[发明专利]基于分布式光纤传感的双参量边坡监测系统有效

专利信息
申请号: 202011474168.8 申请日: 2020-12-14
公开(公告)号: CN112525329B 公开(公告)日: 2022-06-14
发明(设计)人: 王峰;李时宜;李海涛;李井增;李浩;周霄;张旭苹;张益昕 申请(专利权)人: 南京大学;江苏省交通工程建设局
主分类号: G01H9/00 分类号: G01H9/00
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 汤金燕
地址: 210093 江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 分布式 光纤 传感 参量 监测 系统
【权利要求书】:

1.一种基于分布式光纤传感的双参量边坡监测系统,其特征在于,包括传感光缆、分布式光纤应变/振动解调仪、振动报警监测系统和应变监测系统;所述传感光缆一端连接分布式光纤应变/振动解调仪的输入端口,所述传感光缆铺设在边坡上,所述分布式光纤应变/振动解调仪系统的输出端分别连接所述振动报警监测系统和所述应变监测系统;

当边坡坡面发生变形时,所述传感光缆检测到变形的作用力,其中传输的光信号发生改变,所述分布式光纤应变/振动解调仪解调改变的光信号,将坡面发生应变的大小信息和位置信息还原,将还原得到的大小信息和位置信息发送至所述应变监测系统,以实现边坡应变监测;

当所述传感光缆检测到外界振动时,传感光缆中光信号的相位参量被调制,所述分布式光纤应变/振动解调仪对相位参量被调制的光信号进行解调,将解调结果发送至所述振动报警监测系统,所述振动报警监测系统输出报警信息,以实现边坡振动监测;

所述基于分布式光纤传感的双参量边坡监测系统对振动和应变双参量进行联动监测,具体过程包括:当局部位置处监测到超过阈值的振动时,将该时刻和该位置作为一个应变对比监测的参考点,通过提高采样分辨率、空间分辨率和信号平均次数,在一段时间内提高分布式应变监测在空间上的精细度和信噪比,分析以该位置为中心的设定区域内应变的局部细微变化特征及应变变化速度,判断造成振动的事件是否导致坡体在该位置处出现结构失稳;当监测到大范围的超过阈值的振动事件时,将该时刻作为边坡整体应变对比监测的参考点,在一段时间内查看整个边坡的应变变化特征,与历史变化趋势进行对比,判断坡体结构强度弱化程度和失稳情况,并根据振动分布的空间强弱特征,对其应变分布进行预期判断,分析坡体振动更大的地方。

2.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的双参量边坡监测系统,其特征在于,所述传感光缆通过和边坡框架梁耦合的方式,铺设在所述边坡上。

3.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的双参量边坡监测系统,其特征在于,所述应变监测系统对接收的大小信息和位置信息进行可视化展示。

4.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的双参量边坡监测系统,其特征在于,所述分布式光纤应变/振动解调仪对相位参量被调制的光信号进行解调,得到时域振动信号,将时域振动信号发送至所述振动报警监测系统;所述振动报警监测系统将时域振动信号分割成时间长度小于设定时长的小段信号,并对各段信号做方差计算,再对一段较长时间内各小段信号的方差进行累加计算,得到累加值,根据累加值进行边坡振动监测。

5.根据权利要求4所述的基于分布式光纤传感的双参量边坡监测系统,其特征在于,所述振动报警监测系统将累加值作为振动信息的判断条件,对累加值超过阈值的振动信号进行事件类型、振动位置和范围的判断。

6.根据权利要求4所述的基于分布式光纤传感的双参量边坡监测系统,其特征在于,所述设定时长为0.1s。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京大学;江苏省交通工程建设局,未经南京大学;江苏省交通工程建设局许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011474168.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top