【摘 要】
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煤岩微震信号中蕴藏了大量煤岩体破损的有用信息,识别微震信号可实现对煤岩破裂位置进行定位,对煤矿动力灾害的预警具备相当重要的意义。由于煤矿开采环境比较恶劣,传感器接收到的微震信号中常混杂大量爆破振动信号,很大程度上增加了辨识微震信号的难度。本文围绕矿山微震与爆破振动信号自动分类的问题,从时域、频域、时频域方面出发,分析并提取了两类信号的特征差异性,最后构建基于粒子群算法优化的支持向量机(PSO-SV
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煤岩微震信号中蕴藏了大量煤岩体破损的有用信息,识别微震信号可实现对煤岩破裂位置进行定位,对煤矿动力灾害的预警具备相当重要的意义。由于煤矿开采环境比较恶劣,传感器接收到的微震信号中常混杂大量爆破振动信号,很大程度上增加了辨识微震信号的难度。本文围绕矿山微震与爆破振动信号自动分类的问题,从时域、频域、时频域方面出发,分析并提取了两类信号的特征差异性,最后构建基于粒子群算法优化的支持向量机(PSO-SVM)自动分类模型,以实现对微震与爆破振动信号的自动分类识别。主要研究成果及结论如下:(1)针对传统经验小
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