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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种煤岩体声发射特征信号的分类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：CN121068780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511622982.2，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权一种煤岩体声发射特征信号的分类方法及系统是由种照辉;鲁杭;姚强岭;李学华;冯文浩;薛新宇设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤岩体声发射特征信号的分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种煤岩体声发射特征信号的分类方法及系统，涉及煤岩体分析领域：采用快速傅里叶变换FFT将声发射时域波形数据转换为频域波形数据，从频域波形数据中提取每个声发射事件的主控频率及对应幅值，生成主控频率‑幅值对应的频谱图；对频谱图进行无监督聚类分析，得到K个聚类结果；基于聚类结果，对主控频率进行划分；将幅值进行划分；统计各频段和各幅值段的占比分布特征，根据占比分布特征分析煤岩体内部微裂隙发育扩展的演化过程。针对煤岩体破坏进程中不同破坏机制产生的信号特征相互重叠，导致无法定量识别煤岩体裂隙演化阶段，本申请建立占比特征与裂隙压密阶段、稳定扩展阶段、加速扩展阶段的定量对应关系。

本发明授权一种煤岩体声发射特征信号的分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种煤岩体声发射特征信号的分类方法，其特征在于，包括： S1，采集煤岩体破坏过程中的声发射时域波形数据； S2，采用快速傅里叶变换FFT将声发射时域波形数据转换为频域波形数据，从频域波形数据中提取每个声发射事件的主控频率及对应幅值，生成主控频率-幅值对应的频谱图；其中，频谱图中每个数据点代表一个声发射事件，其中，为主控频率值，为对应幅值； S3，对频谱图进行无监督聚类分析，得到K个聚类结果； S4，基于聚类结果，对主控频率进行划分，得到各频段； S5，基于聚类结果，将幅值进行划分，得到各幅值段； S6，统计各频段和各幅值段的占比分布特征，根据占比分布特征分析煤岩体内部微裂隙发育扩展的演化过程； S3，对频谱图进行无监督聚类分析，得到K个聚类结果，包括： 预设聚类数量K，最大迭代次数和收敛容忍度为； 将频谱图中的数据集表示为，其中，每个数据点为二维向量； 从数据集X中随机选择K个数据点作为初始聚类中心； 对每个数据点，计算数据点到各聚类中心的二维欧氏距离：； 将数据点分配到距离最近的聚类中心所属的簇： ； ； 其中，表示第j个聚类中心的坐标；k表示聚类簇的索引，； 根据当前簇内所有数据点的均值重新计算每个聚类中心：；其中，为第k个簇中数据点的数量； 计算簇内误差平方和SSE： 若聚类中心变化量小于收敛容忍度或达到最大迭代次数，则停止迭代；否则返回继续迭代； 得到K个聚类簇及对应的聚类中心坐标； S4，基于聚类结果，对主控频率进行划分，得到各频段，包括： 提取K个聚类中心的频率分量，得到频率中心集合，其中，为第k个聚类中心的频率分量； 将频率中心集合按照数值大小进行升序排列，得到有序频率中心序列； 计算每个聚类中频率数据的概率密度分布函数 对相邻聚类和，在区间内搜索最优分界点，使得错分率P错分|B最小：；其中，B为候选分界点，a和b分别为搜索区间的下界和上界； 对计算得到的最优分界点进行约束调整：若且j=1，则设置； 根据调整后的最优分界点，将主控频率划分为三个频段： 低频段：； 中频段：； 高频段：； 其中，为数据集中的最大频率值； S5，基于聚类结果，将幅值进行划分，得到各幅值段，包括： 提取K个聚类中心的幅值分量，得到幅值中心集合，其中，为第k个聚类中心的幅值分量； 将幅值中心集合按照数值大小进行升序排列，得到有序幅值中心序列； 计算每个聚类中幅值数据的概率密度分布函数； 对相邻聚类按幅值排序后的和，在区间内搜索最优分界点，使得幅值错分率P错分|D最小：；其中，D为候选分界点，a和b分别为幅值搜索区间的下界和上界； 对计算得到的最优分界点进行能量等级约束调整； 根据调整后的最优分界点，将幅值划分为三个幅值段： 低幅值段LA：； 中幅值段IA：； 高幅值段HA：； 其中，为数据集中的最大幅值。

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