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基于EMD分解与1-D CNN算法的光纤振动信号的识别 被引量：16
1
作者 吴虎 孔勇 +2 位作者 王振伟 丁伟 李欢 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1043-1049,共7页
为提高基于相敏光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤声传感系统(DAS)对入侵振动事件的识别准确率,提出一种基于经验模态分解(EMD)与一维卷积神经网络(1-D CNN)相结合的识别方式。该方式首先使用EMD将振动信号分解为m阶本征模函数(IMF),... 为提高基于相敏光时域反射计(Φ-OTDR)的分布式光纤声传感系统(DAS)对入侵振动事件的识别准确率,提出一种基于经验模态分解(EMD)与一维卷积神经网络(1-D CNN)相结合的识别方式。该方式首先使用EMD将振动信号分解为m阶本征模函数(IMF),然后使用皮尔逊相关系数(PCC)判断出有效的IMF分量,将有效的IMF分量使用小波阈值去噪算法(WTD)进行去噪,对所有去噪后的IMF分量求和得到重构信号,最后使用1-D CNN对重构信号进行识别。实验证明该识别方式能快速完成对识别模型的训练,训练时间小于3 min,并且能有效识别在实际环境中采集的入侵振动信号,对入侵信号的识别准确率可达98.3%。 展开更多
关键词 分布式光纤传感 相敏光时域反射计(φ-otdr) 经验模态分解 皮尔逊相关系数 一维卷积神经网络
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基于端点检测的光纤振动信号识别 被引量：1
2
作者 徐方辰 邢炜宁 《智能计算机与应用》 2021年第5期65-68,76,共5页
利用光纤分布式传感系统对入侵事件进行识别主要难点在于对入侵事件的识别准确率低,为了提高对入侵事件的识别准确率,本文提出一种基于端点检测与信号重组的光纤振动信号的识别方法。该方法首先使用基于谱质心与短时能量的端点检测算法... 利用光纤分布式传感系统对入侵事件进行识别主要难点在于对入侵事件的识别准确率低,为了提高对入侵事件的识别准确率,本文提出一种基于端点检测与信号重组的光纤振动信号的识别方法。该方法首先使用基于谱质心与短时能量的端点检测算法对振动信号的振动部分进行检测,然后将检测到的振动信号进行振动信号的重组,最后使用一个多尺度卷积神经网络结合随机森林树对重组后的信号进行识别。实验证明该识别方式能快速完成对识别模型的训练,并且能有效识别在实际环境中采集的入侵振动信号,对入侵信号的识别准确率可达97.4%。 展开更多
关键词 分布式光纤传感 相敏光时域反射计(φ-otdr) 端点检测 多尺度卷积神经网络 随机森林树
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分布定位式光纤振动传感系统的事件识别
3
作者 吴世海 任梓豪 +3 位作者 何抒航 贾建华 孟雨盈 孔勇 《智能计算机与应用》 2021年第9期48-53,58,共7页
本文提出了一种对分布式光纤声传感器的入侵事件分类方法。该方式采用小波包去噪方式对原始信号进行去噪;将去噪后的原始信号进行小波变换,得到原始信号的小波时频图;构建双输入型的卷积神经网络,将滤波后的原始一维信号直接输入到一个... 本文提出了一种对分布式光纤声传感器的入侵事件分类方法。该方式采用小波包去噪方式对原始信号进行去噪;将去噪后的原始信号进行小波变换,得到原始信号的小波时频图;构建双输入型的卷积神经网络,将滤波后的原始一维信号直接输入到一个三层的1-D CNN中、滤波后得到的二维小波时频图直接输入到一个两层的2-D CNN中;将两种CNN输出的特征输入到支持向量机(SVM),使用SVM对事件进行分类。本文中主要识别3种振动事件:汽车通过、挖掘机挖掘和破路机工作。实验结果表明,所提方式对实际环境中3种振动事件的识别准确率平均可以达到96%,并且识别时间仅为0.61s。 展开更多
关键词 分布式光纤传感 相敏光时域反射计(φ-otdr) 一维卷积神经网络 二维卷积神经网络 支持向量机
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