一种识别光纤振源的方法
【专利摘要】本发明公开了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。通过以上方式，本发明能够准确识别振动信号的振源。
【专利说明】一种识别光纤振源的方法
【技术领域】
[0001]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】
[0002]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。
[0003]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】
[0004]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。
[0005]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。
[0006]其中，振动信号的能量为:
【权利要求】
1.一种识别光纤振源的方法，其特征在于，所述方法包括: 检测光纤的振动信号，并获取所述振动信号的振动数据； 从所述振动数据获取所述振动信号的能量及能量分布； 根据所述能量分布划分子区间，并计算各个所述子区间能量分布的概率； 根据所述子区间能量分布的概率建立所述能量的分布熵模型，并计算归一化熵值； 计算基频变异系数，根据所述归一化熵值和所述基频变异系数识别所述振动信号的振源。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述振动信号的能量为:
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述能量的分布熵模型为:
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述振源产生所述振动信号在一分钟振动数据能量的分布熵模型为:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,设定p(Xi) logbp (Xi) = O,根据香农定理，在所述能量的子区间概率相等时出现最大熵为:
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述归一化熵值为:
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 建立所述振动信号的振源识别模型，所述振动信号的振源识别模型满足以下关系:
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基频变异系数为:
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述归一化熵值和所述基频变异系数识别所述振动信号的振源包括: 判断所述基频变异系数是否小于预设的第三阈值； 若否，则所述振动信号的振源为非下雨振源； 若是，则判断所述归一化熵值是否大于预设的第四阈值； 若是，则所述振动信号的振源为下雨振源； 若否，则所述振动信号的振源为非下雨振源； 其中，所述第三阈值为设定变异系数阈值，所述第四阈值为设定变异系数阈值。
【文档编号】G01H9/00GK103994815SQ201410210073
【公开日】2014年8月20日 申请日期:2014年5月19日 优先权日:2014年5月19日
【发明者】秦长伟, 刘博宇, 王天琦 申请人:深圳艾瑞斯通技术有限公司