CN103335667B - 基于支持向量机的光纤传感网区域监测能力的测试方法 - Google Patents
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Abstract
Description
技术领域
本发明涉及一种评价方法,特别是一种评价光纤传感网对于区域监测能力的方法,适用于一切分立式光纤传感器,属于光纤智能传感领域。
背景技术
光纤传感网是将大量实现不同功能的光纤传感单元和解调单元按照一定的拓扑结构有机组合在一起而形成的一种信息传感和解调网络。能够实现多参量、多点的监测和控制,在光纤传感网络中,多个传感器可以共享终端设备,由此带来的经济效益不但在于设备成本的节省,而且也涵盖了包括安装和维护在内的更主要的环节。光纤传感网络能够实时采集待测区域内监测对象的被测信息,然后将这些信息传输给控制台,实现远距离监控,对地质灾害预报、重大灾害预警、结构健康监测等具有重要意义。
传感网络能够实现对于区域内作用的物理量进行实时监测。但目前对于传感网的区域监测的研究多是提出新的方法或结构来提高传感网在区域内的覆盖率,并没有具体的提出如何量化评价传感网对一个区域的监测能力的方法。专利CN101383736A提出通过优化监测区域内的无线传感网络的节点布设,从目标检测功能的角度来提高区域的监测覆盖率。专利CN102238562A是利用元胞自动机和遗传算法来对无线传感网进行覆盖优化,在保证覆盖率的前提下降低能耗。
目前还没有提出过针对光纤传感网络及其监测能力的量化评价方法。当光纤传感网中有传感器或连接光纤损坏时,传感网对于区域的监测能力必然会有所减弱。如果能够在传感网监测能力减弱到一定程度时及时进行维修,则既可保证传感网的正常工作,又可降低维修成本。
发明内容
本发明旨在提供一种基于支持向量机(SVM)的光纤传感网区域监测能力的评价方法,利用这一方法通过计算光纤传感网对于监测区域的覆盖率,可以实现评价光纤传感网对于区域的监测能力,从而判定传感网内是否存在失效点,是否需要进行维修。这一方法适用于光纤传感网的不同拓扑结构,同时适用于温度和应力的区域监测。
本发明提供的基于支持向量机的光纤传感网区域监测能力的评价方法的步骤如下:
第1、利用软件模拟传感网对待测区域进行监测,通过模拟得到充分监测待测区域范围的光纤传感器所需的个数M;在进行现场实验时,传感网中的传感器个数应多于M,设现场实验中传感器个数为N,即N≥M。
第1.1、利用Matlab对实验进行模拟,即在Matlab中模拟一个与待测区域大小相同的仿真区域,并按照光纤传感网的星形、环形、总线形或线形等拓扑结构,在这一仿真区域上设置传感器位置,为了能够对区域进行充分的监测,传感器的位置应保证在仿真区域内的每个方位都布设传感器。
第1.2、通过在仿真区域施加待测物理量(应力或温度),采集模拟情况下传感网的数据。利用支持向量机(SVM)进行训练及检测,得到均方误差(mse)。
第1.3、在模拟的情况下,传感器个数从1开始不断增加,直到mse基本保持不变时,记录此时的传感器个数M。在进行现场实验时,光纤传感器的个数N≥M。
由于模拟是在完全理想的情况下进行的,所以模拟时得到的均方误差会小于由现场实验得到的SVM的均方误差,即模拟时SVM的检测精度会高于现场实验时的检测精度。
第2、选取标准点并确定评价标准,所谓标准点是在传感网能够对待测区域进行充分监测的情况下,在待测区域内任选一点作为确定评价标准的基准点,以判断传感网能否对待测区域内的其他点进行有效监测,或当传感网中存在缺损时,对于待测区域的监测能否达到监测标准。对标准点施加待测物理量,所施加的物理量从小到大逐步增大,最大幅值应小于物理量施加在待测区域时的临界值;利用SVM进行数据处理,得到作为评价标准的均方误差mse标准;
第2.1、将第1步中的N个光纤传感器按照星形、环形、总线形或线形的拓扑结构连接构建传感网,并将该传感网布设在所要监测的待测区域上;
第2.2、在N个传感器都能正常工作的情况下,在待测区域内任选一点作为标准点;
第2.3、将待测物理量施加在标准点上,采集传感器数据;
第2.4、之后进行数据处理,处理方法与第1步中的模拟数据处理的方法相同,用采集的数据对SVM进行训练和检测,得到mse。由于SVM对数据的检测精度与mse成反比,即精度越高,mse越小,因此将mse作为判断传感网对一点能否有效监测的参量。由于作为评价标准的mse标准是较为重要的评价量,为防止SVM进行训练和检测时出现的随机性错误,用实验数据对SVM进行多次训练和检测,得到多个mse,选取其中出现频率较高的mse作为评价标准记为mse标准。其中mse标准的大小取决于采集的数据量的大小。
第3、在待测区域选取均匀分布的P个监测点(P的大小与待测区域的面积有关,待测区域越大监测点个数越多),统计能够被有效监测的点的个数x(0≤x≤P)。
第3.1、由于无法实现对待测区域内的每一个点都进行测量,因此在待测区域内选取分布均匀的P个监测点,P的大小与待测区域的面积有关,待测区域越大监测点个数越多,并应保证P个监测点均匀的分布在待测区域的每个部分,监测点的个数越多越能真实的表现待测区域的覆盖率。
第3.2、分别对监测点施加待监测物理量,采集传感器数据,进行数据处理,处理方法与第1步中的模拟数据处理的方法相同,分别用每个点的数据对SVM进行训练和检测,得到P个mse,记为msei(i=1,2,…,P)。将msei与mse标准进行比较,当msei小于mse标准时,认为该点能够被有效监测;当msei大于等于mse标准时,认为该点不能被有效监测。统计P个监测点中能够被有效监测的点的个数x(0≤x≤P)。
第4、根据待测区域内能够被有效监测的点的个数,计算能够被有效监测的面积与待测区域面积的比值β,即为光纤传感网对于所监测区域的覆盖率。
根据蒙特卡洛思想,待测区域内的覆盖率β表示为β=x/P,其中P和x分别是第3步中的监测点的个数P及能被有效监测的点的个数x。
当β=1时,即覆盖率为1,表示传感网能够对待测区域全面监测。由于覆盖率(0≤x≤P),因此0≤β≤1。当传感网中存在缺损,致使其不能对待测区域完全覆盖时,覆盖率β<1。
本发明的优点和积极效果:
1、本发明提出了一种量化的光纤传感网的监测能力的评价方法,通过支持向量机和数据处理分析给出了光纤传感网监测能力的量化评价指标,可有效弥补光纤传感网缺少量化评价指标的现状。
2、通过对光纤传感网的监测能力进行评价,能够保证当光纤传感网中有传感器失效并导致监测能力下降时,及时维修,从而提高光纤传感网的可靠性。
附图说明
图1是表示本发明评价方法的基本流程图。
图2是表示半径为50cm的待测区域布设9个光纤传感器的示意图,其中光纤传感器以线形拓扑的方式进行连接。1是宽带光源,2是耦合器;3~11是光纤光栅(FBG),其中3~10为监测用FBG,11为温度补偿;12~21是连接光纤;22是解调系统;23是监测区域。
图3是表示在半径为50cm的待测区域内选取均匀分布的16个测试点。
表1是点35的mse值列表
具体实施方式
实施例1:
如图2所示,在半径为50cm的待测区域实施本发明。在待测区域内布设线型拓扑结构的光纤传感网,该实验包括:宽带光源1,耦合器2;光纤光栅(FBG)3~11;连接光纤12~21;解调系统22,其中解调系统包括可调谐窄带滤波器、光探测器、数据处理系统和电脑。
首先,用Matlab进行模拟半径为50cm的圆形区域内能够充分监测的FBG的个数,通过模拟可以得到,对于半径为50cm的区域8个FBG可以对其进行全面的监测。因此在实验中选用9个FBG组建光纤传感网。
将9个FBG按照线型拓扑结构用连接光纤连接,其中8个用于监测,另外一个用于温度补偿,并将其如图2所示粘贴在待测区域上,待测区域选用半径为50cm的圆形铝板。在铝板上任选一点作为标准点,对标准点施加待测物理量,本例中选用温度作为待测物理量。同时,宽带光源输出的光经过耦合器后进入FBG传感网,由于对标准点进行加热,所以FBG反射光携带有温度的信息。反射光经过耦合器进入解调系统,以FBG中心波长移动量的形式反映在电脑上,采集数据,共采25组数据,数据包括温度改变量以及其相应的8个FBG的中心波长移动量。
利用SVM进行数据处理:在25组数据中任取20组训练SVM,其余5组用以检测SVM,从而得到作为比较标准的mse。由于SVM对于训练和检测可能会存在一定的随机性错误,所以为了得到可靠的mse作为评价标准,将这25组数据按4:1随机分组,多次对SVM进行训练和检测,得到多个mse,通过比较选取出现频率较高的作为评价标准mse标准,经过实验mse标准=4.31074。
得到mse标准之后,为了能够尽量反应待测区域的全部情况,在铝板上选取均匀分布的16个点作为监测点,为了方便记录将这16个点进行编号,如图3所示。对每一个监测点加热,采集25组数据,将25组数据按照4:1随机分组,用SVM进行数据处理得到每个点的mse。以此类推,可以得到与16个监测点相对应的mse记做msei(i=23,26,…,38)。
将msei(i=23,26,…,38)与mse标准相比较。如果msei小于mse标准,则将点i记为1;若msei大于等于mse标准,则记为0;以点35为例,表1给出了点35的mse列表,
表1、点35的mse值
光纤传感网中工作的传感器个数 | mse | mse值与比较结果 |
8 | 3.94872 | 1 |
7 | 3.04521 | 1 |
6 | 3.32734 | 1 |
5 | 3.92612 | 1 |
4 | 4.88393 | 0 |
3 | 3.43687 | 1 |
2 | 4.42677 | 0 |
1 | 30.5275 | 0 |
其中光纤传感网中工作的传感器个数表示在传感网中能够正常工作的传感器的个数。表1中mse1=3.94872<4.31074,则点35可以被有效监测,点35记为1。其余15个点以此类推,在分别得到15个点的mse表之后,统计这16个列表中8个传感器都能正常工作时,mse与mse标准比较结果中1的个数(即表1中8这一栏中最后一列),得到覆盖率。通过覆盖率就可以反映出8个FBG对于半径为50cm的圆形铝板的监测能力。由于此时的β是在8个传感器都正常工作的前提下得到的,因此记为β8=1。
当传感网中存在连接光纤或传感光纤损坏,传感网中传感器个数小于8时,按照与上述求β8相同的方法求取β,通过与β8相比较,就可以了解FBG传感网的监测能力是否受到很大影响,如果监测能力明显下降,即β明显小于1时,说明传感网已不能对该区域进行充分监测,需要维修或调整。
Claims (2)
1.一种基于支持向量机的光纤传感网区域监测能力的测试方法,其特征在于该方法的步骤如下:
第1、利用软件模拟传感网对待测区域进行监测,通过模拟得到充分监测待测区域范围的光纤传感器所需的个数M;在进行现场实验时,传感网中的传感器个数应多于M,设现场实验中传感器个数为N,即N≥M;
第1.1、利用Matlab对实验进行模拟,即在Matlab中模拟一个与待测区域大小相同的仿真区域,并按照光纤传感网的星形、环形、总线形或线形的拓扑结构,在这一仿真区域上设置传感器位置,为了能够对仿真区域进行充分的监测,传感器的位置应保证在仿真区域内的每个方位都布设传感器;
第1.2、通过在仿真区域施加待测物理量,采集模拟情况下传感网的数据,利用支持向量机SVM进行训练及检测,得到均方误差mse;
第1.3、在模拟的情况下,传感器个数从1开始不断增加,直到mse基本保持不变时,记录此时的传感器个数M;在进行现场实验时,光纤传感器的个数N≥M;
由于模拟是在完全理想的情况下进行的,所以模拟时得到的均方误差会小于由现场实验得到的SVM的均方误差,即模拟时SVM的检测精度会高于现场实验时的检测精度;
第2、选取标准点并确定评价标准,所谓标准点是在传感网能够对待测区域进行充分监测的情况下,在待测区域内任选一点作为确定评价标准的基准点,以判断传感网能否对待测区域内的其他点进行有效监测,或当传感网中存在缺损时,对于待测区域的监测能否达到监测标准;对标准点施加待测物理量,所施加的物理量从小到大逐步增大,最大幅值应小于物理量施加在待测区域时的临界值;利用SVM进行数据处理,得到作为评价标准的均方误差mse标准;
第2.1、将第1步中的N个光纤传感器按照星形、环形、总线形或线形的拓扑结构连接构建传感网,并将该传感网布设在所要监测的待测区域上;
第2.2、在N个传感器都能正常工作的情况下,在待测区域内任选一点作为标准点;
第2.3、将待测物理量施加在标准点上,采集传感器数据;
第2.4、之后进行数据处理,处理方法与第1步中的模拟实验数据处理的方法相同,用采集的数据对SVM进行训练和检测,得到mse;由于SVM对数据的检测精度与mse成反比,即精度越高,mse越小,因此将mse作为判断传感网对一点能否有效监测的参量;由于作为评价标准的mse标准是较为重要的评价量,为防止SVM进行训练和检测时出现的 随机性错误,用实验数据对SVM进行多次训练和检测,得到多个mse,选取其中出现频率较高的mse作为评价标准记为mse标准;其中mse标准的大小取决于采集的数据量的大小;
第3、在待测区域选取均匀分布的P个监测点,统计能够被有效监测的点的个数x,0≤x≤P;
第3.1、由于无法实现对待测区域内的每一个点都进行测量,因此在待测区域内选取分布均匀的P个监测点,P的大小与待测区域的面积有关,待测区域越大监测点个数越多,并应保证P个监测点均匀的分布在待测区域的每个部分,监测点的个数越多越能真实的表现待测区域的覆盖率;
第3.2、分别对监测点施加待测物理量,采集传感器数据,进行数据处理,处理方法与第1步中的模拟数据处理的方法相同,分别用每个点的数据对SVM进行训练和检测,得到P个mse,记为msei,i=1,2,…,P;将msei与mse标准进行比较,当msei小于mse标准时,认为该点能够被有效监测;当msei大于等于mse标准时,认为该点不能被有效监测;统计P个监测点中能够被有效监测的点的个数x,0≤x≤P;
第4、根据待测区域内能够被有效监测的点的个数,计算能够被有效监测的面积与待测区域面积的比值β,即为光纤传感网对于待测区域的覆盖率;
根据蒙特卡洛思想,待测区域内的覆盖率β表示为β=x/P,其中P和x分别是第3步中的监测点的个数P及能被有效监测的点的个数x;
当β=1时,即覆盖率为1,表示传感网能够对待测区域全面监测;由于覆盖率 0≤x≤P,因此0≤β≤1;当传感网中存在缺损,致使不能对待测区域完全覆盖时,覆盖率β<1。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述的待测物理量为应力或温度。
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A Quantitative Robustness Evaluation Model for Optical Fiber Sensor Networks;张红霞等;《JOURNAL OF LIGHTWAVE TECHNOLOGY》;20130214;第31卷(第8期);摘要及附图1-6、正文第1240-1245页 * |
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