近年來,由于利益的驅(qū)使,人為盜挖鐵路通信光纜的案件層出不窮,對(duì)鐵路運(yùn)營(yíng)安全造成極大危害。因此,光纜線路的防盜挖工作極為重要。與傳統(tǒng)的光纜防護(hù)技術(shù)相比,分布式光纖傳感技術(shù)具有靈敏度強(qiáng)、監(jiān)測(cè)距離長(zhǎng)、環(huán)境適應(yīng)能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì),非常適合用于光纜的防盜挖方法研究中。因此,本論文提出了基于分布式光纖傳感的鐵路通信光纜盜挖告警方法。在盜挖告警方法的研究中,其關(guān)鍵問題就是識(shí)別出盜挖產(chǎn)生的光纖傳感信號(hào),進(jìn)而產(chǎn)生告警信號(hào)。然而,現(xiàn)有的光纖傳感信號(hào)的分類識(shí)別方法存在一定的缺陷:一方面,現(xiàn)有信號(hào)分類識(shí)別方法是基于單一特征提取的,本論文研究的問題的應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜,當(dāng)前研究中常用的單一特征提取方法并不能達(dá)到很好的識(shí)別效果;另一方面,常用的SVM模式分類算法中,參數(shù)選取不合適時(shí),對(duì)其分類的性能有很大的影響。針對(duì)以上問題,本論文主要做了以下研究:(1)提出了基于時(shí)域-小波域復(fù)合特征向量的特征提取方法,以增強(qiáng)算法對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力。從光纖傳感信號(hào)的時(shí)域和小波域特征,對(duì)采集到的含有振動(dòng)段和非振動(dòng)段的信號(hào)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和改進(jìn),分析了時(shí)域特征和小波域特征提取的有效性。(2)提出了基于時(shí)域-小波域兩級(jí)振動(dòng)事件檢測(cè)算法,減少了大量復(fù)雜的小波變換計(jì)算,提高算法的時(shí)效性。(3)研究了基于自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化DT-SVM多分類模型,以提高DT-SVM分類模型的泛化能力。使用優(yōu)化的DT-SVM多分類模型對(duì)列車通過、行人通過和人為盜挖這三類振動(dòng)事件進(jìn)行模式分類。(4)采集試驗(yàn)場(chǎng)地的真實(shí)數(shù)據(jù),進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn),以驗(yàn)證算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于時(shí)域-小波域復(fù)合特征向量的特征提取方法優(yōu)于基于單一特征的特征提取方法。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP212;TN913.33;U298
【部分圖文】：

要檢測(cè)光強(qiáng)度的損耗狀況，因此限制了該系統(tǒng)檢測(cè)物理參數(shù)的數(shù)量，特別是在檢逡逑測(cè)瞬時(shí)振動(dòng)信號(hào)的過程中。逡逑ＯＴＤＲ的原理如圖１－１所示。逡逑脈栜環(huán)形器邐傳感光纖逡逑光源邋｜￣￣———＾邐逡逑邐Ｊ邐逡逑光電探測(cè)器逡逑圖１－１邋ＯＴＤＲ原理圖逡逑Ｆｉｇ．邋１－１邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｏｆ邋ＯＴＤＲ逡逑（２）

北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文邐相關(guān)技術(shù)和理論逡逑２相關(guān)技術(shù)和理論逡逑２．１雙Ｍａｃｈ－Ｚｅｈｎｄｅｒ傳感技術(shù)逡逑２．１．１雙Ｍａｃｈ－Ｚｅｈｎｄｅｒ傳感技術(shù)原理逡逑雙Ｍａｃｈ－Ｚｅｈｎｄｅｒ干涉型分布式傳感技術(shù)是比較成熟的技術(shù)，能夠準(zhǔn)確的計(jì)算逡逑定位信息，其操作簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確率高、運(yùn)算速度快，在周邊防護(hù)當(dāng)中具有非常廣泛逡逑的應(yīng)用Ｐ？８］。本次研究過程當(dāng)中，綜合考慮實(shí)際情況，將引入這種先進(jìn)的技術(shù)，逡逑其對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如下圖所示。逡逑振動(dòng)Ｓ逡逑

圖２－３邋ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逡逑Ｆｉｇ．邋２－３邋Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ＢＰ邋ｎｅｕｒａｌ邋ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑圖２－３中，是輸入特征向量；是預(yù)測(cè)的輸出結(jié)果逡逑向量；％和各自代表的含義為輸入層到隱含層、隱含層到輸出層的連接系數(shù)。逡逑ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括兩個(gè)步驟：第一是由輸入層途徑隱含層逐漸計(jì)算得到結(jié)逡逑果；第二是由于輸出層逐層誤差反向傳播計(jì)算的過程中。其中正向傳播過程的順逡逑序是輸入層經(jīng)過多種處理達(dá)到輸出層，并對(duì)比分析輸出的結(jié)果以及最初期望值，逡逑如果二則相差甚遠(yuǎn)，則可將誤差按照學(xué)習(xí)規(guī)則反分?jǐn)偟礁鱾�(gè)節(jié)點(diǎn)。這里用到的學(xué)逡逑習(xí)規(guī)則為最快梯度下降法，反向傳播的作用在于合理調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和域值，以逡逑確保網(wǎng)絡(luò)誤差平方和為最小值。逡逑２．３．２支持向量機(jī)逡逑支持向量機(jī)１５０＂５｜１方法具體原理見圖２－４所示。圖中共有兩類樣本，其中空心圓逡逑點(diǎn)以及矩形分別代表的樣本為Ａ類和Ｂ類，最優(yōu)分類線是中間的直線。分析圖可逡逑以發(fā)現(xiàn)，最優(yōu)分類線既將兩類不同的樣本分割開，而且保證了分割距離的最大。逡逑針對(duì)高緯度情形，最優(yōu)分類線表示為超平面，以確保樣本之間間隔最大。逡逑針對(duì)非線性分類

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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本文編號(hào)：2813830