基于Φ-OTDR振动数据的多维模态分析与振场反演

1、基于-OTDR振动数据的多维模态分析与振场反演随着光纤通信行业日新月异的发展 , 全分布式光纤传感技术也随 之诞生, 它兼具了“光波传输的抗电磁干扰特性”和“光纤介质的材 料特性”的优点,该技术种类繁多且侧重点也各不相同 , 相位光时域反 射计(Phase Optical Time Domai n Reflectio n,-OTDR监测的是分布式振动信号 , 拥有其它传感系统无法比拟的技术优势 , 非常契合大 型工程监测中的技术特点 , 在土木建筑、石油化工、电力、通信、航 空等这些行业领域中拥有良好的客观需求 , 受到了专家学者们的广泛 关注。但是,在目前的-OTDF技术研究中，主要集中于实

2、验室或模拟 环境中进行,研究的侧重点更多是面向采集仪器的研发和事件信号的 识别等方面，缺乏与实际工程应用相结合，影响了-OTDF技术更好地 推广使用。因此本文从理论和工程相结合的角度出发 ，对-OTDR技 术所采集的振动信号进行分析梳理，发现-OTDR技术在实际工程应 用中的信号表达、信号采集、信号存储方面 , 尚存在着“缺乏分布式 表达”、“光纤状态干扰”、“数据膨胀”等一些问题 , 总结主要有如下 三个方面:(1)-OTDR振动信号包含时间和长度两个维度，但是目前 关于振动信号的模态分析研究只是针对 “时间轴”进行振动信号分析 与表达 , 没有涉及“长度轴”以及“长度轴和时间轴相结合”的振

3、动 模态分析表达。(2)在-OTDR技术的信号采集中，光纤作为传感单元 存在,但是目前的研究没有考虑光纤本身自带预应力、预温度及热力 耦合的现象,这些现象会对光纤产生拉伸压缩、 热胀冷缩等物理效应 , 会间接地对采集后的分布式信号的振动模态产生影响。 (3) 目前伴随着-OTDF技术的发展，监测的距离越来越长，监测的空间分辨率越来 越小,监测的频率越来越高，监测时间越来越长，这些因素都会使 -OTDF监测存储数据呈几何倍数增长，数据的膨胀严重影响了分布式 信号振动模态的分析效率 , 一味地提高硬件性能远远不能满足技术发 展需要。因此，根据上述-OTDR技术在实际应用中的关键问题，本文 的研究内

4、容主要分为四个部分，第一是“-OTDR分布式信号振动模 态与振场反演的建模研究” , 它是后续研究的基础 , 确定了后面三个部 分的研究对象 ;第二是“分布式振动模态的多维要素求解研究” , 对第 一部分分析出的分布式振动模态中多维要素进行求解 ; 第三是“振场 反演中关键要素的热力解耦研究” , 针对第一部分提出的反演中的关 键要素 , 在已有的求解方法基础上 , 考虑预应力、预温度和热力耦合的 影响，进行热力解耦处理；第四是“（D-OTDR膨胀数据的压缩感知研究” 对-OTDR中的膨胀数据进行压缩感知，在保留振场反演的关键要素 基础上,大幅度提高运算效率、压缩存储空间。1-OTDF分布式信

5、 号振动模态与振场反演的建模研究。-OTDR技术中的分布式振动信号是二维信号 ,除了时间轴上的“固有频率” 、“阻尼比”和“模态振 型”三个指标外 , 考虑到实际工程中的噪声复杂情况 , 引入了重要指标“信噪比”;在长度轴上，-OTDR言号的特征符合抽样函数（Sampling function,Sa函数）曲线，因此根据SA信号中的对称轴位置和过零点 之间距离,得到了两个重要的指标“作用域”和“振源点” ;在“时间 轴”和“长度轴”两个维度联合计算中 , 计算值和实际值一定会存在 偏差,产生了重要指标“时空差”。在-OTDR技术振动模态分析的基础上, 振场反演是基于振源点、作用域和振动数据三个方

6、面得到的 , 振源点决定了振场的中心 ,作用域决定了振动范围 , 振动数据是在以 “振源点”为圆心“作用域”为直径的圆形内 , 进行涟漪状分布式排 列的。最终确定-OTDR技术振动模态的多维要素包括固有频率、阻 尼比、模态振型、信噪比、作用域、振源点、时空差 , 振场反演中的 关键要素为作用域和振源点。 2. 分布式振动模态的多维要素求解研究。 在第一部分中，得到了-OTDR分布式振动信号振动模态的多维要素 后，本文提出了相应的求解过程，包含三个部分：基于2D-TESP方法(2 Dimension-Time Encode Signal Processing) 的提取信号方法研究 , 在兼容了-

7、OTDR分布式振动信号一阶导数和二阶导数特点的基础上 还保证了算法计算效率；基于GAEMDNM方法 (Genetic Algorithm-Empirical Mode Decomposition-Nonnegative Matrix Factorization) 的信号分离方法研究，保证了-OTDF信号在“时间” 和“长度”两个维度中的信号模型完整 , 对分离后的信号进行一一对 应, 得到振动模态的各项多维要素 ； 基于 Kalman-PID 方法 (Kalman-Proportional-Integral-Differentiation)的信号优化方法研究 , 使信号的分离效果得到了明显的提

8、升。 3.振场反演中关键要 素的热力解耦研究。在 -OTDF技术中，根据第二部分提取出的作用 域和振源点两个关键要素 , 为了可以兼容光纤上不同的预应力、预温 度, 对这两个关键指标进行更好的热力解耦计算。因此本文提出了一 种热力解耦方法 , 融合了布里渊光时域反射计方法 (BrillouinOptical Time Domain Feflection,BOTDF) 采集光纤的预应力、预温 度;遗传-径向基函数方法 (Genetic Algorithm-Radial Basis Function,GA-RBF) 对预温度、预应力和热力解耦数据进行黑箱训练 ; 三维加速稳健特征方法 (3 Dim

9、ension-Speeded Up RobustFeatures,3D-SURF)对时间、长度、热力耦合进行数据匹配，最终达到 的热力解耦的效果。4.-OTDR膨胀数据的压缩感知研究。根据上面 的研究内容，在保留振场反演关键要素的基础上，为了解决-OTDF技 术随着“采样率 / 分辨率”增加或者“时间 /长度”拓展所带来的的数 据膨胀问题，本文提出了图片式压缩感知的方法，对-OTDR数据进行 保留特征的压缩存储。因为 -OTDR言号和图像信号都是二维信号， 所以将被采集的分布式振动信号进行图像方式的储存 ,大大地降低存 储信号的硬盘空间大小 ,同时为了确定相应的降采样比例 ,验证保存 图片是否

10、保留振场反演关键要素 ,本文采用混合特征 (纹理特征、形状 特征和自提取特征 )结合粒子滤波器方法进行要素特征识别。最终达 到了既保留振场反演关键要素 , 又防止数据膨胀的目的。根据上述研 究内容，总结本文主要的创新点如下：1.提出了一种基于-OTDR分布 式振动数据的多维模态表达及求解方法。 解决了现有研究中局限于单 点式振动的模态分析现状。 技术中的分布式振动数据的模态多维要素 包含 ： 固有频率、阻尼比、模态模型、信噪比、作用域、振源点、时 空差,在求解方法中首先米用基于2D-TESP方法进行信号提取，随后 在采集后的信号基础上利用GAEMDNI方袪进行信号分离，最后对于 分离后的信号利

11、用Kalman-PID方法进行信号优化，最终达到-OTDR 信号振动模态分布式表达的目的。 2. 提出了一种振场反演中关键要素的热力解耦方法。解决了光纤不同的热力耦合对 -OTDF技术的振场 反演关键要素带来影响的问题。该方法是在基于 -OTD敲术的基础 上引入了 BOTD技术,对光纤上的应力和温度进行热力耦合分析，再 利用GA-RBF网络进行热力耦合反馈，最后采用3D-SURF方法对“ -OTDR言号,和“热力耦合”构成的三维数据进行数据匹配，最终达 到-OTDR技术反演中关键要素的热力解耦效果。3.提出了一种压缩 感知下防数据膨胀方法。-OTDF技术在实际应用中，在保留振场反 演的关键要素的前提下 ,不依赖于硬件的提高 , 解决了数据膨胀的问 题。该方法实现了“对 -OTDR数据的图像式存储”方法，压缩了硬 盘存储空间 , 又通过“混合特征的粒子群图像特征识别” 方法, 识别保 留了-OTDR言号振场反演中的关键要素。根据上述的关键问题、研 究内容和创新点 , 本文的组织结构分为六个章节。 第一章绪论 , 分别介 绍论文的课题来源、背景、目的、意义、研究现状、创新点、主要内 容、组织结构等方面，是文章的总体概述；第二章-OTDR分布式信号 振动模态与振场反演的建模研究 ,它是后续研究的基础 , 确定了后面 三个部分的研究对象 ； 第三章分布式振动模态的多维要素求解