CN117253484B - 一种基于mems光纤技术的矿用猴车综合检测系统 - Google Patents

一种基于mems光纤技术的矿用猴车综合检测系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统，涉及矿用猴车安全管理技术领域，包括：MEMS光纤麦克风，MEMS光纤麦克风与矿用猴车一一对应设置；语音识别模块，语音识别模块与MEMS光纤麦克风通讯连接；分布式光纤数据采集模块，分布式光纤数据采集模块紧密缠绕布设在猴车传输系统中；光纤数据分析模块，光纤数据分析模块与分布式光纤数据采集模块通讯连接；实时控制模块，实时控制模块与语音识别模块和光纤数据分析模块电性连接。本发明的优点在于：可结合矿用猴车上工作人员的状态和猴车传输系统状态的矿用猴车综合检测，实现对于紧急状态下矿用猴车的紧急启停，极大地提高了矿用猴车运行过程的安全性。

Description

一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统
技术领域
本发明涉及矿用猴车安全管理技术领域，具体是涉及一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统。
背景技术
在矿井下，猴车是一种重要的运输工具，但其运转过程中可能出现故障或紧急情况，而现有技术中，缺乏一套行之有效的结合矿用猴车上工作人员的状态和猴车传输系统状态的矿用猴车综合检测系统，导致矿用猴车对于紧急状态的应对能力不足，存在的较大的安全隐患。
发明内容
为解决上述技术问题，提供一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统，本技术方案解决了上述的现有技术中，缺乏一套行之有效的结合矿用猴车上工作人员的状态和猴车传输系统状态的矿用猴车综合检测系统，导致矿用猴车对于紧急状态的应对能力不足，存在的较大的安全隐患的问题。
为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统，包括：
MEMS光纤麦克风，所述MEMS光纤麦克风与矿用猴车一一对应设置，所述MEMS光纤麦克风用于采集矿用猴车音频；
语音识别模块，所述语音识别模块与所述MEMS光纤麦克风通过有线或无线实现通讯连接，所述语音识别模块用于识别矿用猴车音频，并判断矿用猴车音频是否触发紧急关键词；
分布式光纤数据采集模块，所述分布式光纤数据采集模块紧密缠绕布设在猴车传输系统中，所述分布式光纤数据采集模块用于采集猴车传输系统中各个光纤点的数据；
光纤数据分析模块，所述光纤数据分析模块与所述分布式光纤数据采集模块通过有线或无线实现通讯连接，所述光纤数据分析模块用于对传输系统中各个光纤点的数据进行分析，判断光纤是否发生形变故障或断裂故障；
实时控制模块，所述实时控制模块与所述语音识别模块和所述光纤数据分析模块电性连接，所述实时控制模块用于根据所述语音识别模块和所述光纤数据分析模块的判断结果，停止或不停止相应猴车的运转；
中控系统，所述中控系统与所述MEMS光纤麦克风、语音识别模块、分布式光纤数据采集模块、光纤数据分析模块和实时控制模块电性连接，所述中控系统用于进行矿用猴车综合检测系统的综合控制。
优选的，所述语音识别模块具体包括：
模型训练单元，所述模型训练单元用于训练猴车紧急状况语音关键词库；
语音相似度匹配单元，所述语音相似度匹配单元用于基于语音相似度算法计算矿用猴车音频与猴车紧急状况语音关键词库的相似度；
判断单元，所述判断单元用于判断矿用猴车音频与猴车紧急状况语音关键词库的相似度是否大于相似度阈值，若是，则判定矿用猴车音频触发紧急关键词，若否，则判定矿用猴车音频未触发紧急关键词。
优选的，所述训练猴车紧急状况语音关键词库具体包括：
在安全环境下，通过中控系统控制矿用猴车模拟故障运行状态，并采集模拟故障运行状态下的矿用猴车音频，作为词库训练音频；
计算每一条词库训练音频的梅尔特征；
基于词库训练音频的梅尔特征，确定每一条词库训练音频的语义，并对词库训练音频按照语义进行分类；
确定每一个语义的词库训练音频的出现频率；
按照出现频率的从大到小，将对应语义的梅尔特征进行关键词音频排序，并添加至猴车紧急状况语音关键词库中。
优选的，其特征在于，所述语音相似度算法具体为：
对采集到的矿用猴车音频通过滤波算法进行滤波处理，获得滤波后音频数据；
所述滤波算法的表达式为：
；
滤波算法的表达式中，为滤除后音频，/>为矿用猴车音频，参数G为-1.996747723，参数H为0.513610683；
采用特征解析公式，对滤波后音频数据进行解析特征值，获得解析特征值数据；
所述特征解析公式具体为：
特征解析公式中，为/>的第一特征值，/>为/>的第二特征值，/>为滤除后音频数据总数；
取滤波后音频数据的一半也就是中间点索引记为L，按递归计算公式，从0到L做递归运算得到二次处理音频数据；
所述递归计算公式具体为：
递归计算公式中，为/>的二次处理音频数据，/>为/>的中间点索引的二次处理音频数据；
对二次处理音频数据进行计算求取矿用猴车音频的梅尔特征；
通过余弦相似度公式，按照关键词音频排序顺序，依次计算矿用猴车音频的梅尔特征与猴车紧急状况语音关键词库中每个关键词音频的梅尔特征的相似度。
优选的，所述光纤数据分析模块具体包括：
光纤数据转化单元，所述光纤数据转化单元用于基于光纤数据转化算法，将采集到的传输系统中各个光纤点的数据进行分析转化，获得光纤最终的强度数据；
断裂分析单元，所述断裂分析单元用于基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生断裂，并确定光纤发生断裂的位置；
拉伸分析单元，所述拉伸分析单元用于基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生拉伸，并确定光纤发生拉伸的位置。
优选的，所述光纤数据转化算法具体为：
对采集到的每一组光纤点的数据，按照归一化处理公式进行归一化处理转换成double数据；
其中，所述归一化处理公式具体为：
归一化处理公式中，为第i组光纤点的数据，/>为第i组光纤点的数据对应的double数据；
对于double数据进行希尔伯特变换，获得希尔伯特变化后的二维数组Z；
对希尔伯特变化后的二维数组Z进行快速傅里叶变换，得到一次变换数组L；
取一半的一次变换数组L将傅里叶变化的每一个虚数数值进行实部和虚部的取模运算到新的数组，得到二次变换数组K；
将二次变换数组K每一列的数据求和得到光纤最终的强度数据M，并绘制光纤最终的强度数据M的波形图。
优选的，所述基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生断裂，并确定光纤发生断裂的位置具体包括：
设定断纤阈值点；
在0-R区间内，遍历得到正常光纤中最终的强度数据M第一个小于断纤阈值点的位置，记为光纤截止位置，其中，R为设置的遍历参数；
获取实时光纤最终的强度数据M的波形图，并在0-R区间内，遍历得到实时光纤最终的强度数据M第一个大于断纤阈值点的位置，记为实时截止位置；
判断实时截止位置是否小于光纤截止位置，若是，则判定光纤断裂，将实时截止位置记为光纤断裂位置，若否，则判定光纤未断裂。
优选的，所述基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生拉伸，并确定光纤发生拉伸的位置具体包括：
设定拉伸阈值；
在0－光纤截止位置区间内，遍历实时光纤最终的强度数据M，获取实时光纤最终的强度数据M中大于拉伸阈值的位置；
判断实时光纤最终的强度数据M中大于拉伸阈值的位置的数量是否为0，若是，则判断光纤无拉伸风险，若否，则将实时光纤最终的强度数据M中大于拉伸阈值的位置记为拉伸风险点，并判断光缆在拉伸风险点存在拉伸风险。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明通过在矿下猴车运转系统布设上MEMS光纤麦克风及分布式光纤数据采集模块，分布式光纤数据采集模块与猴车传输系统紧密缠绕布设，随猴车设备运转，每个猴车布设一个MEMS光纤麦克风，搭配语音识别模块进行分析运输人员呼叫的音频，当运输人员呼叫的音频匹配到关键词即停止矿用猴车运转，或者搭配光纤数据分析模块配合分布式光纤数据采集模块通过光功率的判断发生断纤则也表明猴车运输系统异常，也可以实时控制猴车系统的启停，实现对猴车系统的实时监控和控制，极大地提高了矿用猴车运行过程的安全性。
附图说明
图1为本发明提出的基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统结构框图；
图2为本发明中的语音识别模块的结构框图；
图3为本发明中的光纤数据分析模块的结构框图；
图4为本发明中的具体实施案例中的光纤最终的强度数据M的波形图。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。
参照图1所示，一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统，包括：
MEMS光纤麦克风，MEMS光纤麦克风与矿用猴车一一对应设置，MEMS光纤麦克风用于采集矿用猴车音频；
语音识别模块，语音识别模块与MEMS光纤麦克风通过有线或无线实现通讯连接，语音识别模块用于识别矿用猴车音频，并判断矿用猴车音频是否触发紧急关键词；
分布式光纤数据采集模块，分布式光纤数据采集模块紧密缠绕布设在猴车传输系统中，分布式光纤数据采集模块用于采集猴车传输系统中各个光纤点的数据；
光纤数据分析模块，光纤数据分析模块与分布式光纤数据采集模块通过有线或无线实现通讯连接，光纤数据分析模块用于对传输系统中各个光纤点的数据进行分析，判断光纤是否发生形变故障或断裂故障；
实时控制模块，实时控制模块与语音识别模块和光纤数据分析模块电性连接，实时控制模块用于根据语音识别模块和光纤数据分析模块的判断结果，停止或不停止相应猴车的运转；
中控系统，中控系统与MEMS光纤麦克风、语音识别模块、分布式光纤数据采集模块、光纤数据分析模块和实时控制模块电性连接，中控系统用于进行矿用猴车综合检测系统的综合控制，中控系统具备参数设置、报警显示、第三方通信接口等功能，实现报警展示、关键词参数设置以及对猴车运输系统的交互，具体的，中控系统功能分为界面展示、警情查询、参数设置、设备管理。界面展示：地图显示包括gis地图、平面地图，图源可切换、报警显示包括，报警图标展示、警情信息展示、弹窗提醒、警情清除包括清除界面上已发生的警情；警情查询：将存储在数据库中的历史警情按照查询条件进行分页展示包括按报警时间查询、按类型查询、按报警位置查询；参数设置：报警关键词设置；设备管理：设备添加、通讯管理。
通过在矿下猴车运转系统布设上MEMS光纤麦克风及分布式光纤数据采集模块，分布式光纤数据采集模块与猴车传输系统紧密缠绕布设，随猴车设备运转，每个猴车布设一个MEMS光纤麦克风，搭配语音识别模块进行分析运输人员呼叫的音频，当运输人员呼叫的音频匹配到关键词即停止矿用猴车运转，或者搭配光纤数据分析模块配合分布式光纤数据采集模块通过光功率的判断发生断纤则也表明猴车运输系统异常，也可以实时控制猴车系统的启停。
参照图2所示，在一些优选实施例中，语音识别模块具体包括：
模型训练单元，模型训练单元用于训练猴车紧急状况语音关键词库；
语音相似度匹配单元，语音相似度匹配单元用于基于语音相似度算法计算矿用猴车音频与猴车紧急状况语音关键词库的相似度；
判断单元，判断单元用于判断矿用猴车音频与猴车紧急状况语音关键词库的相似度是否大于相似度阈值，若是，则判定矿用猴车音频触发紧急关键词，若否，则判定矿用猴车音频未触发紧急关键词。
训练猴车紧急状况语音关键词库具体包括：
在安全环境下，通过中控系统控制矿用猴车模拟故障运行状态，并采集模拟故障运行状态下的矿用猴车音频，作为词库训练音频；
计算每一条词库训练音频的梅尔特征；
基于词库训练音频的梅尔特征，确定每一条词库训练音频的语义，并对词库训练音频按照语义进行分类；
确定每一个语义的词库训练音频的出现频率；
按照出现频率的从大到小，将对应语义的梅尔特征进行关键词音频排序，并添加至猴车紧急状况语音关键词库中。
可以理解的是，在紧急状态下，不同人的呼救方式语音存在着差异，本方案通过在安全环境下，通过中控系统控制矿用猴车模拟故障运行状态，并采集模拟故障运行状态下的工作人员的矿用猴车音频，作为词库训练音频，此方式可保证训练得到的猴车紧急状况语音关键词库可以最大化的适配当前矿洞的工人的紧急呼救习惯，进而保证系统进行呼救语音识别的精准度，保证矿用猴车识别紧急状态的能力。
语音相似度算法具体为：
对采集到的矿用猴车音频通过滤波算法进行滤波处理，获得滤波后音频数据；
滤波算法的表达式为：
；
滤波算法的表达式中，为滤除后音频，/>为矿用猴车音频，参数G为-1.996747723，参数H为0.513610683；
采用特征解析公式，对滤波后音频数据进行解析特征值，获得解析特征值数据；
特征解析公式具体为：
特征解析公式中，为/>的第一特征值，/>为/>的第二特征值，/>为滤除后音频数据总数；
取滤波后音频数据的一半也就是中间点索引记为L，按递归计算公式，从0到L做递归运算得到二次处理音频数据；
递归计算公式具体为：
递归计算公式中，为/>的二次处理音频数据，/>为/>的中间点索引的二次处理音频数据；
对二次处理音频数据进行计算求取矿用猴车音频的梅尔特征；
通过余弦相似度公式，按照关键词音频排序顺序，依次计算矿用猴车音频的梅尔特征与猴车紧急状况语音关键词库中每个关键词音频的梅尔特征的相似度。
通过对采集到的矿用猴车音频进行梅尔特征提取，并将矿用猴车音频的梅尔特征与猴车紧急状况语音关键词库中每个关键词音频的梅尔特征进行相似度计算，可有效的识别出矿用猴车发生紧急状态时的呼救音频；
通过按照语义的出现频率从大到小，将对应语义的梅尔特征进行关键词音频排序，并在进行相似度计算时，按照关键词音频排序顺序依次计算矿用猴车音频的梅尔特征与猴车紧急状况语音关键词库中每个关键词音频的梅尔特征的相似度，可最大化的缩短矿用猴车发生紧急状态音频识别速度，进而有效的提高的矿用猴车的紧急状态应对速度，保证矿用猴车的运行安全性。
参照图3所示，在一些优选实施例中，光纤数据分析模块具体包括：
光纤数据转化单元，光纤数据转化单元用于基于光纤数据转化算法，将采集到的传输系统中各个光纤点的数据进行分析转化，获得光纤最终的强度数据；
断裂分析单元，断裂分析单元用于基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生断裂，并确定光纤发生断裂的位置；
拉伸分析单元，拉伸分析单元用于基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生拉伸，并确定光纤发生拉伸的位置。
光纤数据转化算法具体为：
对采集到的每一组光纤点的数据，按照归一化处理公式进行归一化处理转换成double数据；
其中，归一化处理公式具体为：
归一化处理公式中，为第i组光纤点的数据，/>为第i组光纤点的数据对应的double数据；
对于double数据进行希尔伯特变换，获得希尔伯特变化后的二维数组Z；
对希尔伯特变化后的二维数组Z进行快速傅里叶变换，得到一次变换数组L；
取一半的一次变换数组L将傅里叶变化的每一个虚数数值进行实部和虚部的取模运算到新的数组，得到二次变换数组K；
将二次变换数组K每一列的数据求和得到光纤最终的强度数据M，并绘制光纤最终的强度数据M的波形图。
基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生断裂，并确定光纤发生断裂的位置具体包括：
设定断纤阈值点；
在0-R区间内，遍历得到正常光纤中最终的强度数据M第一个小于断纤阈值点的位置，记为光纤截止位置，其中，R为设置的遍历参数；
获取实时光纤最终的强度数据M的波形图，并在0-R区间内，遍历得到实时光纤最终的强度数据M第一个大于断纤阈值点的位置，记为实时截止位置；
判断实时截止位置是否小于光纤截止位置，若是，则判定光纤断裂，将实时截止位置记为光纤断裂位置，若否，则判定光纤未断裂。
基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生拉伸，并确定光纤发生拉伸的位置具体包括：
设定拉伸阈值；
在0－光纤截止位置区间内，遍历实时光纤最终的强度数据M，获取实时光纤最终的强度数据M中大于拉伸阈值的位置；
判断实时光纤最终的强度数据M中大于拉伸阈值的位置的数量是否为0，若是，则判断光纤无拉伸风险，若否，则将实时光纤最终的强度数据M中大于拉伸阈值的位置记为拉伸风险点，并判断光缆在拉伸风险点存在拉伸风险。
具体的，参照如下具体实施案例，进行进一步说明：
以1G的上传速率、5km长度为例，将采集触发频率设为100；
分布式光纤数据采集模块进行数据采集后得到100*50000的光纤点的short数据点X[50000]，先对每一组光纤点的short数据点进行归一化处理转换成double数据；
对于double数据进行希尔伯特变换，获得希尔伯特变化后的二维数组Z；
对二维数组Z进行快速傅里叶变换k，得到一次变换数组L；取一半的一次变换数组L将傅里叶变化的每一个虚数数值进行实部和虚部的取模运算到新的数组，得到二次变换数组K；将二次变换数组K每一列的数据求和得到光纤最终的强度数据M，并绘制光纤最终的强度数据M的波形图，其波形示例如图4所示；
划分断纤阈值点为26，并设定遍历参数为 4099，即可从数组索引4999-0遍历得到第一个小于26 的位置，即可得到光纤尾巴在2060处的位置，转换为米标则为206.0米的地方是光纤截止位置，系统将实时监测光纤的长度，发现下次的光纤尾巴小于2060，如检测尾端为2050，则认为光纤发生断纤，断纤位置在2050处，光纤减少了（2060-2050）*0.1=1米；
得到光纤截止位置后，光纤起点到光纤截止位置为系统监测段。同时系统实时监测光纤的拉伸情况，并以如图4中的纵轴的数值大小表示光纤的拉伸情况，该具体实施案例中，设定拉伸阈值为100，可实时监测到拉伸过长的位置，从监测起点遍历到2060处，其中大于100的位置则是需要警示拉伸的光纤位置。
综上所述，本发明的优点在于：可结合矿用猴车上工作人员的状态和猴车传输系统状态的矿用猴车综合检测，实现对于紧急状态下矿用猴车的紧急启停，极大地提高了矿用猴车运行过程的安全性。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (6)

1.一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统，其特征在于，包括：
MEMS光纤麦克风，所述MEMS光纤麦克风与矿用猴车一一对应设置，所述MEMS光纤麦克风用于采集矿用猴车音频；
语音识别模块，所述语音识别模块与所述MEMS光纤麦克风通过有线或无线实现通讯连接，所述语音识别模块用于识别矿用猴车音频，并判断矿用猴车音频是否触发紧急关键词；
分布式光纤数据采集模块，所述分布式光纤数据采集模块紧密缠绕布设在猴车传输系统中，所述分布式光纤数据采集模块用于采集猴车传输系统中各个光纤点的数据；
光纤数据分析模块，所述光纤数据分析模块与所述分布式光纤数据采集模块通过有线或无线实现通讯连接，所述光纤数据分析模块用于对传输系统中各个光纤点的数据进行分析，判断光纤是否发生形变故障或断裂故障；
实时控制模块，所述实时控制模块与所述语音识别模块和所述光纤数据分析模块电性连接，所述实时控制模块用于根据所述语音识别模块和所述光纤数据分析模块的判断结果，停止或不停止相应猴车的运转；
中控系统，所述中控系统与所述MEMS光纤麦克风、语音识别模块、分布式光纤数据采集模块、光纤数据分析模块和实时控制模块电性连接，所述中控系统用于进行矿用猴车综合检测系统的综合控制；
其中，所述光纤数据分析模块具体包括：
光纤数据转化单元，所述光纤数据转化单元用于基于光纤数据转化算法，将采集到的传输系统中各个光纤点的数据进行分析转化，获得光纤最终的强度数据；
断裂分析单元，所述断裂分析单元用于基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生断裂，并确定光纤发生断裂的位置；
拉伸分析单元，所述拉伸分析单元用于基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生拉伸，并确定光纤发生拉伸的位置；
所述光纤数据转化算法具体为：
对采集到的每一组光纤点的数据，按照归一化处理公式进行归一化处理转换成double数据；
其中，所述归一化处理公式具体为：
y[I]＝x[i]×0.0000642+0.0001203；
归一化处理公式中，X[i]为第i组光纤点的数据，y[i]为第i组光纤点的数据对应的double数据；
对于double数据进行希尔伯特变换，获得希尔伯特变化后的二维数组Z；
对希尔伯特变化后的二维数组Z进行快速傅里叶变换，得到一次变换数组L；
取一半的一次变换数组L将傅里叶变化的每一个虚数数值进行实部和虚部的取模运算到新的数组，得到二次变换数组K；
将二次变换数组K每一列的数据求和得到光纤最终的强度数据M，并绘制光纤最终的强度数据M的波形图。
2.根据权利要求1所述的一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统，其特征在于，所述语音识别模块具体包括：
模型训练单元，所述模型训练单元用于训练猴车紧急状况语音关键词库；
语音相似度匹配单元，所述语音相似度匹配单元用于基于语音相似度算法计算矿用猴车音频与猴车紧急状况语音关键词库的相似度；
判断单元，所述判断单元用于判断矿用猴车音频与猴车紧急状况语音关键词库的相似度是否大于相似度阈值，若是，则判定矿用猴车音频触发紧急关键词，若否，则判定矿用猴车音频未触发紧急关键词。
3.根据权利要求2所述的一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统，其特征在于，所述训练猴车紧急状况语音关键词库具体包括：
在安全环境下，通过中控系统控制矿用猴车模拟故障运行状态，并采集模拟故障运行状态下的矿用猴车音频，作为词库训练音频；
计算每一条词库训练音频的梅尔特征；
基于词库训练音频的梅尔特征，确定每一条词库训练音频的语义，并对词库训练音频按照语义进行分类；
确定每一个语义的词库训练音频的出现频率；
按照出现频率的从大到小，将对应语义的梅尔特征进行关键词音频排序，并添加至猴车紧急状况语音关键词库中。
4.根据权利要求3所述的一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统，其特征在于，所述语音相似度算法具体为：
对采集到的矿用猴车音频通过滤波算法进行滤波处理，获得滤波后音频数据；
所述滤波算法的表达式为：
B(m)＝G×A(m-2)+H×A(m-1)+A(m)+H×B(m-1)+G×B(m-2)；
滤波算法的表达式中，B(m)为滤除后音频，A(m)为矿用猴车音频，参数G为-1.996747723，参数H为0.513610683；
采用特征解析公式，对滤波后音频数据进行解析特征值，获得解析特征值数据；
所述特征解析公式具体为：
B1(m)＝B(0+2×m)，m＝0、……、n/2；
B 2(m)＝B(1+2×m)，m＝0、……、n/2；
特征解析公式中，B1(m)为B(m)的第一特征值，B2(m)为B(m)的第二特征值，n为滤除后音频数据总数；
取滤波后音频数据的一半也就是中间点索引记为L，按递归计算公式，从0到L做递归运算得到二次处理音频数据；
所述递归计算公式具体为：
C(m)＝B1(m)+j×B2(m)；
C(m+L)＝B1(m)-j×B2(m)；
递归计算公式中，C(m)为B(m)的二次处理音频数据，C(m+L)为B(m)的中间点索引的二次处理音频数据；
对二次处理音频数据进行计算求取矿用猴车音频的梅尔特征；
通过余弦相似度公式，按照关键词音频排序顺序，依次计算矿用猴车音频的梅尔特征与猴车紧急状况语音关键词库中每个关键词音频的梅尔特征的相似度。
5.根据权利要求4所述的一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统，其特征在于，所述基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生断裂，并确定光纤发生断裂的位置具体包括：
设定断纤阈值点；
在0-R区间内，遍历得到正常光纤中最终的强度数据M第一个小于断纤阈值点的位置，记为光纤截止位置，其中，R为设置的遍历参数；
获取实时光纤最终的强度数据M的波形图，并在0-R区间内，遍历得到实时光纤最终的强度数据M第一个大于断纤阈值点的位置，记为实时截止位置；
判断实时截止位置是否小于光纤截止位置，若是，则判定光纤断裂，将实时截止位置记为光纤断裂位置，若否，则判定光纤未断裂。
6.根据权利要求5所述的一种基于MEMS光纤技术的矿用猴车综合检测系统，其特征在于，所述基于光纤最终的强度数据判断光纤是否发生拉伸，并确定光纤发生拉伸的位置具体包括：
设定拉伸阈值；
在0－光纤截止位置区间内，遍历实时光纤最终的强度数据M，获取实时光纤最终的强度数据M中大于拉伸阈值的位置；
判断实时光纤最终的强度数据M中大于拉伸阈值的位置的数量是否为0，若是，则判断光纤无拉伸风险，若否，则将实时光纤最终的强度数据M中大于拉伸阈值的位置记为拉伸风险点，并判断光缆在拉伸风险点存在拉伸风险。
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