基于ST时频分析的地下厂房微震信号识别研究

发布时间：2017-07-27 15:04

  本文关键词：基于ST时频分析的地下厂房微震信号识别研究

  更多相关文章： 地下工程 地下厂房 微震监测 波形识别 S变换 频率特征 BP神经网络 遗传算法

【摘要】：利用S变换(S Transform,ST)分析地下厂房岩石破裂、爆破振动信号的频率特征,通过频带能量分布比例对其进行量化研究,并作为信号特征,建立基于遗传算法优化的BP神经网络模型,实现信号的准确分类。在白鹤滩水电站左岸地下厂房微震监测资料的基础上,通过MATLAB编制相应程序,对信号进行ST时频分解,并求解各子频段的能量分布比例。通过信号的频带能量分布特征,结合遗传算法优化的BP神经网络对400组地下厂房2类拾取信号进行训练,建立分类识别模型,并对100组测试信号进行分类预测。研究结果表明:岩石破裂与爆破振动信号表现出明显的频带能量分布差异;建立的基于遗传算法优化的BP神经网络模型能对2类信号进行有效识别,识别精度达98%,研究方法可为类似工程的微震监测波形识别模型的建立提供参考。
【作者单位】： 四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室;中国长江三峡集团公司;
【关键词】： 地下工程 地下厂房 微震监测 波形识别 S变换 频率特征 BP神经网络 遗传算法
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)项目(2015CB057903) 国家自然科学基金资助项目(51209127) 教育部新世纪优秀人才(NCET 13 0382)
【分类号】：TV698.13;TN911.7
【正文快照】： 1引言随着我国地下工程越来越向深部发展,工程应力条件不断升高,岩爆等动力灾害问题日益突出。相比于传统的监测手段,微震监测系统能有效的监测到岩体宏观失稳破坏之前的岩体内部微破裂,其作为一种实时监测手段,能动态揭示岩体内部的损伤演化特征,在矿山[1-2],隧洞[3-4],地下

【参考文献】

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本文编号：581986