基于EMD_SVD的礦山微震與爆破信號(hào)特征提取及分類方法
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【摘要】:針對(duì)礦山微震與爆破信號(hào)難以識(shí)別的問(wèn)題,提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和奇異值分解(SVD)的礦山信號(hào)特征提取及分類方法。首先對(duì)微震與爆破信號(hào)進(jìn)行EMD分解,再借助相關(guān)系數(shù)和方差貢獻(xiàn)率篩選得到主要本征模態(tài)分量為IMF1~IMF6,進(jìn)而利用SVD計(jì)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(jī)(SVM)對(duì)用沙壩礦微震與爆破信號(hào)進(jìn)行分類。結(jié)果表明:微震與爆破信號(hào)的奇異值σ_1,σ_2和σ_3差異較大,且σ_1(28)7.5作為識(shí)別分界值時(shí)準(zhǔn)確率達(dá)到了88.25%;SVM法識(shí)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(zhǔn)確率達(dá)到了93.0%。由此,該方法可為礦山微震與爆破信號(hào)特征提取和分類提供一種新方法。
【作者單位】: 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;重慶大學(xué)煤礦災(zāi)害動(dòng)力學(xué)與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】: 微震與爆破 分類識(shí)別 特征提取 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 奇異值分解 支持向量機(jī)
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41272304);國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(51504044) 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目(2016YFC0600706)
【分類號(hào)】:TD76;TP18
【正文快照】: 隨著深部礦產(chǎn)資源的開(kāi)采和地下空間的開(kāi)發(fā)利用,巖爆、大面積失穩(wěn)等事故劇增[1-5]。微震監(jiān)測(cè)是一種近年發(fā)展起來(lái)的先進(jìn)且行之有效的地壓監(jiān)測(cè)手段,并在國(guó)內(nèi)外礦山開(kāi)采[6-9]、油氣田開(kāi)發(fā)[10-11]、邊坡穩(wěn)定[12-14]和隧道工程[15-18]等領(lǐng)域越來(lái)越受到青睞。其技術(shù)包括:站網(wǎng)優(yōu)化布置
【參考文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):718480
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