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隧道爆破振动信号畸变校正与混沌多重分形特征研究
隧道爆破振动信号畸变校正与混沌多重分形特征研究
作者:
付晓强
俞缙
刘纪峰
杨仁树
戴良玉
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
爆破信号
稀疏化基线估计与去噪(BEADS)
多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)
混沌特征
时频相关性
摘要:
受测试环境影响,隧道爆破监测信号中普遍包含噪声和趋势项干扰.针对爆破信号干扰项消除难题,选取典型地铁隧道工程监测到的畸变爆破信号为分析对象,采用稀疏化基线估计与去噪(baseline estimation and denoising withsparsity,BEADS)算法实现了噪声和趋势项成分的提取,得到反映真实爆破信息的校正信号.利用多重分形去趋势波动分析(multi-fractal detrended fluctuation analyses,MF-DFA)捕捉到三个分量信号的混沌分形特征,并根据小波相关性凝聚谱对三个分量信号与原始信号的时频域相关性进行了精确表征.结果表明:隧道爆破信号高频噪声、低频趋势项和校正信号三者的混沌分形特征具有显著差异.校正信号吸引子轨迹形态为反复周期性有序波动且具有持续性和反持续性分形谱特征,其递归图具有周期模式;低频趋势项吸引子形态表现为近似直线且具有持续性分形谱特征,其递归图具有对角线分布突变模式;高频噪声吸引子形态为杂乱无章的随机波动且具有反持续性分形谱特征,其递归图具有漂移模式.在置信度为95%的小波影响锥范围内,校正信号、趋势项和噪声分量与原始信号分别具有持续正相关、局部负相关和无相关性特征.三类信号的有效分离和混沌分形特征提取为爆破信号成分的准确辨识和归类提供了客观表征和量化指标.
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文献信息
篇名
隧道爆破振动信号畸变校正与混沌多重分形特征研究
来源期刊
振动与冲击
学科
工学
关键词
爆破信号
稀疏化基线估计与去噪(BEADS)
多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)
混沌特征
时频相关性
年,卷(期)
2022,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
76-85
页数
10页
分类号
TD235.1
字数
语种
中文
DOI
10.13465/j.cnki.jvs.2022.06.011
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
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2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
爆破信号
稀疏化基线估计与去噪(BEADS)
多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)
混沌特征
时频相关性
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动与冲击
主办单位:
中国振动工程学会
上海交通大学
上海市振动工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1000-3835
CN:
31-1316/TU
开本:
大16开
出版地:
上海市华山路1954号上海交通大学
邮发代号:
4-349
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
12841
总下载数(次)
12
总被引数(次)
124504
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
福建省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Fujian Province of China
官方网址:
http://www.fjinfo.gov.cn/fz/zrjj.htm
项目类型:
重大项目
学科类型:
期刊文献
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