【摘 要】
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针对岩体破裂信号与爆破振动信号难以自动识别的问题,提出了基于局部均值分解(LMD)和模式识别的矿山微震信号特征提取及分类方法。首先采用LMD对微震信号进行自适应分解得到
【机 构】
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黑龙江科技大学黑龙江省普通高校采矿工程重点实验室,黑龙江科技大学矿业工程学院
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针对岩体破裂信号与爆破振动信号难以自动识别的问题,提出了基于局部均值分解(LMD)和模式识别的矿山微震信号特征提取及分类方法。首先采用LMD对微震信号进行自适应分解得到乘积函数(PF)分量,再利用相关系数和方差贡献率筛选得到PF主分量,进而计算各主分量的相关系数和能谱系数,并以此作为模式识别的特征向量。结果表明:LMD、经验模态分解(EMD)和离散小波变化(DWT)的主分量分别为PF1~PF6,IMF1~IMF6和D2~D7,其中IMFi(i=1,2,…,6)为EMD分解的本征模态分量,Dj(j=2,3,…,7)为DWT分解的细节分量;LMD主分量分类识别结果整体上优于EMD和DWT主分量分类识别结果;能谱系数分类结果整体上优于相关系数分类结果,人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)识别效果明显优于逻辑回归(LR)和Bayes判别法识别结果,且基于LMD能谱系数的SVM分类准确率达到了93.0%。
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