[发明专利]分布式光纤传感器的振动信号模式识别方法和系统

权利要求书

1.一种分布式光纤传感器的振动信号模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，通过一分布式光纤传感器感应振动信号，产生后向散射曲线，将多条后向散射曲线构成时间-空间二维矩阵，并将其映射为灰度共生矩阵；

步骤2，对灰度共生矩阵进行边缘检测，获得梯度矩阵，进而得到振动定位位置以及振动时间-幅值信号；

步骤3，对振动时间-幅值信号进行特征提取，使用小波能量谱作为振动时间-幅值信号的特征输出；

步骤4，将振动时间-幅值信号的特征向量输入到分类器中得到振源的具体类型，完成模式识别；

通过采集分布式光纤振动传感器所产生的多条后向瑞利散射光，得到对应的时间-空间二维矩阵，并将时间-空间二维矩阵映射为灰度共生矩阵，用于步骤二的边缘检测；

采用Prewitt算子水平模板与垂直模板对灰度共生矩阵进行边缘检测，再取两者结果的最大值即为梯度矩阵G=max[G_i, G_j]；将梯度矩阵的行向量L_i(x)相加得到，L(x)为振动信号的空间-幅值输出，通过空间-幅值信号即可确定振源的定位信息，振动空间-幅值信号的获得源自于边缘检测，以在高噪声的环境下获得高信噪比、高定位精度的结果；在获知定位信息的前提下，直接从梯度矩阵中对应空间位置处提取关于振动的时间-幅值信号，进而用于后续模式识别过程。

2.根据权利要求1所述的分布式光纤传感器的振动信号模式识别方法，其特征在于，在对振动时间-幅值信号进行特征提取的步骤中，针对具有非平稳特性的振动信号，将采用小波分析的方法完成特征提取，通过进行6层小波分解，得到原振动信号的6层高频重构系数与1层低频重构系数，求解其能量，并归一化，得到小波能量谱，即为振动信号的特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将振动信号的特征向量输进行分类识别的分类器为相关向量机。

4.一种分布式光纤传感器的振动信号模式识别系统，其特征在于，包括：

信号采集模块，用于采集分布式光纤传感器感应振动信号产生的后向散射曲线，将多条后向散射曲线构成时间-空间二维矩阵，并将其映射为灰度共生矩阵；

信号生成模块，用于对灰度共生矩阵进行边缘检测，获得梯度矩阵，进而得到振动定位位置以及振动时间-幅值信号；

特征提取模块，用于对信号采集模块输出的振动时间-幅值信号进行特征提取，并将其特征输出；

分类输出模块，用于依据振动信号的特征，利用相关向量机进行分类识别；

通过采集分布式光纤振动传感器所产生的多条后向瑞利散射光，得到对应的时间-空间二维矩阵，并将时间-空间二维矩阵映射为灰度共生矩阵，用于边缘检测；

采用Prewitt算子水平模板与垂直模板对灰度共生矩阵进行边缘检测，再取两者结果的最大值即为梯度矩阵G=max[G_i, G_j]；将梯度矩阵的行向量L_i(x)相加得到，L(x)为振动信号的空间-幅值输出，通过空间-幅值信号即可确定振源的定位信息，振动空间-幅值信号的获得源自于边缘检测，以在高噪声的环境下获得高信噪比、高定位精度的结果；在获知定位信息的前提下，直接从梯度矩阵中对应空间位置处提取关于振动的时间-幅值信号，进而用于后续模式识别过程。