简介概要

基于消噪处理岩石声发射信号到达时间的识别方法

来源期刊:煤炭学报2015年第S1期

论文作者:鲜晓东 袁双 纪松林

文章页码:100 - 106

关键词:声发射源;小波包分解;信号消噪;AR模型;到达时间;

摘    要:在岩石声发射源时差定位的研究中,信号到达时间是重要信息。岩石声发射信号复杂,含有大量脉冲干扰与随机噪声,到达时间可读性差。针对以上问题,首先对原始声发射信号进行中值滤波和奇异值分解,消除部分脉冲干扰与随机噪声;其次进行小波包分解软阈值消噪,保留信号的主要成分,提高信噪比,增强到达时间的可读性;最后结合信号与噪声的时间序列模型(AutoRegressive,AR模型),第1次计算赤池信息量准则的K值(Akaike Information Criterion,AIC(K)值),获得到达时间窗口,在该窗口内第2次计算AIC(K)值,实现了到达时间的自动识别,避免了在整个信号序列下计算AR模型的阶数与次数。

详情信息展示

基于消噪处理岩石声发射信号到达时间的识别方法

鲜晓东1,2,袁双1,2,纪松林2

1. 重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室2. 重庆大学自动化学院智能感知与控制实验室

摘 要:在岩石声发射源时差定位的研究中,信号到达时间是重要信息。岩石声发射信号复杂,含有大量脉冲干扰与随机噪声,到达时间可读性差。针对以上问题,首先对原始声发射信号进行中值滤波和奇异值分解,消除部分脉冲干扰与随机噪声;其次进行小波包分解软阈值消噪,保留信号的主要成分,提高信噪比,增强到达时间的可读性;最后结合信号与噪声的时间序列模型(AutoRegressive,AR模型),第1次计算赤池信息量准则的K值(Akaike Information Criterion,AIC(K)值),获得到达时间窗口,在该窗口内第2次计算AIC(K)值,实现了到达时间的自动识别,避免了在整个信号序列下计算AR模型的阶数与次数。

关键词:声发射源;小波包分解;信号消噪;AR模型;到达时间;

<上一页 1 下一页 >

有色金属在线官网  |   会议  |   在线投稿  |   购买纸书  |   科技图书馆

中南大学出版社 技术支持 版权声明   电话:0731-88830515 88830516   传真:0731-88710482   Email:administrator@cnnmol.com

互联网出版许可证:(署)网出证(京)字第342号   京ICP备17050991号-6      京公网安备11010802042557号