【摘 要】
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光纤振动传感系统因为具有轻巧、耐高温、抗腐蚀、抗强电磁干扰等优良特性,在安全监测领域具有很高的应用价值。其中相位敏感光时域反射计（Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,Φ-OTDR）具有灵敏度高、结构简单、可多点同时测量而广泛应用于长距离分布式振动监测。室外环境下入侵行为的振动传感信号十分复杂,对入侵行为实现精准的目标识别,具有重要的研
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光纤振动传感系统因为具有轻巧、耐高温、抗腐蚀、抗强电磁干扰等优良特性,在安全监测领域具有很高的应用价值。其中相位敏感光时域反射计（Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,Φ-OTDR）具有灵敏度高、结构简单、可多点同时测量而广泛应用于长距离分布式振动监测。室外环境下入侵行为的振动传感信号十分复杂,对入侵行为实现精准的目标识别,具有重要的研究价值。本文主要针对光纤振动传感系统目标识别算法进行了深入研究,对采集的振动传感信号进行了数据处理与分析,建立了识别分类模型并编写了程序。主要研究内容如下:（1）基于瑞利散射、Φ-OTDR和机器学习的原理和技术,研究了分布式光纤振动传感系统的目标识别算法;（2）通过实验采集了无干扰、摇晃围栏、刀割光缆、铁锤敲击和雨水冲刷等五类不同振动传感信号。对传感信号进行了小波阈值去噪和片段切分预处理,完成了时频域特征与时域特征提取,并进行了特征选择和融合,得到了五类振动传感信号的特征数据集;（3）采用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络对得到的特征数据集进行了识别分类模型的训练,对采用其他特征提取方法得到的平均识别准确率进行了分析比较,得出了平均识别准确率提高了至少0.90%。通过对BP神经网络进行优化,对最终的识别分类模型进行了测试并得到了其性能评价指标。设计的振动传感信号识别分类模型与其他传统机器学习算法比较,平均识别准确率提高了至少1.60%。最后设计并编写了振动传感信号目标识别程序。实验结果表明,本文提出的振动传感信号特征提取方法,通过优化后的BP神经网络识别分类模型对五类振动传感信号的平均识别准确率可以达到98.40%,优化后的BP神经网络识别分类模型的性能评价指标均十分优异,实现了精准识别要求。
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