CN111912513B - 一种基于φ-otdr的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于Φ‑OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其利用Φ‑OTDR振动监测装置采集的光缆沿线振动数据，通过数据预处理、空间轴投影、时间轴投影进行数据切分，结合挖掘事件本身特点识别出光缆沿线挖掘机施工事件。本发明在现场实际应用中可准确识别判断出挖掘机作业事件，对防外破监测预警有重要作用，可有效减少误报率，提高光缆运维效率。
Description
技术领域
本发明涉及光缆防外破监测技术领域，具体是一种基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法。
背景技术
城市建设开挖引起的光缆遭外力破坏是目前光缆通信故障的主要原因之一，一旦光缆被挖断将造成较大的经济损失。目前光缆运维主要的措施，一是加大线路巡视力度，一经发现通信光缆附近有施工情况，立即与施工单位进行沟通，尽量避免在施工过程中将电缆光缆挖断；二是建立与城管部门的联动机制，有目的的进行协调。但涉事单位往往事前无报备，事后又没有及时上报。而光缆运维单位又缺乏有效的运维监测手段，导致电缆通信光缆事故频发，光缆网络的运维工作也面临越来越大的压力。传统的光缆运维管理方式已经不能适应新的业务需求，光缆运维智能智能化是科技发展的需求和必然趋势。
分布式光纤振动传感技术通过建立分布式监测信号与通信光缆运行环境各特征参量之间的关系，最终实现电力通信光缆运行状态实时监测与管理。光缆振动信号包含大量噪声干扰，如何对入侵信号准确识别是一大难点。国内网学者对此也做了大量研究，主要方法有：小波分析法、神经网络法、支持向量机法，上述方法需要大量的样本支撑，多是在试验模拟下得到验证，未经现场大规模检验。而现场外破事件随机性强、情况多样。如何在案例有限的情况下识别出挖掘机入侵光缆事件，目前还未见报导。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，区分识别出挖掘机作业施工事件，具有较高的可信度，可有效减少误报率。
为实现上述目的，本发明提供一种基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，利用Φ-OTDR振动监测装置采集的光缆沿线振动数据，通过数据预处理、空间轴投影、时间轴投影进行数据切分，结合挖掘事件本身特点识别出光缆沿线挖掘机施工事件，所述方法包括以下步骤：
步骤1：安装基于Φ-OTDR的光纤振动监测装置，采集光缆振动信号，数据存储为D(i，j)，i为空间采样点，j为时间采样点，值为振动强度；
步骤2：对数据进行去噪预处理，提取趋势基线，去趋势化；
步骤3：对步骤2处理后的数据进行高通滤波处理，滤波之后取绝对值；
步骤4：对步骤3处理后的数据向空间轴进行投影，得到振动信号强度空间一维分布；
步骤5：根据强度阈值Th1对振动信号强度空间分布进行分割，筛选出振动强度较大的空间位置区段A1、A2…；
步骤6：对步骤5分割的信号向时间轴投影，得到振动较强信号的时间一维分布；
步骤7：在时间上对投影数据进行切分，若不可切分则认为不是挖机信号，若可切分则得到数据段B1、B2…；
步骤8：计算数据段Bk与Bk-1、Bk+1的相关性和时间间隔；
步骤9：若相关性满足阈值Th2，时间间隔满足阈值Th3，则认为可能是挖掘机信号；
步骤10：对步骤5分割的数据进行FFT分析，查看频谱图中是否有线谱，若有则可能是挖掘机信号；
步骤11：判断是否同时满足步骤9和步骤10条件，若满足则认为是挖掘机事件。
进一步的，步骤1中振动信号数据连续存储为二维数据D(i，j)形式。
进一步的，步骤2中提取趋势基线采用多项式拟合方法。
进一步的，步骤3中高通滤波截止频率取25～50Hz。
进一步的，步骤3中高通滤波截止频率取30Hz。
进一步的，步骤4中空间轴投影方法是对每一行取均值，绘制空间长度与振动强度的分布曲线。
进一步的，步骤5中强度阈值Th1取无扰动时信号振动强度均值的1.5倍。
进一步的，步骤6中时间轴投影方法为每一列取均值。
进一步的，步骤7中可否切分的原则是在时间轴上是否存在明显的间隔分段现象，若投影后数据连成一片分段边界不明显则认为不可切分，不是挖机信号；若投影后数据具有明显的分段现象，可划分成多段，则认为可能是挖机信号。
进一步的，步骤9中阈值Th2取值0.5～0.9s，阈值Th3取值6～15s。
本发明利用基于Φ-OTDR的光缆振动监测装置对光缆外破事件进行监测与预警，本发明在现场实际应用中可准确识别判断出挖掘机作业事件，对防外破监测预警有重要作用，可有效减少误报率，提高光缆运维效率。
附图说明
图1是本发明基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法的流程图；
图2是本发明向空间轴投影示意图；
图3是本发明向时间轴投影示意图；
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
如图1所示，本发明提供一种基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其利用Φ-OTDR振动监测装置采集的光缆沿线振动数据，通过数据预处理、空间轴投影、时间轴投影进行数据切分，结合挖掘事件本身特点识别出光缆沿线挖掘机施工事件，所述方法包括以下步骤：
步骤1：安装基于Φ-OTDR的光纤振动监测装置，采集光缆振动信号，数据存储为D(i，j)，i为空间采样点，j为时间采样点，值为振动强度；其中光缆振动信号数据连续存储为二维数组数据D(i，j)形式。
步骤2：对光缆振动信号进行去噪预处理，提取基线，进行去趋势化处理；
对数据D按行进行数据去噪预处理，去除数据高频噪声干扰、去除毛刺；由于Φ-OTDR的光纤振动监测装置本身的原理，原始光学信号存在衰减趋势，需提取代表数据趋势的基线，去趋势化、归一化处理；
本实施例中，提取趋势基线采用多项式拟合方法，进行六阶多项式拟合出整体趋势基线，振动强度值减去趋势基线即可得到归一化数据。
步骤3：对步骤2处理后的数据进行高通滤波处理，滤波之后取绝对值；高通滤波截止频率可取25～50Hz，本实施例中，高通滤波截止频率取30Hz。
步骤4：对步骤3处理后的数据向空间轴进行投影，得到振动信号强度空间一维分布；
本实施例中，所述空间轴投影方法是对每一行取均值，绘制空间长度与振动强度的分布曲线，如图2所示。
步骤5：根据强度阈值Th1对振动信号强度空间分布进行分割，筛选出振动强度较大的空间位置区段A1、A2…；
强度阈值Th1可取无扰动时信号振动强度均值的1.5倍，分割空间位置区段主要是对可能的施工事件进行空间定位，空间位置区段可用空间起点和终点坐标表示。
如图2所示，本实施例中，无扰动时信号振动强度均值约为8，取其1.5倍则此处强度阈值Th1取值为12。分割空间位置区段主要是对可能的施工事件进行空间定位，空间位置区段可用空间起点和终点坐标表示。
根据阈值Th1对空间投影数据进行分割，可分为区段A1(0.585，0.625)，所以A1区段范围是0.585～0.625km，此范围可能存在施工事件。
步骤6：对步骤5分割的信号向时间轴投影，得到振动较强信号的时间一维分布；
根据步骤5分割得到的信号空间位置信息，从原始数据D中截取相关数据，向时间轴投影，所述时间轴投影方法为每一列取均值；本实施例中，时间轴投影曲线如图3所示。
步骤7：在时间上对投影数据进行切分，若不可切分则认为不是挖机信号，若可切分则得到数据段B1、B2…；
所述可否切分的原则是在时间轴上是否存在明显的间隔分段现象，若投影后数据连成一片分段边界不明显则认为不可切分，不是挖机信号；若投影后数据具有明显的分段现象，可划分成多段，则认为可能是挖机信号，进行下一步处理；
数据段B可用时间起点与终点进行表示。
如图3所示，本实施例中可切分出B1、B2、B3、B4段数据。
步骤8：由于挖掘机作业时具有明显的周期性，计算数据段Bk与Bk-1、Bk+1的相关性和时间间隔；
步骤9：若相关性满足阈值Th2，时间间隔满足阈值Th3，则认为可能是挖掘机信号；
所述阈值Th2一般取值0.5～0.9s，所述阈值Th3一般取值6～15s。本实施例中，阈值Th2取值0.5，阈值Th3取值12s。
步骤10：对步骤5分割的数据进行FFT分析，查看频谱图中是否有线谱，若有则可能是挖掘机信号；
步骤11：判断是否同时满足步骤9和步骤10条件，若满足则认为是挖掘机事件。
本发明利用Φ-OTDR振动监测装置采集的光缆沿线振动数据，通过数据预处理、空间轴投影、时间轴投影进行数据切分，结合挖掘事件本身特点识别出光缆沿线挖掘机施工事件。本发明在现场实际应用中可准确识别判断出挖掘机作业事件，对防外破监测预警有重要作用，可有效减少误报率，提高光缆运维效率。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1：安装基于Φ-OTDR的光纤振动监测装置，采集光缆振动信号，数据存储为D(i，j)，i为空间采样点，j为时间采样点，值为振动强度；
步骤2：对数据进行去噪预处理，提取趋势基线，去趋势化；
步骤3：对步骤2处理后的数据进行高通滤波处理，滤波之后取绝对值；
步骤4：对步骤3处理后的数据向空间轴进行投影，得到振动信号强度空间一维分布；
步骤5：根据强度阈值Th1对振动信号强度空间分布进行分割，筛选出振动强度较大的空间位置区段A1、A2…；
步骤6：对步骤5分割的信号向时间轴投影，得到振动较强信号的时间一维分布；
步骤7：在时间上对投影数据进行切分，若不可切分则认为不是挖机信号，若可切分则得到数据段B1、B2…；
步骤8：计算数据段Bk与Bk-1、Bk+1的相关性和时间间隔；
步骤9：若相关性满足阈值Th2，时间间隔满足阈值Th3，则认为可能是挖掘机信号；
步骤10：对步骤5分割的数据进行FFT分析，查看频谱图中是否有线谱，若有则可能是挖掘机信号；
步骤11：判断是否同时满足步骤9和步骤10条件，若满足则认为是挖掘机事件；
步骤7中可否切分的原则是在时间轴上是否存在明显的间隔分段现象，若投影后数据连成一片分段边界不明显则认为不可切分，不是挖机信号；若投影后数据具有明显的分段现象，可划分成多段，则认为可能是挖机信号。
2.如权利要求1所述的基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其特征在于：步骤1中振动信号数据连续存储为二维数据D(i，j)形式。
3.如权利要求1所述的基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其特征在于：步骤2中提取趋势基线采用多项式拟合方法。
4.如权利要求1所述的基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其特征在于：步骤3中高通滤波截止频率取25～50Hz。
5.如权利要求4所述的基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其特征在于：步骤3中高通滤波截止频率取30Hz。
6.如权利要求1所述的基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其特征在于：步骤4中空间轴投影方法是对每一行取均值，绘制空间长度与振动强度的分布曲线。
7.如权利要求1所述的基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其特征在于：步骤5中强度阈值Th1取无扰动时信号振动强度均值的1.5倍。
8.如权利要求1所述的基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其特征在于：步骤6中时间轴投影方法为每一列取均值。
9.如权利要求1所述的基于Φ-OTDR的光缆沿线挖掘机施工事件的识别方法，其特征在于：步骤9中阈值Th2取值0.5～0.9s，阈值Th3取值6～15s。
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