%0 Journal Article
%A 程铁栋
%A 易其文
%A 吴义文
%A 戴聪聪
%A 蔡改贫
%A 杨丽荣
%A 尹宝勇
%T 改进EWT_MPE模型在矿山微震信号特征提取中的应用
%D 2021
%R 
%J 振动与冲击
%P 92-101
%V 40
%N 9
%X 针对矿山微震与爆破振动信号难以自动辨识的问题，提出了一种基于改进EWT_MPE（经验小波变换_多尺度排列熵）的信号特征提取方法，并应用于矿山微震信号特征提取中。针对EWT在以往处理复杂信号频谱出现的过切分问题提出了新的改进方法，并采用仿真信号验证了改进算法的可行性和准确性。将实际采集到的微震与爆破信号进行改进EWT分解，借助相关性分析从分解得到的本征模态函数（intrinsic mode function, IMF）分量中筛选出最优分量IMF1~IMF5。进而将筛选到的IMF分量进行重构，并计算重构信号的MPE值。应用GK模糊聚类算法对岩体微震与爆破振动信号进行分类识别。结果表明，微震信号的MPE值要小于爆破信号的MPE值，且当嵌入维数m=5，尺度因子s=12，延迟时间τ=1时，两种信号的MPE值差异最大。基于改进EWT_MPE_GK模糊聚类算法的分类识别准确率达到93.5%，平均模糊熵（E）更接近0、分类系数（C）更接近1，与传统EWT_MPE_GK模糊聚类和EMD_MPE_GK模糊聚类相比，其聚类效果更优、识别准确率分别提高了3%和5.5%。
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_10414.shtml