光纤预警系统在天然气管道保护中的应用

发布时间：2017-06-08 08:04

  本文关键词：光纤预警系统在天然气管道保护中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：根据光纤预警系统采集到的振源振动信号识别出振源的类型,是光纤预警系统能否实现天然气管道沿线破坏事件预判的关键,也具有重要的理论价值和现实意义。传统的光纤预警系统可以实现破坏事件的预判和定位,而且定位的精度越来越高、速度越来越快。但是,目前光纤预警系统尚难以实现振源类型的准确和快速。若光纤预警系统不能有效区分威胁性振源和非威胁性振源,会导致不必要的出警和抢修情况的发生,极大的浪费人力和物力。因此,如何实现振源的识别,成为了光纤预警技术发展过程中的一个重要课题。本文使用振幅分析法、短时平均能量法、能量概率分布法、信号频谱分析法和基频周期法对光纤预警系统采集到的振源振动信号进行属性特征分析,然后建立相应的最大能量模型、能量信息熵模型、基频周期模型和信号稳定行模型四种特征分析模型对不同振源类型进行分类和识别。本论文主要完成了以下四个方面的工作：1、从理论上提出应用时域特征分析法和频域特征分析法对获取的振源振动信号进行分析。其中,时域特征分析法包括振动信号振幅分析法、短时平均能量法和能量概率分布法；频域特征分析方法包括振动信号频谱分析法和基频周期法。2、搭建基于Sagnac干涉原理的光纤预警系统实验场地,进行机械挖掘、燃气泄漏、人工挖掘和车辆经过四种模拟振源实验,并获取相应的振动信号数据。论文首先对基于Sagnac干涉原理的光纤预警系统获取振动信号的原理进行说明,并基于此原理构建天然气管道光纤预警系统实验模型。在后续的研究中搭建光纤预警系统实验场地,进行四种振源模拟实验。将获取的实验数据使用时域和频域特征分析方法进行分析和识别,为构建振源信号识别系统信息库提供数据支持。3、结合振源振动信号的时域和频域特征分析方法构建四种特征属性模型。论文构建的振源振动信号特征属性模型有最大能量模型、能量信息熵模型、基频周期模型和信号稳定行模型。其中,最大能量模型用来识别机械挖掘振源；能量信息熵模型用来识别燃气泄漏振源；信号稳定模型用来识别人工挖掘振源；基频周期模型用来识别车辆经过振源。通过以上四种模型可以实现对振源振动信号的分析、处理,并识别出被处理信号的振源类型。4、将特征属性模型与决策树分类法相结合,构建振源类型识别分类器模型,对振源振动信号进行系统的分类和识别。设计振源类型识别分类器模型的目的,是将分布式光纤预警系统监测到的振源振动信号进行系统的、分步骤的识别。基于决策树的分类器对振动信号的识别主要过程分为两个阶段：第一阶段,对实验阶段监测到的已知振源类型的振动信号进行归类,建立作为训练数据的样本集。第二阶段,通过特征属性模型和样本集的比对,对在实际应用中监测到的振动信号进行分类和识别。本论文通过搭建基于Sagnac原理的光纤预警系统试验台,获取天然气管道沿线振源振动信号数据,通过信号时域和频域特征分析方法对振动信号进行处理,然后通过构建特征属性模型和基于决策树的分类法模型的方法,实现振源类型的识别。
【关键词】：光纤预警系统 Sagnac干涉原理 时域和频域特征分析法 特征属性模型 决策树分类法 分类器
【学位授予单位】：山东建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU996.7
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 课题研究背景11
• 1.2 研究的目的和意义11-12
• 1.3 光纤预警技术研究现状12-16
• 1.3.1 干涉型传感技术13-15
• 1.3.2 光时域反射型传感技术15-16
• 1.4 光纤预警振源识别技术发展现状16-18
• 1.4.1 经验模态分析法17-18
• 1.4.2 小波变换分析法18
• 1.5 论文主要研究内容18-21
• 第二章 Sagnac干涉原理和振动信号的预处理方法21-39
• 2.1 光纤传感技术及光纤干涉仪21-23
• 2.1.1 光纤传感技术21-22
• 2.1.2 光纤干涉传感器22-23
• 2.2 Sagnac光纤干涉仪23-26
• 2.2.1 Sagnac干涉仪传感原理及结构23-26
• 2.3 振源振动信号预处理方法26-37
• 2.3.1 滤波器设计和振动信号的滤波处理26-27
• 2.3.2 振动信号的频谱分析法27-30
• 2.3.3 短时自相关系数分析法30-32
• 2.3.4 短时平均能量分析法32-35
• 2.3.5 能量信息熵分析法35-36
• 2.3.6 变异系数分析法36-37
• 2.4 本章小结37-39
• 第三章 实验平台的搭建以及振动信号的获取39-48
• 3.1 实验平台的搭建39-44
• 3.1.1 系统介绍39-42
• 3.1.2 系统组成和工作原理42-44
• 3.1.3 实验场地的布置44
• 3.2 振动信号的获取44-47
• 3.2.1 机械挖掘振源模拟实验45
• 3.2.2 燃气泄漏振源模拟实验45-46
• 3.2.3 人工挖掘振源模拟实验46-47
• 3.2.4 车辆经过振源模拟实验47
• 3.3 本章小节47-48
• 第四章 对获取的振动信号的分析和预处理48-57
• 4.1 振动信号时域分析48-53
• 4.1.1 获取振动信号振幅随时间变化波形48-49
• 4.1.2 短时平均能量特征分析49-51
• 4.1.3 振动信号平均能量概率密度分布分析51-53
• 4.2 振动信号频域分析53-56
• 4.2.1 振动信号振幅和频率分析53-55
• 4.2.2 短时自相关系数法分析55-56
• 4.3 本章小节56-57
• 第五章 振源识别模型的构建和分类器设计57-74
• 5.1 振源特征属性识别模型建立57-70
• 5.1.1 最大能量模型57-58
• 5.1.2 能量信息熵模型58-64
• 5.1.3 信号稳定性模型64-67
• 5.1.4 基频周期模型67-70
• 5.2 振源类型识别分类器设计70-73
• 5.2.1 分类器概述70
• 5.2.2 决策树分类器70-73
• 5.3 本章小结73-74
• 第六章 结论与展望74-76
• 6.1 结论74
• 6.2 展望74-76
• 参考文献76-79
• 致谢79-80
• 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况80

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