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中国土木工程学会燃气分会会刊
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基于光纤振动传感系统的入侵事件识别

论文作者王艳昌1，马晓麟1，李鸣欣1，韩雪2，玉建军2 杂志期数2022年12月刊
关键词光纤振动传感系统；振动信号波形；小波包能量占比；BP神经网络；信号识别
作者单位（1. 天津泰达滨海清洁能源集团有限公司，天津300384；2.天津城建大学 能源与安全工程学院，天津300380）
用光纤振动传感系统对不同入侵事件（人工敲击、电镐打击、打夯、挖掘）进行现场实验并采集振动信号，分析不同入侵事件振动信号波形的特点，设置1、2、3、4分别代表人工敲击、电镐打击、打夯、挖掘4种入侵事件，将振动平均幅值、峭度、小波包8个频带能量占比共10个量输入BP神经网络模型，输出入侵事件对应的数据，进而对入侵事件进行识别。研究表明：根据不同入侵事件振动信号波形的特点，可基本区分4种入侵事件。连续波形长度由长到短为打夯、电镐打击、挖掘、人工敲击。外界干扰因素产生的振动幅值很小，对入侵事件识别影响较小。研究的BP神经网络模型能够有效地对人工敲击、电镐打击、打夯、挖掘4种入侵事件进行识别，整体识别率为96.43%。在距离管道2 m的位置进行实验信号采集，并采用上述方法对振动信号进行识别，整体识别率达90.20%。
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