CN111538246B - 一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统及方法 - Google Patents

一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统及方法 Download PDF

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CN111538246B CN202010653598.XA CN202010653598A CN111538246B CN 111538246 B CN111538246 B CN 111538246B CN 202010653598 A CN202010653598 A CN 202010653598A CN 111538246 B CN111538246 B CN 111538246B
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Abstract

本发明公开了一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统及方法，其中涉及的一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统，包括：数据采集模块、远程服务器、分布式光纤传感器；数据采集模块，用于采集机械设备的数据信息，并将采集到的机械设备的数据信息发送至远程服务器；分布式光纤传感器，用于获取分布式光纤的数据信息，并将获取到的分布式光纤的数据信息发送至远程服务器；远程服务器，用于接收并处理数据采集模块发送的机械设备的数据信息以及分布式光纤传感器发送的分布式光纤的数据信息，得到机械设备对分布式光纤传感器干扰结果。本发明可以实时估计工厂机械设备对分布式光纤造成的干扰情况，进而为后期消除干扰提供依据。

Description

一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统及方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统及方法。
背景技术
分布式光纤传感系统由于光纤任意位置均为传感单元，它可以获得整个光纤长度上被测量参量的空间分布状态和随时间变化的信息。分布式光纤传感系统可以实现大范围监测，在众多的光纤传感器中有着非常重要的地位，是技术最成熟、应用最广泛的一类，显示了良好的应用前景。然而工厂机械设备对于分布式光纤测量振动的干扰较大，在现有技术中，还没有工厂机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统。
如公开号为CN110417482A的专利公开了预测干扰信号的方法和装置，涉及光通信领域，有助于提高对从光纤接收到的光信号经均衡后得到的光信号进行补偿的效果。该方法可以包括：从光纤接收光信号，并对该光信号进行均衡，得到待处理信号；确定预测函数；其中，预测函数是：表示待处理信号在第一时刻的干扰信号的预测信号，与待处理信号在第一时刻之前的一个或多个时刻的干扰信号之间的关系的函数；将待处理信号在当前时刻的下一时刻之前的一个或多个时刻的干扰信号，代入预测函数，得到待处理信号在该下一时刻的干扰信号的预测信号。其虽然可以对干扰信号进行预测，但是其无法估计工厂机械设备对分布式光纤传感器的干扰。
对于工厂机械设备，其对于分布式光纤测量振动的干扰较大，因此需要一种专门的干扰估计方法来有效估计工厂机械设备对于分布式光纤干扰参数，比如幅值、方差、协方差、频率范围等。工厂机械设备运行情况变化多样，受节假日影响大，造成工厂机械设备对于分布式光纤的干扰不易估计。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统及方法。
为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：
一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统，包括：数据采集模块、远程服务器、分布式光纤传感器；
所述数据采集模块，用于采集机械设备的数据信息，并将采集到的机械设备的数据信息发送至远程服务器；
所述分布式光纤传感器，用于获取分布式光纤的数据信息，并将获取到的分布式光纤的数据信息发送至远程服务器；
所述远程服务器，用于接收并处理数据采集模块发送的机械设备的数据信息以及分布式光纤传感器发送的分布式光纤的数据信息，得到机械设备对分布式光纤传感器干扰结果。
进一步的，所述远程服务器还用于获取标准的时间信息。
进一步的，所述数据采集模块包括电流采集模块、加速度采集模块、角加速度采集模块以及定位模块；
所述电流采集模块，用于采集机械设备的电流信息；
所述加速度采集模块，用于采集机械设备的加速度信息；
所述角加速度采集模块，用于采集机械设备的角加速度信息；
所述定位模块，用于获取机械设备以及分布式光纤的经纬度。
进一步的，所述远程服务器还用于对机械设备进行筛选；所述对机械设备进行筛选具体包括：
第一计算模块，用于计算机械设备的经纬度与分布式光纤分段的经纬度之间的差值，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
其中，d表示机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值；
Figure 277552DEST_PATH_IMAGE004
表示机械设备的经纬度；
Figure 133512DEST_PATH_IMAGE006
表示分布式光纤分段的经纬度；
第二计算模块，用于根据机械设备的加速度信息、机械设备的角加速度信息以及机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值计算机械设备对分布式光纤影响的振动强度，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE008AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 801516DEST_PATH_IMAGE010
表示机械设备对分布式光纤影响的振动强度；
Figure 410221DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 941697DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 19374DEST_PATH_IMAGE016
表示机械设备在x、y、z轴的最大加速度；
Figure 618632DEST_PATH_IMAGE018
表示机械设备的滚转角加速度；
Figure 98155DEST_PATH_IMAGE020
表示机械设备的俯仰角加速度；
Figure 269374DEST_PATH_IMAGE022
表示机械设备的偏航角加速度；
Figure 286877DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure 732902DEST_PATH_IMAGE026
表示加速度和角加速度对分布式光纤的影响程度；
判断模块，用于判断振动强度是否存在大于预设阈值的机械设备；
存储模块，用于将振动强度大于预设阈值的机械设备进行存储。
进一步的，所述远程服务器中接收并处理机械设备的数据信息以及分布式光纤的数据信息具体为：
第一预处理模块，用于接收分布式光纤的数据信息，并对接收到的分布式光纤的数据信息进行分段时间序列数据预处理，得到分段时间序列的参数信息；
第二预处理模块，用于获取存储模块中存储的机械设备相对应的数据信息，并对获取到的机械设备的数据信息进行预处理，得到与所述机械设备的数据信息相对应的统计量；
训练模块，用于建立干扰预测模型，并将所述机械设备的数据信息、相对应的统计量以及获取标准的时间信息输入至干扰预测模型中进行训练，所述干扰预测模型输出分布式光纤的分段时间序列数据参数；
第三计算模块，用于计算所述输出的分布式光纤的分段时间序列数据参数与预处理后得到的参数信息之间的误差，并根据所述计算得到的误差对干扰预测模型的输入数据进行优化，得到优化后的干扰预测模型；
估计模块，用于根据优化后的干扰预测模型对分布式光纤传感器进行估计，得到估计结果。
进一步的，所述第二预处理模块中对接收到的机械设备的数据信息进行预处理，得到与所述机械设备的数据信息相对应的统计量，具体包括：
对获取的机械设备的电流信息进行预处理，得到与所述机械设备的电流信息相对应的统计量，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE028AAAAAAAAAAAA
Figure DEST_PATH_IMAGE030AAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 83243DEST_PATH_IMAGE032
表示n采样点的电流一阶差分；
Figure 690942DEST_PATH_IMAGE034
表示n采样点电流变化率；
Figure 756593DEST_PATH_IMAGE036
表示一个较小的数值；
Figure 147254DEST_PATH_IMAGE038
表示n采样点的电流；
Figure 116216DEST_PATH_IMAGE040
表示n采样点的前一个采样点电流；
Figure DEST_PATH_IMAGE042AAAAAAAAAAAA
Figure DEST_PATH_IMAGE044AAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 911128DEST_PATH_IMAGE046
表示n采样点电流二阶差分；
Figure 716273DEST_PATH_IMAGE048
表示n采样点电流一阶变化率；
Figure 238521DEST_PATH_IMAGE036
表示一个较小的数值；
Figure 961190DEST_PATH_IMAGE032
表示n采样点的电流一阶差分；
Figure 176271DEST_PATH_IMAGE050
表示n采样点的前一个采样点电流一阶差分；
对获取到的机械设备的加速度信息进行预处理，得到与所述机械设备的加速度信息相对应的统计量，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE052AAAAAAAAAAAA
Figure DEST_PATH_IMAGE054AAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 953865DEST_PATH_IMAGE056
表示n采样点加速度一阶差分；
Figure 545383DEST_PATH_IMAGE058
表示n采样点加速度变化率；
Figure 957779DEST_PATH_IMAGE036
表示一个较小的数值；
Figure 750286DEST_PATH_IMAGE060
表示n采样点的加速度；
Figure 277826DEST_PATH_IMAGE062
表示n采样点的前一个采样点加速度；
对获取到的机械设备的角加速度信息进行预处理，得到与所述机械设备的角加速度信息相对应的统计量，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE064AAAAAAAAAAAA
Figure DEST_PATH_IMAGE066AAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 158188DEST_PATH_IMAGE068
表示n采样点角加速度一阶差分；
Figure 441402DEST_PATH_IMAGE070
表示n采样点角加速度变化率；
Figure 201548DEST_PATH_IMAGE036
表示一个较小的数值；
Figure 186690DEST_PATH_IMAGE072
表示n采样点的角加速度；
Figure 120011DEST_PATH_IMAGE074
表示n采样点的前一个采样点角加速度。
相应的，还提供一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计方法，包括：
S1.数据采集模块采集机械设备的数据信息，并将采集到的机械设备的数据信息发送至远程服务器；
S2.分布式光纤传感器获取分布式光纤的数据信息，并将获取到的分布式光纤的数据信息发送至远程服务器；
S3.远程服务器接收并处理数据采集模块发送的机械设备的数据信息以及分布式光纤传感器发送的分布式光纤的数据信息，得到机械设备对分布式光纤传感器干扰结果。
进一步的，所述步骤S3中还包括获取标准的时间信息。
进一步的，所述机械设备的数据信息包括机械设备的加速度信息、机械设备的角加速度信息、机械设备的经纬度。
进一步的，所述步骤S3中还包括对机械设备进行筛选；所述对机械设备进行筛选具体包括：
A1.计算机械设备的经纬度与分布式光纤分段的经纬度之间的差值，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
其中，d表示机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值；
Figure 621180DEST_PATH_IMAGE004
表示机械设备的经纬度；
Figure 348965DEST_PATH_IMAGE006
表示分布式光纤分段的经纬度；
A2.根据机械设备的加速度信息、机械设备的角加速度信息以及机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值计算机械设备对分布式光纤影响的振动强度，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE008AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 650764DEST_PATH_IMAGE010
表示机械设备对分布式光纤影响的振动强度；
Figure 856618DEST_PATH_IMAGE012
、a y 、
Figure 114424DEST_PATH_IMAGE016
表示机械设备在x、y、z轴的最大加速度；
Figure 934481DEST_PATH_IMAGE018
表示机械设备的滚转角加速度；
Figure 379369DEST_PATH_IMAGE020
表示机械设备的俯仰角加速度；
Figure 402295DEST_PATH_IMAGE022
表示机械设备的偏航角加速度；
Figure 514608DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure 521878DEST_PATH_IMAGE026
表示加速度和角加速度对分布式光纤的影响程度；
A3.判断振动强度是否存在大于预设阈值的机械设备，若存在，则执行步骤A4；
A4.将振动强度大于预设阈值的机械设备进行存储。
与现有技术相比，本发明可以实时估计工厂机械设备对分布式光纤造成的干扰情况，进而为后期消除干扰提供依据。譬如，分布式光纤部署在燃气管道，用于监控燃气管道是否可能被外部损坏，比如挖机、打桩机等。如果工厂目前的机械设备运行情况不足以造成当前的分布式光纤数据情况，则很有可能有挖机、打桩机等进入到了光纤部署地区，需要报警。
附图说明
图1是实施例一提供的一种用于分布式光纤的工厂干扰估计系统结构图；
图2是实施例一提供的工厂布局示意图；
图3是实施例一提供的无线传感节点部署示意图；
图4是实施例一提供的加速度和角加速度采集模块示意图；
图5是实施例一提供的电流采集模块示意图；
图6是实施例一提供的3σ原则的数据分布示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统及方法。
需要说明的是，本发明是以工厂用电数据和时间信息为基础的一种用于分布式光纤的工厂干扰估计系统及方法。
实施例一
本实施例提供一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统，如图1-2所示，包括：数据采集模块11、远程服务器13、分布式光纤传感器12；
数据采集模块11，用于采集机械设备的数据信息，并将采集到的机械设备的数据信息发送至远程服务器；
分布式光纤传感器12，用于获取分布式光纤的数据信息，并将获取到的分布式光纤的数据信息发送至远程服务器；
远程服务器13，用于接收并处理数据采集模块发送的机械设备的数据信息以及分布式光纤传感器发送的分布式光纤的数据信息，得到机械设备对分布式光纤传感器干扰结果。
如图2所示为工厂布局图，图中的分布式光纤分段N周围有4个工厂，均对其采样数据有一定的影响。
在数据采集模块11中，采集机械设备的数据信息，并将采集到的机械设备的数据信息发送至远程服务器。
数据采集模块为无线数据采集节点，无线数据采集节点用于采集工厂的机械设备状态，无线数据采集节点包括加速度采集模块、角加速度采集模块、定位模块、电流采集模块、无线通信模块，通过无线通信模块周期性地将机械设备的状态传输到远程服务器，机械设备的状态为机械设备的电流、加速度、角加速度、经纬度。
具体的：
电流采集模块，用于采集机械设备的总电源线电流信息。
加速度采集模块，用于采集机械设备地基的XYZ三个方向的加速度信息。
角加速度采集模块，用于采集机械设备地基的绕XYZ三个方向的角加速度信息（滚转角、俯仰角、偏航角）。
定位模块，用于获取机械设备以及分布式光纤的经纬度。
其中，XYZ三个方向分别定义为，X表示正东，Y表示正北，Z表示垂直地面向上。
在本实施例中，电流采集模块为霍尔传感器，加速度采集模块采用加速度计，角加速度采集模块采用陀螺仪，定位模块采用GPS或卫星定位等。
如图3所示为无线传感节点部署示意图。无线数据采集节点的加速度采集模块用于采集工厂机械设备地基的XYZ三个方向的加速度，角加速度采集模块用于采集工厂机械设备地基的绕XYZ三个方向角加速度（滚转角、俯仰角、偏航角），电流采集模块用于采集机械设备的总电源线电流。
如图4所示为加速度采集模块和角加速度采集模块示意图。加速度计和陀螺仪叠加放置在地基上，并且XYZ三个方向分别定义为，X表示正东，Y表示正北，Z表示垂直地面向上。加速度计的加速度方向分别为XYZ。陀螺仪的滚转角围绕X转动，俯仰角围绕Y轴转动，偏航角围绕Z轴转动。
如图5所示为电流采集模块示意图。霍尔传感器作为电流采集模块的核心，测量对象（导线）穿过霍尔传感器，霍尔传感器将数据传输到无线传感节点。
在分布式光纤传感器12中，获取分布式光纤的数据信息，并将获取到的分布式光纤的数据信息发送至远程服务器。
分布式光纤传感器主要包括：超窄线宽激光器、声光调制器、环形器、光电探测器、传感光纤、前置放大电路、数据采集卡及主机等。在实际的工程应用中，超窄线宽激光器、声光调制器、环形器、光电检测器以及其它相应的电源、驱动、检测电路和通信接口通常会被集成在传感器主机中；传感光纤布置在外场的传感光缆中。超窄线宽激光器作为光源发出的激光经声光调制器调制为光脉冲，光脉冲通过环形器注入传感光纤，传感光纤中后向瑞利散射光在脉冲宽度内发生相干干涉，干涉光强经过环形器被探测器检测，经放大后通过数据采集卡进入主机进行数据处理和结果显示。
当有扰动作用在传感光纤上时，由于弹光效应，受到扰动位置的光相位产生变化，引起对应位置后向散射光的相位发生变化，脉冲宽度内散射光的干涉光强也会发生相应变化，因此，分布式光纤传感器获取到分布式光纤相应的数据信息。
在远程服务器13中，接收并处理数据采集模块发送的机械设备的数据信息以及分布式光纤传感器发送的分布式光纤的数据信息，得到机械设备对分布式光纤传感器干扰结果。
远程服务器通过部署在工厂机械设备的无线数据采集设备，实时获取机械设备电流、XYZ三个方向的加速度、采集工厂机械设备地基的绕XYZ三个方向角加速度（滚转角、俯仰角、偏航角）、经纬度等相关的数据。同时还接收分布式光纤传感器发送的数据。
远程服务器对分布式光纤周围的工厂机械设备均进行数据采集，但是在进行模型建立时首先需要筛选出机械设备对分布式光纤的干扰超过预设阈值的机械设备，并将筛选出的机械设备进行模型训练。本实施例对机械设备进行筛选的目的是选出干扰较大的机械设备，将干扰较小无干扰的机械设备排除，以减少输入模型的数据。
首先机械设备的选择需要通过机械设备的经纬度
Figure 968909DEST_PATH_IMAGE004
和分布式光纤分段的经纬度
Figure 782144DEST_PATH_IMAGE006
之差，以及机械设备的加速度和角加速度来实现；然后，根据采样得到的所有机械设备的3σ原则下的最大加速度（
Figure 171799DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 412288DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 97347DEST_PATH_IMAGE016
）和3σ原则下的最大角加速度（滚转角加速度
Figure 901224DEST_PATH_IMAGE018
、俯仰角加速度
Figure 722549DEST_PATH_IMAGE022
、偏航角加速度
Figure 399518DEST_PATH_IMAGE022
），得到振动强度参数VI，最后判断当VI>P（P为预设阈值）时，将该机械设备纳入到针对该分布式光纤分段的干扰估计模型设计和训练中。其中，P由人为设定。
如图6所示为3σ原则的数据分布图，数据分布在比平均值大3σ和比平均值小3σ中占比达到99.74%；其中σ是标准差。
对机械设备进行筛选具体如下：
第一计算模块，用于计算机械设备的经纬度与分布式光纤分段的经纬度之间的差值，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
其中，d表示机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值；
Figure 947041DEST_PATH_IMAGE004
表示机械设备的经纬度；
Figure 289030DEST_PATH_IMAGE006
表示分布式光纤分段的经纬度；
第二计算模块，用于根据机械设备的加速度信息、机械设备的角加速度信息以及机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值计算机械设备对分布式光纤影响的振动强度，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE008AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 856540DEST_PATH_IMAGE010
表示机械设备对分布式光纤影响的振动强度；
Figure 438831DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 82171DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 978582DEST_PATH_IMAGE016
表示机械设备在x、y、z轴的最大加速度；
Figure 774500DEST_PATH_IMAGE018
表示机械设备的滚转角加速度；
Figure 9916DEST_PATH_IMAGE020
表示机械设备的俯仰角加速度；
Figure 94547DEST_PATH_IMAGE022
表示机械设备的偏航角加速度；
Figure 575075DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure 491079DEST_PATH_IMAGE026
表示加速度和角加速度对分布式光纤的影响程度；
判断模块，用于判断振动强度是否存在大于预设阈值的机械设备；
存储模块，用于将振动强度大于预设阈值的机械设备进行存储。
在本实施例中，远程服务器还用于从因特网获取标准时间信息（北京时间），比如当前时间、星期、是否为节假日等。
在本实施例中，远程服务器中接收并处理机械设备的数据信息以及分布式光纤的数据信息具体为：
本实施例将分布式光纤分为多个小段，下述针对每个段的数据进行以下处理：
第一预处理模块，用于接收分布式光纤的数据信息，并对接收到的分布式光纤的数据信息进行分段时间序列数据预处理，得到分段时间序列的参数信息；其中参数信息包括比如平均幅值、方差、协方差、频率范围；
具体为：选取该段分布式光纤时间段[T0, T1]内的时间序列数据，时间序列数据在一个时间点上同时包含多个数据点，而每个数据点形成时间序列，并计算形成的时间序列数据的参数信息，如平均幅值、方差、协方差、频率范围。平均幅值表示时间段[T0, T1]内的时间序列数据的平均幅值；方差表示每个时间点取数据点平均值后，得到的时间段[T0,T1]内的方差；协方差表示每个时间点取数据点平均值后，得到的时间段[T0, T1]内的协方差；频率范围表示表示每个时间点取数据点平均值后，时序数据转化到频域，进而得到的时间段[T0, T1]内的频率范围；
第二预处理模块，用于获取存储模块中存储的机械设备相对应的数据信息，并对获取到的机械设备的数据信息进行预处理，得到与所述机械设备的数据信息相对应的统计量；具体包括：
对获取的机械设备的电流信息进行预处理，得到与所述机械设备的电流信息相对应的统计量，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE028AAAAAAAAAAAAA
Figure DEST_PATH_IMAGE030AAAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 431484DEST_PATH_IMAGE032
表示n采样点的电流一阶差分；
Figure 65728DEST_PATH_IMAGE034
表示n采样点电流变化率；
Figure 100680DEST_PATH_IMAGE036
表示一个较小的数值；
Figure 562535DEST_PATH_IMAGE038
表示n采样点的电流；
Figure 923109DEST_PATH_IMAGE040
表示n采样点的前一个采样点电流；
Figure DEST_PATH_IMAGE042AAAAAAAAAAAAA
Figure DEST_PATH_IMAGE044AAAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 529802DEST_PATH_IMAGE046
表示n采样点电流二阶差分；
Figure 352134DEST_PATH_IMAGE048
表示n采样点电流一阶变化率；
Figure 180412DEST_PATH_IMAGE036
表示一个较小的数值；
Figure 446308DEST_PATH_IMAGE032
表示n采样点的电流一阶差分；
Figure 537368DEST_PATH_IMAGE050
表示n采样点的前一个采样点电流一阶差分；
对获取到的机械设备的加速度信息进行预处理，得到与所述机械设备的加速度信息相对应的统计量，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE052AAAAAAAAAAAAA
Figure DEST_PATH_IMAGE054AAAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 196013DEST_PATH_IMAGE056
表示n采样点加速度一阶差分；
Figure 941116DEST_PATH_IMAGE058
表示n采样点加速度变化率；
Figure 299285DEST_PATH_IMAGE036
表示一个较小的数值；
Figure 864258DEST_PATH_IMAGE060
表示n采样点的加速度；
Figure 44704DEST_PATH_IMAGE062
表示n采样点的前一个采样点加速度；
对获取到的机械设备的角加速度信息进行预处理，得到与所述机械设备的角加速度信息相对应的统计量，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE064AAAAAAAAAAAAA
Figure DEST_PATH_IMAGE066AAAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 651835DEST_PATH_IMAGE068
表示n采样点角加速度一阶差分；
Figure 525113DEST_PATH_IMAGE070
表示n采样点角加速度变化率；
Figure 328115DEST_PATH_IMAGE036
表示一个较小的数值；
Figure 249935DEST_PATH_IMAGE072
表示n采样点的角加速度；
Figure 969629DEST_PATH_IMAGE074
表示n采样点的前一个采样点角加速度。
训练模块，用于建立干扰预测模型，并将所述机械设备的数据信息、相对应的统计量以及获取标准的时间信息输入至干扰预测模型中进行训练，所述干扰预测模型输出分布式光纤的分段时间序列数据参数；
将工厂机械设备状态及其时序特征（电流数据I、电流一阶差分
Figure 669601DEST_PATH_IMAGE076
、电流变化率
Figure 209166DEST_PATH_IMAGE078
、电流二阶差分
Figure 744797DEST_PATH_IMAGE080
、电流一阶变化率
Figure 53418DEST_PATH_IMAGE082
、加速度数据A、角加速度数据AA、加速度一阶差分
Figure 206182DEST_PATH_IMAGE084
、加速度变化率
Figure 216732DEST_PATH_IMAGE086
、角加速度一阶差分
Figure 808250DEST_PATH_IMAGE088
、角加速度变化率
Figure 394215DEST_PATH_IMAGE090
）、获取的标准时间、星期、节假日情况等参数作为新联输入数据输入至干扰预测模型中进行训练，干扰预测模型输出分布式光纤的分段时间序列数据参数。加速度和角加速度分为三个方向；其中干扰预测模型采用ARIMA模型、神经网络等，本实施例不做限定。
第三计算模块，用于计算所述输出的分布式光纤的分段时间序列数据参数与预处理后得到的参数信息之间的误差，并根据所述计算得到的误差使用Adam优化器对干扰预测模型的输入数据进行优化，得到优化后的干扰预测模型；
将模型输出的参数与第一处理模块中得到的分布式光纤[T0, T1]时间段内干扰参数（幅值、方差、协方差、频率范围等）进行误差计算，并使用Adam优化器对干扰预测模型进行优化，得到优化后的干扰预测模型。
估计模块，用于根据优化后的干扰预测模型对分布式光纤传感器进行估计，得到估计结果。
利用得到的优化后的干扰预测模型，估计得到工厂机械设备对于分布式光纤的干扰参数。
本实施例的工厂机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统可以实时估计工厂机械设备对分布式光纤造成的干扰情况，进而为后期消除干扰提供依据。
实施例二
本实施例提供一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计方法，包括：
S1.数据采集模块采集机械设备的数据信息，并将采集到的机械设备的数据信息发送至远程服务器；
S2.分布式光纤传感器获取分布式光纤的数据信息，并将获取到的分布式光纤的数据信息发送至远程服务器；
S3.远程服务器接收并处理数据采集模块发送的机械设备的数据信息以及分布式光纤传感器发送的分布式光纤的数据信息，得到机械设备对分布式光纤传感器干扰结果。
进一步的，所述步骤S3中还包括获取标准的时间信息。
进一步的，所述机械设备的数据信息包括机械设备的加速度信息、机械设备的角加速度信息、机械设备的经纬度。
进一步的，所述步骤S3中还包括对机械设备进行筛选；所述对机械设备进行筛选具体包括：
A1.计算机械设备的经纬度与分布式光纤分段的经纬度之间的差值，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
其中，d表示机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值；
Figure 170410DEST_PATH_IMAGE004
表示机械设备的经纬度；
Figure 684568DEST_PATH_IMAGE006
表示分布式光纤分段的经纬度；
A2.根据机械设备的加速度信息、机械设备的角加速度信息以及机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值计算机械设备对分布式光纤影响的振动强度，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE008AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
其中，
Figure 443226DEST_PATH_IMAGE010
表示机械设备对分布式光纤影响的振动强度；
Figure 460861DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 470274DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 940569DEST_PATH_IMAGE016
表示机械设备在x、y、z轴的最大加速度；
Figure 93464DEST_PATH_IMAGE018
表示机械设备的滚转角加速度；
Figure 434447DEST_PATH_IMAGE020
表示机械设备的俯仰角加速度；
Figure 427811DEST_PATH_IMAGE022
表示机械设备的偏航角加速度；
Figure 634670DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure 309365DEST_PATH_IMAGE026
表示加速度和角加速度对分布式光纤的影响程度；
A3.判断振动强度是否存在大于预设阈值的机械设备，若存在，则执行步骤A4；
A4.将振动强度大于预设阈值的机械设备进行存储。
需要说明的是，本实施例提供的一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计方法与实施例一类似，在此不多做赘述。
与现有技术相比，本发明可以实时估计工厂机械设备对分布式光纤造成的干扰情况，进而为后期消除干扰提供依据。譬如，分布式光纤部署在燃气管道，用于监控燃气管道是否可能被外部损坏，比如挖机、打桩机等。如果工厂目前的机械设备运行情况不足以造成当前的分布式光纤数据情况，则很有可能有挖机、打桩机等进入到了光纤部署地区，需要报警。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (4)

1.一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统，其特征在于，包括：数据采集模块、远程服务器、分布式光纤传感器；
所述数据采集模块，用于采集机械设备的数据信息，并将采集到的机械设备的数据信息发送至远程服务器；
所述分布式光纤传感器，用于获取分布式光纤的数据信息，并将获取到的分布式光纤的数据信息发送至远程服务器；
所述远程服务器，用于接收并处理数据采集模块发送的机械设备的数据信息以及分布式光纤传感器发送的分布式光纤的数据信息，得到机械设备对分布式光纤传感器干扰结果；
所述远程服务器还用于对机械设备进行筛选；所述对机械设备进行筛选具体包括：
第一计算模块，用于计算机械设备的经纬度与分布式光纤分段的经纬度之间的差值，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中，d表示机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值；（x 1，y 1）表示机械设备的经纬度；（x 2，y 2）表示分布式光纤分段的经纬度；
第二计算模块，用于根据机械设备的加速度信息、机械设备的角加速度信息以及机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值计算机械设备对分布式光纤影响的振动强度，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示机械设备对分布式光纤影响的振动强度；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure DEST_PATH_IMAGE012
表示机械设备在x、y、z轴的最大加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE014
表示机械设备的滚转角加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE016
表示机械设备的俯仰角加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE018
表示机械设备的偏航角加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示加速度和角加速度对分布式光纤的影响程度；
判断模块，用于判断振动强度是否存在大于预设阈值的机械设备；
存储模块，用于将振动强度大于预设阈值的机械设备进行存储；
所述远程服务器中接收并处理机械设备的数据信息以及分布式光纤的数据信息具体为：
第一预处理模块，用于接收分布式光纤的数据信息，并对接收到的分布式光纤的数据信息进行分段时间序列数据预处理，得到分段时间序列的参数信息；
第二预处理模块，用于获取存储模块中存储的机械设备相对应的数据信息，并对获取到的机械设备的数据信息进行预处理，得到与所述机械设备的数据信息相对应的统计量；
训练模块，用于建立干扰预测模型，并将所述机械设备的数据信息、相对应的统计量以及获取标准的时间信息输入至干扰预测模型中进行训练，所述干扰预测模型输出分布式光纤的分段时间序列数据参数；
第三计算模块，用于计算所述输出的分布式光纤的分段时间序列数据参数与预处理后得到的参数信息之间的误差，并根据所述计算得到的误差对干扰预测模型的输入数据进行优化，得到优化后的干扰预测模型；
估计模块，用于根据优化后的干扰预测模型对分布式光纤传感器进行估计，得到估计结果。
2.根据权利要求1所述的一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统，其特征在于，所述数据采集模块包括电流采集模块、加速度采集模块、角加速度采集模块以及定位模块；
所述电流采集模块，用于采集机械设备的电流信息；
所述加速度采集模块，用于采集机械设备的加速度信息；
所述角加速度采集模块，用于采集机械设备的角加速度信息；
所述定位模块，用于获取机械设备以及分布式光纤的经纬度。
3.根据权利要求2所述的一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计系统，其特征在于，所述第二预处理模块中对接收到的机械设备的数据信息进行预处理，得到与所述机械设备的数据信息相对应的统计量，具体包括：
对获取的机械设备的电流信息进行预处理，得到与所述机械设备的电流信息相对应的统计量，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
Figure DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
表示n采样点的电流一阶差分；
Figure DEST_PATH_IMAGE030
表示n采样点电流变化率；
Figure DEST_PATH_IMAGE032
表示一个较小的数值；
Figure DEST_PATH_IMAGE034
表示n采样点的电流；
Figure DEST_PATH_IMAGE036
表示n采样点的前一个采样点电流；
Figure DEST_PATH_IMAGE038
Figure DEST_PATH_IMAGE040
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
表示n采样点电流二阶差分；
Figure DEST_PATH_IMAGE044
表示n采样点电流一阶变化率；
Figure 734539DEST_PATH_IMAGE032
表示一个较小的数值；
Figure 543357DEST_PATH_IMAGE028
表示n采样点的电流一阶差分；
Figure DEST_PATH_IMAGE046
表示n采样点的前一个采样点电流一阶差分；
对获取到的机械设备的加速度信息进行预处理，得到与所述机械设备的加速度信息相对应的统计量，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE048
Figure DEST_PATH_IMAGE050
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
表示n采样点加速度一阶差分；
Figure DEST_PATH_IMAGE054
表示n采样点加速度变化率；
Figure 106450DEST_PATH_IMAGE032
表示一个较小的数值；
Figure DEST_PATH_IMAGE056
表示n采样点的加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE058
表示n采样点的前一个采样点加速度；
对获取到的机械设备的角加速度信息进行预处理，得到与所述机械设备的角加速度信息相对应的统计量，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE060
Figure DEST_PATH_IMAGE062
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE064
表示n采样点角加速度一阶差分；
Figure DEST_PATH_IMAGE066
表示n采样点角加速度变化率；
Figure 609982DEST_PATH_IMAGE032
表示一个较小的数值；
Figure DEST_PATH_IMAGE068
表示n采样点的角加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE070
表示n采样点的前一个采样点角加速度。
4.一种机械设备对分布式光纤传感器干扰的估计方法，其特征在于，包括：
S1.数据采集模块采集机械设备的数据信息，并将采集到的机械设备的数据信息发送至远程服务器；
S2.分布式光纤传感器获取分布式光纤的数据信息，并将获取到的分布式光纤的数据信息发送至远程服务器；
S3.远程服务器接收并处理数据采集模块发送的机械设备的数据信息以及分布式光纤传感器发送的分布式光纤的数据信息，得到机械设备对分布式光纤传感器干扰结果；
所述步骤S3中还包括对机械设备进行筛选；所述对机械设备进行筛选具体包括：
A1.计算机械设备的经纬度与分布式光纤分段的经纬度之间的差值，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
其中，d表示机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值；（x 1，y 1）表示机械设备的经纬度；（x 2，y 2）表示分布式光纤分段的经纬度；
A2.根据机械设备的加速度信息、机械设备的角加速度信息以及机械设备与分布式光纤分段的经纬度差值计算机械设备对分布式光纤影响的振动强度，表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
其中，
Figure 298057DEST_PATH_IMAGE006
表示机械设备对分布式光纤影响的振动强度；
Figure 713995DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 341548DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure 868344DEST_PATH_IMAGE012
表示机械设备在x、y、z轴的最大加速度；
Figure 130698DEST_PATH_IMAGE014
表示机械设备的滚转角加速度；
Figure 221932DEST_PATH_IMAGE016
表示机械设备的俯仰角加速度；
Figure 835316DEST_PATH_IMAGE018
表示机械设备的偏航角加速度；
Figure 667268DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 518549DEST_PATH_IMAGE022
表示加速度和角加速度对分布式光纤的影响程度；
A3.判断振动强度是否存在大于预设阈值的机械设备，若存在，则执行步骤A4；
A4.将振动强度大于预设阈值的机械设备进行存储；
所述远程服务器接收并处理机械设备的数据信息以及分布式光纤的数据信息具体为：
接收分布式光纤的数据信息，并对接收到的分布式光纤的数据信息进行分段时间序列数据预处理，得到分段时间序列的参数信息；
获取存储的机械设备相对应的数据信息，并对获取到的机械设备的数据信息进行预处理，得到与所述机械设备的数据信息相对应的统计量；
建立干扰预测模型，并将所述机械设备的数据信息、相对应的统计量以及获取标准的时间信息输入至干扰预测模型中进行训练，所述干扰预测模型输出分布式光纤的分段时间序列数据参数；
计算所述输出的分布式光纤的分段时间序列数据参数与预处理后得到的参数信息之间的误差，并根据所述计算得到的误差对干扰预测模型的输入数据进行优化，得到优化后的干扰预测模型；
根据优化后的干扰预测模型对分布式光纤传感器进行估计，得到估计结果。
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