基于概率神经网络分类器的Φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究

发布时间：2024-04-13 14:52

　　分布式光纤传感系统具有无需外场供电、抗电磁干扰能力强、探测灵敏度高、监测范围广、便于集成等优势,已经成为了传感器领域的研究热点之一。目前,分布式光纤传感系统己广泛应用于油气管道状态检测、大型结构探伤、国土安全监控等诸多领域。在众多类型的分布式光纤传感技术中,基于相位敏感光时域反射器(Φ-OTDR)的传感系统凭借着其空间分辨率高、系统结构简单、可同时定位多个扰动事件等优点,成为当前长距离分布式光纤传感系统研究的主流方向之一。本文针对Φ-OTDR分布式光纤传感系统在实际应用中遇到的误报率较高、对于扰动事件是否有害判别不清的问题,提出了基于概率神经网络(PNN)模型分类器的扰动事件模式识别方法,有效实现了对不同类型的扰动事件的区分。本文主要完成的研究工作如下:(1)在理论研究Φ-OTDR分布式光纤传感系统的原理及其系统的输出信号特征的基础上,构建了基于Φ-OTDR分布式光纤传感实验平台,实验采集浇水、攀爬、敲击与碾压四类扰动信号以及无扰动时的输出信号,研究了时域信号及时域差分信号相应的特征值的提取并将扰动信号划分为测试样本,为后续扰动信号模式识别研究奠定了基础。(2)提出了基于概率神经网络模...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 引言
    1.2 分布式光纤传感技术方案
        1.2.1 光纤光栅阵列方案
        1.2.2 干涉仪型传感方案
        1.2.3 光散射型传感方案
    1.3 Φ-OTDR分布式光纤传感系统模式识别研究现状
    1.4 本文研究意义与研究内容
        1.4.1 研究意义
        1.4.2 研究内容
2 Φ-OTDR分布式光纤传感技术理论研究
    2.1 引言
    2.2 光的散射
        2.2.1 布里渊散射
        2.2.2 拉曼散射
        2.2.3 瑞利散射
    2.3 Φ-OTDR分布式光纤传感系统基本原理
        2.3.1 OTDR系统基本原理
        2.3.2 Φ- OTDR系统基本原理
        2.3.3 Φ-OTDR系统数学模型建立
    2.4 本章小结
3 Φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统信号处理与识别算法模型
    3.1 引言
    3.2 实验信号采集
        3.2.1 实验装置
        3.2.2 扰动信号采集
    3.3 信号数据处理
        3.3.1 信号归一化
        3.3.2 信号差分
        3.3.3 实验样本划分
        3.3.4 信号特征提取
    3.4 概率神经网络模型
        3.4.1 神经网络简介
        3.4.2 概率神经网络模型理论
        3.4.3 概率神经网络模型的优势
    3.5 本章小结
4 算法模型及其优化识别结果
    4.1 引言
    4.2 概率神经网络模型搭建与识别结果
    4.3 概率神经网络模型的平均影响因子优化方案
        4.3.1 平均影响因子简介
        4.3.2 MIV-PNN模型识别工作与结果
    4.4 概率神经网络模型的主成分分析优化方案
        4.4.1 主成分分析方法简介
        4.4.2 PCA-PNN模型识别工作与结果
    4.5 模型识别结果对比与分析
    4.6 改进网络模型的样本库建立与识别
        4.6.1 样本库的建立
        4.6.2 MIV-PNN模型与PCA-PNN模型样本库识别结果
    4.7 本章小结
5 结论
    5.1 论文完成的主要工作
    5.2 下一步工作建议
参考文献
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集



本文编号：3953210