煤巖在受作用力的情況下發(fā)生變形或斷裂現(xiàn)象時,通過監(jiān)測、分析釋放能量的聲發(fā)射信號變化情況,可推斷煤巖體破壞程度,預測突出源位置,實現(xiàn)對煤巖動力災害的預警,因此,聲發(fā)射檢測技術(shù)成為防治煤巖體動力災害發(fā)生的研究手段。然而實際礦下作業(yè)環(huán)境嘈雜,導致監(jiān)測到的災害預警聲發(fā)射信號中含有大量的噪聲信號,降低預測煤巖體動力災害發(fā)生的準確度。為此在強背景噪聲下,本文對有效煤巖體聲發(fā)射信號的提取方法展開研究。針對煤巖體聲發(fā)射信號具有隨機非平穩(wěn)、易受噪聲信號干擾的特點,在小波變換降噪的基礎上,提出一種基于壓縮感知理論的煤巖聲發(fā)射信號降噪方法,利用有用信號和噪聲信號的稀疏性對聲發(fā)射信號進行降噪處理。該方法避免了小波變換濾波中選取閾值、小波基函數(shù)、分解層數(shù)對降噪效果的影響,有效地抑制了噪聲信號的干擾,提高降噪精度�？紤]煤巖破裂過程中產(chǎn)生聲發(fā)射信號多樣性,本文通過三種典型盲源分離算法對有效信號進行盲源分離研究。對比分析分離效果評價指標,發(fā)現(xiàn)經(jīng)Fast ICA算法分離后的信號PI值相對較小,相似系數(shù)越接近于1,其分離效果最佳,適用于監(jiān)測有效煤巖破裂聲發(fā)射信號的準確提取。探究Fast ICA分離算法對含噪混疊信號分離效... 

【文章來源】：遼寧工程技術(shù)大學遼寧省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

010-2017年煤礦事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計直方圖

刑崛。??后對有用信號進行特征提取，將此作為礦井生產(chǎn)環(huán)境安全的判定依據(jù)[8]。針對具有隨機非平穩(wěn)、易受噪聲信號干擾的特點的煤巖聲發(fā)射信號，選擇合適的信號處理技術(shù)對提高煤巖動力災害發(fā)生的預測準確度尤為重要。下面對常見聲發(fā)射信號分析法[9]及研究現(xiàn)狀進行介紹：(1)參數(shù)分析法參數(shù)分析法是一種通過分析煤巖破裂過程中信號各特征參數(shù)，反映煤巖內(nèi)部損傷情況的信號分析方法。參數(shù)分析法是煤巖聲發(fā)射檢測的重要手段之一，在其探究初期得到了廣泛的應用[10]。特征參數(shù)的獲取通常需要硬件來完成，常見的聲發(fā)射特征參數(shù)如圖1.2所示。圖1.2聲發(fā)射信號的特征參數(shù)Figure1.2Characteristicparameterofacousticemissionsignal采用聲發(fā)射信號反演煤巖體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變化，需選取適當?shù)穆暟l(fā)射參數(shù)對聲發(fā)射信號進行特性分析，各參數(shù)相應包含了聲發(fā)射信號的某種特殊特征信息，往往參數(shù)選取不同，最終的評價結(jié)果截然不同，常見的聲發(fā)射信號的特征參數(shù)表1.1所示。近年來，利用參數(shù)分析法對聲發(fā)射檢測技術(shù)的不斷探索，現(xiàn)已取得了顯著成果。T.Sasikumar[11]通過聲發(fā)射峰值幅度和能量參數(shù)對復合材料拉伸破壞的聲發(fā)射特性進行了分析。曾寅[12]等人在巖石蠕變損傷演化過程中將振鈴計數(shù)與累積能量相融合，從而達到對蠕變應變趨勢的預測。為提高信號分析效果，可結(jié)合多個特征參數(shù)對聲發(fā)射源特征進行多方面分析描述，張艷博[13]等人選取多種聲發(fā)射的特征參數(shù)對巖爆聲發(fā)射信號進行聚類分析，

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