[发明专利]一种识别光纤振源的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种识别光纤振源的方法，属于光纤振动测量与随机信号处理学科的交叉领域。

背景技术

人们对于能源的需求越来越大，管道输送成为输送能源的主要方式。保护与光缆伴行的油气管道、光缆附近区域或光缆本身成为目前光纤预警系统需要解决的关键问题。

现有的光纤预警系统一般采用单级模型来进行振源检测识别，即直接检测识别法，通过分析一段数据的特征，根据特征判断振源的类型(如机械挖掘，车辆经过)，进而根据识别结果作出预警判断。现有的光纤预警系统通过神经网络、归一化峭度、固有模态函数或混沌分析方法进行识别，主要应用于高信噪比的情况。但是振源产生的振动信号是复杂多变的非平稳信号，并且管线距离长和实时环境复杂，导致现有的光纤预警系统无法准确地识别振源。

发明内容

本发明提供一种识别光纤振源的方法，以解决无法准确地识别振源的问题。

本发明提供的一种识别光纤振源的方法，其包括：检测光纤的振动信号，并获取振动信号的振动数据；从振动数据获取振动信号的能量及能量分布；根据能量分布划分子区间，并计算各个子区间能量分布的概率；根据子区间能量分布的概率建立能量的分布熵模型，并计算归一化熵值；计算基频变异系数，根据归一化熵值和基频变异系数识别振动信号的振源。

其中，振动信号的能量为：

Es=10log(Σi=11024xi2)]]>

其中，E_s为每帧振动信号的能量，单位为dB；x_i为第i个采样点的振动信号的幅度。

其中，能量的分布熵模型为：

HE(X)=E(I(X))=Σi=1nP(xi)I(xi)=-Σi=1nP(xi)logp(xi);]]>

其中，X为振动信号的能量域，I(X)为X的信息量函数，p为能量x的概率密度函数。

其中，振源产生振动信号在一分钟振动数据能量的分布熵模型为：