[發明專利]基于自適應閾值的分布式光纖管道安全監測算法

有效

• 申請號: 201811220973.0
• 申請日: 2018-10-19
• 公開（公告）號: CN109470352B
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 邢陸雁;張妮娜;曹峰;紀圣華;王秀亮;張玉超;劉順;王鵬耀;王煒
• 申請（專利權）人: 威海北洋光電信息技術股份公司
• 主分類號: G01H9/00
• 分類號: G01H9/00
• 代理公司: 威海科星專利事務所 37202
• 代理人: 初姣姣

1.一種基于自適應閾值的分布式光纖管道安全監測算法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1：讀取光纖振動傳感器采集的數據并進行數據預處理；

步驟2：對預處理后的數據在時域方向上進行小波包分解，并重構某一細節分量；

步驟3：對各個位置點的重構信號進行分幀處理，并根據幀能量求取信號的振動突變量，各個位置點的振動突變量組成空間特征向量；

步驟4：計算空間特征向量的自適應閾值，通過閾值判斷求得破壞事件發生的位置，并設置位置狀態；

步驟5：將存在破壞事件的位置的狀態進行緩存，在一定的時間片段內將緩存的位置狀態組與報警類型庫進行比較，確定報警類型并輸出；

步驟1中，光纖振動傳感器采集的數據為二維矩陣D_m×n＝(d_ij)_m×n，(i＝1，2...，m；j＝1，2...，n)，其中，m表示時間維度，即一秒內采集的數據點數，一秒的時間內在光纖第j個位置處采集的數據可以表示為(d_1j，d_2j，...，d_mj)^T；n表示空間維度，即某一時刻采集的整條光纖的數據，某一時刻i光纖在所有位置處采集的數據表示為(d_i1，d_i2，...，d_in)；

數據預處理是將采集到的原始數據進行縱向滑動平均濾波，用于濾除突變信號的影響，具體的實現步驟為：

步驟1-1：選取矩形窗W_l×n并確定矩形窗的長度l及移動的步長s；

步驟1-2：在時間維度上計算矩形窗內的信號均值計算公式為：

其中，i表示窗函數位于原始數據的縱向起始位置，初值為1；

步驟1-3：將窗函數沿原始數據的縱向方向移動s，重復步驟2，此時的i＝i+s，直到窗函數滑動到原始數據縱向方向的末端時停止計算，此時將得到預處理后的數據

步驟2中，垂直小波包分解及重構是指將預處理后的信號進行三層二維小波包分解，提取第三層的垂直分量進行信號重構；

步驟3中，所述振動突變量是用來表示光纖發生振動時信號突然變化的劇烈程度，獲取振動突變量的實現步驟為：

步驟3-1；對小波重構后的信號在垂直方向上分幀處理，并計算各個幀的能量；

步驟3-2：計算相鄰幀之間的能量差值，并進行歸一化處理：

E‘_i＝(E_i+1-E_i)/E_i，i＝1，2，...，p-1

其中，E為幀能量，p為幀的個數，E‘_i為第i個歸一化的幀能量差值；

步驟3-3：步驟3-2計算的所有幀能量差值求最大值即為所求的振動突變量；通過上述步驟，每一個空間位置點都會求得一個振動突變量，所有的振動突變量在水平方向上形成一組空間特征向量；

步驟4中，所述自適應閾值的計算過程如下：

步驟4-1：計算空間特征向量的峰值點，首先計算特征向量中每個值的二階差分量，計算公式為：

Δ²F_i＝F_i+2-2F_i+1+F_i，i＝1，2，...，n-2

其中，F為空間特征向量組，n為向量的維度，其次，判斷出Δ²F_i＜0的值即為峰值點，所有的峰值點構成峰值點集合S＝{s₁，s₂，......，sq}；

步驟4-2：遍歷峰值點集合S，計算每個峰值點的自適應閾值，具體的計算公式如下：

其中，th_i為峰值點S_i的自適應閾值，σ為松弛因子，用于控制自適應閾值的靈敏度，σ越大，自適應閾值判斷報警越靈敏，μ_i為峰值點S_i在空間特征向量組F中相關位置的均值，設S_i在F中的位置為j，則μ_i的計算公式如下：

自適應閾值計算出來后將與其對應的峰值點進行比較，如果峰值點大于自適應閾值，則峰值點對應的位置被認為是報警點，否則不認為是報警點。

2.根據權利要求1所述的一種基于自適應閾值的分布式光纖管道安全監測算法，其特征在于步驟5中，輸出報警類型的實現過程包括：

步驟1：建立報警類型庫，分別采集人為挖掘、機械挖掘、車輛經過和安靜環境下的數據，計算每種類型的數據在一定時間片段內的位置狀態組，并對每個位置狀態組進行類型標識，所有的位置狀態組構成報警類型庫；

步驟2：針對步驟4中的報警點，計算報警點的位置狀態組，并將其與報警類型庫進行比對，輸出對應的報警類型。