利用深部岩爆模拟试验系统对花岗岩进行室内瞬时岩爆模拟试验,同时利用声发射系统采集试验过程中声发射信号,得到试验全过程应力和声发射波形信息时域图。结合声发射累计能量曲线特征,找到5个关键拐点,即花岗岩初始加载能量激增后产生...利用深部岩爆模拟试验系统对花岗岩进行室内瞬时岩爆模拟试验,同时利用声发射系统采集试验过程中声发射信号,得到试验全过程应力和声发射波形信息时域图。结合声发射累计能量曲线特征,找到5个关键拐点,即花岗岩初始加载能量激增后产生的第一个拐点A、岩爆发生前两次明显的上升台阶处拐点B和C、岩爆发生时的能量突跃点D、最终峰值点E。将关键点处波形信号从全时域波形中提取出来并进行快速傅里叶变换,得到各关键点二维功率谱图,结果表明:花岗岩声发射主频值在加载初期时为106 k Hz,随着荷载的增加,频率由低频向高频过渡,频带变宽且由单峰向多峰转化,频率成分复杂预示多种破裂模式的发生。岩爆前和最终岩爆时刻频带又变窄并恢复单峰,主频值降低至与初始加载时一致,约为106 k Hz,预示着岩爆时刻花岗岩岩石高能量的释放。展开更多
中国西部地区正在发展集约化和规模化的设施养羊业,通过监测羊舍内的声信号可以判别羊只的行为状态,从而为设施养羊的福利化水平评估提取基础依据。梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)模拟了人耳对语音的处理...中国西部地区正在发展集约化和规模化的设施养羊业,通过监测羊舍内的声信号可以判别羊只的行为状态,从而为设施养羊的福利化水平评估提取基础依据。梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)模拟了人耳对语音的处理特点且抗噪音性强,被广泛用于畜禽发声信号的特征提取,但其没有考虑各个特征分量表征声信号的能力。该研究构建羊舍无线声音数据采集系统,采集20只羊在设施羊舍内的打斗、饥饿、咳嗽、啃咬和寻伴共5种行为下的声信号,并通过Audacity音频处理软件选出720个清晰且不重叠的声音样本数据。根据MFCC各分量对羊舍声信号表征能力,特征参数提取采用一种熵值加权的MFCC参数,再求其一、二阶差分并进行主成分分析降维,得到优化的19维特征参数。通过对羊舍声信号的声谱图分析,设计了支持向量机二叉树识别模型,并对模型内的4个分类器参数进行网格化寻优测试,该识别模型对羊只5种行为下的声信号进行分类识别,用改进的特征参数与传统MFCC和线性预测倒谱系数(linear predictive cepstrum coefficient,LPCC)进行对比分析。结果表明,该特征参数对5种行为的识别率平均可达83.6%,分别高于MFCC和LPCC参数14.1%和26.8%,羊只打斗和咳嗽行为的声信号属于相似的短时爆发类声音,其识别率分别仅为80.6%和79.5%,啃咬声特征显著不易混淆,其查全率可达到为92.5%,改进特征参数更好的表征了羊舍声信号的特征,提高了羊只不同行为的识别率,为羊只健康和福利状况的监测提供理论依据。展开更多
文摘利用深部岩爆模拟试验系统对花岗岩进行室内瞬时岩爆模拟试验,同时利用声发射系统采集试验过程中声发射信号,得到试验全过程应力和声发射波形信息时域图。结合声发射累计能量曲线特征,找到5个关键拐点,即花岗岩初始加载能量激增后产生的第一个拐点A、岩爆发生前两次明显的上升台阶处拐点B和C、岩爆发生时的能量突跃点D、最终峰值点E。将关键点处波形信号从全时域波形中提取出来并进行快速傅里叶变换,得到各关键点二维功率谱图,结果表明:花岗岩声发射主频值在加载初期时为106 k Hz,随着荷载的增加,频率由低频向高频过渡,频带变宽且由单峰向多峰转化,频率成分复杂预示多种破裂模式的发生。岩爆前和最终岩爆时刻频带又变窄并恢复单峰,主频值降低至与初始加载时一致,约为106 k Hz,预示着岩爆时刻花岗岩岩石高能量的释放。
