基于SVM算法的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究

针对相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)分布式光纤扰动传感系统对扰动事件进行有效判别和识别的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的扰动判别和扰动模式识别的方法。通过提取信号时域和频域的平均值、方差、均方差以及信号功率特征,利用二叉树结构建立基于SVM算法的分类器,对扰动进行判别并对扰动模式进行识别。根据传感信号的特征,通过分类器I在对有无扰动信号进行判别的基础上,进一步对有扰动信号利用分类器对扰动事件的模式进行识别。通过实验对所提出的方法进行验证,对600组实验数据进行扰动判别和模式识别,正确的扰动判别率在96%以上,漏报率和误报率在4%以下;正确的模式识别率均在94%以上。

选择性平均的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统阈值算法

阈值的准确设定是有效降低φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统误报和漏报率的关键。针对该问题,提出了一种基于选择性平均的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统阈值算法,采用相关差值预挑选的方式确定信号模板,进行阈值模板匹配。理论和实验研究表明:提出的选择性平均阈值算法,能够更有效设定阈值,提高信噪比,降低φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统的误报和漏报率,与直接平均和移动平均阈值算法相比,所提出的选择性平均阈值算法将误报率分别降低了5%和3%,漏报率均降低了2%;信噪比分别提升了2.55 d B、1.1 d B。所提出的算法有助于提高φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统在实际应用中可靠性。

分布式光纤扰动传感系统故障模式识别仿真

针对传统方法存在识别时间过长、识别率较低等问题,提出一种新的识别方法———基于信息融合的光纤扰动传感故障识别方法。通过集合经验模态分解进行信号分解处理,并提取所得分量中的敏感分量。利用各敏感分量与原信号的关系值及互信息乘积绝对值作为评定标准,选择含系统信息的分量作为分析对象。利用轻量级协议算法及线性模型提取所选对象中的故障特征向量。以提取的故障特征向量为依据,利用系统灰色性故障识别方法和模糊性识别方法出发得到传感器系统故障诊断信息,获取传感器多角度信息融合故障识别,利用信息融合故障识别方法对光纤扰动传感器故障数据进行了识别。实验结果表明,所提方法有效减少了识别时间,提高了识别率。

调制频率对Φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统动态性能的影响(英文)

调制器将输入连续光调制成脉冲光,是基于Φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统的重要组成部分,其调制频率直接决定了系统的监测距离并影响系统的动态特性。对调制频率对系统动态响应范围的影响进行了理论分析及仿真研究。结果表明,脉冲调制频率决定了系统所能还原的外界扰动信号的最高频率。调制频率越高,系统的频率响应范围越大,可探测到的扰动的极限频率越高,采集到的信号失真度越低;反之,调制频率较低甚至低于扰动信号频率时,采集到的信号将严重失真。

基于多特征参量的?-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究

针对目前相位敏感光时域反射计(?-OTDR)分布式光纤扰动传感系统难以对扰动事件进行有效判别的问题,提出一种基于多特征参量的扰动模式识别方法。作为识别依据的多特征参量包括平方差、短时过电平率、短时傅里叶变换以及扰动持续时间,对以上特征参量利用加权平均型综合评判函数进行模式识别,可以有效识别出应力破坏(敲击)、攀爬、浇水(模拟下雨环境)以及轻度碾压(模拟非破坏性人为扰动)四种扰动模式。对60组共240个实验样本进行识别,对以上四种扰动事件的识别率分别达到91.2%,88.3%,90%和86.7%。该方法克服了现有单一特征参量识别模式受限的问题,提高了扰动事件识别的准确性。

M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统模式识别方法

针对M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统输出信号短时频率随外界扰动变化的特征,提出了基于短时频率-时间特性的模式识别算法。采用提取短时过电平率来描述传感信号的短时平均频率-时间特性,并将提取出来的时频特性分段后建立相应的特征元素模型,通过动态规划算法(DTW)筛选出最优特征元素模型,将信号所有最优模型的参数作为信号特征输入到人工神经网络(ANN)进行学习和判决,降低了ANN的训练难度以及对时间的敏感性,提高了系统的环境适应能力。实验结果表明:该方法可以有效区分瞬时作用、长时作用、径向作用和不规则作用等多种不同扰动事件,平均识别速度在0.26 s之内,平均识别准确度在97%以上。

谱减降噪法在相位敏感OTDR扰动传感系统中的应用

针对当前基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤扰动传感系统降噪算法复杂且效果不明显的问题,提出了谱减降噪法。首先对采样信号进行加窗分帧和傅里叶变换;其次取前十五帧无扰动信号功率谱的平均值作为噪声的功率谱估计,用含有扰动信号的功率谱减去噪声的估计谱得到降噪信号的功率谱;最后降噪信号通过逆傅里叶变换得到其时域信号。谱减法运算快且失真小,研究结果表明了在传感距离为53. 6 km的情况下,降噪信号的信噪比提高了2. 7 dB。