【摘 要】
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基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤振动传感系统具有损耗低、灵敏度高、可探测距离远、抗干扰能力强和能同时进行多点定位等众多优点,被广泛应用于周界安防、石油管道检测和铁路沿线监测等领域。由于实际应用环境的复杂性,系统的漏报率和误报率高一直是亟待解决的问题。本论文采用图像处理的方法,围绕Φ-OTDR系统的信噪比的提升和振动模式识别问题展开理论和实验研究,完成的主要内容如下:(1)对Φ-
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基于相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤振动传感系统具有损耗低、灵敏度高、可探测距离远、抗干扰能力强和能同时进行多点定位等众多优点,被广泛应用于周界安防、石油管道检测和铁路沿线监测等领域。由于实际应用环境的复杂性,系统的漏报率和误报率高一直是亟待解决的问题。本论文采用图像处理的方法,围绕Φ-OTDR系统的信噪比的提升和振动模式识别问题展开理论和实验研究,完成的主要内容如下:(1)对Φ-OTDR振动传感理论进行研究,建立瑞利背向散射光相干叠加的数学模型;根据实际条件设计实验方案,在实验室完成Φ-OTDR系统系统搭建和实验数据采集,并对原始数据进行预处理,定位曲线的初始信噪比为6.43d B;(2)利用图像各向异性扩散滤波(PM)算法和小波包能量-阈值降噪算法进行信号降噪。在不影响定位精度的前提下,PM算法的信噪比提升量达到11.60d B,但是振动位置处的时间-光强信号变形严重;小波包能量-阈值算法的信噪比提升量能达到15.17d B,原始信号的形状得到保留,但是算法耗时较长。(3)将振动位置的时变信号转换为时间-频率分布图,对其进行图像预处理,得到二值图像;提取二值图像的形态特征作为分类依据,训练朴素贝叶斯分类器,并利用五折交叉验证法提升模型的泛化能力;在五类样本上的分类精度达到92.67%,相对误差为2.64%。为降低特征提取过程的复杂度,引入卷积神经网络进行图像分类;通过设计网络结构和优化网络参数,在原始灰度图像上达到86.00%的分类精度,相对误差为4.90%,在二值图像上达到94.67%的分类精度,相对误差为3.40%。
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