【摘 要】
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针对爆破振动信号存在的趋势项干扰问题，提出一种改进变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）的趋势项去除方法。该方法采用麻雀搜索算法（sparrow search algorithm, SSA）优化VMD参数，接着对信号进行VMD分解，得到一组模态分量（intrinsic modal function, IMF）。通过均值比法筛选出趋势项分量，对剩余分量
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划（2016YFC0801603）； 辽宁省教育厅重点项目（LJKZ0282）；
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针对爆破振动信号存在的趋势项干扰问题，提出一种改进变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）的趋势项去除方法。该方法采用麻雀搜索算法（sparrow search algorithm, SSA）优化VMD参数，接着对信号进行VMD分解，得到一组模态分量（intrinsic modal function, IMF）。通过均值比法筛选出趋势项分量，对剩余分量重构得到去除趋势项的信号。经过仿真信号分析，SSA-VMD相较EEMD在均方根误差、相对范数和最大误差上分别降低了约73%、49%和82%,SSA-VMD对趋势项提取更为充分，识别趋势项的精度更高。同时，SSA-VMD对实测爆破振动信号进行分析，结果表明，该方法消除了爆破振动信号零点漂移现象，信号波形回归到基线中心，主频率趋于合理，提高了信号频谱分析的精度。
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