基于随机神经网络的光纤振动信号识别算法研究

发布时间：2021-03-11 03:39

　　目前,油气资源的管道运输已经是我国资源调配体系中的重要一环,相比于传统的运输方法,管道运输具有经济适用,铺设简单的特点。但由于油气资源的易燃易挥发性,随着经济的发展,由施工等人类行为对管道产生的威胁也日益增加。因此,获取一个高精确度,高灵敏度,高时效性及高稳定性的新型预警设备对油气管道进行监控十分重要。为了解决上述问题,分布式光纤预警系应运而生。其具备的预警范围大,精准度高,抗电磁干扰,占地面积小,经济廉价的优点,让它得到了社会各界的广泛关注。光纤预警系统使用埋设于地下的分布式光纤传感器对地表振动进行定位和采集,并通过对采集的振动信号进行进行分析,以实现对入侵振动的位置定位和振动源类别分类。由于光纤预警系统的工作环境较为复杂,例如常铺设于公路铁路沿线附近,因此信号信噪比较低,因此设计一种精确可靠鲁棒性强的识别算法就具有很高的应用价值和学术研究意义。基于此,本论文提出了一种基于时频变换的光纤信号特征提取方法及一种基于截断奇异值分解（TSVD-SCN）的随机配置网络（SCN）模型,有效的提升了对光纤信号的识别准确率。实验结果表明,该算法可以满足光纤预警系统的低信噪比高识别精度的要求。本论文... 

【文章来源】：北方工业大学北京市

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－２系统设备不意图??

示模电转换器，ＰＣ表示光电转换器。??本实验所使用的光学设备是基于ＡＴＣＡ?（?Ａｄｖａｎｃｅｄ?Ｔｅｌｅｃｏｍ?Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ??Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）机箱平台下进行集成。本实验釆用的机箱如图２－２所示：??｜?ＥＲ５ＴＥＯ?Ｃ〇ｍ５??丨ｉａ丨丨丨??图２－２系统设备不意图??光学预警系统是由硬件与软件两部分组成，其中系统的硬件设备参数如表??２－１所示：??９??

?本论文所使用的系统所以软件采用ＣＳ架构，包括监测地图，报警界面，系??统参数设置界面三部分。系统监测地图如图２－３所示，其中黄色框内的范围为预??警范围红点为报警点所在位置，地图下方为报警点具体信息。??灑??：？？；?？？ｒ?ｕ?ｉｓ?；？■?ｉ？＊?ｒ?ｊ?ｎ?：ｉ?ｉｔａ．－ｖｎ?ｉ？ｊ：?ＨＩ１＊??：?ｉ？？；?ｒｒ？?ａｌ＊?ｉｔ?ｍ：?ｉｔｔｒ?＞?ｉ＊?ｗ？ａ＜ｈ?？？＞?＊？？Ｖｘ?？？ｓｉ?ｒｆｔＨ??图２－３系统检测地图??光纤预警系统的二维报警界面如图２－４所示，图片中横坐标为振动列，在其??分辨率可根据实际需求调整，本论文采用的为１６米为一列，纵坐标为报警点出??现时间，图中黑点为报警点，图片左侧为一级报警点，其中报警点较多，可能存??在部分虚警，右侧为二级振动报警，经算法剔除了虚警，为实际报警点所在位置。??１０??

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]地下电缆防外力破坏监控中的振动信号识别[D]. 谭康.华南理工大学 2012



本文编号：3075793