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摘要
为解决矿山岩体破裂和爆破震动信号不易自动识别的问题,提出了一种基于EEMD(聚合经验模态分解)和近似熵的微震信号特征提取方法,以某金属矿山微震监测系统建立的爆破震动信号与岩体破裂信号数据为分析对象,首先利用该方法对两类微震监测信号进行EEMD分解,获得多个窄带本征模态分量(IMFs);再利用相关系数法确定与两类原始信号最相关的IMF分量得到主要分量,进而计算各主分量的近似熵;最后把主要分量的近似熵值组成表征微震信号的多尺度高维特征向量作为支持向量机(SVM)的判断输入进行训练预测。预测结果表明:EEMD近似熵特征提取方法结合SVM,对矿山爆破震动信号和岩体破裂信号具有较高的识别率,能准确、有效地进行智能分类,为信号识别研究提供了新的途径。
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