小波分析在煤岩压裂声发射信号处理中的应用

田晟+韩巍+何智楠+毛天岐��

摘要：针对煤岩声发射信号具有衰减性的特征，创建了模拟信号函数，获得原始信号与含噪信号，并对选取了sym8、db10小波基，确定了分解层数，应用“heursure准则”和“rigrsure准则”两种阈值方法进行了试验。利用信噪比公式和均方误差公式分别得到信噪比和均方误差，并分析了不同小波基的降噪效果。

关键词：煤岩压裂；声发射信号；小波分析；阈值去噪

中图分类号：TB

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.12.096

0引言

為了得到声发射现象发生的位置，通常需要对声发射源进行定位，为了定位准确，需要首先对声发射源信号进行去噪，去噪后的信号可以应用于石化、电力、材料、金属加工、民用工程、交通运输、航空与航天等领域，本文应用小波阈值去噪方法对煤岩压裂信号进行处理，具有重要的理论研究意义和广泛的实用价值。

1声发射现象

声发射从广义上可认为是在外力作用下，激发能量波在材料中传播的现象。当材料受到内力或外力作用时，材料的局部可能会释放能量，并产生瞬态的弹性波，这种现象称为声发射。

一般情况下，可将声发射信号分为突发型、连续型和混合型，然而实际工程当中，噪声的存在影响着对声发射源位置的判断。因此，在进行特征提取之前，应对声发射信号进行降噪处理，采用小波阈值去噪方法减少噪声的影响。

2声发射信号小波去噪

在煤岩声发射信号处理中，常用的方法包括参数法和波形分析法，然而对于实际的声发射信号，含有不可预知的噪声，因此在进行信号分析之前，需要应用小波去噪的方法去除噪声。本文应用默认阈值消噪对声发射信号进行信噪分离。通过对比两种阈值规则的去噪效果，得到煤岩声发射信号降噪的有效方法。

实验中采用信噪比SNR和均方根误差RMSE2个指标来评估降噪性能。信噪比定义为：

SNR=101G（Nn=1s2（n）Nn=1[fd（n）-s（n）]2）

（1）

均方根误差定义为：

RMSE=1N∑n（fd（n）-s（n））2

（2）

式中，n表示采样点数，s（n）表示原始信号，fd（n）表示降噪后的信号。

假设一个具有衰减性的声发射信号，并叠加一个均匀分布的伪随机信号进行消噪试验，信号长度为1000。原始模拟信号和含噪信号如图1所示。

分别采用db10小波基和sym6小波基，由于小波分解层数过低或过高都无法得到较好的去噪效果，通过仿真对比，最终选择五层小波分解，应用不同的阈值准则对含噪声发射信号进行去噪处理。

（1）选用sym8小波基进行五层分解。分别利用heursure、rigsure两种不同阈值规则，采用软阈值进行阈值去噪，去噪结果如图2所示。

3小波阈值去噪结果分析

通过对煤岩压裂声发射信号进行小波阈值去噪，对比图2、图3可知：

（1）当小波分解层数选为五层时，在heursure阈值规则消噪的情况下，sym8小波基得到的信噪比较大，说明此时去噪效果较好。

（2）由两种阈值规则的去噪效果图可以看出，heursure准则得到的降噪图形比较光滑；rigrsure准则得到的降噪图形比较粗糙。

4结论

本文针对岩石类声发射信号做了仿真实验，由于实际工程中得到的声发射信号都包含噪声，且噪声可能具有随机性和复杂性，因此需要通过选取不同的小波基，比对不同分解层数的影响进行对比分析。通过本文仿真可知，应用“heursure准则”、“rigrsure准则”进行降噪处理后得出：采用“heursure准则”得到的降噪效果较好，信噪比较大。

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