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基于光纤振动传感系统的入侵事件识别方法

冬至配饺子 来源:谈纤说缆 作者:王艳昌,等 2023-12-01 17:25 次阅读

1 概述

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2 光纤振动传感器工作原理

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3 信号分析及识别

3.1 光纤振动传感系统

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系统实际电压范围在05 V,输出数据为二进制数,范围为01 024,因此实际电压为:

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调节电位器波形放大倍数R 1 ,使不同强度振动信号得以完全显示,并将数据转换为信号的振动幅值,进一步求得每组信号的振动平均幅值。振动幅值及振动平均幅值计算式为:

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3.2 信号分析方法

①小波包分析

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BP神经网络

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4 实验分析

4.1 数据采集

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4.2 实验结果与分析

①振动信号波形

本文进行了100组人工敲击实验和80组电镐打击实验,每组实验采样次数均为700次;50组打夯实验,每组采样次数为600次;50组挖掘实验,每组采样次数为400次。共得到280组样本,监测到的4种入侵事件的其中1组振动信号波形见图3。

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图3 4种入侵事件的其中1组振动信号波形

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图4 外界干扰因素的振动信号波形

②信号的振动平均幅值和峭度

由式(3)、(4)计算4种入侵事件信号的振动平均幅值、峭度,分别见图5、6。

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图5 4种入侵事件的振动平均幅值

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图6 4种入侵事件信号的峭度

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表1 8个频带序列号对应的频率区间

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图7 4种入侵事件的1组信号不同频带能量占比

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表2 BP神经网络测试的分类结果

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在距离管道2 m的位置进行实验,采集了10组人工敲击数据、16组电镐打击数据、15组打夯数据和10组挖掘数据,这些数据未参与模型训练,直接应用神经网络模型对这些数据进行识别。识别结果:人工敲击识别率100.00%,电镐打击识别率87.50%,打夯识别率93.33%,挖掘识别率80.00%。整体识别率达90.20%,能够有效识别。

5 结论及建议

①根据不同入侵事件振动信号波形的特点,可基本区分4种入侵事件。连续波形长度由长到短为打夯、电镐打击、挖掘、人工敲击。外界干扰因素产生的振动幅值很小,对入侵事件识别影响较小。

②研究的BP神经网络模型能够有效地对人工敲击、电镐打击、打夯、挖掘4种入侵事件进行识别,整体识别率为96.43%。在距离管道2 m的位置进行实验信号采集,并采用上述方法对振动信号进行识别,整体识别率达90.20%。

③本研究由于实验光缆长度有限,着重对第三方入侵数据进行分析识别,后续可提升实验平台,对定位算法进行深入研究,并且对预警系统入侵定位的影响因素进行进一步数据分析。

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