RU215882U1 - Устройство для обнаружения и классификации сейсмических сигналов - Google Patents
Устройство для обнаружения и классификации сейсмических сигналов Download PDFInfo
- Publication number
- RU215882U1 RU215882U1 RU2022114184U RU2022114184U RU215882U1 RU 215882 U1 RU215882 U1 RU 215882U1 RU 2022114184 U RU2022114184 U RU 2022114184U RU 2022114184 U RU2022114184 U RU 2022114184U RU 215882 U1 RU215882 U1 RU 215882U1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- seismic
- classification
- control coefficients
- coefficients
- circuit
- Prior art date
Links
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 12
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 claims description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- 241001442055 Vipera berus Species 0.000 claims 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
Images
Abstract
Использование: для идентификации характера воздействия на грунт удаленных источников сейсмоколебаний. Сущность: устройство, содержит сейсмопреобразователь, схему автоматического регулирования усиления, блок выделения и обработки импульсных сигналов, блок классификации, содержащий аналого-цифровой преобразователь, оперативное запоминающее устройство матрицы реализации, блок вычисления контрольных коэффициентов пачки реализаций сейсмических сигналов, банк усредненных эталонных значений контрольных коэффициентов, каналы классификации. Классификация производится на основе сравнения усредненных эталонных значений контрольных коэффициентов с рассчитанными. Решение о принадлежности к классу принимается по максимальному суммарному значению минимальных разностей между эталонными и реально полученными значениями контрольных коэффициентов пачки реализаций. Технический результат: повышение достоверности распознавания классов сейсмических сигналов. 1 ил.
Description
Полезная модель относится к техническим средствам классификации сейсмических сигналов и может быть использована для идентификации характера воздействия на грунт удаленных источников сейсмоколебаний.
Известны устройства обнаружения и классификации сейсмических сигналов, реализованные на основе анализа частотного спектра принимаемых сейсмических сигналов [1, 2]. Решение о принадлежности сейсмического сигнала к одному из классов в устройствах принимается по совокупности частотных признаков и интенсивности сигналов в семи каналах.
Недостатком таких устройств является низкое качество классификации сигналов от различных обнаруживаемых объектов (люди, техника и др.), которые имеют близкие частотные характеристики.
Наиболее близким по технической сущности к заявляемому устройству, выбранное в качестве прототипа, является устройство обнаружения и классификации сейсмических сигналов [3].
Устройство обнаружения и классификации сейсмических сигналов содержит сейсмопреобразователь со схемой предварительной обработки, схему автоматического регулирования усиления (АРУ), блок выделения и обработки импульсных сигналов, блок классификации. В состав блока классификации входят: аналого-цифровой преобразователь (АЦП), оперативное запоминающее устройство (ОЗУ) реализации (на 0,5 с), схема вычисления коэффициентов авторегрессии, банк усредненных параметрических моделей сейсмических сигналов, каналы классификации. Каждый канал классификации состоит из вычислителей ошибок 1-го, 2-го, 3-го коэффициентов авторегрессии и анализатора. Кроме того, в состав блока классификации входит решающая схема.
Недостатком данного устройства является невозможность классификации сейсмических сигналов соответствующих характеру выполняемых операций (подход, земляные работы, отход).
Техническим результатом полезной модели является повышение достоверности распознавания классов сейсмических сигналов.
Данный технический результат достигается тем, что в состав устройства обнаружения и классификации сейсмических сигналов вводится блок вычисления контрольных коэффициентов для пачки реализаций сейсмических сигналов, представленной в виде амплитудно-временной матрицы, с учетом с уменьшения разброса отсчетов сигналов по уровням и реализациям корректирующими весовыми коэффициентами, с последующим сравнением контрольных коэффициентов пачки реализаций сейсмических сигналов с эталонными усредненными значениями этих коэффициентов из банка данных.
На фиг. представлена схема устройства для обнаружения и классификации сейсмических сигналов, содержащая сейсмопреобразователь со схемой предварительной обработки 1, схема автоматического регулирования усиления (АРУ) 2, блок выделения и обработки импульсных сигналов (БВОИС) 3, блок классификации 4, содержащий аналого-цифровой преобразователь (АЦП) 5, оперативное запоминающее устройство матрицы реализации (ОЗУ MP) 6, блок вычисления контрольных коэффициентов пачки реализаций сейсмических сигналов (БВКК) 7, банк усредненных эталонных значений контрольных коэффициентов (БУЭК) 8, каналы классификации 9. Каждый канал классификации состоит из вычислителей ошибок 1-го, 2-го, 3-го контрольных коэффициентов 10, 11, 12, анализатора 13, решающей схемы 14. В состав блока вычисления контрольных коэффициентов пачки реализаций сейсмических сигналов (БВКК) 7 входят: сумматор с сигмоидной функцией (ССФ) 15, оперативное запоминающее устройство для формирования матрицы пачки реализаций сейсмических сигналов (ОЗУ МПР) 16, вычислитель весовых коэффициентов (ВВК) 17, оперативное запоминающее устройство для формирования матрицы пачки реализаций сейсмических сигналов с учетом весовых коэффициентов (ОЗУ МВК) 18, схема вычисления контрольных коэффициентов 19.
Схема устройства для обнаружения и классификации сейсмических сигналов работает следующим образом.
Сейсмопреобразователь со схемой предварительной обработки 1 реагирует на сейсмические колебания и преобразует их в электрический сигнал. В схеме АРУ 2 осуществляется усиление и нормировка сигнала. С выхода АРУ сигнал поступает на БВОИС 3, где определяется математическое ожидание максимальных уровней сигналов в пачке из n1 реализаций, и на АЦП 5, где выполняется дискретизация сигнала во времени и квантование по уровню. С выхода АЦП отсчеты сигнала поступают на ОЗУ MP 6, где формируется амплитудно-временная матрица с m уровнями и n временными отсчетами. В ССФ 15 блока БВКК 7 осуществляется суммирование отсчетов сигнала по строкам для каждого уровня с коррекцией результата сигмоидной функцией
где а - коэффициент, определяющий крутизну активационной функции. С выхода ССФ 15 m значений поступают на ОЗУ МПР 16, где формируется матрица из m уровней и пачки из n1 реализаций сигналов. В ВВК 17 в результате обработки информации по строкам для всех уровней определяются весовые коэффициенты
где σi - среднеквадратической отклонение значений матрицы по реализациям сигнала для i-го уровня.
С выхода ВВК 17 значения весовых коэффициентов поступают на ОЗУ МВК 18. В схеме вычисления контрольных коэффициентов 19 рассчитываются значения контрольных коэффициентов в соответствии с выражениями 
,
где xi j - значения матрицы m×n1 по строкам и столбцам;
ωi - значения весовых коэффициентов по строкам (реализациям сигнала) матрицы.
Первым контрольным коэффициентом К1 является результат вычисления математического ожидания максимальных уровней сигналов в пачке из n1 реализаций
который подается с выхода БВОИС 3 на входы всех каналов классификации 9. После завершения расчетов контрольных коэффициентов К2 и К3 в схеме вычисления контрольных коэффициентов 19 блока БВКК 7, их значения подаются на соответствующие входы каналов классификации 9, где сравниваются с усредненными эталонными значениями контрольных коэффициентов ЭК1, ЭК2, ЭК3 из БУЭК 8. Вычислители ошибок 10, 11 и 12 вычисляют разность между эталонными и реально полученными значениями контрольных коэффициентов пачки реализаций. После этого с выходов блоков 10, 11 и 12 значения ошибок поступают в анализатор 13, где по максимальному суммарному значению минимальных ошибок в решающей схеме 14 будет приниматься решение о принадлежности данной пачки реализаций сейсмических сигналов к одному из классов, соответствующих определенному действию с грунтом. При длительности одной реализации Тр=0,36 с пачке из шести реализаций будет соответствовать временной интервал Тпр=2,16 с, что можно считать приемлемым.
При записи в банк усредненных эталонных значений контрольных коэффициентов 8 шести соответствующих комплектов данных (ЭК1, ЭК2, ЭК3) обеспечивается идентификация действий человека при его воздействии на грунт, соответствующих следующим классам сейсмических сигналов:
1 - подход к месту проведения работ;
2 - подрезание дерна;
3 - вертикальные удары лопатой по контуру изъятия грунта;
4 - отрывка углубления;
5 - засыпка углубления грунтом;
6 - сейсмический фон (отдельный класс сигнала, соответствует отсутствию действий).
Отход от места проведения работ объединяется с 1-м классом.
Выполненное имитационное моделирование работы устройства для обнаружения и классификации сейсмических сигналов по записям реальных сейсмических сигналов в полевых условиях показало уверенное распознавание данных классов сигналов.
Таким образом, устройство для обнаружения и классификации сейсмических сигналов позволяет определить по сейсмическим сигналам соответствующее воздействие на грунт.
Источники информации
1. Патент RU 2175772, РФ G01V 1/16. Сейсмическое устройство обнаружения объектов.
2. Патент RU 2040807, РФ G08B 13/00. Сейсмическое устройство обнаружения и классификации объектов.
3. Патент RU 2202811, РФ G01V 1/00. Устройство обнаружения и классификации сейсмических сигналов.
Claims (1)
- Устройство для обнаружения и классификации сейсмических сигналов, содержащее последовательно соединенные сейсмопреобразователь со схемой предварительной обработки, схему автоматического регулирования усиления, блок выделения и обработки импульсных сигналов, блок классификации; в состав блока классификации входят аналого-цифровой преобразователь, вход аналого-цифрового преобразователя соединен с выходом схемы автоматического регулирования усиления, выход аналого-цифрового преобразователя соединен с входом оперативного запоминающего устройства реализации, банк усредненных эталонных значений контрольных коэффициентов, выходы банка усредненных эталонных значений контрольных коэффициентов соединены с входами ЭК1, ЭК2, ЭК3 каналов классификации, по количеству классов распознаваемых сигналов, включающих вычислители ошибок контрольных коэффициентов, выходы вычислителей ошибок контрольных коэффициентов соединены с входами анализатора, выходы анализаторов каналов классификации соединены с входами решающей схемы, выход решающей схемы является выходом устройства, отличающегося блоком вычисления контрольных коэффициентов пачки реализаций сейсмических сигналов, включающим последовательно соединенные сумматор с сигмоидной функцией, оперативное запоминающее устройство для формирования матрицы пачки реализаций сейсмических сигналов, вычислитель весовых коэффициентов, оперативное запоминающее устройство для формирования матрицы пачки реализаций сейсмических сигналов с учетом весовых коэффициентов, схему вычисления контрольных коэффициентов, вход сумматора с сигмоидной функцией соединен с выходом оперативного запоминающего устройства реализации, выходы схемы вычисления контрольных коэффициентов, соединены с входами К2, К3 каналов классификации, выход блока выделения и обработки импульсных сигналов соединен с входами К1 каналов классификации, решение о принадлежности данной пачки реализаций сейсмических сигналов к одному из классов, соответствующих характеру действий принимается по суммарному значению минимальных ошибок в решающей схеме.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU215882U1 true RU215882U1 (ru) | 2023-01-09 |
Family
ID=
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4604738A (en) * | 1982-02-22 | 1986-08-05 | Honeywell Inc. | Method and apparatus for classification of a moving terrestrial vehicle as light or heavy |
| RU2040807C1 (ru) * | 1993-06-16 | 1995-07-25 | Петр Федорович Хорев | Сейсмическое устройство обнаружения и классификации объектов |
| RU2202811C1 (ru) * | 2002-05-23 | 2003-04-20 | Калининградский военный институт ФПС РФ | Устройство обнаружения и классификации сейсмических сигналов |
| RU2212691C1 (ru) * | 2002-11-28 | 2003-09-20 | Калининградский военный институт ФПС РФ | Адаптивное устройство обнаружения и классификации сейсмических сигналов |
| RU2236027C1 (ru) * | 2003-06-19 | 2004-09-10 | Калининградский военный институт ФПС РФ | Устройство классификации сейсмических сигналов |
| US8405524B2 (en) * | 2008-12-19 | 2013-03-26 | Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. | Seismic method for vehicle detection and vehicle weight classification |
| RU2570230C1 (ru) * | 2014-09-24 | 2015-12-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пензенский государственный университет" (ФГБОУ ВПО ПГУ) | Устройство обнаружения движущихся наземных объектов по сейсмическому сигналу с нормируемой вероятностью ложных срабатываний |
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4604738A (en) * | 1982-02-22 | 1986-08-05 | Honeywell Inc. | Method and apparatus for classification of a moving terrestrial vehicle as light or heavy |
| RU2040807C1 (ru) * | 1993-06-16 | 1995-07-25 | Петр Федорович Хорев | Сейсмическое устройство обнаружения и классификации объектов |
| RU2202811C1 (ru) * | 2002-05-23 | 2003-04-20 | Калининградский военный институт ФПС РФ | Устройство обнаружения и классификации сейсмических сигналов |
| RU2212691C1 (ru) * | 2002-11-28 | 2003-09-20 | Калининградский военный институт ФПС РФ | Адаптивное устройство обнаружения и классификации сейсмических сигналов |
| RU2236027C1 (ru) * | 2003-06-19 | 2004-09-10 | Калининградский военный институт ФПС РФ | Устройство классификации сейсмических сигналов |
| US8405524B2 (en) * | 2008-12-19 | 2013-03-26 | Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. | Seismic method for vehicle detection and vehicle weight classification |
| RU2570230C1 (ru) * | 2014-09-24 | 2015-12-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пензенский государственный университет" (ФГБОУ ВПО ПГУ) | Устройство обнаружения движущихся наземных объектов по сейсмическому сигналу с нормируемой вероятностью ложных срабатываний |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110308485B (zh) | 基于深度学习的微震信号分类方法、装置及存储介质 | |
| CN104834004B (zh) | 基于峰值前后波形斜率的矿山微震与爆破信号识别方法 | |
| CN103487513A (zh) | 一种空间碎片撞击毁伤声发射信号类型识别方法 | |
| CN103438794A (zh) | 一种基于压电传感网络的工程结构冲击位置确定方法 | |
| RU215882U1 (ru) | Устройство для обнаружения и классификации сейсмических сигналов | |
| CN110988985B (zh) | 基于波形特征的地震信号检测方法 | |
| CN103852525B (zh) | 基于ar-hmm的声发射信号识别方法 | |
| CN112818912A (zh) | 基于集成经验模态分解和极端梯度提升的雷电预警方法 | |
| CN115600728A (zh) | 一种动力电池的年度碳排放量估算方法及装置 | |
| CN112464721A (zh) | 微地震事件自动识别方法及装置 | |
| CN115184768A (zh) | 一种输配电智能终端故障诊断与可靠性评估方法 | |
| CN115056682A (zh) | 异常单体电池检测方法、设备、电动汽车和介质 | |
| Si et al. | A Novel coal-gangue recognition method for top coal caving face based on IALO-VMD and improved MobileNetV2 network | |
| CN116739172B (zh) | 一种基于爬坡识别的海上风电功率超短期预测方法及装置 | |
| CN117153168A (zh) | 鲸类回声定位信号的检测与提取方法、系统、设备及介质 | |
| CN113608190B (zh) | 基于奇异空间三特征的海面目标检测方法及系统 | |
| CN114912477A (zh) | 大跨度小净距隧道爆破中不同掏槽方式的识别分类方法 | |
| CN114783462A (zh) | 一种基于cs-music矿井提升机故障源定位分析方法 | |
| WO2021075345A1 (ja) | 信号処理方法、学習モデル生成方法、信号処理装置、放射線検出装置及びコンピュータプログラム | |
| CN114912674A (zh) | 基于全日面光球磁图的太阳射电爆发预报方法及系统 | |
| Kartashov et al. | Improvement of the Acoustic Method for Detection of Unmanned Aerial Vehicles | |
| Saggese et al. | Low Power Spike Detector for Brain-Silicon Interface using Differential Amplitude Slope Operator | |
| JPH11258296A (ja) | 部分放電自動判別方法 | |
| CN111008356A (zh) | 一种基于WTSVD算法扣除背景的γ能谱集分析方法 | |
| CN115778404B (zh) | 一种心电信号处理方法、装置、设备及存储介质 |