(zāi)害監(jiān)測手段,能夠?qū)Σ蓜?dòng)作業(yè)導(dǎo)致的煤層以及圍巖的損傷破壞程度進(jìn)行精確判斷,在煤巖動(dòng)力災(zāi)害的監(jiān)測和控制中,扮演著重要的角色.微震信號初相的自動(dòng)、快速、精確識別是實(shí)現(xiàn)礦井安全生產(chǎn)微震實(shí)時(shí)監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù).只有對微震信號的初相實(shí)現(xiàn)有效辨識,才能在此基礎(chǔ)上完全掌握微震事件的持續(xù)時(shí)間、劇烈程度以及震源中心的位置等信息,從而實(shí)現(xiàn)對煤巖體應(yīng)力場和損傷程度的量化評估和實(shí)時(shí)監(jiān)控.對于微震事件的辨識,特別是震動(dòng)波初至的自動(dòng)識別,國內(nèi)外已經(jīng)有不少研究人員進(jìn)行了大量的研究,也取得了一定進(jìn)展,但是關(guān)于微震事件的判識和自動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析研究尚存在許多未完全解決的難題.

由于煤的物理結(jié)構(gòu)特性比普通巖石更為復(fù)雜,尤其在割理系統(tǒng)發(fā)育較好的煤層中,震動(dòng)波的傳播需面臨更多的邊界效應(yīng)和復(fù)雜衰減過程,往往會(huì)造成采集到的信號有較多噪聲和雜波.為了更好地實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)拾取微震波初至?xí)r間點(diǎn),并且完成對有效微震事件的實(shí)時(shí)辨識,通過聯(lián)合小波包變換(WPT)和局域均值分解(LMD)的方法,對采集到的微震信號進(jìn)行預(yù)處理,然后應(yīng)用改進(jìn)的STA/LTA方法,實(shí)現(xiàn)對微震時(shí)間的有效辨識.

1　WPT－LMD預(yù)處理方法

同經(jīng)典的小波(包)理論方法相比,局域均值分解(LMD)是一種新興地自適應(yīng)非平穩(wěn)信號分析方法.該方法與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法具有極大的相似之處,但與之相比能更好地規(guī)避模態(tài)混疊現(xiàn)象和端點(diǎn)效應(yīng).本文提出的小波包變換和LMD相結(jié)合的微震信號預(yù)處理方法旨在保持微震信號原有特征的前提下有效剔除噪聲,提高識別精度和效率.

圖1　信號處理流程圖

信號處理的詳細(xì)流程可參見圖1,WPT方法的應(yīng)用主要是通過確定最佳小波樹將信號分解為一系列正交小波基,在這里小波包分解方法本身不承擔(dān)任何消噪任務(wù).然后,對每組小波基進(jìn)行LMD分解,將它們各分解為若干個(gè)瞬時(shí)頻率具有物理意義的乘積函數(shù)(Product function,簡稱PF),對分解后獲得的PF分量采用合適的判別標(biāo)準(zhǔn),剔除多余PF分量,將有效分量合成為新的最佳小波基,最終將新的小波基重構(gòu)為新的微震信號,完成整個(gè)預(yù)處理流程.

關(guān)于小波包變換的應(yīng)用方法在此不做介紹,只給出LMD方法的基本應(yīng)用步驟.

(1)對于給定原始信號序列為x(t),設(shè)序列的所有局部極值點(diǎn)表示為ni(包括所有極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)),則有式(1):

式中:ni、ni＋1——任意兩個(gè)連續(xù)的極值點(diǎn);

mi——第i個(gè)相鄰極值平均值.

將所有相鄰的mi使用直線連接,并使用滑動(dòng)平均方法做平滑處理,即可得到局部均值函數(shù)序列m11(t).

(2)基于相同的方法,可計(jì)算相鄰極值點(diǎn)的差值的絕對值,見式(2),然后通過連線和平滑處理得到局部包絡(luò)估計(jì)函數(shù)a11(t).

式中:ai——相鄰極值點(diǎn)的差值的絕對值.

(3)從原始信號x(t)將局部均值函數(shù)x11(t)分離出來,得到下式:

式中:h11(t)——原始序列中分離出局部均值序列m11(t)后的殘余的信號序列.

(4)為了對h11(t)進(jìn)行解調(diào),將其除以a11(t),得到s11(t)如式(4).

如果s11(t)是一個(gè)純調(diào)頻信號,則可直接進(jìn)行下一步驟.判定其是否為純調(diào)頻信號,參考的標(biāo)準(zhǔn)是它的包絡(luò)估計(jì)函數(shù)a12＝1.如果不是,則需以s11(t)為原始信號重復(fù)步驟(1)－(3),直到重復(fù)r次操作后,s11(t)成為一個(gè)純調(diào)頻信號,如式(5).

通過多次迭代之后,信號的包絡(luò)函數(shù)為多次包絡(luò)估計(jì)函數(shù)的乘積,為式(6),并且最后的一次迭代包絡(luò)估計(jì)函數(shù)的極限趨近于1,為式(7).

(5)將包絡(luò)信號a1(t)和最后一次得到的純調(diào)頻信號s1r(t)相乘,得到原始信號的第一個(gè)乘積函數(shù)PF1,見式(8),PF1不僅代表了信號的最高頻率成分,還具有特定的瞬時(shí)幅值和瞬時(shí)頻率.其中,它的瞬時(shí)幅值就是包絡(luò)信號a1(t),而瞬時(shí)頻率則可根據(jù)純調(diào)頻信號s1r(t)求出.

(6)將PF1從原始信號中分離出來,即可得xi(t)＝x(t)－PF1(t),然后對xi(t)做如上的處理直到多次循環(huán)操作后的xi(t)＝xi－1(t)－PF(t)為一個(gè)單調(diào)函數(shù)為止,最終原始信號可表示為:

式中:xp(t)——多次迭代分解后的信號的一個(gè)殘余項(xiàng).

對于PF分量是否為有效分量,采用了貢獻(xiàn)系數(shù)法進(jìn)行判定,PF的貢獻(xiàn)系數(shù)表達(dá)式如下:

式中:ci——第i個(gè)乘積的函數(shù)的貢獻(xiàn)系數(shù);

n——總的PF分量個(gè)數(shù);

ri——第i個(gè)PF分量與原始信號序列的自相關(guān)系數(shù);

ei——第i個(gè)PF分量在分解前信號序列中的能量占比,當(dāng)ci不小于0.001時(shí),對應(yīng)PF才被接受為有效分量,否則將被剔除.

基于上述給出的方法,圖2給出了一個(gè)低信噪比P波信號做WPT－LMD預(yù)處理前后的對比圖,即分別為原始信號和采用上述信號處理方法預(yù)處理后的波形圖,可以看出信號在平滑度上有了極大的改善,但是微震信號震相初至?xí)r刻沒有受到任何的影響.

2　改進(jìn)的STA/LTA算法

STA/LTA方法是由Stenvenson率先提出的,隨后便被廣泛應(yīng)用于地震波初至?xí)r刻的自動(dòng)拾取.其基本原理是通過震動(dòng)信號的短時(shí)變化與長時(shí)變化特征的不同來檢測震動(dòng)事件和拾取震相.該方法基本原理可參見式(11):

式中:STA(Short Time Average)——短時(shí)間窗內(nèi)的特征均值;

LTA(Long Time Average)——長時(shí)間窗的特征均值;

R——上述兩者的比值;

X(i)、X(j)——震動(dòng)信號的原始特征序列,通常為信號幅值的絕對值或能量值(信號幅值的平方);

N——短時(shí)窗的長度;

M——長時(shí)窗的長度.

圖2　WPT－LMD預(yù)處理前后信號對比圖

對于序列X(i),在最初的STA/LTA應(yīng)用往往采用信號的絕對幅值,后來Allen提出了一種特征函數(shù),即應(yīng)用震動(dòng)信號構(gòu)建一個(gè)能夠更加靈敏的反應(yīng)其振幅和頻率變化信號序列,取代原來簡單的原始信號絕對幅值方法,這種做法雖然在一定程度上增加了運(yùn)算量,但經(jīng)證實(shí)該方法能很好地提高信號辨識的精度,減少誤觸發(fā)或者漏報(bào)事件的發(fā)生.特征函數(shù)CF (t)的表達(dá)式為:

式中:Y(i)——信號的原始振幅;

K(i)——振幅和一階導(dǎo)數(shù)的加權(quán)因子.

在此基礎(chǔ)上參考Joe使用的修正能量占比方法,將最終的信號判定序列修正為式(14).從圖3中可以看出,與傳統(tǒng)STA/LTA法(R值)相比,改進(jìn)的STA/LTA (MR值)在微震信號(MS)辨識中能給出更易區(qū)別的特征曲線.

圖3　R值和MR值比較

3　應(yīng)用效果驗(yàn)證

3.1脈沖波測試信號初相拾取

脈沖波測試是一種常規(guī)煤巖物理特性測試方法,主要包括有超聲波測試和常規(guī)聲發(fā)射測試等.通過在試樣的兩端分別安裝信號發(fā)生器和接收器,即可測定不同脈沖波在受測介質(zhì)中的傳播速度,對煤巖樣品的節(jié)理和裂隙分布進(jìn)行分析.若可同時(shí)測得P波和S波的波速,亦可求得楊氏模量和泊松比等力學(xué)參數(shù)值.

圖4　MR值法對原始超聲波信號的初相拾取

應(yīng)用圖1所示信號處理流程對主動(dòng)超聲波波速試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行處理(采樣頻率10000 Hz),分別應(yīng)用STA/LTA (R值)、改進(jìn)的STA/LTA (MR 值)和人工判讀3種方法進(jìn)行震動(dòng)初相拾取.圖4為應(yīng)用MR值法的初相拾取效果圖.圖中縱軸方向依次對應(yīng)展示了10次發(fā)射信號后的所接受到的信號波形圖,三角形符號則代表MR法自動(dòng)拾取的振動(dòng)信號初相.可以看出,盡管10次測試接收信號在波形和幅值方面有所差異,MR法仍可取得較好的初相拾取效果.

對3種不同方法的拾取數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),見表1,將人工判讀數(shù)值作為參考值,通過比較傳統(tǒng)STA/ LTA和預(yù)處理后的改進(jìn)方法的平均誤差可知,提出的方法對初相拾取的準(zhǔn)確率有一定的提高.

表1　超聲波原始信號初相拾取結(jié)果

對圖4中的原始信號數(shù)據(jù)通過人工添加高斯白噪聲的方式構(gòu)造合成信號,模擬不同信噪比情況下,比較原始判識方法和新提出方法的應(yīng)用效果.不同信噪比的信號及其MR值初相拾取數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計(jì)可見表2,仍以人工判讀數(shù)值作為參考值,可見在不同信噪比(SNR)狀況下,傳統(tǒng)STA/LTA判識結(jié)果的平均誤差明顯大于預(yù)處理后的改進(jìn)方法的平均誤差,并且隨信噪比的減小,這一趨勢愈發(fā)明顯.

表2　超聲波原始信號不同信噪比初相拾取結(jié)果

3.2型煤破壞聲發(fā)射測試事件辨識

常規(guī)實(shí)驗(yàn)室測試時(shí),由于樣品尺度較小,應(yīng)力波的產(chǎn)生和傳播同現(xiàn)場相比有著迥然不同的邊界條件,加之傳感器直接黏貼在樣品表面,所采集信號一般有大幅值和高頻率的特征,因此在實(shí)驗(yàn)室尺度多進(jìn)行的是聲發(fā)射(AE)測試.進(jìn)行試驗(yàn)時(shí),伺服壓力機(jī)和信號采集系統(tǒng)的存在會(huì)導(dǎo)致所采集的信號大都會(huì)包含有一定的工頻信號干擾.在此,給出WPT－LMD預(yù)處理對型煤破裂過程中原始數(shù)據(jù)中工頻信號(50 Hz及其倍頻)的去噪效果展示,見圖5,(a)～(d)分別為時(shí)域和頻域中信號的特征,圖中信號幅值為相對幅值.據(jù)圖可知,上述方法可較好地將試驗(yàn)測試過程中的工頻干擾信號有效剔除,將有效AE信號完整保留.

圖5　WPT－LMD對聲發(fā)射信號處理效果

3.3礦井爆破微震信號辨識分析

一般而言,無論是實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行煤巖變形損傷破壞試驗(yàn)獲得的聲發(fā)射測試數(shù)據(jù)亦或是煤礦井下現(xiàn)場采動(dòng)作業(yè)產(chǎn)生的微震信號數(shù)據(jù),其處理無外乎信號消噪濾波處理、初相識別、事件統(tǒng)計(jì)和震源定位(裂紋擴(kuò)展分析)等幾個(gè)過程.其中,初相識別是進(jìn)行后續(xù)事件參量統(tǒng)計(jì)和震源定位的關(guān)鍵,對于一個(gè)單一的微地震事件,其震相初相拾取、振鈴數(shù)、事件數(shù)統(tǒng)計(jì)原理如圖6所示.其中,點(diǎn)1即為初到時(shí)刻,應(yīng)用方法一般為前文提及的STA/LTA算法,而振鈴數(shù)和事件數(shù)的統(tǒng)計(jì)分別對應(yīng)有不同的觸發(fā)閾值和終止條件.

以平煤天安十礦現(xiàn)場工業(yè)性測試微震信號進(jìn)行識別分析.信號采集系統(tǒng)的部署安裝以及礦井自身的信息可見相關(guān)文章.采樣頻率為3000 Hz時(shí)獲得的持續(xù)時(shí)長20 s的現(xiàn)場數(shù)據(jù)見圖7,應(yīng)用WPTLMD方法對信號進(jìn)行快速預(yù)處理,然后使用改進(jìn)的STA/LTA算法、振鈴數(shù)和事件統(tǒng)計(jì)方法對信號分析,最終將對應(yīng)微震事件全部截取出來.據(jù)圖7(a)可知,由于井下作業(yè)現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜,所采集的信號隨作業(yè)工序和井下實(shí)際情況的變化會(huì)伴隨有一定的背景噪聲.但是,經(jīng)過WPT－LMD預(yù)處理后,噪聲信號被有效剔除,同時(shí)微震信號的波形不受任何影響,呈現(xiàn)為圖7(b)中的波形.在此基礎(chǔ)上使用修正的STA/LTA法對預(yù)處理后的信號處理見圖7(c).最后,即可將信號序列在時(shí)間域分為有效信號序列(微震事件)和無效信號序列(非微震事件),將微震事件序列信號(如圖7(d)所示)分選出來,然后進(jìn)行震源定位和頻譜分析等理論及統(tǒng)計(jì)分析.在短時(shí)窗長度設(shè)置為40,長時(shí)窗長度設(shè)置為800,MR值超限閾值設(shè)置為3情況下,能較好地將微震有效信號識別并從原始現(xiàn)場數(shù)據(jù)中提取出來,展示了良好的應(yīng)用效果.

圖6　信號振鈴數(shù)和事件統(tǒng)計(jì)方法示意圖

圖7　礦井現(xiàn)場工業(yè)性測試微震信號識別效果圖

4　結(jié)論

針對以往微震信號辨識應(yīng)用中的缺陷,引入了WPT－LMD方法對采集的信號進(jìn)行預(yù)處理操作,該種方法的應(yīng)用能很好地避免傳統(tǒng)時(shí)頻分析和濾波去噪方法應(yīng)用時(shí)造成初至?xí)r刻拾取偏移弊端,在該種方法的基礎(chǔ)上應(yīng)用STA/LTA方法能有效提高檢測信號突變點(diǎn)的能力,具有很高的時(shí)頻分辨率.

改進(jìn)后的STA/LTA方法,能敏感地檢測到不同階段微震信號隨著時(shí)間和頻率動(dòng)態(tài)變化的主要特征,對于超聲波波速測試信號、實(shí)驗(yàn)室煤巖破壞試驗(yàn)聲發(fā)射信號以及煤礦采面爆破微震信號的應(yīng)用中都表現(xiàn)出了優(yōu)良的應(yīng)用效果.

通過對微震信號進(jìn)行自適應(yīng)性較強(qiáng)的非傳統(tǒng)降噪預(yù)處理,綜合了STA/LTA方法的優(yōu)點(diǎn),具有適應(yīng)性強(qiáng)、穩(wěn)定性好、拾取效率和精度高的特點(diǎn),特別適合于復(fù)雜煤層結(jié)構(gòu)的微弱微震信號處理,有助于提高煤礦現(xiàn)場微震監(jiān)測的精度和效率.

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(責(zé)任編輯 張毅玲)

作者簡介:徐曉萌(1989－),男,山東德州人,博士研究生,主要從事礦井煤巖動(dòng)力災(zāi)害防治、微震及電磁輻射預(yù)警技術(shù)研究。

基金項(xiàng)目:?國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51274206),國家自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(51404277)

中圖分類號TD326 TD713

文獻(xiàn)標(biāo)識碼A