【摘要】：針對(duì)海底電纜的故障診斷問題,提出了一種基于小波包與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷新方法。該方法將海纜中光纖的布里淵頻移轉(zhuǎn)換成溫度和應(yīng)變數(shù)據(jù),首先使用六層小波分解對(duì)監(jiān)測(cè)信號(hào)降噪,然后對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行三層小波包分解和重構(gòu),再通過提取能量、標(biāo)準(zhǔn)差和Shannon熵等構(gòu)造特征向量并輸入BP(反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)分析表明,在海底電纜故障診斷中,采用標(biāo)準(zhǔn)差作為特征向量輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的診斷方法性能最佳。
[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.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電子與通信工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51407074,61377088) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2015502053) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2015ZD21)
【分類號(hào)】：TP183;P756.1

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本文編號(hào)：2413823