爆破震动信号的能量分析方法及其应用研究(15)

爆破震动信号的能量分析方法

号的能量随时间分布情况，利用能量图中突峰位置确定爆破中各段雷管的起爆时刻，进而识别实际微差延期时间；严鹏等（２００９）利用此法识别地应力动态卸载震动到达时刻。林大超等（２００４）【７即应用多分辨率的小波变换对爆破震动信号进行时一频特征分析，给出不同频率带上爆破震动的相对能量分布和时．频特征；凌同华等（２００４，２００７）［７９，８０］利用小波包技术分析了单段爆破和多段微差爆破震动信号，分别总结其信号频带能量分布特征；晏俊伟等（２００７）［８１，８２］采用小波和小波包技术分别对爆破地震波测试信号进行时频特征量提取，分析地震波在不同频带下能量的分布规律，并在此基础上得到场地介质对不同频带下的爆破地震波小波包分量衰减作用不用，且爆破地震波波形各主震频带内优势频率峰值突出。

由于小波和小波包技术能进行多分辨率分析，具有较好的局部化性质，人们普遍利用它们来对爆破震动信号进行分析和处理。但是，目前对爆破震动信号，特别是数码电子雷管爆破震动信号，进行时频分析、能量分析和微差延期时间识别等方面进行全面研究却很少。

（４）ＨＨＴ变换

１９９８年ＮｏｒｄｅｎＥＨｕａｎｇ等人提出了希尔伯特一黄变换（Ｈｉｌｂｅｒｔ－ＨｕａｎｇＴｒａｎｓｆｏｒｍ，简称ＨＨＴ）的信号处理方法，被认为是近年来对以傅里叶变换为基础的线性和稳态谱分析的一个重大突破【５３］。ＨＨＴ变换是处理非平稳信号的时频分析方法，它由经验模态分解（ＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，简称ＥＭＤ）及Ｈｉｌｂｅａ变换两部分组成。ＥＭＤ从本质上讲是把一个信号进行平稳化处理，其结果是将信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解开来，产生一系列具有不同特征尺度的数据序列——固有模态函数（ＩｎｔｒｉｎｓｉｃＭｏｄｅＦｕｎｃｔｉｏｎ，简称ＩＭＦ），因为经ＥＭＤ分解得到的各ＩＭＦ分量都是平稳的，因此可对每个ＩＭＦ进行Ｈｉｌｂｅｒｔ变换【８３】。这样就得到了信号的时频分布。

ＨＨＴ法具有诸多优点：０）Ｈｒｒｒ变换没有固定的先验基底，是自适应的；②ＥＭＤ方法具有比小波法更强的局部特征，是处理间歇性信号的最佳方法；③ＥＭＤ分解得到的ＩＩｄＦ都是平稳的，因此基于这些ＩＭＦ分量进行Ｈｉｌｂｅｒｔ变换后得到的结果能够反映真实的物理过程：等等。但是由于该方法提出时间不长，还有诸多问题还需要加以解决。其中，在应用ＥＭＤ方法时，在“筛选”过程中构成上下包络线的三次样条函数在信号两端会出现“飞翼”现象，并且这种“飞翼”现象会随着“筛选”过程不断进行逐渐向内“污染”使得所

得结果失真。同时在进行Ｈｉｌｂｅｒｔ变换时，信号两端也会出现严重的端点效应。为此，Ｈｕａｎｇ本人提出根据特征波对原有数据序列进行延拓的方法【５３１。