[发明专利]基于浅层CNN分类模型的架空输电线风舞监测预警系统及方法

权利要求书

1.一种基于浅层CNN分类模型的架空输电线风舞监测预警系统，其特征在于，包括：探测光缆、解调仪和数据处理装置；所述探测光缆与所述解调仪之间存在光信号交互；所述解调仪与所述数据处理装置通信连接；

所述解调仪用于产生脉冲光信号，所述探测光缆用于接收所述脉冲光信号，所述解调仪还用于实时接收所述探测光缆反馈的待监测输电线的所有空间样本点的后向瑞利散射光，对所述后向瑞利散射光进行光电转换和模数转换，获得对应的数字信号，将所述数字信号发送至所述数据处理装置；

所述数据处理装置用于接收所述数字信号，将所述数字信号通过显示模块进行实时显示，并对各所述空间样本点的数字信号进行差分，将完成差分的数字信号按预设时间帧间隔进行分帧处理，提取分帧处理之后的数字信号中的时域特征和色谱图特征；对所述时域特征进行归一化处理；以每一帧信号为最小信号处理单元，将归一化之后的时域特征和所述色谱图特征进行融合以获得融合特征，采用预设浅层卷积神经网络CNN分类模型对所述融合特征进行分类识别，以识别出异常信号并进行预警；

所述解调仪包括发光件、声光调制器、光放大器、隔离器、环形器、偏振器和探测器；

所述发光件与所述声光调制器固定连接，所述声光调制器与所述光放大器固定连接，所述光放大器与所述隔离器固定连接，所述隔离器与所述环形器固定连接，所述环形器与所述探测光缆固定连接，所述环形器还与所述偏振器固定连接，所述偏振器与所述探测器固定连接，所述探测器与所述数据处理装置通信连接；

所述发光件用于产生脉冲光信号，所述脉冲光信号经所述声光调制器和所述光放大器和所述环形器传输至所述探测光缆；

所述环形器还用于接收所述探测光缆反馈的后向瑞利散射光；

所述偏振器用于接收所述后向瑞利散射光，对所述后向瑞利散射光进行偏振处理；

所述探测器用于接收经过偏振处理之后的后向瑞利散射光，通过解调和模数转换将经过偏振处理之后的后向瑞利散射光转换成数字信号，将所述数字信号发送至所述数据处理装置；

所述环形器环绕设置有第一接口、第二接口和第三接口；

所述第一接口与所述隔离器固定连接，所述脉冲光信号通过第一接口进入所述环形器；

所述第二接口与所述探测光缆固定连接，所述脉冲光信号通过第二接口进入所述探测光缆；所述后向瑞利散射光从所述探测光缆通过所述第二接口进入所述环形器；

所述第三接口与所述偏振器固定连接，所述后向瑞利散射光通过第三接口进入所述偏振器。

2.根据权利要求1所述的基于浅层CNN分类模型的架空输电线风舞监测预警系统，其特征在于，所述数据处理装置通过以下方式实现对分帧处理之后的数字信号中的时域特征和色谱图特征的提取：

获取分帧处理之后的数字信号中的短时舞动最大值、短时舞动峰峰值、短时舞动均值、短时舞动标准差和短时舞动均方根，将所述短时舞动最大值、所述短时舞动峰峰值、所述短时舞动均值、所述短时舞动标准差和所述短时舞动均方根作为时域特征；

对分帧处理之后的数字信号进行短时傅里叶变换，将变换结果在映射到色谱图中七个音阶对应的十二个频率点，获得色谱图特征；其中，所述色谱图特征为：

3.根据权利要求2所述的基于浅层CNN分类模型的架空输电线风舞监测预警系统，其特征在于，所述数据处理装置通过以下方式对所述时域特征进行归一化处理：

采用二十四小时时间滑动窗口对每一帧信号的时域特征在当前时刻至过去二十四小时的时间间隔内作归一化处理。

4.根据权利要求2所述的基于浅层CNN分类模型的架空输电线风舞监测预警系统，其特征在于，所述数据处理装置通过以下方式将归一化之后的时域特征和所述色谱图特征进行融合以获得融合特征：

针对每一帧信号，将所述短时舞动最大值、所述短时舞动峰峰值、所述短时舞动均值、所述短时舞动标准差、所述短时舞动均方根和所述色谱图特征复合成五行十二列的二维数组并将该二维数组作为融合特征；其中，所述短时舞动最大值为timeMax，所述短时舞动峰峰值为timeMaxMin，所述短时舞动均值为timeMean，所述短时舞动标准差为timeStd，所述短时舞动均方根为timeRMS；所述融合特征为：