基于小波包与神经网络的海底电缆故障诊断

发布时间：2019-01-23 13:31

【摘要】：针对海底电缆的故障诊断问题,提出了一种基于小波包与神经网络的诊断新方法。该方法将海缆中光纤的布里渊频移转换成温度和应变数据,首先使用六层小波分解对监测信号降噪,然后对故障数据进行三层小波包分解和重构,再通过提取能量、标准差和Shannon熵等构造特征向量并输入BP(反向传播)神经网络进行训练和测试。实验分析表明,在海底电缆故障诊断中,采用标准差作为特征向量输入BP神经网络中的诊断方法性能最佳。
[Abstract]:A new diagnosis method based on wavelet packet and neural network is proposed for submarine cable fault diagnosis. In this method, the Brillouin frequency shift of optical fiber in submarine cable is converted into temperature and strain data. Firstly, the monitoring signal is de-noised by six-layer wavelet decomposition, then the fault data is decomposed and reconstructed by three-layer wavelet packet, and then the energy is extracted. Standard deviation and Shannon entropy are used to construct eigenvector and input BP neural network to train and test. The experimental results show that in submarine cable fault diagnosis, the standard deviation is used as the eigenvector input into the BP neural network, and the performance of the method is the best.
【作者单位】： 华北电力大学电子与通信工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51407074,61377088) 河北省自然科学基金资助项目(E2015502053) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015ZD21)
【分类号】：TP183;P756.1

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