人工神经网络在应力波数据采集中处理噪音信号的应用研究  

Research on Application of Artificial Neural Networks into Noise Signal Processing in Stress Wave Data Collection

作　　者：汪学清[1] 单仁亮[1] 赵统武[2] 陈锡桃 

机构地区：[1]中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,北京100083 [2]长沙矿冶研究院采矿工程技术研究所,湖南长沙410012 [3]济宁矿业集团花园煤矿,山东济宁272200

出　　处：《矿冶工程》2008年第3期5-9,共5页Mining and Metallurgical Engineering

基　　金：中国博士后科学基金资助项目:岩石冲击破碎的随机性研究(20070420426)

摘　　要：采用人工神经网络方法处理冲击凿岩过程应力波数据采集中出现的噪音信号(即"毛刺"现象),依据局部脉冲噪声的分布特征,利用人工神经网络进行噪声检测并实现噪声滤除。结果表明,利用人工神经网络处理冲击凿岩过程应力波数据采集中出现的"毛刺"现象效果理想,能很好的去除噪音,使不可用信号成为可用信号。ANN （Artificial Neural Networks） is used to process the noise signals （that is ＂burr＂ phenomena） while collecting stress wave data during impact drilling. Based on the distribution characteristics of local impulse noise, the ndise can be detected and removed by ANN. Results show that the ＂burr＂ phenomena occurred during stress wave date collection can be processed ideally, with noises removed, some useless signals becoming useful.

关 键 词：人工神经网络 噪音信号 数据处理 冲击凿岩 

分 类 号：TD231[矿业工程—矿井建设] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]