本文關(guān)鍵詞：基于Φ-OTDR光纖入侵的分類算法研究及實現(xiàn)

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【摘要】：隨著我國管道運輸業(yè)的高速發(fā)展,傳統(tǒng)安全預(yù)警系統(tǒng)面臨更大的挑戰(zhàn)。原油和成品油管道運輸呈高速發(fā)展態(tài)勢,已成為地下能源大動脈,保護管道運輸?shù)恼＿\行,對保障國家能源安全和經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。針對管道運輸?shù)陌踩湎到y(tǒng)的超大范圍的安全預(yù)警系統(tǒng),它的管道分布地區(qū)廣,且易受到外界電磁波的干擾,因而依靠傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)不能較好的實現(xiàn)監(jiān)控警戒作用。為了對國內(nèi)管道運輸沿線可能出現(xiàn)的對管道有害的振動事件進行及時識別并預(yù)警,我們采用了基于光纖傳感技術(shù)的光纖振動技術(shù),將分布式光纖傳感技術(shù)應(yīng)用于長距離安全預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng),本文提出了基于φ-0TDR光纖入侵的分類算法,旨在低信噪比的情況下準(zhǔn)確識別鎬刨和跑步兩類常見外界入侵信號。本文所提算法包括信號相關(guān)處理、振動信號特征提取和利用RVFL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對振動信號進行分類和識別等三大部分。首先,對采集信號采取相關(guān)運算處理,通過能量比對方法確定模板信號,并將模板信號與采集信號進行相關(guān)運算。相比于常規(guī)信號濾波方法,該方法可以最大程度抑制噪聲,同時盡可能地保留信號細節(jié)信息,避免因為振動信號細節(jié)丟失而導(dǎo)致系統(tǒng)識別率下降問題;其次,采用小波多層分解原理對上述得到的相關(guān)系數(shù)進行五層分解,分別計算各頻段平均能量占比,并選取其中五個頻段系數(shù)能量占比作為振源信號特征;然后,將振動信號特征樣本送入RVFL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)進行訓(xùn)練,從而完成對振動信號的分類和識別。最后通過實際外場測試驗證了本算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN253;TP277

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本文編號：1273279