基于经验小波变换的矿山微震信号识别研究
吴义文
程铁栋
易其文
赵奎
1.江西理工大学,江西 赣州 3410002.江西理工大学,江西 赣州 3410003.江西理工大学,江西 赣州 3410004.江西理工大学,江西 赣州 341000
摘要：针对微震信号与爆破震动信号自动识别难的问题,提出了基于经验小波变换(EWT)的矿山微震信号识别方法.运用仿真信号对EWT和经验模态分解(EMD)进行对比检验,表明EWT分解效果要优于EMD,而且可以减少模态混叠问题;对矿山实测的400组爆破震动和微震信号进行EWT分解,得到紧支集频谱的内禀模态分量,借助互信息量筛选得到f1～f7共7个分量,进而分别利用分量f1～f7构建Hankel矩阵,计算每个Hankel矩阵的奇异值平均值、方均根值、标准差,并作为特征量;利用支持向量机(SVM)对微震和爆破震动信号进行分类.结果表明:爆破震动信号分量f1～f7的奇异值方均根值和标准差都要大于微震信号,分量f1～f5的奇异值平均值要大于微震信号;EWT Hankel SVD特征提取法识别效果要优于应用较为广泛的EWT SVD,且基于EWT Hankel SVD分类准确率达到92.5％.
关键词：微震信号分类识别特征提取经验小波变换奇异值分解Hankel矩阵
分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(51464017)江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ150618)
论文发表日期：2020-08-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 39-44 )
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