發(fā)布時間：2017-08-22 10:03

  本文關(guān)鍵詞：基于EMD_SVD的礦山微震與爆破信號特征提取及分類方法

  更多相關(guān)文章： 微震與爆破 分類識別 特征提取 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 奇異值分解 支持向量機

【摘要】：針對礦山微震與爆破信號難以識別的問題,提出了基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)和奇異值分解(SVD)的礦山信號特征提取及分類方法。首先對微震與爆破信號進行EMD分解,再借助相關(guān)系數(shù)和方差貢獻率篩選得到主要本征模態(tài)分量為IMF1~IMF6,進而利用SVD計算主要本征模態(tài)分量構(gòu)成矩陣的奇異值σ_i(i=1,2,...,6),最后應(yīng)用支持向量機(SVM)對用沙壩礦微震與爆破信號進行分類。結(jié)果表明:微震與爆破信號的奇異值σ_1,σ_2和σ_3差異較大,且σ_1(28)7.5作為識別分界值時準確率達到了88.25%;SVM法識別效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、Bayes法和單一奇異值分界值法,且SVM法準確率達到了93.0%。由此,該方法可為礦山微震與爆破信號特征提取和分類提供一種新方法。
【作者單位】： 中南大學資源與安全工程學院;重慶大學煤礦災(zāi)害動力學與控制國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 微震與爆破 分類識別 特征提取 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 奇異值分解 支持向量機
【基金】：國家自然科學基金項目(41272304);國家自然科學基金青年基金項目(51504044) 國家重點研發(fā)項目(2016YFC0600706)
【分類號】：TD76;TP18
【正文快照】： 隨著深部礦產(chǎn)資源的開采和地下空間的開發(fā)利用,巖爆、大面積失穩(wěn)等事故劇增[1-5]。微震監(jiān)測是一種近年發(fā)展起來的先進且行之有效的地壓監(jiān)測手段,并在國內(nèi)外礦山開采[6-9]、油氣田開發(fā)[10-11]、邊坡穩(wěn)定[12-14]和隧道工程[15-18]等領(lǐng)域越來越受到青睞。其技術(shù)包括:站網(wǎng)優(yōu)化布置

【參考文獻】

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本文編號：718480