分布式光纖振動(dòng)傳感器檢測(cè)技術(shù)及應(yīng)用

第1章 緒論 1
1.1 光纖傳感器簡(jiǎn)介 1
1.1.1 光纖傳感器的歷史 1
1.1.2 光纖傳感器的優(yōu)點(diǎn) 2
1.1.3 光纖傳感器的分類 3
1.2 分布式光纖傳感器基本原理 4
1.2.1 分布式光纖傳感器的概念 4
1.2.2 基于光時(shí)域反射的分布式光纖傳感 5
1.2.3 基于干涉技術(shù)的分布式光纖傳感 6
1.3 干涉型分布式光纖傳感系統(tǒng)定位技術(shù) 6
1.3.1 基于Sagnac干涉原理的定位技術(shù) 6
1.3.2 基于雙波長(zhǎng)Sagnac干涉原理的定位技術(shù) 8
1.3.3 基于雙Mach-Zenhder干涉原理的定位技術(shù) 9
參考文獻(xiàn) 10
第2章 基于波分復(fù)用的分布式光纖振動(dòng)傳感器及定位原理 13
2.1 基于波分復(fù)用的分布式光纖傳感器的基本結(jié)構(gòu) 13
2.1.1 波分復(fù)用技術(shù) 13
2.1.2 波分復(fù)用系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu) 13
2.1.3 3×3光纖耦合器對(duì)系統(tǒng)的影響 15
2.2 基于波分復(fù)用的分布式光纖傳感器的定位原理 19
2.3 相位載波解調(diào)在系統(tǒng)中的作用分析 25
2.3.1 相位載波解調(diào)在系統(tǒng)中的應(yīng)用 25
2.3.2 相位生成載波的消散射作用分析 30
2.4 系統(tǒng)光路穩(wěn)定性研究 33
2.4.1 光纖中光波的偏振態(tài) 33
2.4.2 系統(tǒng)的偏振穩(wěn)定性分析 35
參考文獻(xiàn) 41
第3章 基于時(shí)延估計(jì)的分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)及定位原理 43
3.1 單芯分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 43
3.2 單芯分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)定位原理 45
3.3 自適應(yīng)時(shí)延估計(jì) 48
3.3.1 理論依據(jù) 49
3.3.2 LMSTDE的結(jié)構(gòu)與算法 51
3.3.3 時(shí)延估計(jì)的性能 51
3.3.4 計(jì)算機(jī)仿真 52
參考文獻(xiàn) 54
第4章 分布式光纖傳感系統(tǒng)的定位試驗(yàn)研究 56
4.1 分布式光纖傳感系統(tǒng)的定位試驗(yàn)系統(tǒng)開發(fā) 56
4.1.1 分布式光纖傳感系統(tǒng) 56
4.1.2 擾動(dòng)發(fā)生位置標(biāo)定系統(tǒng) 57
4.2 基于波分復(fù)用的分布式光纖傳感定位試驗(yàn)研究 57
4.2.1 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì) 58
4.2.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析 59
4.3 基于時(shí)延估計(jì)的分布式光纖傳感定位試驗(yàn)研究 70
4.3.1 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì) 70
4.3.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析 71
第5章 分布式光纖傳感的振動(dòng)信號(hào)處理方法 79
5.1 端點(diǎn)檢測(cè) 79
5.1.1 基于短時(shí)能量的端點(diǎn)檢測(cè)方法 79
5.1.2 基于譜質(zhì)心的端點(diǎn)檢測(cè)方法 84
5.1.3 基于能量、譜熵相結(jié)合的端點(diǎn)檢測(cè)方法 90
5.1.4 基于小波變換的端點(diǎn)檢測(cè)方法 95
5.1.5 四種端點(diǎn)檢測(cè)方法的比較和分析 99
5.2 去噪分析 101
5.2.1 系統(tǒng)噪聲分析 101
5.2.2 小波去噪 102
5.3 相位還原算法 106
5.3.1 相位還原方法理論分析 106
5.3.2 試驗(yàn)仿真 109
5.3.3 實(shí)際擾動(dòng)信號(hào)的相位還原 110
5.3.4 微弱信號(hào)的處理 111
5.4 頻譜分析 112
參考文獻(xiàn) 117
第6章 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的光纖振動(dòng)信號(hào)特征提取 120
6.1 分布式光纖傳感系統(tǒng)中的非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)處理技術(shù) 120
6.1.1 非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的基本概念 120
6.1.2 非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)分析方法 120
6.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 122
6.2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解瞬時(shí)頻率 122
6.2.2 固有模態(tài)函數(shù) 123
6.2.3 時(shí)間特征尺度 124
6.3 分布式光纖振動(dòng)信號(hào)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 125
6.3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基本原理 125
6.3.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解步驟 125
6.4 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解光纖振動(dòng)信號(hào)的仿真及特征提取 127
6.4.1 仿真信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解研究 127
6.4.2 檢測(cè)信號(hào)的特征提取研究 129
參考文獻(xiàn) 136
第7章 基于多維特征的光纖振動(dòng)信號(hào)識(shí)別 138
7.1 基于Mel頻率倒譜系數(shù)的光纖振動(dòng)信號(hào)特征提取 138
7.1.1 Mel頻率倒譜系數(shù)算法及倒譜分析 138
7.1.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析 139
7.2 基于注意力機(jī)制的顯著性特征提取 144
7.2.1 注意力機(jī)制 144
7.2.2 顯著性特征提取算法 144
7.2.3 試驗(yàn)與結(jié)果分析 150
7.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 152
7.3.1 基本結(jié)構(gòu) 152
7.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類網(wǎng)絡(luò)模型 154
7.4 基于多維特征的光纖振動(dòng)信號(hào)識(shí)別 157
7.4.1 多維特征輸入模型設(shè)計(jì) 157
7.4.2 損失函數(shù)設(shè)計(jì) 157
7.4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型改進(jìn) 158
7.5 試驗(yàn)和分析 160
7.5.1 試驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)集 160
7.5.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析 163
7.6 系統(tǒng)測(cè)試 169
參考文獻(xiàn) 171
第8章 基于Self-AM-BiLSTM的光纖傳感振動(dòng)信號(hào)識(shí)別 173
8.1 基于BiLSTM的光纖振動(dòng)信號(hào)識(shí)別 173
8.1.1 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò) 173
8.1.2 雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò) 175
8.1.3 網(wǎng)絡(luò)模型搭建與訓(xùn)練 175
8.2 基于Self-AM-BiLSTM的光纖振動(dòng)信號(hào)識(shí)別 178
8.2.1 基于自注意力機(jī)制的光纖振動(dòng)信號(hào)處理 178
8.2.2 自注意力機(jī)制 178
8.2.3 網(wǎng)絡(luò)模型搭建與訓(xùn)練 179
8.3 試驗(yàn)與結(jié)果分析 182
8.3.1 試驗(yàn)環(huán)境和數(shù)據(jù)集 183
8.3.2 試驗(yàn)結(jié)果分析 185
參考文獻(xiàn) 196