基于ST時頻分析的地下廠房微震信號識別研究
本文關鍵詞:基于ST時頻分析的地下廠房微震信號識別研究
更多相關文章: 地下工程 地下廠房 微震監(jiān)測 波形識別 S變換 頻率特征 BP神經網絡 遺傳算法
【摘要】:利用S變換(S Transform,ST)分析地下廠房巖石破裂、爆破振動信號的頻率特征,通過頻帶能量分布比例對其進行量化研究,并作為信號特征,建立基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡模型,實現(xiàn)信號的準確分類。在白鶴灘水電站左岸地下廠房微震監(jiān)測資料的基礎上,通過MATLAB編制相應程序,對信號進行ST時頻分解,并求解各子頻段的能量分布比例。通過信號的頻帶能量分布特征,結合遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡對400組地下廠房2類拾取信號進行訓練,建立分類識別模型,并對100組測試信號進行分類預測。研究結果表明:巖石破裂與爆破振動信號表現(xiàn)出明顯的頻帶能量分布差異;建立的基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡模型能對2類信號進行有效識別,識別精度達98%,研究方法可為類似工程的微震監(jiān)測波形識別模型的建立提供參考。
【作者單位】: 四川大學水力學與山區(qū)河流開發(fā)保護國家重點實驗室;中國長江三峽集團公司;
【關鍵詞】: 地下工程 地下廠房 微震監(jiān)測 波形識別 S變換 頻率特征 BP神經網絡 遺傳算法
【基金】:國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973)項目(2015CB057903) 國家自然科學基金資助項目(51209127) 教育部新世紀優(yōu)秀人才(NCET 13 0382)
【分類號】:TV698.13;TN911.7
【正文快照】: 1引言隨著我國地下工程越來越向深部發(fā)展,工程應力條件不斷升高,巖爆等動力災害問題日益突出。相比于傳統(tǒng)的監(jiān)測手段,微震監(jiān)測系統(tǒng)能有效的監(jiān)測到巖體宏觀失穩(wěn)破壞之前的巖體內部微破裂,其作為一種實時監(jiān)測手段,能動態(tài)揭示巖體內部的損傷演化特征,在礦山[1-2],隧洞[3-4],地下
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本文編號:581986
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