一種基于光纖多發(fā)事件的識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于光纖多發(fā)事件的識別方法，其包括：檢測光纖的振動信號；建立振動信號的振源識別模型，并獲取振源識別模型的基頻變異系數(shù)；根據(jù)基頻變異系數(shù)識別振動信號的振源，以準(zhǔn)確識別振動信號的振源。通過以上方式，本發(fā)明能夠準(zhǔn)確識別振動信號的振源。
【專利說明】一種基于光纖多發(fā)事件的識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于光纖多發(fā)事件的識別方法，屬于光纖振動測量與隨機(jī)信號處理學(xué)科的交叉領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]人們對于能源的需求越來越大，管道輸送成為輸送能源的主要方式。保護(hù)與光纜伴行的油氣管道、光纜附近區(qū)域或光纜本身成為目前光纖預(yù)警系統(tǒng)需要解決的關(guān)鍵問題。
[0003]現(xiàn)有的光纖預(yù)警系統(tǒng)一般采用單級模型來進(jìn)行振源檢測識別，即直接檢測識別法，通過分析一段數(shù)據(jù)的特征，根據(jù)特征判斷振源的類型(如機(jī)械挖掘，車輛經(jīng)過)，進(jìn)而根據(jù)識別結(jié)果作出預(yù)警判斷。現(xiàn)有的光纖預(yù)警系統(tǒng)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、歸一化峭度、固有模態(tài)函數(shù)或混沌分析方法進(jìn)行識別，主要應(yīng)用于高信噪比的情況。但是振源產(chǎn)生的振動信號是復(fù)雜多變的非平穩(wěn)信號，并且管線距離長和實(shí)時環(huán)境復(fù)雜，導(dǎo)致現(xiàn)有的光纖預(yù)警系統(tǒng)無法準(zhǔn)確地識別振源。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明提供一種基于光纖多發(fā)事件的識別方法，以解決無法準(zhǔn)確地識別振源的問題。
[0005]本發(fā)明提供的一種基于光纖多發(fā)事件的識別方法，其包括:檢測光纖的振動信號；建立振動信號的振源識別模型，并獲取振源識別模型的基頻變異系數(shù)；根據(jù)基頻變異系數(shù)識別振動信號的振源，以準(zhǔn)確識別振動信號的振源。
[0006]其中，振動信號的振源識別模型滿足以下關(guān)系:
[0007]
【權(quán)利要求】
1.一種基于光纖多發(fā)事件的識別方法，其特征在于，所述方法包括: 檢測光纖的振動信號； 建立所述振動信號的振源識別模型，并獲取所述振源識別模型的基頻變異系數(shù)； 根據(jù)所述基頻變異系數(shù)識別所述振動信號的振源，以準(zhǔn)確識別所述振動信號的振源。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述振動信號的振源識別模型滿足以下關(guān)系:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的識別方法，其特征在于，所述振源識別模型的基頻變異系數(shù)為:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述方法還包括: 提取所述振動信號的振動數(shù)據(jù)，并從所述振動數(shù)據(jù)獲取所述振動信號的能量； 根據(jù)信息熵建立所述能量的分布熵模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的識別方法，其特征在于，所述能量的分布熵模型He(X)為:
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的識別方法，其特征在于，所述振源產(chǎn)生所述振動信號在一分鐘振動數(shù)據(jù)能量的分布熵模型為:
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的識別方法，其特征在于，設(shè)定
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的識別方法，其特征在于，根據(jù)所述最大熵將每分鐘的熵值歸一化，可得:
【文檔編號】G01H9/00GK103994816SQ201410210189
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2014年5月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月19日
【發(fā)明者】曲洪權(quán), 劉博宇, 王思宇, 鄭彤, 呂雷 申請人:北方工業(yè)大學(xué), 深圳艾瑞斯通技術(shù)有限公司