基于盲分离的煤岩破裂声发射信号提取方法的研究

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1、硕士学位论文基于盲分离的煤岩破裂声发射信号提取方法的研究ResearchontheMethodsforExtractingAcousticEmissionSignalsofCoalRockBurstBasedontheBlindSeparation作者：李龙威导师：唐守锋教授中国矿业大学二〇一六年五月中图分类号TD76学校代码10290UDC681.8密级公开中国矿业大学硕士学位论文基于盲分离的煤岩破裂声发射信号提取方法的研究ResearchontheMethodsforExtractingAcoustic

2、EmissionSignalsofCoalRockBurstBasedontheBlindSeparation作者李龙威导师唐守锋申请学位工学硕士培养单位信电学院学科专业控制科学与工程研究方向声发射检测答辩委员会主席评阅人二○一六年五月论文审阅认定书研究生李龙威在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文,经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月日致谢

3、三年时光，转瞬即逝，在论文即将完成之际，谨以此文，聊表谢意。我的授业恩师唐守锋教授，他学识广博，为人和善，循循善诱，诲人不倦，谆谆教导，赤诚胆肝，在我论文撰写过程中，他不遗余力的给予指点不足，修正错误，使我度过了一个个研究难关，少走了很多弯路，他一丝不苟的工作态度和低调谦虚的个人品质深深的感染了我，给予我无论是在学习上还是在生活上给以深刻的启迪，让我三年收获颇丰，在此，我谨向尊敬的唐老师表示真挚的谢意。实验室的小伙伴们，“院士之家”的各位兄弟姐妹，感谢你们的一路陪伴，你们是最可爱的人儿，让我在求学路上充满欢

4、乐，无论是科研探究时的学术交流，还是闲情逸致时的谈笑风生，无论是实验室里共同学习，还是云龙湖畔大家一起掼蛋，三年间的点滴都是一生最美好的回忆，在此祝你们前程似锦，愿您们有一个美丽的人生。对于我的家人，对你们我只有感恩，在我读研路上饱受读书无用论的非议，曾经自己也一度怀疑和为此苦恼过，谢谢你们的背后支持和默默付出。我女朋友，始终没有足够的时间陪在你身边，对此我表示深深的歉意，谢谢你的理解和支持。一切都是瞬息，一切都将要过去，而那过去的，就会成为亲切的怀恋。摘要煤岩在受应力变形破裂时会以声发射信号的形式向外释放

5、能量，通过分析煤岩破裂声发射信号的特征预测煤岩受力状态、煤与瓦斯突出的危险程度，并通过对煤岩体声发射源进行定位，预测突出位置，提前预测预报灾害，因此，声发射信号可作为矿井安全预警的研究对象。然而矿井环境下噪声多样，并且混杂着掘进开采时的破裂声发射信号，此类信号特征与灾害预警监测的声发射信号特征近似，且频谱重叠，因此，对于获取的声发射信号首先要去除掉各种背景噪声干扰，并进一步从混杂掘进开采时的破裂声发射信号中准确的提取有效应力作用下的煤岩破裂声发射信号，对于后续的工作尤为重要。在源信号以及各种干扰信号的混叠方

6、式未知时，盲源分离方法成为一种自然的选择。本文的研究内容如下：（1）就煤岩破裂声发射信号产生机理、传播特性、时频特性进行分析，并对矿井环境下噪声来源及特点进行了分析。（2）在盲源分离方法中，重点分析了独立成分分析方法。关于算法应用时数据的预处理方法、独立判据和优化算法以及分离性能的评价指标进行阐述。最后对三种典型的ICA算法（FastICA、SOBI、JADE）的分离性能进行了仿真分析，结果表明，FastICA算法分离效果最佳，更适合对于预警监测的有效煤岩破裂声发射信号的准确提取。（3）针对传统ICA算法对

7、含噪混叠信号分离效果不佳的劣势，采用小波去噪联立ICA的算法。为了最大程度上恢复源信号且不失真，按照先小波预消噪，然后ICA分离、最后再小波去噪的步骤进行。通过仿真实验，在小波基函数和分解尺度等参数选择合理时，信号的分离性能得到提高。因此，ICA结合小波阈值降噪的方法能改善声发射信号的提取性能。（4）小波降噪效果受小波基函数和分解尺度等因素的影响，其直接决定了最终的分离性能。基于ICA的稀疏编码收缩算法（SCS）在去噪时，直接利用信号的特征基函数进行降噪，对信号的破坏较小，避免了小波基函数的约束，尤其在信噪

8、比较低的情况下，SCS算法降噪的优越性就突显出来。另外，这种算法适合于只有单通道观测信号的源信号提取。通过实验验证，基于SCS的ICA算法相比ICA结合小波去噪的算法，更适合强背景噪声环境下的煤岩破裂声发射信号的提取。该论文有图39幅，表5个，参考文献65篇。关键词：煤岩；声发射；ICA；小波去噪；稀疏编码收缩IAbstractWhenthecoalrockburstundertheactionofstress,