【摘 要】
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针对岩体工程中岩体破裂信号与爆破振动信号难以自动区分的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)关联维数与机器学习相结合的微震信号特征提取和分类方法。利用EEMD将
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,中南大学数字矿山研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“深部金属矿集约化连续采矿理论与技术”(编号:2017YFC0602905)资助
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针对岩体工程中岩体破裂信号与爆破振动信号难以自动区分的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)关联维数与机器学习相结合的微震信号特征提取和分类方法。利用EEMD将微震信号分解为本征模态函数(IMF)分量,并从得到的IMF分量中筛选出主分量IMF1~IMF4,再通过相空间重构计算出各个主分量的关联维数,最后将所得到的关联维数作为特征向量,使用SVM方法进行微震信号自动识别,并与其他机器学习方法进行对比分析。试验结果表明:该方法对微震信号的自动识别具有较高的准确率,且基于高斯核函数的SVM的识别效果明
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