论文摘要
岩石在被破坏时存在的随机性和复杂性导致了采集信号的不确定性,降低了声发射信号特征提取的准确性,为了能有效地对岩石破裂过程进行监测,以红砂岩破裂过程为研究对象,创新地提出了一种基于完整集成经验分解算法—小波阈值和凸优化理论特征提取方法（CEEMDAN）。首先,用CEEMDAN法对信号进行分解,依据相关系数和方差贡献率选取真实分量,利用连续均方误差准则确定能量分界点。其次,进行小波阈值去噪,并与直接小波阈值、舍弃IMF1、舍弃IMF1和IMF2去噪等方法进行比较,利用信噪比和定位精度作为评价指标。最后对重构信号进行凸优化特征提取,通过试验验证了提出方法的可行性。试验结果表明:结合CEEMDAN法和小波阈值的去噪方法能有效地抑制高频噪声,而且去噪后信噪比和定位精度最高;随着轴向应力的增加,砂岩单轴压缩破裂过程表现为4个阶段,声发射事件数与应力-时间曲线规律相一致,且在失稳破坏阶段平均事件数所占比例最高为58.44%,研究结果可为定量监测岩体破裂过程及失稳现象提供了新的依据和方法。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 程铁栋,吴义文,戴聪聪,罗小燕,杨丽荣,赵奎,邵凡
关键词: 岩石声发射,小波阈值,凸优化,特征提取
来源: 煤炭科学技术 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 江西理工大学
基金: 国家自然科学基金资助项目(51464017),江西省教育厅科技重点研发计划资助项目(GJJ150618),江西省科技厅重点研发计划资助项目(20192BBEL50042)
分类号: TD315
DOI: 10.13199/j.cnki.cst.2019.12.004
页码: 24-31
总页数: 8
文件大小: 430K
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