基于加速度传感器的电缆防盗检测算法研究

发布时间：2021-03-23 08:50

　　电力电缆因具有较高的经济价值,常遭到不法分子的违法盗窃,文章设计了一套基于三轴加速度传感器的电缆在线监测算法及装置,实时监测电缆是否受到破坏性盗窃活动。在电缆沟搭建实验平台,采集传感器的加速度数据,并用小波系数相关法进行去噪处理,然后计算加速度与重力方向的夹角,并基于db4小波基对数据进行4层小波分解,获取基于角度的小波能量谱,同时计算合成加速度、偏度、标准差、熵等时频域特征判据,最后通过主成分分析降维,并用BP神经网络算法进行分类,多次测试表明,算法的平均准确率为96.25%,并对算法优化进一步提高了检测的准确性,为电缆防盗提供了一种新思路。 

【文章来源】：电测与仪表. 2020,57(21)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

防盗装置现场安装图

如图2所示，在成都市高新区的电缆沟现场模拟实验，电缆绝缘层上安装三轴加速度传感器，并分别模拟电缆破坏行为与非破坏性活动同时采集传感器加速度数据，对于表1中每种活动均模拟测试5次，每次均采集3分钟，每种活动均可随机包含表1中的细化活动。实验中传感器采样频率为100 Hz，电缆为10 kV三芯铜线，晃动电缆，实验采集的3轴加速度信号如图3所示，其中x轴是沿电缆方向，z轴是重力方向，可以看出z轴加速度最大，x轴加速度最小且更具规律性，原因为沿电缆方向运动幅度小，加速度值也较小。因加速度传感器采集到的信号为离散信号，取256个点作为一串信号序列，即一组信号。在对信号进行处理时均以一组信号为最小单位分析处理，计算特征值。2 小波分解和能量谱理论

采集信号的过程中不可避免地会混入噪声信号和高频信号，会影响识别算法的准确性，因此，在使用提取的原始信号之前要对实验数据预处理去除干扰噪声。常见的信号去噪方法有奇异值去噪、小波去噪等，与其他去噪方法相比，小波去噪更适合于低信噪比的情况，且对于突变信号和时变信号效果更为显著。常见的小波去噪方法主要有小波系数相关性去噪、小波阈值收缩法和小波变换模极大值去噪。由于小波系数相关性去噪法具有响应时间短，计算速度快，能够实现对环境噪声的有效剔除，因此，利用小波系数相关性去噪法对原始信号预处理，其流程图如图4所示。3.2 基于角度的小波能量谱

【参考文献】：
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本文编号：3095527