Ф-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究

发布时间：2017-10-14 11:34

  本文关键词：Ф-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究

  更多相关文章： 光纤传感器 分布式 Φ-OTDR 扰动事件识别 多特征参量

【摘要】：分布式光纤扰动传感系统,具有灵敏度高、结构简单、无需外场供电、检测距离长、范围广,以及抗电磁干扰等优势,广泛应用于周界安防、油气管道、通信光缆监测等诸多领域。基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤传感系统具有结构简单、分辨率高、系统稳定及可以同时对多扰动事件定位等显著的优势,已成为目前分布式光纤扰动传感系统中新的关注点。本文针对Φ-OTDR分布式光纤传感系统的扰动事件识别开展深入的理论与实验研究工作,所提出的基于多特征参量的扰动事件模式识别方法,能够克服现有单一特征参量模式识别方法的局限,有效提高扰动事件目标识别结果的准确性。本文的主要研究工作如下：(1)针对Φ-OTDR分布式光纤传感系统传感原理和传感信号特点,从光波导理论和弹性力学出发,建立了Φ-OTDR分布式光纤传感器扰动的光路数学模型。进而,对扰动信号进行分析和建模,为后续信号处理和模式识别提供理论和方法支持。(2)提出一种基于Φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统多特征参量的模式识别方法。从模糊数学以及Φ-OTDR传感系统信号特征的角度出发,对多特征参量模式识别方法进行了研究。分析了多特征参量的模糊评价矩阵、模糊属性评价模型和判决原则,明确了用于多特征参量模式识别的四种特征参量。所提出的扰动模式识别方法,对降低算法复杂度、提升系统性能具有重要意义。(3)搭建了Φ-OTDR分布式光纤扰动传感实验系统,并对所提出的Φ-OTDR分布式光纤传感系统模式识别方法进行了可行性验证及实际测试。实验结果证明,提出的识别方法可有效区分敲击、攀爬、浇水(模拟下雨环境)和轻度碾压(模拟非破坏性人为扰动)等多种不同类型扰动事件,识别率分别达到91.2%,88.3%,90%和86.7%。克服现有单一特征参量目标识别方法识别模式受限的问题,有效提高了扰动事件目标识别结果的准确性。
【关键词】：光纤传感器 分布式 Φ-OTDR 扰动事件识别 多特征参量
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN253
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-25
• 1.0 引言11
• 1.1 分布式光纤传感技术11-13
• 1.2 分布式光纤扰动传感器的主要应用13-15
• 1.3 分布式光纤扰动传感器主要技术方案15-23
• 1.3.1 光时域反射计方案15-19
• 1.3.2 光纤光栅阵列方案19-20
• 1.3.3 干涉仪型方案20-23
• 1.4 基于Φ-OTDR的FDDS系统及其扰动模式识别的研究进展23-24
• 1.5 研究意义与研究内容24-25
• 1.5.1 研究意义24
• 1.5.2 研究内容24-25
• 2 Φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统理论研究25-35
• 2.1 引言25
• 2.2 瑞利散射25-27
• 2.2.1 弹性光散射25-26
• 2.2.2 瑞利后向散射26-27
• 2.3 Φ-OTDR分布式光纤扰动传感器27-31
• 2.3.1 Φ-OTDR基本原理27
• 2.3.2 Φ-OTDR分布式光纤扰动传感器原理27-28
• 2.3.3 Φ-OTDR分布式光纤扰动传感器输出信号分析28-31
• 2.4 移动差分31-34
• 2.5 本章小结34-35
• 3 Φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统多特征参量模式识别35-52
• 3.1 引言35
• 3.2 分布式光纤传感系统信号的模式划分35-36
• 3.2.1 模式划分的依据35-36
• 3.2.2 模式种类的划分36
• 3.3 特征参量提取36-44
• 3.3.1 平方差37-38
• 3.3.2 短时过电平率38-40
• 3.3.3 短时傅里叶变换40-43
• 3.3.4 扰动持续时间43-44
• 3.4 多特征参量的隶属函数44-48
• 3.5 多特征参量的模糊评价矩阵48
• 3.6 多特征参量的模糊属性评价模型48-50
• 3.6.1 因素决定型综合评价模型49
• 3.6.2 加权平均型综合评价模型49
• 3.6.3 几何平均型综合评价模型49-50
• 3.7 多特征参量模式识别方法50
• 3.8 本章小结50-52
• 4 Φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统实际测试52-63
• 4.1 引言52
• 4.2 实验系统搭建52-55
• 4.3 信号采集、处理与结果分析55-62
• 4.4 本章小结62-63
• 5 结论63-65
• 5.1 论文完成的主要工作63-64
• 5.2 下一步研究建议64-65
• 参考文献65-69
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果69-71
• 学位论文数据集71

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本文编号：1030860