分布式光纤振动传感器检测技术及应用
作 译 者：许海燕
出 版 日 期：2024-07-01
书 代 号：TN480840
Ｉ Ｓ Ｂ Ｎ：9787121480843
图书简介：
本书以分布式光纤传感器为主要对象，介绍了分布式光纤振动传感器的传感机理、振动信号定位及检测方法，包括基于波分复用的分布式光纤振动传感及定位原理、基于时延估计的分布式光纤振动传感及定位原理、并进行了定位试验研究；结合作者近年来相关的研究与应用实践，阐述了分布式光纤传感的振动信号处理方法、基于经验模态分解的光纤振动信号特征提取方法、基于多维特征的光纤振动信号识别方法、基于Self-AM-BiLSTM的光纤传感振动信号识别方法。本书可为电子信息工程、光纤传感信息处理等相关专业的研究生、高年级本科生及科研人员、工程技术人员提供参考。
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图 书 内 容
内容简介
本书以分布式光纤传感器为主要对象，介绍了分布式光纤振动传感器的传感机理、振动信号定位及检测方法，包括基于波分复用的分布式光纤振动传感及定位原理、基于时延估计的分布式光纤振动传感及定位原理、并进行了定位试验研究；结合作者近年来相关的研究与应用实践，阐述了分布式光纤传感的振动信号处理方法、基于经验模态分解的光纤振动信号特征提取方法、基于多维特征的光纤振动信号识别方法、基于Self-AM-BiLSTM的光纤传感振动信号识别方法。本书可为电子信息工程、光纤传感信息处理等相关专业的研究生、高年级本科生及科研人员、工程技术人员提供参考。图书详情
ISBN：9787121480843开 本：16(170*240)页 数：204字 数：238本书目录
第1章 绪论 1 1.1 光纤传感器简介 1 1.1.1 光纤传感器的历史 1 1.1.2 光纤传感器的优点 2 1.1.3 光纤传感器的分类 3 1.2 分布式光纤传感器基本原理 4 1.2.1 分布式光纤传感器的概念 4 1.2.2 基于光时域反射的分布式光纤传感 5 1.2.3 基于干涉技术的分布式光纤传感 6 1.3 干涉型分布式光纤传感系统定位技术 6 1.3.1 基于Sagnac干涉原理的定位技术 6 1.3.2 基于双波长Sagnac干涉原理的定位技术 8 1.3.3 基于双Mach-Zenhder干涉原理的定位技术 9 参考文献 10 第2章 基于波分复用的分布式光纤振动传感器及定位原理 13 2.1 基于波分复用的分布式光纤传感器的基本结构 13 2.1.1 波分复用技术 13 2.1.2 波分复用系统基本结构 13 2.1.3 3×3光纤耦合器对系统的影响 15 2.2 基于波分复用的分布式光纤传感器的定位原理 19 2.3 相位载波解调在系统中的作用分析 25 2.3.1 相位载波解调在系统中的应用 25 2.3.2 相位生成载波的消散射作用分析 30 2.4 系统光路稳定性研究 33 2.4.1 光纤中光波的偏振态 33 2.4.2 系统的偏振稳定性分析 35 参考文献 41 第3章 基于时延估计的分布式光纤振动传感系统及定位原理 43 3.1 单芯分布式光纤振动传感系统结构 43 3.2 单芯分布式光纤振动传感系统定位原理 45 3.3 自适应时延估计 48 3.3.1 理论依据 49 3.3.2 LMSTDE的结构与算法 51 3.3.3 时延估计的性能 51 3.3.4 计算机仿真 52 参考文献 54 第4章 分布式光纤传感系统的定位试验研究 56 4.1 分布式光纤传感系统的定位试验系统开发 56 4.1.1 分布式光纤传感系统 56 4.1.2 扰动发生位置标定系统 57 4.2 基于波分复用的分布式光纤传感定位试验研究 57 4.2.1 试验方案设计 58 4.2.2 试验结果与分析 59 4.3 基于时延估计的分布式光纤传感定位试验研究 70 4.3.1 试验方案设计 70 4.3.2 试验结果与分析 71 第5章 分布式光纤传感的振动信号处理方法 79 5.1 端点检测 79 5.1.1 基于短时能量的端点检测方法 79 5.1.2 基于谱质心的端点检测方法 84 5.1.3 基于能量、谱熵相结合的端点检测方法 90 5.1.4 基于小波变换的端点检测方法 95 5.1.5 四种端点检测方法的比较和分析 99 5.2 去噪分析 101 5.2.1 系统噪声分析 101 5.2.2 小波去噪 102 5.3 相位还原算法 106 5.3.1 相位还原方法理论分析 106 5.3.2 试验仿真 109 5.3.3 实际扰动信号的相位还原 110 5.3.4 微弱信号的处理 111 5.4 频谱分析 112 参考文献 117 第6章 基于经验模态分解的光纤振动信号特征提取 120 6.1 分布式光纤传感系统中的非平稳随机信号处理技术 120 6.1.1 非平稳随机信号的基本概念 120 6.1.2 非平稳随机信号分析方法 120 6.2 经验模态分解 122 6.2.1 经验模态分解瞬时频率 122 6.2.2 固有模态函数 123 6.2.3 时间特征尺度 124 6.3 分布式光纤振动信号的经验模态分解 125 6.3.1 经验模态分解的基本原理 125 6.3.2 经验模态分解步骤 125 6.4 基于经验模态分解光纤振动信号的仿真及特征提取 127 6.4.1 仿真信号经验模态分解研究 127 6.4.2 检测信号的特征提取研究 129 参考文献 136 第7章 基于多维特征的光纤振动信号识别 138 7.1 基于Mel频率倒谱系数的光纤振动信号特征提取 138 7.1.1 Mel频率倒谱系数算法及倒谱分析 138 7.1.2 试验结果与分析 139 7.2 基于注意力机制的显著性特征提取 144 7.2.1 注意力机制 144 7.2.2 显著性特征提取算法 144 7.2.3 试验与结果分析 150 7.3 卷积神经网络 152 7.3.1 基本结构 152 7.3.2 卷积神经网络分类网络模型 154 7.4 基于多维特征的光纤振动信号识别 157 7.4.1 多维特征输入模型设计 157 7.4.2 损失函数设计 157 7.4.3 卷积神经网络模型改进 158 7.5 试验和分析 160 7.5.1 试验环境和数据集 160 7.5.2 试验结果与分析 163 7.6 系统测试 169 参考文献 171 第8章 基于Self-AM-BiLSTM的光纤传感振动信号识别 173 8.1 基于BiLSTM的光纤振动信号识别 173 8.1.1 长短时记忆网络 173 8.1.2 双向长短时记忆网络 175 8.1.3 网络模型搭建与训练 175 8.2 基于Self-AM-BiLSTM的光纤振动信号识别 178 8.2.1 基于自注意力机制的光纤振动信号处理 178 8.2.2 自注意力机制 178 8.2.3 网络模型搭建与训练 179 8.3 试验与结果分析 182 8.3.1 试验环境和数据集 183 8.3.2 试验结果分析 185 参考文献 196展开前 言
前言 非法入侵和破坏性行为会对军事基地、通信电缆、输油气管道及周界安防等基础设备、设施的安全造成严重威胁。针对各种危及电缆、管道安全及安防系统中非法入侵和破坏性行为，及时、准确、有效地对其进行识别具有重要的研究价值和现实意义。分布式光纤传感技术将光纤作为信号的传输介质和传感单元，通过检测光纤中光信号的强度、相位、偏振态等参量在外场作用下的变化，实现对光纤沿线外部参量的连续分布式测量。分布式光纤传感检测技术，具有抗电磁干扰能力强、灵敏度高、动态范围大、便于快速捕捉和高精度测量动态变化的信息等技术优点，日益成为入侵行为安全检测的主流技术。 分布式光纤传感器的工作原理包含感知和定位两个方面。在感知机制方面，分布式光纤传感器利用光纤中的背向散射及其干涉特性实现对各种被测量的传感；在定位方法方面，分布式光纤传感器基于各种分布式光反射计的架构实现定位测量。以上这些不同的感知机制和相应的信号解调方法，与各种定位方法相互组合，发展出了多种形式的分布式光纤传感器技术方案。本书主要对干涉型分布式光纤传感器的定位技术和识别原理进行了研究，内容组织如下。 第1章是绪论，简要介绍了光纤传感器的发展和分类。本章对分布式光纤传感器的基本原理进行了详细的阐述，并对各种类型的干涉型分布式光纤传感系统的定位技术进行了分析和说明。 第2~4章对光纤传感器的定位技术进行了详细论述。针对光纤定位系统存在的问题，分别在频域和时域内提出了两种新的基于光纤干涉原理的分布式光纤传感器。基于波分复用的分布式光纤传感器的基本结构和定位原理，在干涉结构中使用波分复用技术，使得同一扰动获得两种不同的干涉信号，通过比较两路相位信号的频谱特性，确定扰动发生的位置。该技术不仅消除了扰动信号幅度变化对检测的影响，而且可利用多个频率点获得的位置进行平均，获得高的定位精度。基于时延估计的分布式光纤振动传感系统的基本结构及定位原理，在时域内对振动信号实现定位。利用光纤传感器检测振动信号，采用自适应时延估计方法在时域直接对检测到的信号进行扰动定位，可对光纤沿线发生的外部事件进行预警。该方法简单易实现，具有较高的检测灵敏度和定位精度。另外，为了证明前述分布式光纤传感定位原理及相关技术的正确性和可行性，本书对定位试验系统进行研究，分别阐述了基于波分复用和时延估计的分布式光纤传感定位试验方案，并对试验结果进行了分析说明。 第5~8章对光纤传感器的识别原理进行了详细阐述。首先介绍了与光纤传感系统相关的信号处理方法，对端点检测、去噪分析、相位还原及频谱分析进行了研究，详细说明了基于经验模态分解的光纤振动信号特征提取，并对小样本和大样本两种情况下的光纤传感信号识别分别进行研究。面向分布式光纤传感小样本数据场景，本书提出了基于多维特征的光纤振动信号识别，采用基于Mel频率倒谱系数和基于注意力机制的显著性特征提取方法，并研究了将光纤振动信号的时域显著性特征和Mel频率倒谱系数联合送入卷积神经网络的算法，以提高多维特征光纤振动信号识别的准确性。在大样本情况下，数据量和数据特征更丰富，为了保证在大样本场景下系统的识别性能、实时性能和计算性能，同时解决光纤振动信号易淹没在长时间、大量的测量数据中的问题，第8章建立了具有较高泛化能力、较强普适性、较高识别精度的光纤振动信号分类识别模型，采用对时序性数据处理具有较好效果的BiLSTM 网络模型作为研究对象，分析BiLSTM网络模型在特征提取深度和复杂程度等方面的不足，并引入自注意力机制对其进行优化，提高了分类识别的准确性。 本书内容主要来源于作者十几年的工作积累。特别感谢复旦大学光纤研究中心的贾波教授，作者有幸于2008—2011年在贾波教授的指导下开展了光纤传感器的理论及应用研究工作。同时，感谢复旦大学光纤研究中心的肖倩、吴红艳、徐锲、王超教授，本书前4章的相关试验就是在复旦大学完成的，没有他们的指导与帮助，这些工作是难以完成的。另外，硕士研究生寇庆康、 单洪颖、冯心雨等也为本书作出贡献，在此作者表示衷心感谢。 由于作者水平有限，书中难免存在疏漏和不妥之处，敬请读者批评指正。 作者 2024年6月展开作者简介
许海燕，女，博士、副研究员、硕士生导师。中国空气动力学会测控专委会委员、国际光学工程学会会员，计算机学会会员。 长期从事光纤传感与人工智能、信息获取与处理、物联网技术与应用、智能图像处理等方面的研究。先后主持和参与国家重大科学仪器设备开发专项子任务、国家自然科学基金项目、江苏省自然科学基金项目及企事业单位委托的各类科研项目十余项。在国内外期刊和国际学术会议上发表论文30余篇，其中SCI/EI检索论文20余篇，制定行业标准1项。获授权中国发明专利10余项。 -
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