"基于经验小波变换的矿山微震信号识别研究-论文" 本文主要探讨了在矿山安全生产中,如何有效地识别微震信号与爆破震动信号。针对这一挑战,研究者提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT)的识别方法。与传统的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)相比,EWT在分解复杂信号时表现出更好的性能,减少了模态混叠现象,提高了信号解析的精确性。 在实际应用中,研究团队使用400组来自矿山的爆破震动和微震信号进行了EWT分解。通过对分解出的内禀模态分量(IMF)进行分析,他们利用互信息量筛选出7个关键分量,分别为f1至f7。接下来,这些分量被用于构建Hankel矩阵,这是一种特殊的二维数组,有助于保持信号的时间序列结构。通过计算每个Hankel矩阵的奇异值平均值、方均根值和标准差,研究者提取出一系列特征量,这些特征能够区分微震和爆破震动信号。 使用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行分类,研究结果显示,爆破震动信号的f1至f7分量在奇异值方均根值和标准差方面普遍高于微震信号,同时,f1至f5分量的奇异值平均值也大于微震信号。这种方法,即EWT_Hankel_SVD特征提取,相比常用的EWT_SVD方法,表现出更优的识别效果,分类准确率达到了92.5%。 此外,文章还列举了其他煤炭行业的研究成果,如超高压水力割缝增透技术、大容量钻杆自动输送系统、煤矿粉尘防治、火灾数值模拟、孔隙结构特征对瓦斯吸附特性的影响,以及各种矿山安全与环境保护技术的研究。这些内容展示了煤炭行业在技术进步和环境保护方面的广泛研究和应用。 通过这篇论文,我们可以了解到EWT作为一种强大的信号处理工具,在矿山微震信号识别中的潜力,以及结合SVM分类器的有效性。这种方法对于提高矿山安全监控和预警能力具有重要意义,有助于预防和减轻由爆破震动引起的潜在危险。
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