【摘 要】
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在前人研究的基础之上,探讨、验证了矿山微震信号的分形特征,并根据微震信号的特征确立了相关的无标度区间及分形盒维数算法。利用矿山爆破振动、岩石破裂及电磁干扰3类信号
【机 构】
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北京科技大学教育部金属矿山安全高效开采重点实验室; 北京科技大学土木与环境工程学院;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973)项目(2010CB226803);国家自然科学基金项目(51174016)
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在前人研究的基础之上,探讨、验证了矿山微震信号的分形特征,并根据微震信号的特征确立了相关的无标度区间及分形盒维数算法。利用矿山爆破振动、岩石破裂及电磁干扰3类信号频谱分布不同这一特征,结合小波分析与分形理论,通过MATLAB编制相应程序,对3类信号进行了5层小波包分解,求取了指定特征频带上重构信号的分形盒维数。以该盒维数为信号特征,建立23维特征向量,通过SVM支持向量机对300组矿山现场微震信号进行了训练和分类识别。研究结果表明:特征频带上的分形盒维数与信号的整体盒维数接近,表明特征频带上的分形盒维数表征了整体的分形特征;3类信号具有明显分形特征,电磁干扰信号最为明显;SVM识别网络识别微震信号,识别正确率高,但运算速度及识别效率仍有待提高。
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