Φ-OTDR光纖傳感電纜防外破監測數據預處理方法

楊 純,李垠韜,宋 偉,楊廣濤,孟繼軍,門寶霞,葉寶安

(國網冀北電力有限公司信息通信分公司,北京 100053)

1 引 言

基于相位敏感的光時域反射計(Phase sensitive optical time-domain reflectometry,Φ-OTDR)光纖傳感系統具有大范圍、長距離連續測量、靈敏度高、響應速度快、適用于惡劣環境、本質安全等優點,在周界安防、油氣管道、電力工業等領域得到了廣泛應用[1-2]。Φ-OTDR通常采用相干度較高的窄脈沖激光光源探測后向瑞麗散射光的相位變化來實現微弱擾動量檢測。由于光在傳播過程中不斷衰減,為了獲得更遠的探測距離通常采用信號放大的方式提高傳感距離。如饒云江教授團隊將拉曼放大器與Φ-OTDR相結合成功實現74 km傳感距離和20 m空間分辨率[3],但在信號放大的同時,不可避免地會引入噪聲,如何提高信噪比對數據處理方面提出了更高的要求。目前,基于Φ-OTDR光纖傳感擾動監測的信號分析主要分為數據預處理和類型識別兩方面[4]。數據預處理階段主要是對監測系統噪聲的抑制,預處理質量直接影響后續信號類型識別的好壞。常用的數據預處理方法主要包括中值濾波、滑動平均濾波、高斯濾波、小波閾值去噪等方法[5-7]。

Φ-OTDR在振動傳感方面的優勢彌補了電纜外破隱患監測中存在的傳感器布放困難、測量盲區、組網復雜等問題,利用與電纜同溝鋪設的光纜,將分布式光纖傳感技術應用到電纜防外破隱患監測中,通過相應算法可識別定位外破振動信號。在實際測量中,因環境溫濕度等因素影響,激光的波長及功率均存在緩慢漂移[8],造成無擾動入侵時監測曲線依然會緩慢的波動,由此帶來的低頻噪聲可能會淹沒真正的擾動信號幅度變化；另外,由于相干衰落效應[9]的影響,相位信號的強度會隨機起伏,衰落噪聲可能導致嚴重的誤報或漏報。在現場條件下,Φ-OTDR分布式光纖傳感系統噪聲種類繁多且復雜,傳統的點式傳感器數據去噪方法應用效果并不理想,研究適用于現場的Φ-OTDR電纜外破隱患監測數據預處理方法,對提高信噪比,減少誤報率具有重要意義。

本文針對工程應用中分布式光纖傳感電纜外破隱患監測原始數據噪聲干擾大、信噪比低的特點,提出采用空間域去趨勢化和時間域改進譜減法去噪的數據預處理方法,對現場實測的外破信號進行對比分析,驗證所提方法的有效性。

2 Φ-OTDR光纖擾動信號預處理方法

2.1 去趨勢化

Φ-OTDR分布式光纖傳感系統激光信號功率在傳輸與散射過程中隨著距離的增加逐漸衰減,系統監測到的前端信號強度與末端信號強度差別較大。為了后續處理時統一判決門限,需對擾動監測數據進行歸一化處理,去除光功率距離衰減趨勢。

去除光功率衰減趨勢有兩種方法:一是根據已知光纖材料的衰減系數,套用衰減公式進行去趨勢化；二是根據實際數據波形提取代表趨勢變化的“基線”進行去趨勢化。前者為理論計算法,不能排除后期環境等因素變化對光纖衰減系數造成的影響,且無法適用于帶有拉曼放大的Φ-OTDR系統；后者可自適應衰減系數變化,減少環境干擾,更適用于實際工程應用。因此,本文采用基線法進行Φ-OTDR擾動信號的去趨勢化預處理。

(1)

需要注意的是在提取趨勢基線時應使用無擾動時的數據,如夜間的數據,處理之后效果更佳。

本文抽取夜間無擾動時的原始數據20組,20組不同時間的空間域數據取均值得到代表空間衰減的原始信號,按上述方法提取趨勢基線,如圖1所示。

圖1 Φ-OTDR原始信號趨勢基線

從圖1可以看到Φ-OTDR原始信號在空間距離上呈不規則衰減趨勢,這是因為現場環境噪聲、光纖接續損耗、溫濕度等不同因素變量疊加對光功率衰減系數造成了不一的影響；提取的趨勢基線可以較好地反映原始信號的衰減變化趨勢,實際應用效果較好。根據提取的趨勢基線結合式(1),則某一采樣時刻的空間——強度(列向量)原始數據去趨勢化后的信號如圖2所示。

圖2 去趨勢化后信號

可以看到,去趨勢化處理后的信號基本消除了數據衰減趨勢,信號幅度基本一致。去趨勢化后可統一信號幅度,避免擾動幅度淹沒在趨勢之中,有利于后續進一步處理。利用此方法提取的趨勢基線以及式(1)可繼續用于二維數組DM×N每一列的(時間方向)空間-強度原始數據趨勢去除,達到空間域數據全部去趨勢目的。

2.2 改進譜減法去噪

譜減法是語音降噪中常用的算法,該算法運算量小、便于快速計算、可獲得較高的輸出信噪比,在語音信號處理中得到了廣泛應用[10-12]。譜減法的基本原理是:假設加性噪聲與擾動信號不相關,且噪聲信號統計平穩,用帶噪擾動信號功率譜減去純噪聲信號功率譜得到純凈擾動信號的功率譜,再通過傅里葉逆變換得到去噪后的時域擾動信號[13-14]。

譜減法處理之前,先采用2.1小節所述方法對二維數組DM×N的所有列向量進行空間域去趨勢化。譜減法主要是對時域信號進行處理,所以文中將采集的原始數據DM×N的行向量視為每一幀待處理的信號。

假設d(n)為含噪擾動信號,s(n)為噪聲信號,y(n)為有效擾動信號,且y(n)與s(n)相互獨立,則有:

d(n)=y(n)+s(n)

(2)

設第i幀振動信號為D(i,:),即di(n),幀長為N,對該幀信號做離散傅里葉變換:

(3)

則該幀信號的功率譜為|Di(k)|2,變換后的相位角為:

(4)

假設D(ω)、S(ω)、Y(ω)分別對應含噪擾動信號、噪聲信號、有效擾動信號的功率譜,則有:

D(ω)=Y(ω)+S(ω)

(5)

經典譜減法認為y(n)與s(n)相互獨立,所以Y(ω)、S(ω)也相互獨立,且S(ω)服從零均值高斯分布。則有:

|D(ω)|2=|Y(ω)|2+|S(ω)|2

(6)

純凈的有效擾動信號功率譜可以用含噪擾動信號功率譜減去噪聲信號功率譜來近似估計,從而得到譜減算法為:

(7)

經典譜減法用無擾動時的噪聲估計有擾動時的噪聲水平,由于噪聲譜具有隨機性,實際噪聲在譜減后會有一部分尖峰殘留,導致“音樂噪聲”[15]。為了得到更加純凈的有效擾動信號,需對譜減法進行改進。一種常用的改進譜減法是引入參數法[16-17],即引入參數a、b,得到改進譜減法公式如下:

(8)

式中,a為功率修正系數,a>0,增強a可有效提升信噪比,但會增加信號的失真程度,原始信號的信噪比較低時,a的影響作用更加明顯；b為譜減噪聲系數,可削弱類似音樂的殘留噪聲。當a=2,b=1時為經典譜減法形式,a、b的取值可根據具體場景動態調節。

2.3 預處理方法流程

本文提出的Φ-OTDR光纖擾動信號預處理方法流程如圖3所示。

圖3 預處理方法流程

3 預處理效果分析

3.1 參數a、b對信噪比影響分析

本文采用改進型譜減法對Φ-OTDR光纖傳感電纜外破監測時域數據進行去噪,引入參數a、b的取值直接關系到去噪的效果,為此選取不同的a、b參數值,根據圖3所述的預處理方法,針對同一組數據,計算改進譜減法去噪前后信號的信噪比提升值,進行對比分析。不同的a、b參數值對應的信噪比提升統計如表1和圖4。

表1 參數a、b對應的信噪比

圖4中可以看到a取值為2時,不論b取何值,信噪比均較高,且a=2時具有較好的物理意義,因此參數a=2可以認為是最合適的。由表1可以看到,當a的值固定時,信噪比的提升整體趨勢是b越小,信噪比越高；b越大,信噪比越低。但在a=2時,情況不一樣,b=0.2時信噪比反而是最低的,b=0.8時信噪比最大,考慮到參數b對信噪比的整體影響趨勢,以及a=2時的局部信噪比最優值,認為b取0.8較為合適。因此,本文下面對現場數據的預處理分析中改進譜減法參數a、b的取值分別確定為2和0.8。

圖4 參數a、b對信噪比的影響

3.2 去趨勢與譜減法去噪效果分析

為驗證本文所提空間域去趨勢和時間域改進譜減法去噪數據預處理方法對Φ-OTDR光纖擾動信號預處理的有效性,在現場采集的大量電纜外破隱患監測數據中,分別選取夜間無擾動時和白天有擾動時的原始信號。監測線路全長32.72 km,時間采樣率為507 Hz,時間采樣點4096個,空間分辨率8 m。選取空間采樣點統一為2 km處的一組時域信號,根據本文所提預處理方法進行處理。無擾動時信號去趨勢與改進譜減法預處理效果如圖5所示。

圖5 無擾動時去趨勢與譜減法去噪效果

從圖5可以看到無擾動時信號基本為純噪聲信號,原始信號波形存在一定的波動起伏。趨勢基線參考圖1,由于所選位置為2 km,處在趨勢基線的較高位置,去除趨勢后信號如圖5(b)所示,相當于去除了直流量,而信號的波形特征得以保留。未去趨勢直接譜減后的波形如圖5(c)所示,與去趨勢再譜減圖5(d)對比發現,去趨勢再譜減可明顯降低噪聲信號幅度,并且可去除信號起伏波動。

有擾動時信號去趨勢與譜減法效果如圖6所示。

圖6 有擾動時去趨勢與譜減法去噪效果

為定量化表示去趨勢與譜減法去噪的處理效果,文中根據信噪比的定義計算各自的信噪比值。本文信噪比的計算方法為:

(9)

式中,SNR為信噪比值,單位為dB;Di為原始含噪擾動信號幅值;M為其數據長度；Sj為噪聲信號幅值;N為其數據長度；計算時可分別截取噪聲信號與擾動信號。如圖6,噪聲信號可取0～2 s段的數據,擾動信號可取2～5 s段的數據。計算得到有擾動時原始信號的信噪比為1.29 dB,去趨勢后信號的信噪比為2.86 dB,提高了1.57 dB；原始信號在不去趨勢的條件下直接進行譜減法去噪,得到去噪后的的信號信噪比為6.83 dB,相比原始信號提高了5.54 dB；原始信號先去趨勢化,再進行譜減法去噪得到最終預處理后的信號信噪比為7.45 dB,相比原始信號提高了6.16 dB,相比未去趨勢譜減法去噪后信號信噪比提高了0.62 dB。針對以上分析,可得出如下結論:空間域去趨勢化可去除信號的空間衰減趨勢,亦可提高信噪比；改進譜減法去噪可明顯提升信噪比,去噪效果較好,還可消除信號的時域波動；去趨勢化與譜減法具有信噪比疊加效果。

4 現場外破監測數據應用

本文所述方法主要應用于Φ-OTDR光纖傳感電纜外破隱患監測數據處理,現場實際安裝的監測系統成功捕獲到了多次外破隱患施工信號,選取破碎機施工信號、挖掘機施工信號、打樁機施工信號對數據預處理效果進行分析。

4.1 破碎機施工信號預處理分析

選取典型Φ-OTDR光纖傳感外破隱患振動監測系統采集到的某液壓破碎機施工信號,采用空間域去趨勢與時間域改進譜減法去噪方法預處理效果如圖7所示。

圖7 破碎機信號預處理后效果

由3.2小節所述信噪比計算方法計算得到,破碎機原始信號信噪比為1.92 dB,預處理之后信號信噪比為4.17 dB,信噪比提高了2.25 dB。圖7可以看到,破碎機施工信號波形振動強度基本一致,時域信號表現為一段段均勻的持續振動,這與液壓破碎錘工作方式主要為活塞往復運動,沖擊強度與頻率相對固定的情況基本吻合。

4.2 挖掘機施工信號預處理分析

現場實測的某次挖掘機施工信號及預處理后的波形如圖8所示。

計算得到挖掘機原始信號信噪比為3.74 dB,預處理之后信號信噪比為9.85 dB,信噪比提高了6.11 dB。圖8所示預處理后的挖掘信號波形特點表現為振動強度時強時弱、持續時間不固定、規律性不強。挖掘機的作業內容與方式十分豐富,包括:挖土、平整、裝載、正鏟、反鏟等,這些均會導致挖掘信號復雜多變,特征不明顯。

圖8 挖掘機信號預處理后效果

4.3 打樁機施工信號預處理分析

現場實測的某次打樁機施工信號及預處理后的波形如圖9所示。

圖9 打樁機信號預處理后效果

圖9所示的打樁機原始信號及預處理后的信噪比分別為1.16 dB和5.88 dB,預處理后信噪比提高了4.72 dB。圖中可以看到,該打樁機原始時域信號波形存在較大起伏,即光功率波動較大,導致打樁信號淹沒在噪聲信號中,原始信號信噪比較低。利用本文所述方法預處理后效果較好,去噪后可清晰地看到打樁機信號波形,振動信號前后無小幅波動或拖尾,信號持續時間約0.7 s。打樁機主要靠樁錘向下沖擊地層,單次沖擊時間短,與現場實測信號基本一致。

5 結 語

針對Φ-OTDR光纖傳感電纜外破隱患監測系統原始數據信噪比較低問題,文章提出了空間域去趨勢化、時間域改進譜減法去噪的數據預處理方法。分析結果驗證了去趨勢化和改進譜減法均能提高信噪比,且兩者具有疊加效果。現場破碎機施工信號預處理后信噪比提高了2.25 dB；挖掘機信號預處理后信噪比提高了6.11 dB；打樁機信號預處理后信噪比提高了4.72 dB。實際應用效果驗證了所提方法的有效性,該方法對提高后續的定位與識別算法準確性具有一定的應用價值,可以降低外破監測的誤報率與漏報率。