基于φ-OTDR的车辆振动信号检测方法

针对相位敏感光时域反射计(Phase Sensitive Optical Time Domain Reflectometer,φ-OTDR)系统在车辆振动信号检测中信号信噪比低且检测准确率受频率影响的问题,提出了一种引导边缘滤波检测(Guided Edge Filter,GEF)方法。GEF方法在减少噪声影响的同时保留并提取出有效的振动位置信息。使用PZT分别产生不同频率的振动信号,将GEF方法与直接振幅差分法进行实验对比。结果表明,使用GEF方法得到的平均信噪比相较于直接振幅差分法提高了3.26 dB。使用公路上行驶车辆的振动信号进行测试,结果表明,使用GEF方法得到的信噪比最高为3.98 dB,比直接振幅差分法提高了2.65 dB。

基于PSO-SVM的Φ-OTDR系统模式识别研究

针对相位敏感光时域反射仪(phase sensitive optical time domain reflectometer,Φ-OTDR)系统中误报率高的问题,提出一种多域特征提取与粒子群算法优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)相结合的模式识别算法。首先,对原始信号进行差分处理后提取时域特征,并利用小波包分解方法,通过验证不同分解层数下的事件分类准确率,设定最优分解层数为6层,提取差分信号的能量特征。然后以SVM分类器为基础,利用PSO算法优化SVM分类器参数,提高光纤振动信号识别准确率。最后利用Φ-OTDR事件数据集进行验证,实验结果表明,该模式识别算法达到了95.6%的振动事件分类准确率。

相干衰落抑制Φ-OTDR的分布式光纤周界安防技术

基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤振动传感系统在铁路周界安防中有着重要的应用前景.为降低Φ-OTDR中固有的相干衰落对相位解调的影响,提高扰动信号识别率,提出一种基于矢量旋转滑动平均(MVRA)的相干衰落抑制方法.首先,对探测信号复矢量化,并对各位置的复矢量信号按初相角进行旋转对齐;然后,采用滑动平均的方法缓和信号幅度起伏以及减小噪声功率,提高信噪比,进而抑制相干衰落;其次,从衰落抑制信号解调出扰动信号,将MVRA与频谱提取重组(SERM)、数字向移变换(DPST)方法进行对比,通过差分相位标准差验证抗衰落效果;最后,通过搭建分布式光纤周界入侵检测实验平台,模拟环境噪声、应力破坏、攀爬、剪网4种防护扰动信号,以解调的相位灰度图作为特征图像,使用卷积神经网络进行模式识别.实验结果表明:相比SERM、DPST,MVRA能更高效地抑制衰落,当滑动窗长50 ns时,MVRA提高11.2 dB信噪比;扰动信号的识别率由衰落抑制前的88%提高到衰落抑制后的92%.

Φ-OTDR系统的数字信号处理及应用

相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)传感系统具有高动态响应、高灵敏等特点,在大型工程结构健康监测领域具有巨大的应用潜力。而Φ-OTDR系统仪器化水平和工程应用很大程度上取决于数字信号处理(DSP)技术。本文对比分析了近年来Φ-OTDR系统在信号的量化、解调、抑噪以及模式识别上主要的数字信号处理方法和技术,并通过架空输电线路状态监测、埋地电缆外破预警两个应用实例,阐述了工程应用中数字信号处理与行业背景知识相结合的重要性和方法,并对Φ-OTDR系统中数字信号处理方法的发展现状和趋势进行了总结与展望。

基于Φ-OTDR的振动事件识别分类器研究进展

相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)凭借着传感距离长、铺设简单、耐腐蚀和抗电磁干扰等特点被广泛应用于分布式振动监测领域。随着传感任务多样化及人工智能的广泛应用,对振动事件的类型识别成为研究的热点方向。为了使读者能更好理解识别分类器研究进展和发展趋势,先后介绍了传统识别分类器和基于深度学习的神经网络识别分类器,对不同分类器性能指标、优缺点和应用场合进行了比较,最后对Φ-OTDR振动事件识别研究方向进行了展望。

基于频分复用φ-OTDR的高频振动检测与解调

相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)是一种借助光纤为传感媒介,检测外部振动信息的可靠方案。为提高系统的探测频率,设计了一种双脉冲频分复用结构的φ-OTDR系统。通过对双脉冲信号中的其中一路采用频分复用技术处理,产生用于检测动态相位变化的不同频率载波信号,使更多的探测脉冲可以同时在光纤中传输。并针对振动信号的解调,提出一种微分自交叉相除的反正切(PGC-DSD-Arctan)算法,解决了传统算法中解调效果受调制深度影响的问题,具有更好的适用性和更高的稳定性。通过搭建系统平台,可以有效地在10 km传感范围内检测并解调出20 kHz振动信号的相位和频率信息。

一种融合Φ-OTDR和MZI的PCCP断丝监测系统

设计了一种融合相位敏感型光时域反射计(Φ-OTDR)和马赫-曾德尔干涉仪(MZI)的预应力钢筋混凝土管(PCCP)断丝监测系统。通过引入优化的IQ解调算法,减少了40%以上的数据运算量。实验结果证明该系统的单端测量距离不低于20 km,频率响应不低于20 kHz,空间定位误差在±2 m以内,具备长距离定位断丝故障和分辨振动事件特征频率的能力,为PCCP的全生命周期在线结构健康监测提供了一种可靠的技术手段。

基于KNN算法与φ-OTDR系统的高铁声屏障故障识别方法

提出了一种基于K近邻(K-nearest neighbors,KNN)算法和相位敏感光时域反射(Phase-sensitive optical time domain reflectometry,φ-OTDR)系统的高铁声屏障故障识别方法。设计了V字型光缆敷设方式,能够感知声屏障不同高度吸声板在脉动力冲击下的振动,并利用φ-OTDR系统采集振动信号。对振动信号进行多域特征提取以及K近邻分类后,可以实现对声屏障故障状态识别。实验结果表明,在复杂场景下对于故障点的识别正确率达到了90.9%。该方法为声屏障故障识别提供了一条可行的技术路线,能够减少对专业人员的依赖,对于提升高铁声屏障智能运维水平具有重要意义。

基于优化MRVA的Φ-OTDR相干衰落抑制方法

本文针对相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)系统的一种相干衰落抑制方法旋转矢量移动平均(MRVA)进行了优化,获得了性能更优的相干衰落抑制.该优化方法从两个方面展开,首先使用加权窗口代替MRVA方法中的矩形窗口,兼顾测量精度和空间分辨率;然后根据移动平均与低通滤波的数理等效性,将时域移动平均转换为运算速度更快的频域低通滤波,提高信号处理效率.实验结果表明,相较于MRVA方法,该方法的解调相位精度提高了约23%,计算时间从0.957 s缩短至0.026 s,运算速度提高约36倍.

Φ-OTDR系统非对称光纤耦合器相位解调方法研究

针对3×3光纤耦合器三路输出信号非旋转对称易导致相位解调产生误差的问题,提出了基于3×3光纤耦合器两路输出信号的非对称光纤耦合器相位解调系统理论,通过软件仿真分析验证了系统对单频周期信号与三次谐波信号的相位解调能力,并在相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR)上开展了光纤振动传感系统相位解调性能测试。实验结果表明,系统能够实现200~4000 Hz频率范围内的相位解调,振动定位绝对误差在±10 m以内,系统空间分辨率为21 m。本方法在减少系统硬件成本的基础上,为Φ-OTDR系统光纤耦合器分光比与相位差不恒定问题提供了新的解决思路与参考方案,可在交通安全监测等领域进行应用推广。

基于改进压缩感知技术的Φ-OTDR系统研究

研究了一种基于改进压缩感知技术的相敏光学时域反射计(phase-sensitive optical time domain reflectometer,Φ-OTDR)系统。对于压缩感知技术,信号稀疏度K直接影响信号恢复的质量。为了提高信号恢复的质量,应该获得更接近原始信号的真实稀疏性度K。因此,提出了一种基于硬阈值的信号稀疏度K的计算方法,同时,采用结合收缩阈值的重构方法,尽可能保留信号的有效成分。实验结果表明,振动频率为1 kHz的正弦振动信号在5.6 km的距离处被成功地重建。与常用的硬阈值压缩传感技术、移动平均去噪技术和Sym8小波去噪技术相比,所提出的压缩感知技术的信噪比分别提高了3.55、13.2和8.02 dB。

基于Φ-OTDR的海风机与海底电缆在线状态监测方法

利用自研的Φ-OTDR系统,在福建省某海上风电场开展了演示验证,实现了对海风机机组的启动-运行-停机等不同工况下的状态分析与诊断,总结了不同工况下的振动特征及诊断依据;以及针对海底电缆的水流冲击、锚害拖拽、抵近船只航行等监测预警功能,总结了不同海缆状态下及周边环境感知目标事件特征。实测结果证明该方案能够在线监测海风机与海底电缆状态,并有效感知周围环境,为提升海上风电场运维水平提供了可靠的技术途径。

基于Φ-OTDR+BP神经网络分类器的海缆防锚害系统模式识别

基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤振动探测是海缆锚害预警的重要防护手段。针对探测海缆锚害的入侵事件类型判别需求,提出将反向传播(BP)神经网络分类器应用于基于Φ-OTDR的海缆防锚害系统中,介绍了基于Φ-OTDR+BP神经网络分类器的海缆防锚害系统原理,采用信号时域特征和时频域特征作为特征向量,构建基于BP神经网络的分类器,实现了对入侵事件类型的判别。试验结果表明,分类器的模式识别准确率达到100%。

基于Ф-OTDR和POTDR结合的分布式光纤微扰传感系统

提出了一种ф-OTDR和POTDR相结合的分布式光纤微扰传感系统.该系统将窄线宽DFB激光器作为传感光源同时应用到ф-OTDR和POTDR中,在不增加成本的前提下使两种系统合为一体,可同时检测传输光脉冲的相位和偏振态的变化,并使它们并行运行以提高传感系统对微扰远程定位检测的准确度,从而大幅减小误判率和漏报率.同时采用小波分析的方法来降低传感信号的噪音以进行后续的处理.实验结果表明,传感系统在14km处获得具有较高信噪比的扰动信号,同时系统的空间分辨率也达到了50m.

基于相位敏感光时域反射的海底电缆外部扰动监测方法

海底电缆是连接陆地和海洋电网的重要纽带,锚击、渔网拖曳等外力破坏是其安全稳定运行的主要威胁。为监测海底电缆外部扰动,基于相位敏感光时域反射技术,设计外差相干型的扰动监测装置,采用正交解调和移动方差平均法识别和定位扰动信号,并进行试验验证与现场应用。结果表明:所提方法可有效提取传感光纤中的背向散射光幅值与相位信息;外部扰动造成的相位变化,会引起幅值波动与相位跳变;采用移动方差平均算法提取幅值波动区,可实现外部扰动定位;基于扰动点相位信息,可反演得到扰动时域波形。外差相干型探测技术可用于海底电缆外部扰动监测。

?-OTDR系统中的相位解调方法研究进展

随着相位敏感光时域反射计(?-OTDR)技术的发展与应用,传统的幅度解调方法已经很难满足人们对高质量传感的需求,而相位解调方法凭借其对相位信息解调的高灵敏性和高精确度的优势,近年来引起了国内外的广泛关注。综述了?-OTDR系统中相位解调方法的研究进展,介绍了相位生成载波解调法、基于3×3耦合器的解调法和数字相干IQ解调法3种?-OTDR系统中的相位解调方法,并简单分析了这几种方法的优缺点。对未来基于?-OTDR的传感系统中解调方法的优化及新方法的提出具有重要的意义。

φ-OTDR识别不同频率振动事件研究

在相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)识别入侵事件中,时间域单点振动判断和空间域相邻点振动判断算法是以一段时间和相邻区域内的数据变化幅度为依据,来检测由入侵者产生的光强差异,定位入侵位置。本文在这种算法的基础上,重点研究了三个方面的内容:即研究自适应均值去阈值的方法、分析了该算法可以识别的振动事件的频率响应范围、设计算法对振动事件所包含的频率信息分类,并通过25组不同频率的振动实验验证算法和分析。实验证实研究出的阈值处理方法适应性非常好,频率响应范围与理论分析一致,且设计的频率分类算法能够实现对振动事件所包含的频率信息正确分类,为φ-OTDR的实际工程应用提供参考。

面向电力管廊外破监测的分布式光纤传感技术研究

电力管廊是城市里重要的基础设施,对其结构和状态进行监测及评估备受关注。本文针对电力管廊外力破坏监测的问题,提出一种基于衰减补偿的光时域差分曲线方差阈值定位振动事件的方案,并通过实验论证了其定位外破事件的准确性。该方案基于相敏型光时域反射系统架构,根据管廊外破事件引起的光纤振动导致光时域反射曲线在该事件位置处混乱度急剧增加的现象,对不同测量序列得到的光时域反射曲线作差,然后对光纤各位置对应的差值向量数据求方差,设定方差阈值定位外破事件。同时,考虑到光纤衰减导致方差阈值随距离增加而降低的问题,采用衰减补偿算法使光纤上任意散射位置对应相同的脉冲功率水平,从而修正光纤衰减对方差阈值的影响。实验搭建了分布式光纤振动传感系统,采用脉宽为30 ns、峰值功率为30 dBm的光脉冲,在约25 km的光纤范围,获得±3 m的定位精度。电力管廊外力破坏事件,具有低频、大扰动、持续长的特点,所提出系统方案通过曲线平均抑制瑞利散射衰落噪声,结合光纤衰减补偿校正散射信号幅值,从而将振动事件引起的光信号相位变化作为探测曲线波动的主导因素,以确保对外力破坏事件不漏报、不误报。

基于Φ-OTDR的智能识别技术研究

相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)已广泛应用在防入侵检测、建筑结构的裂缝健康检测和管道检测,但其准确性和抗噪性能还需要提高。提出了一种基于Φ-OTDR的智能识别系统,该系统采用神经网络算法进行智能识别,并对振动强度进行识别概率化处理。实验结果表明:提出的系统能够准确识别并定位入侵行为,定位精度达到5 m以内。

基于φ-OTDR的振动检测研究型综合实验设计

设计了基于相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)的车辆振动检测研究型教学实验。包括φ-OTDR基本原理、实验场地选择、关键参数确定、振动信号检测以及信号处理算法设计等。实践表明,针对常规幅值差分累加算法在振动信号解调中存在差分间隔依赖性问题,学生能融合所学数理知识提出一种简单、高可靠的振动信号检测方法。该方法不仅可以避免常规方法因差分间隔依赖性出现的振动误判问题,而且大幅增加了检测信号的信噪比。