【摘 要】
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环境振动状态的识别对于现场感知、侦查和信息研判显得尤为重要。例如,在石油管线、野外围栏和要地目标的监控中,快速识别出监测目标的振动类型（如对石油管线、围栏等的敲击破坏）对于设备安全运行具有重要意义。目前,大多数振动模式识别系统都采用加速度计作为检测器件,但加速度计需要持续供电才能获得相关数据。压电能量采集器具有能够同时实现环境振动能量获取和信息感知的特点,基于该器件的振动信息感知与模式识别系统设计
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环境振动状态的识别对于现场感知、侦查和信息研判显得尤为重要。例如,在石油管线、野外围栏和要地目标的监控中,快速识别出监测目标的振动类型（如对石油管线、围栏等的敲击破坏）对于设备安全运行具有重要意义。目前,大多数振动模式识别系统都采用加速度计作为检测器件,但加速度计需要持续供电才能获得相关数据。压电能量采集器具有能够同时实现环境振动能量获取和信息感知的特点,基于该器件的振动信息感知与模式识别系统设计是当前研究热点。本文依托某信息感知微系统项目的需求,以识别围栏上发生的人为摇晃和锤子敲击破坏事件为目标,开展了振动信息感知与模式识别系统研究。主要工作如下:（1）振动模式识别系统方案设计。首先分析了多物理场耦合压电能量采集器的设计原理和工作过程,其能够在外界振动加速度达到预设阈值2.8g时触发高效率发电。基于该特性实现“事件驱动”传感功能,当没有破坏事件发生时,系统处于待机状态;当破坏事件发生时,系统进入工作状态实时识别当前破坏事件类型。（2）硬件电路系统方面,设计钳位电路、A/D转换电路获取能量采集器输出电压信号,并基于微处理器运行模式识别算法实现振动模式实时识别;利用电压检测模块实现“事件驱动”传感机制;通过通信模块和Lab VIEW程序实现数据采集与存储。该电路系统具有实现简单、低功耗的优点,在待机状态下功耗仅为21.34μW。（3）振动模式识别算法研究。针对基于传统机器学习理论的振动模式识别方法特征提取困难等问题提出了基于深度学习的方法。借鉴当前时间序列分类领域的经典算法完全卷积网络（Fully Convolutional Network,FCN）,针对其运算量大和不能提取多尺度时间特征的问题,提出了适用于能量采集器输出信号分类的一维卷积神经网络（One-dimensional ConvolutionalNeural Network,1D-CNN）。该网络参数量较少,便于部署在微处理器上。最后,制作出完整的系统实物并进行性能测试。测试结果表明,当摇晃或敲击围栏产生的加速度达到能量采集器预设阈值时,微处理器在0.1s内被唤醒且能够在0.9s内输出当前振动模式识别结果,系统实际识别准确率达到96.2%;否则系统处于待机状态。上述结果验证了该系统能够实现基于压电能量采集器的振动信息感知与模式识别,满足了相关项目要求,在野外围栏防护、石油管道监测等场合有着广泛的应用前景。
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