基于補(bǔ)償距離估計的光纖振動信號特征提取算法

許海燕，寇慶康，謝迎娟，朱俊，李敏

（河海大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院，江蘇常州 213022）

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光纖傳感系統(tǒng)廣泛用于油氣長輸管道、隧道安全監(jiān)測、大型結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測、周邊安全等諸多領(lǐng)域［1-5］。光纖傳感信號識別在實時監(jiān)測、異常報警等多個方面起關(guān)鍵作用，其工作性能直接決定了整個監(jiān)測系統(tǒng)的性能，因此，能否快速、準(zhǔn)確地進(jìn)行識別分類對于保障維護(hù)各個領(lǐng)域的安全和減少設(shè)備損壞造成的成本損失而言具有重要意義。

經(jīng)過光纖傳感系統(tǒng)提取的特征向量代表了光纖振動信號的特征，提取算法的有效性直接影響事件識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，根據(jù)特征提取算法，獲得有效的特征參數(shù)，對提高識別率尤為關(guān)鍵。國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)在這方面做出大量研究。LI Junchan 等提出了一種基于相關(guān)向量機(jī)的光纖振動傳感器模式識別方法［6］。首先對初始振動信號進(jìn)行小波去噪預(yù)處理，然后利用小波分解算法得到各級分解系數(shù)，構(gòu)建特征向量，最后利用相關(guān)向量機(jī)作為分類器進(jìn)行分類識別。但是基于小波分解的特征提取方法由于信號的特征容易受到高斯噪聲的影響，在小波分解處理過程中存在模糊提取和線性穩(wěn)態(tài)的缺陷。WANG Liang 等提出基于門限過零率和稀疏編碼器的算法提取光纖振動信號的兩級特征［7］。第一級特征提取過零率特征，以識別振動是否發(fā)生，通過第一級特征提取，降低光纖振動信號數(shù)據(jù)的維數(shù)。在發(fā)生振動的情況下，采用稀疏自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法提取振動信號的高維特征。……