1.一种基于能量分布特征的矿山微震信号辨识方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：读取待辨识微震信号x(t)，其中，t＝1，2，…，N，N为微震信号的采样点个数；

步骤2：对待辨识微震信号x(t)进行VMD分解，得到K个按照频率从高到低顺序排列的变分模态分量{u1,…uk,…,uK}：对待辨识微震信号x(t)采用VMD分解为K个变分模态分量，约束条件为使各个模态的估计带宽之和最小，且各模态之和等于待辨识微震信号x(t)，约束变分模型描述为式(1)和式(2)：s.t.∑kuk＝x(t)   (2)；

其中，x(t)表示待辨识的微震信号，{uk}:＝{u1,…,uK}代表分解得到的K个有限带宽的变分模态分量，{ωk}:＝{ω1,…,ωK}表示各分量的频率中心，δ(t)为狄拉克(Dirac)函数，*表示卷积，j2＝-1；式(2)中， 为对所有的变分模态求和；

为求解式(1)和式(2)的最优解，引入扩展的Lagrange将约束变分问题变为非约束变分问题，其表达式为式(3)：其中，α为二次惩罚因子，λ(t)为拉格朗日乘法算子；

求解该变分问题的具体步骤如下：

步骤2.1：定义变分模态分量个数K值与惩罚因子α的值；

步骤2.2：初始化 n＝0；

步骤2.3：令n＝n+1，执行整个循环；

步骤2.4：执行内层第一个循环，根据式(4)更新uk；

其中， 为待辨识微震信号x(t)的傅立叶变换，步骤2.5：令k＝k+1，重复步骤2.4，直到k＝K，结束内层第一个循环；

步骤2.6：执行内层第二个循环，根据式(5)更新ωk；

步骤2.7：令k＝k+1，重复步骤2.6，直到k＝K，结束内层第二个循环；

步骤2.8：执行外层循环，根据式(6)更新λ；

其中，τ为拉格朗日乘法算子λ(t)的更新步长参数；

步骤2.9：重复步骤2.3至步骤2.8，直到满足迭代停止条件如式(7)所示，结束整个循环，输出结果，得到K个变分模态分量；

其中，ε为求解精度；

步骤3：计算待辨识微震信号x(t)的能量分布向量P；

根据公式(8)计算各模态分量uk对应的能量Ek；

其中，xik(t)(i＝1,2,…N；k＝1,2,…,K；N为采样点个数，K为变分模态个数)表示模态分量uk时序序列的离散点幅值；

根据每个模态分量uk的能量以及待辨识微震信号x(t)的总能量，可以得到模态分量uk的能量百分比值 从而得到该微震信号的能量分布向量P，即P＝[P(1),…,P(k),…,P(K)]；

步骤4：计算待辨识微震信号x(t)的能量分布X轴的重心系数cx；

根据公式(9)计算能量分布X轴重心系数cx：步骤5：根据辨识阈值T识别待辨识微震信号x(t)，若cx>T为矿山煤岩体破裂微震信号，cx≤T为爆破震动信号；

步骤6：自适应更新辨识阈值T的值；

根据方程组(10)更新辨识阈值T：

其中，W1为训练集中煤岩体破裂微震信号的cx值集合，W2为训练集中爆破震动信号的cx值集合。