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基于波网络的相位敏感光时域反射系统模式识别方法研究
被引量:
4
1
作者
张耀鲁
于淼
+5 位作者
常天英
李姝凡
郑志丰
杨悦
王忠民
崔洪亮
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期50-61,共12页
针对相位敏感光时域反射系统中传统人工特征提取和模式识别方法实时性差、准确率低的问题,提出一种波网络模式识别方法。该方法通过因果空洞卷积结构充分分析光纤振动信号的时序因果性,通过残差块结构使模型更快收敛,以实现更高的识别...
针对相位敏感光时域反射系统中传统人工特征提取和模式识别方法实时性差、准确率低的问题,提出一种波网络模式识别方法。该方法通过因果空洞卷积结构充分分析光纤振动信号的时序因果性,通过残差块结构使模型更快收敛,以实现更高的识别准确率和效率。实验结果表明,在对手拍、脚踩、棒击三种信号识别时,与一维卷积神经网络结构和长短期记忆网络结构方法相比,该方法识别准确率高达99.85%;且训练耗时最少,低至96 s,测试耗时也仅为30 ms,满足应用实时性的要求。该模式识别方法既具有高准确率又具有高实时性,对于φ-OTDR系统在周界安防中的应用推广具有重要意义。
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关键词
相位敏感
光时域反射系统
深度神经网络
因果空洞卷积
残差网络
模式识别
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职称材料
基于MEEMD-HHT的分布式光纤振动传感系统信号特征提取方法
被引量:
13
2
作者
于淼
张耀鲁
+1 位作者
徐泽辰
何禹潼
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期200-211,共12页
实际应用中,分布式光纤振动传感系统所测信号多为非平稳随机信号,对其进行模式识别的关键是准确获取信号的幅值-时间-频率瞬时特征。现有的相关研究表明,经验模态分解EMD方法结合希尔伯特变换可获得所测信号中固有模态分量的瞬时能量和...
实际应用中,分布式光纤振动传感系统所测信号多为非平稳随机信号,对其进行模式识别的关键是准确获取信号的幅值-时间-频率瞬时特征。现有的相关研究表明,经验模态分解EMD方法结合希尔伯特变换可获得所测信号中固有模态分量的瞬时能量和瞬时频率,但存在模态混叠问题,后续改进的总体经验模态分解EEMD方法存在伪分量,重构误差大,互补经验模态分解CEEMD方法减小了重构误差的同时增加了运算量,无法保证特征提取与分类的效率与准确性。文中基于改进型经验模态分解方法结合希尔伯特变换MEEMD-HHT方法实现分布式光纤振动传感系统的特征提取,引入的排列熵的评价机制优化了分解过程中随机噪声迭代次数,通过仿真分析与实验对比,验证了该方法可有效解决上述方法中存在的问题,使系统在处理时间、特征准确度等性能皆有提高。实验结果表明,所提出的方法对于单频振动信号平均特征提取准确率达99.2%;对于混频振动信号平均特征提取准确率达98.1%,相对于EMD和CEEMD分别提高15.6%和7%,算法平均耗时最短,为3.825 9 s,为分布式光纤振动传感系统的信号特征提取提供了一种可靠、高效的方法。
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关键词
分布式光纤振动传感
MEEMD
HILBERT变换
振动信号特征提取
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职称材料
相位敏感光时域反射系统相位模糊及解卷绕
被引量:
5
3
作者
于淼
孙铭阳
+2 位作者
张耀鲁
何禹潼
郑志丰
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期221-228,共8页
对相位敏感光时域反射系统相位模糊问题和解卷绕进行了研究,推导了系统中扰动引入的相位变化的整个过程,分析了相位敏感光时域反射系统相位解调过程中产生相位模糊的原因。实验采用压电陶瓷作为扰动源,通过数字相干解调方法进行了相位...
对相位敏感光时域反射系统相位模糊问题和解卷绕进行了研究,推导了系统中扰动引入的相位变化的整个过程,分析了相位敏感光时域反射系统相位解调过程中产生相位模糊的原因。实验采用压电陶瓷作为扰动源,通过数字相干解调方法进行了相位解调。实验结果表明,相位模糊同时存在于每条相位解调曲线上和曲线之间,因此需要进行两次相位解卷绕消除相位模糊现象;同时,对实验中产生的相位错乱进行了分析,指出相位解卷绕阈值和扰动位置相位的剧烈变化导致了扰动位置相位解卷绕结果不准确,提出了采用相位差变化峰之后的临近位置处的相位变化来还原扰动。实验表明,这种方法能够正确还原扰动信号,能够对10 Hz~1.5 kHz范围内的扰动信号进行准确解调,可同时响应并解调光纤沿线多点扰动,且相位变化幅值与扰动强度具有良好的线性关系。
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关键词
光纤传感
相位敏感光时域反射系统
相位模糊
相位解卷绕
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职称材料
变分模态分解-排列熵方法用于分布式光纤振动传感系统去噪
被引量:
9
4
作者
于淼
张耀鲁
+3 位作者
何禹潼
孙铭阳
孔谦
郑志丰
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期54-65,共12页
提出一种变分模态分解-排列熵的去噪方法,分析并设定排列熵中关键参数和阈值,进而通过排列熵来确定变分模态分解的分解层数值,将分解的各模态进行重构以实现对振动信号的去噪。通过仿真测试来验证该方法在正交性、完备性、信噪比和效率...
提出一种变分模态分解-排列熵的去噪方法,分析并设定排列熵中关键参数和阈值,进而通过排列熵来确定变分模态分解的分解层数值,将分解的各模态进行重构以实现对振动信号的去噪。通过仿真测试来验证该方法在正交性、完备性、信噪比和效率方面的优越性,最后对系统采集的实际振动信号进行去噪处理。实验结果表明,与现有的经验模态分解-相关系数和完全经验模态分解-相关系数方法相比,所提方法对触网、车轮碾压和雨淋三种振动信号具有最优的去噪信噪比(含噪信号与降噪值之比),分别为32.5358 dB、30.5546 dB和29.3435 dB,耗时也较少,分别为1.4432,1.6320,1.2349 s,信号模式识别准确率最高,均在99%以上。
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关键词
光纤光学
分布式光纤振动传感
变分模态分解
排列熵
信号去噪
原文传递
题名
基于波网络的相位敏感光时域反射系统模式识别方法研究
被引量:
4
1
作者
张耀鲁
于淼
常天英
李姝凡
郑志丰
杨悦
王忠民
崔洪亮
机构
吉林大学仪器科学与电气工程学院
电子科技大学中山学院电子信息学院
山东大学海洋研究院
珠海任驰光电科技有限公司
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期50-61,共12页
基金
广东省引进领军人才计划项目(No.00201507)
海洋公益性行业科研专项(No.201405026-01)。
文摘
针对相位敏感光时域反射系统中传统人工特征提取和模式识别方法实时性差、准确率低的问题,提出一种波网络模式识别方法。该方法通过因果空洞卷积结构充分分析光纤振动信号的时序因果性,通过残差块结构使模型更快收敛,以实现更高的识别准确率和效率。实验结果表明,在对手拍、脚踩、棒击三种信号识别时,与一维卷积神经网络结构和长短期记忆网络结构方法相比,该方法识别准确率高达99.85%;且训练耗时最少,低至96 s,测试耗时也仅为30 ms,满足应用实时性的要求。该模式识别方法既具有高准确率又具有高实时性,对于φ-OTDR系统在周界安防中的应用推广具有重要意义。
关键词
相位敏感
光时域反射系统
深度神经网络
因果空洞卷积
残差网络
模式识别
Keywords
Phase-sensitive
Optical time-domain reflectometric system
Deep neural network
Causal dilated convolution
Residual network
Pattern recognition
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于MEEMD-HHT的分布式光纤振动传感系统信号特征提取方法
被引量:
13
2
作者
于淼
张耀鲁
徐泽辰
何禹潼
机构
电子科技大学中山学院电子信息学院
吉林大学仪器科学与电气工程学院
福州大学物理与信息工程学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期200-211,共12页
基金
广东省普通高校青年创新人才项目(2018KQNCX332)
广东省中山市社会公益科技研究项目(2018B1021,2020B2018)
+2 种基金
广东省引进领军人才计划(00201507)
广东省科技计划项目(2021A0101180005)
广东省教育厅创团项目(2018KCXTD033)。
文摘
实际应用中,分布式光纤振动传感系统所测信号多为非平稳随机信号,对其进行模式识别的关键是准确获取信号的幅值-时间-频率瞬时特征。现有的相关研究表明,经验模态分解EMD方法结合希尔伯特变换可获得所测信号中固有模态分量的瞬时能量和瞬时频率,但存在模态混叠问题,后续改进的总体经验模态分解EEMD方法存在伪分量,重构误差大,互补经验模态分解CEEMD方法减小了重构误差的同时增加了运算量,无法保证特征提取与分类的效率与准确性。文中基于改进型经验模态分解方法结合希尔伯特变换MEEMD-HHT方法实现分布式光纤振动传感系统的特征提取,引入的排列熵的评价机制优化了分解过程中随机噪声迭代次数,通过仿真分析与实验对比,验证了该方法可有效解决上述方法中存在的问题,使系统在处理时间、特征准确度等性能皆有提高。实验结果表明,所提出的方法对于单频振动信号平均特征提取准确率达99.2%;对于混频振动信号平均特征提取准确率达98.1%,相对于EMD和CEEMD分别提高15.6%和7%,算法平均耗时最短,为3.825 9 s,为分布式光纤振动传感系统的信号特征提取提供了一种可靠、高效的方法。
关键词
分布式光纤振动传感
MEEMD
HILBERT变换
振动信号特征提取
Keywords
distributed fiber vibration sensing
MEEMD
Hilbert transform
feature extraction of vibration signal
分类号
O436.1 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
相位敏感光时域反射系统相位模糊及解卷绕
被引量:
5
3
作者
于淼
孙铭阳
张耀鲁
何禹潼
郑志丰
机构
电子科技大学中山学院电子信息学院
吉林大学仪器科学与电气工程学院
珠海任驰光电科技有限公司
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期221-228,共8页
基金
广东省普通高校青年创新人才项目(2018KQNCX332)
广东省中山市社会公益科技研究项目(2018B1021)
广东省引进领军人才计划(00201507)。
文摘
对相位敏感光时域反射系统相位模糊问题和解卷绕进行了研究,推导了系统中扰动引入的相位变化的整个过程,分析了相位敏感光时域反射系统相位解调过程中产生相位模糊的原因。实验采用压电陶瓷作为扰动源,通过数字相干解调方法进行了相位解调。实验结果表明,相位模糊同时存在于每条相位解调曲线上和曲线之间,因此需要进行两次相位解卷绕消除相位模糊现象;同时,对实验中产生的相位错乱进行了分析,指出相位解卷绕阈值和扰动位置相位的剧烈变化导致了扰动位置相位解卷绕结果不准确,提出了采用相位差变化峰之后的临近位置处的相位变化来还原扰动。实验表明,这种方法能够正确还原扰动信号,能够对10 Hz~1.5 kHz范围内的扰动信号进行准确解调,可同时响应并解调光纤沿线多点扰动,且相位变化幅值与扰动强度具有良好的线性关系。
关键词
光纤传感
相位敏感光时域反射系统
相位模糊
相位解卷绕
Keywords
fiber sensor
phase sensitive optical time domain reflectometer
phase ambiguity
phase unwrapping
分类号
TP212.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
变分模态分解-排列熵方法用于分布式光纤振动传感系统去噪
被引量:
9
4
作者
于淼
张耀鲁
何禹潼
孙铭阳
孔谦
郑志丰
机构
电子科技大学中山学院电子信息学院
吉林大学仪器科学与电气工程学院
珠海任驰光电科技有限公司
出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期54-65,共12页
基金
广东省普通高校青年创新人才项目(2018KQNCX332)
广东省引进领军人才计划(00201507)
+2 种基金
广东省教育厅创团项目(2018KCXTD033)
广东省科技计划(2021A0101180005)
中山市社会公益科技研究项目(2018B1021,2020B2018)。
文摘
提出一种变分模态分解-排列熵的去噪方法,分析并设定排列熵中关键参数和阈值,进而通过排列熵来确定变分模态分解的分解层数值,将分解的各模态进行重构以实现对振动信号的去噪。通过仿真测试来验证该方法在正交性、完备性、信噪比和效率方面的优越性,最后对系统采集的实际振动信号进行去噪处理。实验结果表明,与现有的经验模态分解-相关系数和完全经验模态分解-相关系数方法相比,所提方法对触网、车轮碾压和雨淋三种振动信号具有最优的去噪信噪比(含噪信号与降噪值之比),分别为32.5358 dB、30.5546 dB和29.3435 dB,耗时也较少,分别为1.4432,1.6320,1.2349 s,信号模式识别准确率最高,均在99%以上。
关键词
光纤光学
分布式光纤振动传感
变分模态分解
排列熵
信号去噪
Keywords
fiber optics
distributed fiber vibration sensing
variational mode decomposition
permutation entropy
signal denoising
分类号
O436.1 [机械工程—光学工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于波网络的相位敏感光时域反射系统模式识别方法研究
张耀鲁
于淼
常天英
李姝凡
郑志丰
杨悦
王忠民
崔洪亮
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
下载PDF
职称材料
2
基于MEEMD-HHT的分布式光纤振动传感系统信号特征提取方法
于淼
张耀鲁
徐泽辰
何禹潼
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021
13
下载PDF
职称材料
3
相位敏感光时域反射系统相位模糊及解卷绕
于淼
孙铭阳
张耀鲁
何禹潼
郑志丰
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2021
5
下载PDF
职称材料
4
变分模态分解-排列熵方法用于分布式光纤振动传感系统去噪
于淼
张耀鲁
何禹潼
孙铭阳
孔谦
郑志丰
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
9
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