专利名称：基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的振动事件检测方法
技术领域：
本发明涉及一种基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的振动事件检测方法， 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：
(1)管道安全预警我国正处在快速发展之中，城市化步伐正逐步加快，各种开发建设项目随处可见， 对埋于地下的管道安全造成威胁，长期以来，国家和各地下管道权属企业在管道防开挖，防偷盗，防破坏等方面投入了大量人力，物力，财力，但影响管道安全的事件仍时有发生。由机械施工及自然灾害所造成的管道事故占事故总数的70%以上，其中90%以上的重大事故是因为机械施工造成的，如水管被挖破，油气管道被打穿是经常发生的事情，给生产生活带来损失。油、气管道破裂会导致大面积泄露，发生火灾，甚至引起爆炸。这将直接造成经济损失，甚至引起环境污染。因此管道安全预警系统成为该领域的重点研究之一。目前应用的探测报警器材及系统主要有以下几种电子脉冲式围栏、微波墙式报警器、主动红外报警器、泄露电缆式周界探测报警系统、驻极体振动电缆报警系统和光纤传感器周界报警系统。与电传感器相比，光纤传感器在传感网络应用中具有非常明显的技术优势光纤传感器体积小、重量轻、具有非常好的可靠性和稳定性；光纤传感器能够抵抗电磁干扰、抗腐蚀，完全不受雷电影响，能在恶劣的化学环境、野外环境及强电磁干扰等场所下工作；光纤传感器无辐射、无易燃易爆材料、防水、环保。光纤传感器是无源系统、能源依赖性低，可大大节省供电设备与线路的成本，适合油气管道、机场、基地、仓库、油库等长距离、大范围的安全预警，特别是对于我国已经铺设的国内、外长距离油气管道，都有同沟铺设的通信光缆可以直接利用或复用。由于光线铺设方便，成本低，并且利用光纤振动测量可以在威胁事件发生初期预警泄露事故并定位事发地点。因此利用光纤测量振动成为管道预警系统研究的主要方法。然而如何对光纤检测信号进行合理有效的分析，建立什么样的事件模型才更为有效，成为研究中的一大热点和难点。(2)已有的光纤振动测量信号处理方法光纤振动信号处理还存在明显不足，高虚警率使长距离复杂振动检测识别面临严峻挑战，急需在此基础上开展长距离光纤并发振动辨识方法研究。
图1给出了现有的光纤振动信号处理流程，研究工作集中在识别和特征提取领域，先后将小波理论、多尺度混沌分析、经验模态分解、人工神经元网络和知识矢量积方法应用到光纤振动测量信号处理中，现有的方法一般直接把单帧检测的结果作为报警信号。现有的研究存在的主要问题是没有建立合适的模型、特别是没有建立合适的系统不确定性模型，且单级报警不能兼顾虚警和检测两方面的性能，从而使得已经投入生产的长距离预警系统效率较低甚至被搁置不用，光纤预警系统中的信号处理环节已成为系统和产业发展的最主要瓶颈，本发明提出采用概率模型来实现振动事件的检测，降低虚警率，提高检测概率，本发明采用疑似事件和确定事件两级事件检测机制，明显改善系统性能。
发明内容
本发明提出了一种基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的振动事件检测方法，其特征在于包括其特征在于包括建立事件的位置、能量和频率三维分布模型；建立判断事件发生的序贯的概率比检测模型；应用序贯的概率比检测方法，采用多级检测机制，实现对于振动事件活动状态的低虚警率、高检测率检测。本发明提供一种随机分布建模和随机分析方法，能够实现基于光纤振动测量的管道预警系统的事件检测方法。本发明采用随机概率模型代替现有的确定性模型，准确表示了光纤预警振动事件检测的不确定性，提高报警精度。根据本发明的一个方面，提供一种管道安全预警系统的振动事件检测方法，其特征包括建立事件的三维特征模型。建立序贯的概率比检测模型。建立多级检测机制，实现对于振动事件活动状态的低虚警率、高检测率检测。说明书附1传统光纤振动测量信号处理图2本发明的光纤振动测量信号处理图3基于三维统计特征模型的序贯概率似然比振源检测流程；图4序贯概率比检测方法的原理示意图；图5系统接收数据的有效位置的时间分布(管道施工)；图6系统接收数据的能量分布(管道施工)；图7系统接收数据的中心频率分布(管道施工)；图8系统检测结果(管道施工)。
具体实施例方式根据本发明的一个实施例，提出了一种基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的振动事件检测方法，建立了判断事件发生的序贯概率比检测模型，并在此基础上发展多级振动事件检测机制，实现对于事件活动状态的评价，进而实现准确安全报警。根据本发明的一个实施例的光纤振动测量信号处理方法如图2所示，包括-系统接收光纤振动测量序列(图2中201)，采用光纤传感器测量连续的振动信号并对其进行高速采样；-确定振动信号特征统计模型(图2中20 ，其包括振动信号的能量模型、振动信号的中心频率模型和振动事件的真实位置模型。振动的能量可能在较大范围内波动，也可能比较平稳，相对于振动能量本身的不确定性，振动能量测量的不确定性可以忽略，所以振动信号的能量模型具有如下形式e'n=en=we~N(e,a2e)其中 为当次测量的能量值；
e为实际有效振动能量均值；CJ2e为实际有效振动能量方差。振动信号的中心频率指的是单帧数据分析得到的中心频率，事件的中心频率可能在较大范围内波动，也可能比较平稳，相对于振动信号频率本身的不确定性，振动频率测量的不确定性可以忽略，假设没有测量误差，所以振动信号的中心频率模型具有如下形式；
权利要求
1.基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的振动事件检测方法，其特征在于包括 接收光纤振动测量序列；建立振动特征的统计模型； 确定关于振动事件的特征提取的统计模型； 从光纤振动测量序列中进行特征提取； 对所提取的数据特征进行振动概率似然比检测。
2.根据权利要求1的基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的事件检测方法，其特征在于所述统计模型包括振动事件的位置模型、振动事件的能量模型、振动事件的频率模型。
3.根据权利要求2的基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的事件检测方法，其特征在于所述建立振动事件的位置模型具有如下形式X' η = Xn+Wx其中X' 为振动事件的测量位置 Xn为振动事件发生的真实位置Wx为振动事件测量噪声，服从均值为零，方差为σ〗的高斯分布。
4.根据权利要求2的基于概率比检测的管道安全预警系统的事件检测方法，其特征在于所述建立振动事件的能量模型具有如下形式其中e' n为振动信号能量的测量值； %为振动信号能量的真实值； P为实际振动信号能量均值； <为实际振动信号能量方差。
5.权利要求2的基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的事件检测方法，其特征在于所述建立振动事件的频率模型具有如下形式f> In=^f-N(J^2f)其中f' 为振动信号中心频率的测量值4为振动信号中心频率的真实值；为振动信号中心频率均值； σ》为振动信号中心频率方差。
6.根据权利要求1的基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的事件检测方法，其特征在于所述对所提取的数据特征进行振动概率似然比检测的步骤包括建立判断振动事件发生的序贯概率比检测模型，所述概率比检测模型具有形式 LR_ P(DIH1)P(H1) Pt p(D\H0)p(H0)^PF对数形式为Z = In^) = lnf^^M^) Lnf^l其中H1为振动源真实存在假设；H0为振动源不存在假设；D为振动源振动信号观测数据，包括振动信号的位置χ' 振动信号的能量e' n和振动信号的中心频率f' ;P(H1)和ρ (Htl)分别为振动源真实存在假设和振动源不存在假设的先验概率； P(DlH1)和p(D|H0)分别为当假设H1和Htl正确时，检测到振动信号观测数据D的概率密度函数； 其中振动源真实存在被定义为一个振动事件在其活动范围内持续存在至少数个扫描周期；如果Pt > Pf,即LR > 1即可认为有振动事件发生的概率大于没有振动事件发生的概率。
7.根据权利要求6的基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的事件检测方法，其特征在于进一步包括由所述概率比检测模型，得具有如下形式的序贯的概率比检测模型 L(k) = L(k-l) + AL(k)当第k次量测数据无定位信息时，AL(k) = ln[l-PD]； 当第k次量测数据有定位信息时，ΔΙ㈨=In 其中Pd为检测概率；Vc为振动信号位置、能量和中心频率的三维体积； S为新息协方差矩阵； M测量维度，这里是3; d2为新息归一化距离。
8.根据权利要求1-7的基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的事件检测方法，其特征在于进一步包括将振动检测分为两级，即疑似事件和确定事件，设置两级事件状态判断门限Π == ln^^j，其中α为虚假事件被确定的概率； β为真实事件被删除的概率；当有一帧数据表明振动存在时，建立疑似事件，采用序贯概率比检测来进一步确定该疑似事件存在的概率，若概率增加超过指定门限Τ2，疑似事件转为确定事件并报警， 若概率减小低于指定门限Tl，判定疑似事件为虚警。
9.根据权利要求7的基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的事件检测方法，其所述的新息归一化距离d2的确定包括取新息协方差矩阵
10.根据权利要求7的基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的事件检测方法，其特征在于所述振动信号位置、能量和中心频率的三维体积\具有形式 Vc = L*E*F ；其中L，E，F分别代表管线长度，能量动态范围，中心频率动态范围。
全文摘要
本发明提供了一种基于序贯概率比检测的管道安全预警系统的振动事件检测方法。其特征在于包括建立事件的位置模型，能量模型以及频率模型；建立判断事件发生的序贯概率比检测模型；采用多级检测机制，实现对于振动事件活动状态的低虚警率、高检测率检测。
文档编号F17D5/02GK102563360SQ20121001333
公开日2012年7月11日 申请日期2012年1月16日 优先权日2012年1月16日
发明者刘文揩, 张常年, 曲洪权, 王伟宾, 邢志强 申请人:北方工业大学