首站-论文投稿智能助手
典型文献
基于EP-CEEMDAN-PED的隧道扩挖爆破网络延时分析
文献摘要:
经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)固有的端点效应和模态混淆导致其在进行爆破网络延时分析时出现不容忽视的误差.为了获得爆破现场实际网络延时,判断批次雷管的安全性,必须对EMD进行改进.通过对爆破地震波监测信号进行端点处理(endpoint processing,EP),改善EMD在处理信号实际端点时出现的端点突变现象,进而抑制EMD端点效应,提高固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)的稳定性和精度.对EMD进行改进,得到自适应补充集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN),抑制低频趋势项模态混淆,并结合排列熵检测(permutation entropy detection,PED)来控制高频模态混淆.得到的EP-CEEMDAN-PED算法能识别微差爆破实际延期时间,且能有效克服EMD固有的端点效应和模态混淆现象,结合干扰减振法,可计算实际隧道扩挖爆破合理减振微差时间为55.14~57.93 ms,对爆破振动控制具有重要的现实意义.
文献关键词:
爆破地震波信号;微差起爆;经验模态分解;固有模态函数
作者姓名:
孙苗;李兴明;吴立
作者机构:
湖北国土资源职业学院环境与工程学院 湖北武汉,430090;中国地质大学(+武汉)工程学院 湖北武汉,430074
文献出处:
引用格式:
[1]孙苗;李兴明;吴立-.基于EP-CEEMDAN-PED的隧道扩挖爆破网络延时分析)[J].爆破器材,2022(04):51-57
A类:
爆破地震波信号
B类:
EP,CEEMDAN,PED,隧道扩挖,爆破网络,网络延时,empirical,mode,decomposition,端点效应,模态混淆,雷管,监测信号,endpoint,processing,点突变,变现,固有模态函数,intrinsic,function,IMF,应补,补充集合经验模态分解,complete,ensemble,adaptive,noise,趋势项,排列熵,permutation,entropy,detection,高频模态,微差爆破,延期时间,减振,振法,可计算,微差时间,ms,爆破振动控制,微差起爆
AB值:
0.342485
相似文献
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。