基于小波包分析和SVM的爆破震动与岩石破裂微震信号的识别研究

论文摘要

为提高爆破震动与岩石破裂微震信号辨识精度,以某金属矿山现场微震监测数据为基础,首先采用小波包分解对矿山爆破震动和岩石破裂信号进行2层分解,对比两类信号在4个频段内的能量分布的特征,进而以两类事件的低频段(0～125 Hz)能量百分比、中低频段(125～250 Hz)量百分比、中高频段(250～375 Hz)能量百分比、高频段(375～500 Hz)能量百分比为特征向量,利用支持向量机(SVM)对爆破和岩石破裂微震信号进行了训练和分类,结果表明:两类事件在0～125 Hz的能量分布差异最大,且以0～125 Hz的能量百分比10%作为分界值时的准确率达到87.5%;SVM的分类正确率为94%,取得了理想的分类效果。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨晨,吴建星

关键词: 爆破震动与岩石破裂,小波包,频带能量,分类

来源: 科技通报 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 矿业工程

单位: 武汉科技大学资源与环境工程学院

分类号: TD854.2

DOI: 10.13774/j.cnki.kjtb.2019.01.005

页码: 19-23

总页数: 5

文件大小: 208K

下载量: 236

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