為保障埋地燃?xì)夤艿赖陌踩\行,提出基于光纖傳感技術(shù)的埋地燃?xì)夤艿李A(yù)警系統(tǒng)。系統(tǒng)由光源模塊、傳感控制模塊、信號處理模塊和預(yù)警模塊等結(jié)構(gòu)組成,利用光纖光柵應(yīng)力傳感器采集可能對管道造成破壞的行為所產(chǎn)生的土壤振動信號,將信號時頻特征、能量窗口特征和頻域特征合并為振動信號特征向量,分析其在不同危害程度下的光纖預(yù)警響應(yīng)規(guī)律;利用支持向量機與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分類器,依照特征向量區(qū)分并確定信號安全與否,利用預(yù)警模塊對非安全信號發(fā)出預(yù)警信息;結(jié)合GIS與SCADA系統(tǒng)等技術(shù)構(gòu)建應(yīng)急救援指揮決策模塊,提升光纖預(yù)警系統(tǒng)的智能化程度。實驗結(jié)果表明,該方法可準(zhǔn)確識別不同性質(zhì)的破壞行為,平均識別分類精度高達(dá)92. 64%,且預(yù)警定位誤差在300 m之內(nèi),預(yù)警響應(yīng)時間低于300 ms,可有效實現(xiàn)管道危險預(yù)警。 

【文章來源】：激光雜志. 2020,41(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

基于光纖傳感技術(shù)的埋地燃?xì)夤艿李A(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

基于光纖傳感技術(shù)的埋地燃?xì)夤艿李A(yù)警系統(tǒng)，主要包括信號分類模塊、信號采集模塊、信號特征提取模塊以及預(yù)警模塊[6-7]。其中信號采集模塊包括光纖光柵應(yīng)力傳感器、可調(diào)諧光濾波器、光電轉(zhuǎn)換器，寬頻光源發(fā)出光源信號后，經(jīng)可調(diào)諧光濾波器進(jìn)行濾波處理，被光電轉(zhuǎn)換器分配至不同光柵陣列內(nèi)，各通道信號波長經(jīng)光電轉(zhuǎn)換器后，實現(xiàn)信號的采集。當(dāng)出現(xiàn)不安全信號時，預(yù)警模塊對其實施報警[8]�；诠饫w傳感技術(shù)的埋地燃?xì)夤艿李A(yù)警系統(tǒng)模塊圖如下圖2所示:2.2.1 信號分類模塊

埋地燃?xì)夤艿李A(yù)警系統(tǒng)中的信號可分為安全性與非安全性兩類，因此，可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機相結(jié)合構(gòu)建級聯(lián)分類器，對確定的主成分土壤振動信號進(jìn)行分類[9]。利用支持向量機確定土壤振動信號安全與否，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對安全信號與非安全信號分別進(jìn)行分類，確定信號類別，智能判斷和區(qū)分人走動開挖、車輛行駛影響、挖掘機作業(yè)等不同危害情況[10]。二級分類器示意圖如圖3所示。聯(lián)級分類器中的第二級分類器主要利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在生成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中輸入層、中間層和輸出等節(jié)點數(shù)以及中間層與輸出層的激活函數(shù)。其中特征向量維數(shù)決定輸入層節(jié)點數(shù)，振動信號類數(shù)決定輸出層節(jié)點數(shù)。中間層和輸出層激活函數(shù)分別為logsig和tansig，并以人工確認(rèn)并標(biāo)定個不同振動信號類型的特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本[11-12]。


本文編號：3243991