[發(fā)明專利]一種巖體破裂信號與爆破振動信號的非線性識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610110718.5
• 申請日: 2016-02-29
• 公開（公告）號: CN105740840B
• 公開（公告）日: 2017-02-22
• 發(fā)明（設計）人: 董隴軍;李夕兵;尚雪義;王澤偉;周勇勇;劉棟
• 申請（專利權(quán)）人: 中南大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 長沙市融智專利事務所43114
• 代理人: 楊萍

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種巖體破裂信號與爆破振動信號的識別方法，尤其是涉及一種非線性的巖體破裂信號與爆破振動信號識別方法。

背景技術(shù)

微震監(jiān)測作為一種有效的地壓監(jiān)測手段在國內(nèi)外得到了廣泛應用，而巖體破裂信號與爆破振動信號的識別對微震監(jiān)測具有重要意義。但巖體破裂信號與爆破振動信號相似性較大，且受眾多噪音信號干擾，自動識別較為困難。目前主要采用人工識別巖體微震信號，但人工識別易受個人因素影響，且識別數(shù)量有限，限制了微震監(jiān)測的實時分析。

目前針對巖體破裂信號與爆破振動信號自動識別的方法可分為：多參數(shù)統(tǒng)計法、機器學習法和波形時頻法，這些方法通常包括特征提取和特征識別兩個過程。常用的特征提取包括震級、能量、視應力、視體積、靜態(tài)應力降、動態(tài)應力降和時域波形特征參數(shù)(振幅、頻率)等，特征識別方法包括fisher分類法、Logistic回歸法、隨機森林法、神經(jīng)網(wǎng)絡法、支持向量機法和貝葉斯分類法等。常用的特征參數(shù)大多難以自動得到，波形時域特征參數(shù)是在單一尺度上分析得到的，其信息量較少，限制了巖體微震信號的自動識別。

波形時頻法能夠在多尺度上獲取巖體微震信號的信息，在信號分析領(lǐng)域中得到了廣泛的應用。波形時頻法的多尺度分析主要是借助小波分析、小波包分析和頻率切片小波分析。唐守鋒等(2011)根據(jù)采樣定理和Mallat算法確定了小波分解最大尺度，并提出采用小波特征能譜系數(shù)作為煤巖破裂微震信號識別的定量表征；朱權(quán)潔等(2012a)運用小波包分析對微震信號進行了5層多尺度分解，并對巖石破裂信號和爆破震動信號的能量分布進行了對比分析；朱權(quán)潔等(2012b)結(jié)合小波分析與分形理論對爆破振動、巖石破裂及電磁干擾3類信號進行了5層小波包分解，并以篩選后的23個小波分形盒維數(shù)作為支持向量機識別的特征向量；趙國彥等(2015)采用頻率切片小波變換對礦山巖體破裂信號和爆破振動信號特定頻帶能量比和相關(guān)系數(shù)進行了研究。小波分析、小波包分析和頻率切片小波分析具有較好的自適應性，但很容易受到信號中相鄰諧波成分的交疊影響，致使不同頻帶信號存在混疊。

可見現(xiàn)有的巖體破裂信號與爆破振動信號識別方法存在較大的局限，需要研究一種適用性強、準確性高的自動識別方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種巖體破裂信號與爆破振動信號的非線性識別方法，該巖體微震信號非線性識別方法適用性強、準確性高。

發(fā)明的技術(shù)解決方案如下：

一種巖體破裂信號與爆破振動信號的非線性識別方法，包括以下步驟：

步驟1：導入原始巖體微震信號時間序列x(n)

導入原始巖體微震信號的時間序列x(n),n＝1,2,…,N，其中N為巖體微震信號的總采樣點數(shù)，取N＝4000～7000，巖體微震信號采樣頻率f＝4000～7000Hz；

步驟2：EMD分解歸一化后的巖體微震信號；

2.1采用公式x^*(n)＝x(n)/|x_max(n)|歸一化處理原始巖體微震信號，其中x^*(n)為歸一化后的巖體微震信號，|x_max(n)|為最大振幅的原始巖體微震信號的絕對值；

2.2采用EMD分解(經(jīng)驗模態(tài)分解)公式(1)對歸一化后的巖體微震信號進行分解，得到本征模態(tài)分量IMF_j；

x*(n)=Σj=1mIMFj(n)+rm(n)---(1)]]>