山东省自然科学基金(ZR2013EEM019)
- 作品数：5 被引量：123H指数：4
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- 基于经验模态分解及独立成分分析的微震信号降噪方法被引量：87
- 2015年
- 针对微震信号具有高噪声、突变快、随机性强等特点,基于经验模态分解(EMD)及独立成分分析(ICA)提出一种微震信号降噪方法.首先,对含噪信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的内蕴模态函数(IMF),利用原信号与各IMF之间的互相关系数辨识出噪声与信号的分界,将分界之上的高频噪声滤除;其次,为有效去除分界IMF中的模态混叠噪声,基于ICA算法对分界IMF进行盲源分离,提取其中的微震有效信号,并将其与剩余的IMF累加重构,从而得到降噪后的微震信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)时频谱对比分析降噪前后的信号特征,定性说明本文方法的有效性;引入信噪比和降噪后信号占原信号的能量百分比两个参数,定量说明本文方法能充分保留微震信号的瞬态非平稳特征,降噪效果明显.
- 贾瑞生赵同彬孙红梅闫相宏
- 关键词：经验模态分解互相关
- 基于流形学习理论的冲击地压微震前兆辨识方法
- 2015年
- 针对微震信号的非线性、复杂性等特点,提出一种基于等距特征映射(Isometric feature mapping)和支持向量机(Support vector machine)相结合的微震前兆辨识方法。利用ISOMAP把数据从高维空间投影到低维空间而不改变数据内在属性的特点,对高维的微震信号进行降维,以发现嵌入在高维数据空间中的低维流形结构,作为冲击矿压灾变的最优敏感特征,采用Gauss核函数支持向量机作为分类器进行监测预警。实验结果表明,该方法可有效实现冲击地压微震前兆辨识。
- 邱涛贾瑞生吴春芳
- 关键词：冲击地压微震监测流形学习等距映射支持向量机
- 一种冲击地压多参量前兆信息辨识模型及方法被引量：10
- 2014年
- 针对冲击地压预警困难这一难题,基于地音监测提出一种新的前兆信息辨识模型及方法。在固定大小的时间窗口内对地音监测信号进行时频域特征提取,得到11个表征冲击地压灾害前兆的多维特征向量,以实际地音监测数据为训练样本,基于SVM理论建立冲击地压多参量前兆信息辨识模型;提出一种新的SVM学习方法,用于解决工程实际应用中的大规模不平衡数据集训练问题,提高SVM分类准确率及速度。利用地音实测数据作为学习样本对支持向量机进行训练,建立相应的前兆辨识模型进行辨识,准确率达到93.87%。实验分析表明,这种方法有效可靠,样本辨识速度快,能够满足在线监测要求,具有工程应用前景。
- 贾瑞生孙红梅樊建聪吴春芳邱涛
- 关键词：采矿工程地音监测冲击地压前兆信息
- 基于多源信息融合的冲击地压态势评估方法被引量：8
- 2014年
- 冲击地压态势评估是煤矿安全监测预警领域的热点及难题之一。本文以微震、电磁辐射及声发射等实时监测数据为基础,将态势评估理论引入冲击地压预测领域,建立了基于监测系统日志审计与实时修正算法相结合的冲击态势评估模型,通过改进D-S证据理论提出一种冲击地压态势量化方法。利用该方法计算得到连续时段的冲击地压态势值后,分别基于一阶灰色模型GM(1,1)及ARMA模型对冲击地压态势值进行预测并对比分析。实例结果及相关分析表明,所提冲击地压态势预测方法合理有效,能动态地反映冲击地压的发展趋势。
- 贾瑞生闫相宏孙红梅樊建聪杨惠斌吴春芳
- 关键词：冲击地压信息融合日志审计
- 低信噪比微震P波震相初至自动拾取方法被引量：20
- 2015年
- 针对微震信号固有的低信噪比、非平稳性、随机性等特征,发展了一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)和AIC准则相结合的震相初至自动拾取方法,该方法首先对含噪信号进行经验模态分解(EMD)及内蕴模态函数(IMF)重构,在保留微震信号固有特征基础上实现降噪;其次,基于Hilbert变换计算出归一化包络信号,通过设置包络阈值搜索震相初至的大致位置,并以该位置为基础为AIC函数选择合适的计算时窗以降低计算复杂度;最后,在选择的时窗内应用AIC准则计算出P波震相初至。应用该方法对随机选取的高、低信噪比两类共80个微震信号进行震相初至拾取,若以人工拾取结果为基准、时差在10 ms以内视为准确拾取,结果显示,高信噪比信号拾取准确率为100%,低信噪比信号拾取准确率为92%。
- 贾瑞生谭云亮孙红梅洪永发
- 关键词：希尔伯特-黄变换
