[發明專利]一種基于Swin Transformer的煤礦微震信號分類辨識方法

在審

• 申請號: 202210794551.4
• 申請日: 2022-07-05
• 公開（公告）號: CN115169400A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 張杏莉;王曉紅;盧新明
• 申請（專利權）人: 山東科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 青島眾智源知識產權代理事務所(普通合伙) 37355
• 代理人: 張紅鳳

1.一種基于Swin Transformer的煤礦微震信號分類辨識方法，其特征在于，依次包括如下步驟：

步驟1：分別選取M個煤礦微震信號、N個爆破信號，并對選取得到的M個煤礦微震信號和N個爆破信號組成的兩類樣本信號進行數據歸一化，分別構建兩類樣本信號的像素柱狀特征圖，并形成兩類樣本信號的像素柱狀特征圖的訓練集和測試集；

步驟2：基于Swin Transformer模型構建煤礦微震信號、爆破信號分類器，用所述的訓練集中的數據訓練該信號分類器，利用所述的測試集中的數據驗證信號分類器的分類辨識效果，通過交叉訓練不斷提升分類精度；

步驟3：轉換待辨識信號時序圖為像素柱狀特征圖，輸入步驟2得到的基于SwinTransformer信號分類器中，得到該信號的辨識結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于Swin Transformer的煤礦微震信號分類辨識方法，其特征在于：步驟1中，對兩類樣本信號進行數據歸一化的具體步驟為：

假設煤礦微震信號或爆破信號為x(t)，t＝1,2,…,P，P為信號x(t)的數據點個數；

步驟1.1.1：根據式(1)計算得到兩類樣本信號的絕對值的最大特征值；

X_max＝max(abs(x(t))) (1)

式(1)中，X_max為信號x(t)的絕對值的最大特征值；

步驟1.1.2：根據式(2)進行兩類樣本信號的歸一化處理：

X(t)＝x(t)/X_max (2)

式(2)中，X(t)為信號x(t)的數據歸一化后的結果。

3.根據權利要求1所述的一種基于Swin Transformer的煤礦微震信號分類辨識方法，其特征在于：步驟1中，構建兩類樣本信號的像素柱狀特征圖的具體步驟為：

假設煤礦微震信號或爆破信號歸一化后為X(t)，t＝1,2,…,P；

步驟1.2.1：設置滑動窗口W，W的窗長為移動步長為

步驟1.2.2：取每個滑動窗口內的絕對值的最大的特征值組成新的時序序列為Y(t)，t＝1,2,…,T，T為時序序列Y(t)的數據點個數；

步驟1.2.3：根據特征值序列Y(t)，t＝1,2,…,T構建像素柱狀特征圖；

步驟1.2.3.1：i＝0，num＝T，mid＝T/2，

步驟1.2.3.2：創建像素大小為T×T的純白色圖G(j,j)，

步驟1.2.3.3：如果iT，進入步驟1.2.3.4；如果i≥T，進入步驟1.2.3.7；

步驟1.2.3.4：如果Z(i)0，G(j,i)位置的像素點值設為0，其中

步驟1.2.3.5：如果Z(i)≤0，G(j,i)位置的像素點值設為0，其中

步驟1.2.3.6：i＝i+1；并返回步驟1.2.3.3；

步驟1.2.3.7：像素柱狀特征圖創建結束。

4.根據權利要求1所述的一種基于Swin Transformer的煤礦微震信號分類辨識方法，其特征在于，步驟2得到的基于Swin Transformer信號分類器中包括輸入層、輸出層、SwinTransformer層以及用于分類的全局最大池化層以及全連接層。