煤礦微震信號中包含了大量的煤巖體破裂信息,能夠?yàn)闆_擊地壓等煤礦動力災(zāi)害的監(jiān)測預(yù)警提供依據(jù)。但是由于人為和環(huán)境等各方面因素的影響,采集到的微震信號往往會摻雜著爆破、機(jī)械振動等干擾信號及其它背景噪聲,這將直接影響微震監(jiān)測及震源定位的結(jié)果。因此,煤礦微震信號的識別方法研究具有重要的意義。本文針對現(xiàn)有微震信號識別方法準(zhǔn)確率低這一問題,重點(diǎn)對微震信號識別中降噪和特征提取兩方面進(jìn)行改進(jìn)。論文的主要研究內(nèi)容與成果如下:（1）在微震信號降噪方面,針對小波分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解降噪時存在的主要問題,將局部均值分解（LMD）和小波包降噪方法相結(jié)合,提出了一種改進(jìn)的微震信號降噪方法。該方法采用LMD對微震信號進(jìn)行分解得到各乘積函數(shù)分量,利用原信號與各乘積函數(shù)分量之間的相關(guān)系數(shù)找到噪聲與信號主導(dǎo)分量之間的區(qū)分點(diǎn),然后再用小波包對噪聲主導(dǎo)的各乘積函數(shù)分量做降噪處理。通過對來自煤礦的微震數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別與LMD降噪方法和基于LMD的小波閾值降噪方法進(jìn)行對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文所提出的降噪方法較對比方法具有較高的信噪比和較低的均方根誤差,降噪效果比較理想。（2）在特征提取方面,針對分形盒維數(shù)只能對微震... 

【文章來源】：山東科技大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 論文的章節(jié)安排
2 非平穩(wěn)信號識別方法理論概述
    2.1 非平穩(wěn)信號降噪方法理論
    2.2 非平穩(wěn)信號特征提取方法理論
    2.3 支持向量機(jī)的分類識別方法
    2.4 本章小結(jié)
3 微震信號降噪方法
    3.1 傳統(tǒng)降噪方法分析
    3.2 基于LMD與小波包的微震信號降噪方法
    3.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
4 微震信號特征提取與識別方法
    4.1 傳統(tǒng)特征提取方法分析
    4.2 分形盒維數(shù)聯(lián)合多重分形譜的特征提取方法
    4.3 SVM信號分類預(yù)測模型建立
    4.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)及展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間主要成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3193712