[发明专利]一种微震信号的特征提取方法

说明书

本发明涉及一种微震信号的特征提取方法，属于信号处理技术领域。方法包括：获取去趋势项后的微震信号；计算去趋势项后的微震信号的功率谱，找出功率谱中的局部极大值点；将局部极大值点左右相邻的极小值点作为预分割频点，计算属于不同的局部极大值点的相邻预分割频点之间的频率差值；判断频率差值的大小，若某两相邻预分割频点之间的频率差值小于等于分割阈值，则根据这两个相邻预分割频点确定最终的分割频点，若某两相邻预分割频点之间的频率差值大于分割阈值，则这两个相邻预分割频点即为最终的分割频点；按照最终的分割频点对功率谱进行频段的划分，进而提取特征值。本发明避免了过分割而形成无效分量，提高了对微震信号分割的准确性。

技术领域

本发明涉及一种微震信号的特征提取方法，属于信号处理技术领域。

背景技术

微震监测系统通过分析生产活动所引起的微震事件来监测岩体的稳定状态。但矿山环境复杂，干扰因素众多，将有效的微震事件从大量的数据样本中识别出来是发挥微震监测系统预测预警的基础性问题，而特征提取是对微震信号进行准确分析和精确识别的关键步骤，具有重要的研究意义。

目前常用的特征提取流程是通过时频分析方法将信号分解成多个特征分量，再利用SVD或者信息熵理论得到特征分量的差异性特征值。典型的时频分析方法主要有傅里叶变换(FT)，经验模态分解(EMD)、小波变换(WT)和小波包变换(WPT)。这些方法在一定程度上得到了信号的特征分量，但还存在一些不足。FT适用于平稳信号的分析，但面对具有非平稳和突发瞬态的微震信号时难以进行有效分解；WPT和WT虽然适用于非平稳信号处理，但对信号的分解效果很大程度依赖于分解尺度和基函数的选择，自适应性不够好；EMD自适应性好，但存在模态混叠、端点效应的问题，而且EMD缺乏严格理论支撑。

为此，2013年Gills提出一种新的时频分析方法——经验小波变换(EWT)，它是在WT理论框架下提出的，所以理论基础完备，并且借助于小波分解快速算法使得自身具有较高的计算效率。EWT首先利用傅里叶变换得到信号的频域表示，再利用局部极大值的中点作为分界频点对信号频谱进行划分，根据不同的频段构建经验小波，并获得多个窄带频率分量，具有EMD的自适应性。近年来EWT在不同领域的信号分析中得到应用，如电机振动信号，心电信号、变压器振动信号等。但随着研究的深入，EWT存在的一些问题也在显现，EWT方法的有效性分解主要取决于频谱的有效分割，但微震信号频域特性复杂，传统的依靠局部极大值的频谱分割方法会将同一频带的成分划分到不同的频带，使得同一分量被划分成两个分量，造成过分割的现象，另外，传统的EWT方法在分析非平稳、局部噪声信号时，非平稳分量以及噪声分量产生的一些局部极大值可能出现并错误的保持在峰值序列中，而有效信号的极大值可能不保持在峰值序列中，导致不当的分割，进而使得微震信号的特征提取准确性低。

发明内容

本申请的目的在于提供一种微震信号的特征提取方法，用以解决现有特征提取方法准确性的问题。

为实现上述目的，本申请提出了一种微震信号的特征提取方法的技术方案，包括以下步骤：

1)获取待特征提取的微震信号，对微震信号进行去趋势项处理，得到去趋势项后的微震信号；

2)计算去趋势项后的微震信号的功率谱，找出功率谱中的局部极大值点；

3)将局部极大值点左右相邻的极小值点作为预分割频点，计算属于不同的局部极大值点的相邻预分割频点之间的频率差值；

4)判断频率差值的大小，若某两相邻预分割频点之间的频率差值小于等于分割阈值，则根据这两个相邻预分割频点确定最终的分割频点，若某两相邻预分割频点之间的频率差值大于分割阈值，则这两个相邻预分割频点即为最终的分割频点；

5)按照最终的分割频点对功率谱进行频段的划分，进而提取特征值。