导读:本文包含了光纤振动传感论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:光纤传感,振动检测,相干光时域反射,后向瑞利散射光
光纤振动传感论文文献综述
邹捷,王宇,张建国,刘昕,白清[1]（2019）在《一种基于相干光时域反射的分布式光纤振动传感系统研制》一文中研究指出针对基于相干光时域反射的分布式光纤振动传感系统中数据量庞大,且需要信号发生器外部驱动,集成度低的缺点,利用现场可编程逻辑门阵列实现传感数据的高速采集与声光调制器的同步驱动,采用USB 3.0实现采集模块与上位机的实时数据传输。搭建一种基于相干光时域反射的分布式光纤振动传感系统,利用本地光与后向瑞利散射光的拍频效应,实现对微弱后向瑞利散射光信号的探测,并提高系统的传感距离。采用正交相位解调方法获取振动信号的位置信息。实验结果表明:该系统可在22 km传感光纤上对振动信号进行有效定位,定位误差在20 m以内,且系统对正弦波和方波等不同形态的振动信号定位效果一致。(本文来源于《中国测试》期刊2019年06期）
靳天琪[2]（2019）在《基于OTDR和FBG的光纤振动传感系统的研究》一文中研究指出无论在工业中还是人们生活中,振动都是一种常见的现象,振动频率信息是描述振动的重要参数之一,对其进行测量是振动监测必不可少的环节。传统光纤光栅(FBG)振动传感器主要通过扫描波长的方式实现振动频率测量,测量时间较长,难以实现高频振动事件的测量。针对这一缺点,本文提出了一种基于OTDR和FBG的光纤振动传感方案,该方案利用边缘滤波法,由FBG实现振动频率的测量,利用OTDR功能实现光纤长度的测量,最终在一套系统中可以实现光纤长度和振动频率的同时测量。同时,为了降低信号处理模块的成本,本论文还提出利用ARM开发板作为信号处理单元,实现振动频率测量的方案。本文主要分为这几个方面:1、对光纤传感器的基本理论及分类、光纤光栅基本技术及分类以及OTDR传感技术现状作了概述,重点讨论了光纤布拉格光栅的传感原理与解调技术。2、提出了一种基于OTDR和FBG的光纤振动传感方案,该方案可以实现光纤长度和振动频率的同时测量。实验成功对850m末端,振动频率分别为1200Hz、1000Hz和800Hz的振动事件进行了测量,同时获得了光纤长度和损耗系数。3、为降低振动测量结构的成本,即时得到解调信息,本研究提出了基于边缘滤波法和ARM板的一套振动测量系统。该系统分为探测器与ARM板两个结构,探测器主要将光信号转化为电信号并进行电压放大,将放大后的电压输入到ARM板,ARM板的主要任务是采集输入的电信号进行ADC转换,将转换后的信号进行傅里叶变换,并通过寻峰处理和计算将频率显示在屏幕上。系统测试表明,该系统由于ARM板的采样频率限制可以对2kHz以下的振动事件进行频率测量。由于不需要示波器和计算机,该系统具有成本较低,并可以即时得到振动频率信息的优点。(本文来源于《广西师范大学》期刊2019-06-01）
付群健[3]（2019）在《分布式光纤振动传感系统模式识别方法研究》一文中研究指出相位敏感光时域反射计(Phase-Sensitive Optical Time Domain Reflectometer,(37)OTDR-)是分布式光纤振动传感系统的一种典型结构,以光纤作为传感传输媒介,具有结构简单、使用方便、测量范围广泛以及抗干扰等优势,在现代人工智能测量领域扮演越来越重要的角色。随着现代人工智能领域不断发展,仅仅对振动信号进行测量和定位已经无法满足实际需求,在确定振动事件发生的同时,还需要确定振动信号类型以及判断振动起因。因此,需要开展对相位敏感振动信号进行模式识别方法研究。本学位论文针对(37)OTDR-分布式光纤传感系统模式识别方法进行研究,主要包括振动信号的特征获取和振动信号分类,对不同的算法进行对比、研究及改进,达到提高准确率、降低误报率的目的。本学位论文主要完成的研究工作如下:1.本文系统地介绍了分布式光纤振动传感系统,包括研究现状及现有的系统结构,OTDR理论模型的构建及仿真。主要介绍目前模式识别达到的研究水平及主要的研究方法,阐述目前方法存在的问题。2.本文详细地阐述了振动信号处理流程,包括解调、定位、特征提取及特征工程。其中针对振动信号的特点,提出一种希尔伯特变换(Hilbert)结合改进的经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)的特征提取方法,并分别仿真、模拟实验对比了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和互补经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法。通过对比,可以得出MEEMD分解方式在信号特征提取方面耗时短,相对于CEEMD,节省3.1363s,准确率高,重构误差最小。3.本文以MEEMD方法为主,结合时域、能量域等方法,对无振动信号、人走路、振动隔离网、重物坠落以及小车通过等事件进行实验分析。在已知振动信号的类型的情况下重复实验,获得3000组振动信号的特征向量组,包含振动事件的振动信息,作为事件类型的特征输入。4.本文针对分布式光纤传感系统的灵敏度高、误报率高的特点,采用一种二级分类器设计。通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类方法进行一级分类,区分环境干扰及人为干扰;根据人工智能中的机器学习算法,采用集成学习算法作为第二级分类器,进行随机森林和梯度增强决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)两种分类器设计,通过调节分类器参数,确定分类器模型,并对比不同模式识别模型准确率,在工程应用中,针对不同的应用场景需求,灵活选取。5.本文搭建实验环境,采集环境、振动信号作为实验数据,经过特征提取方法获得3000组振动特征向量,将其中的80%数据作为训练样本数据,20%作为测试样本数据,通过交叉验证的方式,对分类器参数进行调优,获得分类器模型。对未知振动信号进行模型检测,两种分类器的准确率在相同样本数据的情况下,均达到97%以上。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
李诗雨[4]（2019）在《光纤振动传感信号的聚类》一文中研究指出光纤与电相绝缘,容易进行弯曲,而且拥有体积小、质量轻,抗电磁干扰性能好并且抗辐射的特质,因此与传统带电传感器相比,光纤传感器适合于在容易发生火灾还有电磁干扰比较强的恶劣环境下使用。振动作用于光纤从而改变光纤的特征参量的光纤传感器即为光纤振动传感器,检测到传感光纤这些特征参量的变化可以间接测量并且还原出振动信号。光纤振动传感器拥有抗电磁干扰性能好、监测范围大、灵敏度高、系统也比较简单等优点,因此它已经成功替代传统的振动传感器,并且在很多领域得到了应用。在基于的Mach-Zehnder干涉仪的光纤振动识别系统中,各种外界信号如外界事件入侵和环境干扰都可以引起光纤振动,因此首先就要对光纤振动传感信号进行聚类,从而区分出不同种类的信号。本论文通过对光纤振动传感信号的特征提取方法着手进行分析,对光纤振动传感信号的聚类进行了深入研究,具体的研究内容如下:(1)本论文对光纤传感器原理以及光纤传感器的分类进行了介绍,详细阐述了Mach-Zehnder干涉结构光纤传感器的原理。对于Mach-Zehnder光纤传感系统的传感光纤被外界事件信号所影响而产生的光纤振动传感信号,从理论上分析并推导该信号的表达式,从而可以得到光纤振动传感系统的输出信号的特点。(2)研究了主要的聚类算法,根据各聚类算法的优缺点、光纤振动传感系统信号的特点:数据量小、占用空间小、时常会出现异常值,以及光纤周界系统的要求:识别准确率、异常值敏感程度低、训练速度快,选用K-means与DBSCAN算法对光纤振动传感信号进行聚类。(3)采用基于Mach-Zehnder干涉结构的光纤传感器对外界事件信号进行探测,从而采集分析振动信号。采集环境干扰信号与入侵事件信号,研究从时域再到频域的特征提取方法。为了提高系统效率,可以将有用信号从输出信号中提取出来,并压缩整体数据,只对有用信号特征进行处理分析。(4)对各类事件信号分别采用K-means与DBSCAN算法去聚类,得到较好的聚类效果,验证两类算法的聚类效果,而且对两种算法的长处以及不足进行了阐述。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-10）
王干军,王荣鹏,李红发,顾浩[5]（2019）在《基于分布式光纤振动传感技术的电力电缆故障点定位的研究》一文中研究指出研究了基于分布式光纤振动技术的电力电缆故障点定位技术,针对现场应用情况进行现场测试,分析了其优缺点和应用场景,为埋地电缆的故障定位查找提供参考。(本文来源于《电力设备管理》期刊2019年04期）
田璞[6]（2019）在《基于分布式光纤振动传感的铁路通信光缆盗挖告警方法研究》一文中研究指出近年来,由于利益的驱使,人为盗挖铁路通信光缆的案件层出不穷,对铁路运营安全造成极大危害。因此,光缆线路的防盗挖工作极为重要。与传统的光缆防护技术相比,分布式光纤传感技术具有灵敏度强、监测距离长、环境适应能力强等优势,非常适合用于光缆的防盗挖方法研究中。因此,本论文提出了基于分布式光纤传感的铁路通信光缆盗挖告警方法。在盗挖告警方法的研究中,其关键问题就是识别出盗挖产生的光纤传感信号,进而产生告警信号。然而,现有的光纤传感信号的分类识别方法存在一定的缺陷:一方面,现有信号分类识别方法是基于单一特征提取的,本论文研究的问题的应用环境复杂,当前研究中常用的单一特征提取方法并不能达到很好的识别效果;另一方面,常用的SVM模式分类算法中,参数选取不合适时,对其分类的性能有很大的影响。针对以上问题,本论文主要做了以下研究:(1)提出了基于时域-小波域复合特征向量的特征提取方法,以增强算法对复杂环境的适应能力。从光纤传感信号的时域和小波域特征,对采集到的含有振动段和非振动段的信号样本数据进行分析和改进,分析了时域特征和小波域特征提取的有效性。(2)提出了基于时域-小波域两级振动事件检测算法,减少了大量复杂的小波变换计算,提高算法的时效性。(3)研究了基于自适应遗传算法优化DT-SVM多分类模型,以提高DT-SVM分类模型的泛化能力。使用优化的DT-SVM多分类模型对列车通过、行人通过和人为盗挖这叁类振动事件进行模式分类。(4)采集试验场地的真实数据,进行大量实验,以验证算法的有效性。实验结果表明,基于时域-小波域复合特征向量的特征提取方法优于基于单一特征的特征提取方法。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-04-10）
胡金涛[7]（2019）在《基于POTDR的分布式光纤振动传感系统的研究》一文中研究指出基于偏振敏感型光时域反射(POTDR)的分布式光纤振动传感系统,具有连续分布式监测、响应速度快、探测灵敏度高等优势,在大型基础设施的健康监测领域有重要的应用价值。然而,目前基于POTDR的振动传感系统仍然存在信噪比低、漏报率高等问题。一方面,由于偏振迭加效应和光纤本身固有双折射的存在,POTDR系统中,沿着光纤的传感信号幅度存在随机性,造成漏报率高、多扰动事件的迭加串扰等问题;另一方面,较低的信噪比造成系统的传感距离、空间分辨率和灵敏度等关键指标难以满足实际应用的需求。本论文针对以上两个问题,分别提出了解决方案,并通过建立仿真和实验系统,验证了方案的可行性及其性能,具体工作介绍如下:论文提出了一种基于遍历性偏振的入射光的POTDR振动传感技术。该技术可以有效地抑制光纤固有双折射导致的传感信号随机波动,降低沿光纤向传感信号的波动。论文首先在理论上推导了该方法的可行性,并且通过仿真和实验分别对其进行验证,成功解决了系统漏报率高、多扰动事件的迭加串扰的问题,并且实现了多个同频扰动事件的同时监测。为了进一步提升分布式光纤传感系统的信噪比,本论文还提出了一种基于紫外(UV)曝光光纤的POTDR振动传感技术。利用紫外激光器直接对单模光纤进行曝光,研究发现UV曝光后光纤的瑞利散射强度相比传统的单模光纤可提升近1个数量级。设计并制备了一种基于等间隔点式曝光光纤的POTDR系统,实验验证了紫外曝光光纤对基于POTDR的分布式光纤振动传感系统信噪比提升的可行性,并将系统的信噪比提升了约9.5dB。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2019-03-01）
吴俊[8]（2019）在《Φ-OTDR分布式光纤振动传感系统的信号检测识别关键技术研究》一文中研究指出相位敏感光时域反射(Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,Φ-OTDR)分布式光纤振动传感作为一种新型传感技术,相较于传统的传感技术具有环境耐受性好、能耗低、灵敏度高以及监控距离长等优势,一直是研究的重点和热点。在ΦD-OTDR分布式光纤振动传感系统的众多应用领域中,周界安防是其中最受关注和最具优势的应用之一。周界安防的主要任务就是对系统中出现的振动信号进行有效的检测和识别。而在长距离监控时,环境复杂且多变,对于光纤传感信号中振动信号的有效检测和识别难度增加,由于监控实时性的要求,进一步加大了检测和识别的难度。因此,本文主要针对Φ-OTDR分布式光纤振动传感系统在长距离监控中振动信号的高效准确的检测和识别展开研究。论文首先阐述了 Φ-OTDR分布式光纤振动传感系统的工作原理,对系统中光纤传感信号的特征和谱减法降噪的性能进行了分析和比较。针对Φ-OTDR分布式光纤振动传感系统长距离监控的振动信号检测问题,论文提出了一种基于双更新参数时空域检测及多层加权极限学习机(Hierarchical Weighted Extreme Learning Machine,H-WELM)的二级检测算法。在第一级双更新参数时空域检测阶段利用双更新参数使其在有持续干扰的时候相对于单更新参数仍保持检测的有效性,并结合空域检测降低了空间检测点上的虚警。在基于H-WELM的第二级检测算法中,提取第一级检测到的当前帧和后一帧信号的五种特征,利用振动信号与虚警信号的能量分布控制的H-WELM的权重,对该信号进行最终的判别。通过比较可知,基于H-WELM的第二级检测算法训练以及判别速度较快,并且达到了较好的振动信号和虚警信号的区分效果,能在一级检测的共同作用下实现检测率和虚警率的均衡。针对周界监控中振动信号类型的高效准确识别问题,本文提出了一种多尺度一维卷积神经网络(Multi-Scale one-Dimensional Convolutional Neural Network,MS 1-D CNN)的振动信号识别方法。该方法将原始振动信号经过预加重、归一化和谱减法降噪预处理,将预处理后的一维信号通过MS 1-D CNN实现端到端的振动信号特征提取和识别。相比一维卷积神经网络(1-D CNN)和二维卷积神经网络(2-D CNN)减少了待定参数数量,兼顾了提取入侵振动信号特征的时间和频率尺度。对敲击、破坏和干扰叁类目标振动信号的识别结果表明MS 1-D CNN的识别正确率与2-D CNN相近,对噪声的鲁棒性较好,在保持识别性能的前提下,处理速度提升一倍,有利于提高目标识别的实时性。在前述系统和算法原理的基础上,本文搭建了Φ-OTDR分布式光纤振动信号监控交互式系统,具备系统控制、参数设定、报警定位、地图显示、监控信息记录、振动信号显示、数据保存以及数据回放等功能。给出了系统的整体框架、监控流程和和硬件模块的技术规格参数,最后通过实验展示和分析了系统监控性能。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-03-01）
薛慧如[9]（2019）在《基于OFDR光纤振动传感系统的建模与分析》一文中研究指出最近几十年,分布式光纤传感器(Distributed Optical Fiber Sensing,DOFS)一直是各国研究人员研究的重点。其中光频域反射技术(Optical Frequency Domain Reflectometry,OFDR)是DOFS系统中非常重要的一种技术。OFDR具有高的动态范围,高灵敏度,高空间分辨率的优势,因此在众多领域得到了应用。但是在OFDR系统应用在振动传感时,理论分析均是简化为单个散射点的情况,并未给出考虑光纤中多散射点情况时的模型。本文主要针对OFDR技术应用于分布式振动传感方面做了以下工作:(1)根据光纤中瑞利散射原理以及弹性力学的相关理论,将单散射点情况下的OFDR光纤振动传感系统的数学模型扩展为多散射点情形,得到了系统在振动情况下和无振动情况下,系统接收端的信号模型。对系统在振动情况下及非振动情况下的接收信号进行了仿真分析。通过将建模分析的仿真结果与实际接收信号进行比较,得到了很好的近似结果。(2)提出了一种改进的OFDR光纤振动传感器解调算法。通过比较两组数据的差异来确定数据受噪声影响的大小,将受噪声污染严重的数据在做互相关时赋予一个小的权重,将噪声作用较小的数据赋予大的权重,从而达到了抑制噪声的目的。利用该算法处理实验数据,我们在传感距离为90Km的情况下实现了空间分辨率为16.5m的结果,该结果与之前的解调算法相比,其空间分辨率提高了约2倍。(本文来源于《天津理工大学》期刊2019-03-01）
王荣鹏,李红发,陈清江,葛君,张欣冉[10]（2019）在《一种基于时间的定位算法在光纤振动传感系统中的应用》一文中研究指出提供一种在采集卡中通过与改进型差值法相结合的有效分辨外力破坏距离的计算方法,从而智能识别外力入侵威胁程度,提高目前该领域监测设备的报警准确率,将大大增强光纤振动传感系统在电力电缆防外力破坏方面有效应用的可行性。(本文来源于《电力设备管理》期刊2019年01期）
光纤振动传感论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
无论在工业中还是人们生活中,振动都是一种常见的现象,振动频率信息是描述振动的重要参数之一,对其进行测量是振动监测必不可少的环节。传统光纤光栅(FBG)振动传感器主要通过扫描波长的方式实现振动频率测量,测量时间较长,难以实现高频振动事件的测量。针对这一缺点,本文提出了一种基于OTDR和FBG的光纤振动传感方案,该方案利用边缘滤波法,由FBG实现振动频率的测量,利用OTDR功能实现光纤长度的测量,最终在一套系统中可以实现光纤长度和振动频率的同时测量。同时,为了降低信号处理模块的成本,本论文还提出利用ARM开发板作为信号处理单元,实现振动频率测量的方案。本文主要分为这几个方面:1、对光纤传感器的基本理论及分类、光纤光栅基本技术及分类以及OTDR传感技术现状作了概述,重点讨论了光纤布拉格光栅的传感原理与解调技术。2、提出了一种基于OTDR和FBG的光纤振动传感方案,该方案可以实现光纤长度和振动频率的同时测量。实验成功对850m末端,振动频率分别为1200Hz、1000Hz和800Hz的振动事件进行了测量,同时获得了光纤长度和损耗系数。3、为降低振动测量结构的成本,即时得到解调信息,本研究提出了基于边缘滤波法和ARM板的一套振动测量系统。该系统分为探测器与ARM板两个结构,探测器主要将光信号转化为电信号并进行电压放大,将放大后的电压输入到ARM板,ARM板的主要任务是采集输入的电信号进行ADC转换,将转换后的信号进行傅里叶变换,并通过寻峰处理和计算将频率显示在屏幕上。系统测试表明,该系统由于ARM板的采样频率限制可以对2kHz以下的振动事件进行频率测量。由于不需要示波器和计算机,该系统具有成本较低,并可以即时得到振动频率信息的优点。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
光纤振动传感论文参考文献
[1].邹捷,王宇,张建国,刘昕,白清.一种基于相干光时域反射的分布式光纤振动传感系统研制[J].中国测试.2019
[2].靳天琪.基于OTDR和FBG的光纤振动传感系统的研究[D].广西师范大学.2019
[3].付群健.分布式光纤振动传感系统模式识别方法研究[D].吉林大学.2019
[4].李诗雨.光纤振动传感信号的聚类[D].北京邮电大学.2019
[5].王干军,王荣鹏,李红发,顾浩.基于分布式光纤振动传感技术的电力电缆故障点定位的研究[J].电力设备管理.2019
[6].田璞.基于分布式光纤振动传感的铁路通信光缆盗挖告警方法研究[D].北京交通大学.2019
[7].胡金涛.基于POTDR的分布式光纤振动传感系统的研究[D].南京航空航天大学.2019
[8].吴俊.Φ-OTDR分布式光纤振动传感系统的信号检测识别关键技术研究[D].安徽大学.2019
[9].薛慧如.基于OFDR光纤振动传感系统的建模与分析[D].天津理工大学.2019
[10].王荣鹏,李红发,陈清江,葛君,张欣冉.一种基于时间的定位算法在光纤振动传感系统中的应用[J].电力设备管理.2019