文件名称：基于经验小波变换的矿山微震信号识别研究-论文
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更新时间：2024-07-27 17:35:51
微震信号 分类识别 特征提取 经验小波变换 奇异值分解
针对微震信号与爆破震动信号自动识别难的问题，提出了基于经验小波变换（EWT）的矿山微震信号识别方法。运用仿真信号对EWT和经验模态分解(EMD)进行对比检验，表明EWT分解效果要优于EMD，而且可以减少模态混叠问题；对矿山实测的400组爆破震动和微震信号进行EWT分解，得到紧支集频谱的内禀模态分量，借助互信息量筛选得到f1~f7共7个分量，进而分别利用分量 f1~f7 构建Hankel矩阵，计算每个Hankel矩阵的奇异值平均值、方均根值、标准差，并作为特征量；利用支持向量机(SVM)对微震和爆破震动信号进行分类。结果表明：爆破震动信号分量f1~f7的奇异值方均根值和标准差都要大于微震信号，分量f1~f5的奇异值平均值要大于微震信号；EWT_Hankel_SVD特征提取法识别效果要优于应用较为广泛的EWT_SVD，且基于EWT_Hankel_SVD分类准确率达到925%