基于EMD_SVD的矿山微震与爆破信号特征提取及分类方法

发布时间：2017-08-22 10:03

  本文关键词：基于EMD_SVD的矿山微震与爆破信号特征提取及分类方法

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【摘要】：针对矿山微震与爆破信号难以识别的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的矿山信号特征提取及分类方法。首先对微震与爆破信号进行EMD分解,再借助相关系数和方差贡献率筛选得到主要本征模态分量为IMF1~IMF6,进而利用SVD计算主要本征模态分量构成矩阵的奇异值σ_i(i=1,2,...,6),最后应用支持向量机(SVM)对用沙坝矿微震与爆破信号进行分类。结果表明:微震与爆破信号的奇异值σ_1,σ_2和σ_3差异较大,且σ_1(28)7.5作为识别分界值时准确率达到了88.25%;SVM法识别效果优于BP神经网络法、Bayes法和单一奇异值分界值法,且SVM法准确率达到了93.0%。由此,该方法可为矿山微震与爆破信号特征提取和分类提供一种新方法。
【作者单位】： 中南大学资源与安全工程学院;重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室;
【关键词】： 微震与爆破 分类识别 特征提取 经验模态分解 奇异值分解 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金项目(41272304);国家自然科学基金青年基金项目(51504044) 国家重点研发项目(2016YFC0600706)
【分类号】：TD76;TP18
【正文快照】： 随着深部矿产资源的开采和地下空间的开发利用,岩爆、大面积失稳等事故剧增[1-5]。微震监测是一种近年发展起来的先进且行之有效的地压监测手段,并在国内外矿山开采[6-9]、油气田开发[10-11]、边坡稳定[12-14]和隧道工程[15-18]等领域越来越受到青睐。其技术包括:站网优化布置

【参考文献】

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本文编号：718480