發(fā)布時(shí)間：2017-12-10 05:18

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

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【摘要】：隨著我國(guó)管道運(yùn)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(yùn)輸呈高速發(fā)展態(tài)勢(shì),已成為地下能源大動(dòng)脈,保護(hù)管道運(yùn)輸?shù)恼＿\(yùn)行,對(duì)保障國(guó)家能源安全和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。針對(duì)管道運(yùn)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(shí)現(xiàn)監(jiān)控警戒作用。為了對(duì)國(guó)內(nèi)管道運(yùn)輸沿線可能出現(xiàn)的對(duì)管道有害的振動(dòng)事件進(jìn)行及時(shí)識(shí)別并預(yù)警,我們采用了基于光纖傳感技術(shù)的光纖振動(dòng)技術(shù),將分布式光纖傳感技術(shù)應(yīng)用于長(zhǎng)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(shí)別鎬刨和跑步兩類常見(jiàn)外界入侵信號(hào)。本文所提算法包括信號(hào)相關(guān)處理、振動(dòng)信號(hào)特征提取和利用RVFL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分類和識(shí)別等三大部分。首先,對(duì)采集信號(hào)采取相關(guān)運(yùn)算處理,通過(guò)能量比對(duì)方法確定模板信號(hào),并將模板信號(hào)與采集信號(hào)進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算。相比于常規(guī)信號(hào)濾波方法,該方法可以最大程度抑制噪聲,同時(shí)盡可能地保留信號(hào)細(xì)節(jié)信息,避免因?yàn)檎駝?dòng)信號(hào)細(xì)節(jié)丟失而導(dǎo)致系統(tǒng)識(shí)別率下降問(wèn)題;其次,采用小波多層分解原理對(duì)上述得到的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行五層分解,分別計(jì)算各頻段平均能量占比,并選取其中五個(gè)頻段系數(shù)能量占比作為振源信號(hào)特征;然后,將振動(dòng)信號(hào)特征樣本送入RVFL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練,從而完成對(duì)振動(dòng)信號(hào)的分類和識(shí)別。最后通過(guò)實(shí)際外場(chǎng)測(cè)試驗(yàn)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN253;TP277

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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6 宋牟平;鮑，

本文編號(hào)：1273279