基于VMD与MFE的光纤周界安防入侵事件识别.pdf
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1、第 卷 第 期 激 光 与 红 外 ,年 月 ,文章编号:()光纤传感及光通讯技术基于 与 的光纤周界安防入侵事件识别江虹,曾庆龙,李家成(长春工业大学电气与电子工程学院,吉林 长春 )摘要:为了提高周界入侵事件的识别率,本文提出一种基于超弱光纤光栅()阵列的光纤周界入侵事件识别方法。该方法通过变分模态分解()将入侵信号进行分解,然后选择最佳分量并提取其多尺度模糊熵(),与信号过零率()相结合构造特征向量,将其输入到 函数拟合的支持向量机(),实现对晃动、剪切、刮风、下雨和无入侵 种不同的事件的识别。实验表明,该方法可以准确识别 种常见的事件信号,平均识别率达到。此外,该方法可以在输出各入侵事
2、件类别的同时输出各类事件发生的概率值。关键词:光纤光栅;周界安防;特征提取;入侵事件识别;概率输出中图分类号:文献标识码:,(,):,()(),(),(),():,:;基金项目:长春市科技发展计划项目()资助。作者简介:江虹,女,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为光电子器件,光无源传感器件及弱信号处理等方面的研究。:收稿日期:;修订日期:引言周界安全领域的光纤传感技术主要包括基于光时域反射计()技术 ,基于光纤干涉技术 和光纤布拉格光栅传感网络 。相比于其他技术,基于光纤光栅的传感网络受环境干扰影响很小,具有更高的检测精度且误报率比较低,能够更精确地感应入侵振动信号,并且可以根据需要合理的
3、设置传感间距,已经成为一种经济高效的识别系统。然而,如何提高入侵事件模式识别的效率与准确率成为了当前研究的难点与热点 。如何准确的对入侵振动信号的特征进行描述是提高模式识别准确率的关键,常用的特征提取方法主要有傅里叶变换 、小波变换 、经验模态分解()等,但是以上方法都存在着一定的缺陷,且很难获得高的识别率。傅里叶变换主要适用于对平稳信号进行分析,且不能实现时域和频域的联合分析;小波变换可以提取信号的局部特征,解决了傅里叶变换窗函数大小不可变的问题,但其受到小波基函数选择的限制,缺乏自适应性;是一种完全自适应性的信号分解方法,它可以将复杂信号分解为多个本征模态函数(),各 包含了原信号不同尺度
4、的局部特征。然而,存在着较为严重的模态混叠问题,于是提出了集成经验模态分解(),该方法可以有效地解决模态混叠问题,但是其在分解过程中会残留一定的噪声信号。为了更准确地描述信号的特征从而获得更高的识别精度,本文提出一种基于变分模态分解()与多尺度模糊熵()相结合的入侵信号识别方法。该方法通过 对入侵信号进行分解,利用分量相关性来选取最佳 分量并提取其 ,再提取信号的过零率(),生成混合特征向量并将其输入到 函数拟合的 进行分类识别。实验表明,本方法可以有效区分 种常见的事件,平均识别率达到 且可以输出各类事件发生的概率值,具有较高的实用性。基于 阵列的周界安防系统基于 阵列的周界安防系统如图 所
5、示,该系统主要由光栅阵列探测光缆,解调仪与计算机等三个部分组成。其中,光栅阵列探测光缆由多个具有特定中心波长的超弱光栅 以一定间隔采用串联的形式组成,用来感知来自外界的环境振动、应变或其他干扰行为的信息,可以实现感知和传输的双重功能;解调仪与计算机构成了该系统的监控中心,当传感单元出现扰动时,光电探测器()将探测到由环形器返回的光,通过对返回光性质参数的检测和处理,达到解调效果;将解调得到的数据实时传输至计算机进行分析处理。通过解调及特定的识别算法实现扰动定位及其模式识别,从而获得扰动事件发生的详细信息(位置和类型)。该系统的解调原理如图 所示,在该系统中,解调仪以 的采样率采集振动干扰信号,
6、解调仪中的光源为中心波长 的窄线宽激光器(),激光器发出的连续波()光被半导体光放大器()调制为纳秒脉冲。然后,掺铒光纤放大器()将脉冲光放大,并通过环形器传输到 阵列。来自 阵列的反射脉冲通过由非平衡马赫 曾德尔()干涉仪组成的 耦合器相位解调单元,相位解调单元通过解调两个相邻 之间传感光纤中光长的变化引入光的相位变化来还原时域振动信号幅值,最后根据变化的信息与设置好的阈值比较选择预警或报警处理。图 阵列周界安防系统示意图 图 系统解调原理方框图 事件识别算法原理图 给出了事件识别流程图,主要包括三个阶段。第一阶段是采用 对扰动信号进行预处理;第二阶段是特征选择和提取,得到组合特征向量;第三
7、阶段是通过分类器对事件进行分类识别,同时输出每种类型的事件发生的概率。激 光 与 红 外 第 卷图 事件识别流程图 基于 的信号预处理 是一种优于 的信号分解算法,它克服了 方法存在的端点效应和模态混叠的问题,可以根据实际情况将信号自适应地分解为一系列 分量并准确快速地计算每个 分量的中心频率。对于复杂度高和非线性强的非平稳信号序列,可以获得多个不同频率尺度且相对平稳的子序列,从而对信号进行更准确的分析。我们使用 对光纤周界安防扰动信号进行分解,算法的具体过程为:初始化,和最大迭代次数,令。其中,表示分解个数,、分别表示分解后第 个 分量和中心频率,表示引入的拉格朗日乘法算子。根据公式()()
8、更新,。对,交替寻优迭代,其表达式为:()()()()()()()()()()()(())()其中,为二次惩罚因子,它可以用来降低高斯噪声的干扰;为噪声容忍度,满足信号分解的保真度要求。判断是否满足等式()中的收敛条件,若不满足,则返回,否则完成迭代,输出最终的 和。()其中,是收敛精度且。方法模糊熵()是样本熵()的一种改进形式,即在样本熵的基础上引入了一种模糊隶属度函数,模糊熵是描述数据模糊程度的一种量化指标,可以反映时间序列的不规则性,当熵值越大时,代表该时间序列越复杂。多尺度模糊熵()是指时间序列在不同尺度下的模糊熵,对于一个具有 点的时间序列信号,(),给定嵌入维数 和相似容限 ,其
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