嘈杂背景下的AE信号提取技术研究

摘要

煤岩破坏过程中的声发射事件数与岩石性质有着密切的关系。在巷道中,如果能提取出浅表围岩破裂处所产生的声发射信号,对确定突出位置,预测矿震灾害方面是非常必要的。想在预测预报灾害方面取得突破性进展,其基本问题是信号鉴别。本文从理论方面探讨如何利用自适应滤波理论排除工作面的作业噪声。通过对矿井下的声发射信号特征以及工作面作业噪声进行分析,我们提出采用自适应数字对消滤波技术排除矿井下的作业噪声,并对声发射源进行定位。通过仿真,对自适应数字对消滤波和阵列信号处理进行了分析,证明该理论方案是可行的,通过实现实时滤波计算,并能满足声发射定位的精度要求。同时,利用TMS320C6713评估板搭建声发射信号的测试平台,通过对北京木城涧千坑矿的放炮作业噪声进行滤波实验表明,此方案可较好的去除井下作业噪声,能在较嘈杂背景下完成AE信号的提取,可进一步提供给多维多重信号分类定位算法进行声发射信号的定位。

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致谢

摘要

Abstract

绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 研究历史和现状

1.3 主要研究内容

2 AE 信号特征及定位

2.1 煤岩体声发射机理

2.2 声发射的发展概述

2.3 声发射信号的类型及特性参数

2.3.1 声发射信号的特性参数

2.3.2 煤岩声发射波形

2.4 声发射源定位

2.4.1 源定位类型

2.4.2 区域定位

2.4.3 时差定位

3 自适应数字对消滤波

3.1 采煤工作面脉冲响应函数

3.2 自适应数字对消滤波

3.3 自适应滤波算法

3.3.1 RLS 算法

3.3.2 LMS 自适应算法

3.3.3 LMS 自适应格型算法

4 阵列信号处理

4.1 传统DOA 估计算法

4.1.1 常规波束形成法

4.1.2 Capon 波束形成法

4.2 MUSIC 算法

4.2.1 经典MUSIC 算法

4.2.2 二维近场MUSIC 算法

4.2.3 二维远场MUSIC 算法

4.3 DOA 估计算法仿真分析

4.3.1 DOA 估计方法性能比较

4.3.2 经典MUSIC 算法的仿真及性能分析

4.3.3 二维远场MUSIC 算法仿真分析

4.3.4 二维近场MUSIC 算法仿真分析

4.4 传感器阵列AE 信号源定位

4.5 多维定位算法仿真

5 煤岩声发射信号的提取

5.1 传感器布局

5.2 构建DSP 实验平台

5.2.1 Developer’s Kit for TI DSP

5.2.2 接口

5.2.3 DSP 实验平台

5.3 滤波器性能分析及实时性考虑

5.3.1 滤波器性能评价指标

5.3.2 实验方法

5.3.3 实验结果分析

结论

参考文献

作者简历

在学期间从事的科研工作

学位论文数据集