基于有限元仿真和光纤传感的隧道损伤监测

对苏州四号线支线红庄站至蠡墅站段地铁进行隧道结构开展静力场和动力场有限元仿真分析,并根据仿真结果和现场勘察结果,成功设计并布设了能够对隧道结构水平位移、裂缝、沉降、结构应力、结构表面应变、振动等信息进行实时监测的光纤传感网络,实现了对隧道结构健康状态的实时监测,然后利用光纤传感网络反过来验证有限元模型可靠性,从而得到更准确的有限元仿真模型。最后,结合两种技术,针对该地铁中三种主要断面建立了二维有限元模型,研究了三种断面在隧道结构有损伤基础和无损伤基础的两种情况下,受到地铁列车振动荷载影响产生的混凝土结构损伤分布规律,从而更好地为地铁安全运营提供技术保障。

用于海洋水位监测的干涉式光纤水位传感系统

为了实现海洋水位实时监测以进行有效的海啸预警,提出了一种全光纤干涉式水位传感系统.针对海洋水位变化范围大、变化速度快的特点,采用基于双准直器对准的改进式干涉结构和线性调频相位解调方法,以实现对海洋水位值的大量程、高精度、快响应测量.实验结果表明该水位传感系统的可测量程为0~109.14m,测量精度达±1cm,可实现0.01s的响应时间,具有较好的实时性.该系统对海洋水位监测、海啸预警具有十分积极的意义.

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

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。

相位敏感光时域反射系统相位模糊及解卷绕

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。

光纤干涉式海底地震海啸监测系统的研制与布放

研制了基于光纤干涉技术的海底地震海啸监测系统,并布放在海南省万宁市的国家海洋局乌场海洋环境监测站附近海域。研制的三分量光纤干涉地震计谐振频率大约250 Hz,灵敏度达到57 dB(0 dB代表1 rad/g),工作频率范围0.005~50 Hz,最小可探测振动加速度43.4 ng/√Hz;光纤干涉水位计测量精度达到±1 cm,测量范围0~110 m。系统自2017年10月完成布放,已经连续工作超过4年,并在长期运行过程中记录地震和实时水位数据。从2018年1月到2021年12月,在系统运行期间,东北亚地区发生里氏6.0级以上地震共计60余次,其中39次被系统成功监测,例如,给出了印度尼西亚苏拉威西附近海域发生的里氏6.8级以上地震的详细测量结果。文中报告了与这项工作相关的规划、设计、制造、实验室测试、海上安装、观测、数据采集和分析。介绍了系统布放过程,描述了地震计和水位计的工作原理,给出并分析了典型的地震记录和同期的水位监测记录。

相位敏感光时域反射系统低频响应性能优化

相位敏感光时域反射系统以其分布式光纤传感技术的优势在分布式水听、压裂微地震检测、自然灾害预警等低频监测领域具有极高的应用前景。文中对系统中脉冲斩波信号与频率调制信号时钟不同源的问题予以验证,并对其产生的影响进行理论分析;设计双路同步时钟源驱动产生脉冲斩波信号和频率调制信号,降低每个脉冲重复周期中频率调制信号的随机低频相位噪声,提高探测脉冲光的相位稳定性;采用时钟同源和时钟非同源两种方式对典型的基于外差相干检测的相位敏感光时域反射系统的声光调制器进行驱动,由信号发生器驱动缠有光纤的压电陶瓷,产生不同频段的扰动信号。实验结果表明:在同一测试条件下,前者在低频段的信噪比、相位解调质量、频率响应方面均优于后者,最小响应频率为0.1 Hz,相对提高两个数量级,降低了系统中低频噪声干扰。该方法易于实现,可与现有的低频性能优化方法或结构兼容,进一步提高系统低频响应性能。

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

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。