本文關鍵詞：基于EMD-AWPP和HOSA-SVM算法的分布式光纖振動入侵信號的特征提取與識別

  更多相關文章： 分布式光纖傳感 經(jīng)驗模態(tài)分解 自適應小波包 高階譜分析

【摘要】：針對傳統(tǒng)的信號處理方法無法有效區(qū)分不同振動入侵信號,提出一種基于EMD-AWPP和HOSASVM算法的振動信息特征提取與識別方法,用于解決分布式光纖振動入侵檢測系統(tǒng)的高精度信號識別問題。處理不同振動類型時,該方法首先利用基于經(jīng)驗模態(tài)分解的自適應小波包處理算法,不僅對信號的低頻部分進行了分解,而且對高頻部分即信號的細節(jié)部分也進行了更好的時頻局部化處理,改善了信號特征提取精度,減少傳感信號異常值的影響;其次采用高階譜分析中的雙譜和雙相干譜,精確提取包含不同振動入侵信號類型的特征矢量;最后在BPNN參比模型的基礎上,用粒子群算法優(yōu)化SVM的識別參數(shù),使識別模型具有更強的自適應和自學習能力,克服了神經(jīng)網(wǎng)絡易陷入局部最優(yōu)的不足之處,實現(xiàn)不同振動入侵信號的特征矢量識別。分析結(jié)果表明,針對不同類型的入侵源識別,該方法可以有效剔除隨機噪聲的影響,提取傳感信息的特征矢量,降低異常值的影響,算法的預測類別與輸出類別幾乎一致,振動識別的精確率達到95%以上,識別效果明顯強于BPNN網(wǎng)絡的檢測算法,提高了信息分析的準確性。
【作者單位】： 燕山大學信息科學與工程學院;河北省特種光纖與光纖傳感重點實驗室;
【關鍵詞】： 分布式光纖傳感 經(jīng)驗模態(tài)分解 自適應小波包 高階譜分析
【基金】：國家自然科學基金項目(61205068) 中國博士后科學基金項目(2013M541200) 河北省自然科學基金項目(F2014203125) 燕山大學“新銳工程”人才支持計劃項目資助
【分類號】：TN911.7;TN253
【正文快照】： 引言近年來,分布式光纖振動入侵檢測以其測量精度高、傳感距離長、空間分辨率高等特點,在周界安防、管道運輸和橋梁建筑等領域的識別檢測、安全報警方面,能夠精確識別出不同的振動入侵,且隱蔽性較強,克服了傳統(tǒng)電子安全監(jiān)測只有單一報警、缺乏危害識別的缺點[1-2]。而分布式光

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本文編號：696734