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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京);矿业大学(北京)内蒙古研究院;中天合创能源有限责任公司;赤峰山金红岭有色矿业有限责任公司;赤峰柴胡栏子黄金矿业有限公司;江西铜业股份有限公司武山铜矿;中南大学;贵州大学申请的专利一种矿用微震信号智能识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120448783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510532155.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种矿用微震信号智能识别方法及系统是由王春来;张仲毅;朱朝阳;王国勇;彭康;鲁喜辉;于清军;徐东;钱俊;卫阳;吴已成;左宇军;马其;赵江波;缪小冬;文志杰;李书强;吕镇;杨伟;李峰;薛旭辉;许沁舒;于骞翔;何一凡设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿用微震信号智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种矿用微震信号智能识别方法及系统，属于数据处理技术领域，该矿用微震信号智能识别方法包括：获取待识别的微震监测信号，作为待分析信号；采用预设算法将待分析信号分解为若干单一类型的信号；对分解出的单一类型的信号进行特征提取，得到待分析信号的特征数据；将待分析信号的特征数据输入预设识别模型，实现微震信号智能识别。采用本发明的矿用微震信号智能识别方法及系统，可以为矿山微震智能识别提供指导，从而保障矿山安全生产。

本发明授权一种矿用微震信号智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矿用微震信号智能识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的微震监测信号，作为待分析信号； 将待分析信号分解为若干单一类型的信号； 对分解出的单一类型的信号进行特征提取，得到待分析信号的特征数据； 将待分析信号的特征数据输入预设识别模型，实现微震信号智能识别； 所述将待分析信号分解为若干单一类型的信号，包括： 步骤1，对信号进行离散傅里叶变换，得到频域表示S[k]，作为残差频谱； 步骤2，找到残差频谱中最大幅值对应的频率fmax； 步骤3，设定谐波次数m＝1,2,…,Mmax，针对每个可能的m，计算其候选基频fm＝fmaxm，并求解其谐波能量函数值Efm；其中，谐波能量函数的表达式为： 其中，M是最大谐波数；round表示通过四舍五入的方式取整；R[]表示残差频谱；fs是采样频率；N是信号的采样点总数； 步骤4，确定最大谐波能量函数值对应的候选基频fc-max，构建优化函数，通过求解优化函数，得到最终基频f0；其中，优化函数表达式为： 其中，Efc-max表示fc-max对应的谐波能量函数值； 步骤5，确定f0对应的谐波m＝1,2,...,M，计算每个谐波对应的频率km： 步骤6，构造单个信号的频谱Si[k]，同时从残差频谱中移除Si[k]，更新残差频谱；其中，构造单个信号的频谱Si[k]的过程如下： 首先，创建一个与S[k]长度相同的频谱Si[k]，并将其所有值初始化为0；对于每个谐波的频率索引，从S[k]中提取对应的值，并赋给Si[k]；然后，令Si[N-km]＝S[N-km]，除Si[km]和Si[N-km]外，其余所有位置的Si[k]取0； 步骤7，基于构造的信号的频谱，通过逆离散傅里叶变换重建单个信号； 步骤8，重复步骤1至步骤7若干次，得到多个单一类型的重建信号； 步骤9，返回步骤2，直至残差频谱的最大幅值低于预设阈值，或提取了预期数量的信号时，停止迭代； 所述对分解出的单一类型的信号进行特征提取，得到待分析信号的特征数据，包括： 将信号按固定时间长度划分为多个时间窗口，并在每个时间窗口内计算信号的统计量；其中，统计量包括相应时间窗口内信号的均值、方差、偏度以及峰度； 计算相邻时间窗口之间的统计量的差值； 将每两个相邻时间窗口之间的统计量的差值组合成一个特征向量，以所得到的所有特征向量作为待分析信号的特征数据。

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