發(fā)布時間：2020-05-25 02:17

【摘要】：基于相敏光時域反射儀(Phase-sensitive Optical Time-domain Reflectometry,Φ-OTDR)的分布式聲波傳感(Distributed Acoustic Sensing,DAS)系統(tǒng)在長距離管道安全監(jiān)測中快速發(fā)展并廣泛應(yīng)用。在大范圍環(huán)境安全監(jiān)測中,復(fù)雜環(huán)境下聲波/振動信號通常表現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)特征,實(shí)現(xiàn)寬動態(tài)環(huán)境下物理事件的高識別率和深入理解具有很大的挑戰(zhàn)。因此,本文提出了基于隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的管道安全監(jiān)測DAS信號時序信息挖掘與識別方法。該方法結(jié)合了特征矢量和特征矢量時序演化關(guān)系兩重信息,相比于只根據(jù)某時間段信號的靜態(tài)特征或特征矢量進(jìn)行分類的傳統(tǒng)識別算法,具有更高的事件識別率;同時基于HMM模型庫可挖掘信號的時序演化信息�，F(xiàn)場數(shù)據(jù)測試結(jié)果表明,該方法對埋地管道上五類典型事件的平均識別率可達(dá)到98%,優(yōu)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,如決策樹(Decision Tree,DT)、隨機(jī)森林(Random Forest,RF)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network,BN)等,并具有較好的時效性。具體工作如下:(1)分析國內(nèi)外管道安全監(jiān)測領(lǐng)域信號處理技術(shù)現(xiàn)狀,對現(xiàn)有方法因忽略信號時序演化信息導(dǎo)致識別率低的問題,本文提出了基于HMM的管道安全監(jiān)測DAS信號時序挖掘與識別方法。(2)根據(jù)DAS信號具有隨機(jī)性和非平穩(wěn)性的特點(diǎn),提出了基于時域、頻域、變換域和模型參數(shù)的多分析域特征提取方法。另外,采用F值特征選擇和LDA特征降維算法降低特征集維數(shù),并對降維結(jié)果進(jìn)行可視化。(3)基于HMM提出了人工挖掘、機(jī)械挖掘、交通干擾和工廠干擾等五類事件信號的時序挖掘和識別方法,包括基于K-means算法的參數(shù)初始化方法和基于高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)的HMM觀測矩陣參數(shù)估計(jì)方法,首次在獲得信號事件類型的同時,挖掘出信號的時序演化規(guī)律。(4)基于現(xiàn)場數(shù)據(jù)測試HMM時序挖掘和識別方法的有效性�；跍�(zhǔn)確率、召回率等多個分類器性能評估指標(biāo),對五種傳統(tǒng)模型與HMM進(jìn)行對比,測試結(jié)果表明HMM相比其他五種模型具有更高的識別率,平均識別率可達(dá)到98%,且輸出的隱狀態(tài)序列很好地刻畫了信號的演化過程。最后,對HMM方法的時效性進(jìn)行了測試,結(jié)果表明HMM在線處理速度可以達(dá)到125條樣本/秒,滿足系統(tǒng)時效性要求。
【圖文】：

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文隨機(jī)選擇罐且每個罐隨機(jī)掉落彩球彩球序列圖 2-3 缸與彩球模型實(shí)驗(yàn)由罐子取球?qū)嶒?yàn)，HMM 過程描述，如圖 2-4 所示，HMM 的特征總結(jié)如（1）HMM 狀態(tài)變化過程無法直接確定，可結(jié)合觀測序列和模型參數(shù)預(yù)（2）隱狀態(tài)和觀測值不一一對應(yīng)，每個狀態(tài)下出現(xiàn)的觀測值滿足某種（3）HMM 含有雙重隨機(jī)過程，，狀態(tài)按概率轉(zhuǎn)移的 Markov 過程，狀態(tài)的出現(xiàn)滿足概率分布。

第二章 基于 DAS 的管道安全監(jiān)測原理及信號處理方法 NiTPOi1( | ) ()1 iq 且1 1v o的聯(lián)合概率。遞推公式(2-19)是前意圖如圖 2-6 所示。從圖中可以很清晰的理解相推演關(guān)系，在不考慮 t 1時刻的觀測值t1o 時，時刻 N 種隱狀態(tài)通過全概率公式計(jì)算得到，在得，觀測值為 的概率又可以由 時刻所有隱狀。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.7;TU990.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2679390