CN202871003U - 基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵报警系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵报警系统，其包括：光纤光栅振动探测光缆，其包括多个串联的光纤光栅振动探测器；传导设备，与光纤光栅振动探测光缆连接，包括光信号传输光缆和振动传导设备；解调设备，与传导设备连接；基于时域包络分析识别周界入侵信号的信号分析处理设备，其通过网络与解调设备连接，并生成和输出报警信号给联动设备；联动设备，与信号分析处理设备连接，用于接收和响应信号分析处理设备输出的报警信号。本实用新型识别周界入侵行为的灵敏度高，抗环境能力强，系统报警性能好，误报率低。

Description

基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵报警系统

技术领域

本实用新型涉及周界安防领域，具体是指一种基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵报警系统。

背景技术

周界安防是指在重要区域，如国防边境、军事基地、政府要害部门、油库煤田、核能电站、太阳能电站、电厂变电站、银行、监狱、博物馆、机场、港口、别墅小区、数据中心、水处理厂、化工厂、学校以及其他重大基础设施等，为阻止非法的入侵破坏活动，沿场所周界形成安全防范；确保防区内人员、财产等处于保护和控制之中，对于进出防区的行为进行限制，一旦目标由被禁止通过的区段进出防区时，能够被及时发现、并准确提示事件发生的具体区位；必要时可对目标实施有限度的警示或打击。

现有的光纤光栅周界入侵报警系统（CN101840615）主要是通过振动幅度的大小来判断是否报警，无法辨别入侵行为和根据入侵行为进行相应等级的报警。同时光纤周界入侵系统（CN101556724A）存在定位不准，误报率较高等缺陷。

实用新型内容

本实用新型要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种灵敏度高，系统报警性能好，并且误报率较低的基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵报警系统。

本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是：

提供一种基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵行为识别方法，包括以下步骤：

接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号；

当振动信号的波动与预设平均值相差特定值时，截取固定时间长度的信号；

对所截取的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；

对经过预处理后的信号利用Hilbert变换求取时域包络信号；

对时域包络信号进行分帧，并对每帧的时域包络信号进行特征参量提取；

根据特征参量的值以及预先设定的特征参数阈值进行振动行为的模式识别；

若特征参量的值满足预先设置的报警条件，生成报警信息并发送给联动设备。

本实用新型解决其技术问题所采用的另一技术方案是：

提供一种基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵行为识别系统，包括：

接收模块，用于接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号；

信号截取模块，用于当振动信号的波动与预设平均值相差特定值时，截取固定时间长度的信号；

预处理模块，用于对所截取的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；

Hilbert变换模块，用于对经过预处理后的信号利用Hilbert变换求取时域包络信号；

特征参量提取模块，用于对时域包络信号进行分帧，并对每帧的时域包络信号进行特征参量提取；

模式识别模块，用于根据特征参量的值以及预先设定的特征参数阈值进行振动行为的模式识别；

报警生成和发送模块，用于在特征参量的值满足预先设置的报警条件时，生成报警信息并发送给联动设备。

本实用新型所述的识别系统中，所述信号截取模块具体用于采用滑动时间窗技术进行分帧。

本实用新型所述的识别系统中，所述特征参量包括能量因子、能量变化率、Lipschitz常数、裕度系数和峭度系数。

本实用新型解决其技术问题所采用的第三技术方案是：

提供一种基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵报警系统，包括：

光纤光栅振动探测光缆，其包括多个串联的光纤光栅振动探测器；

传导设备，与所述光纤光栅振动探测光缆连接，包括光信号传输光缆和振动传导设备；

解调设备，与所述传导设备连接；

基于时域包络分析识别周界入侵信号的信号分析处理设备，其通过网络与所述解调设备连接，并生成和输出报警信号给联动设备；

联动设备，与所述信号分析处理设备连接，用于接收和响应所述信号分析处理设备输出的报警信号。

本实用新型所述的系统中，所述联动设备包括声光报警器和视频监控系统。

本实用新型所述的系统中，所述解调设备为光纤光栅解调仪。

本实用新型产生的有益效果是：本实用新型光纤光栅周界入侵报警系统中的信号分析处理设备通过对接收到的经解调后的周界入侵信号进行时域包络分析处理并进行模式识别，生成报警信息并发送给联动设备，本实用新型的光纤光栅周界入侵报警系统灵敏度高，抗环境能力强，系统报警性能好，误报率低。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本实用新型作进一步说明，附图中：

图1是本实用新型实施例基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵行为识别方法的流程图；

图2A是本实用新型实施例某次实测的人为入侵引起的振动信号的时域波形图；

图2B是本实用新型实施例某次实测的风雨环境引起的振动信号的时域波形图；

图2C是本实用新型实施例某次实测的风雨环境下人为入侵引起的振动信号的时域波形图；

图3A是本实用新型实施例提取的某次实测的人为入侵引起的振动信号的时域包络波形图；

图3B是本实用新型实施例提取的某次实测的人为入侵引起的振动信号的能量因子的时域波形图；

图3C是本实用新型实施例提取的某次实测的人为入侵引起的振动信号的能量变化率的时域波形图；

图3D是本实用新型实施例提取的某次实测的人为入侵引起的振动信号的裕度系数时域波形图；

图3E是本实用新型实施例提取的某次实测的人为入侵引起的振动信号的Lipschitz常数时域波形图；

图3F是本实用新型实施例提取的某次实测的人为入侵引起的振动信号的峭度系数时域波形图；

图4A是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境引起的振动信号的时域包络信号图；

图4B是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境引起的振动信号的能量因子的时域波形图；

图4C是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境引起的振动信号的能量变化率的时域波形图；

图4D是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境引起的振动信号的裕度系数时域波形图；

图4E是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境引起的振动信号的Lipschitz常数时域波形图；

图4F是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境引起的振动信号的峭度系数时域波形图；

图5A是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境下人为入侵引起的振动信号的时域包络信号图；

图5B是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境下人为入侵引起的振动信号的能量因子的时域波形图；

图5C是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境下人为入侵引起的振动信号的能量变化率的时域波形图；

图5D是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境下人为入侵引起的振动信号的裕度系数时域波形图；

图5E是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境下人为入侵引起的振动信号的Lipschitz常数时域波形图；

图5F是本实用新型实施例提取的某次实测的风雨环境下人为入侵引起的振动信号的峭度系数时域波形图；

图6是本实用新型实施例基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵行为识别系统的结构示意图；

图7是本实用新型实施例基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵报警系统结构示意图。

具体实施方式

为了使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本实用新型进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本实用新型，并不用于限定本实用新型。

如图1所示，本实用新型实施例基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵行为识别方法，主要由光纤光栅周界入侵行为识别系统来完成，包括以下步骤：

S101、识别系统接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号，在本实用新型的一个实施例中，识别系统所接收的振动信号为实测的人为入侵行为光纤光栅振动信号、风雨环境的振动信号和风雨环境下入侵行为所引起的振动信号，其时域波形分别如图2A、2B和2C所示。

S102、当振动信号的波动与预设平均值相差特定值时，识别系统截取固定时间长度的信号。

S103、识别系统对所截取的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；主要为根据截取的数据，去除信号平均量，降低系统噪声对系统信噪比的影响。减少系统处理数据的时间，提高系统运算效率。去除信号的直流量，因振动信号的非线性，非平稳，预处理的目的尽可能地滤除噪声排除干扰，例如环境温度的变化引起的干扰。

S104、对经过预处理后的信号利用Hilbert（希尔伯特）变换求取时域包络信号，还可作特征图。如图3A、4A和5A所示，分别为提取的人为入侵行为、风雨环境以及风雨环境下的入侵行为所引起的振动信号的包络信号。

S105、对时域包络信号进行分帧，并对每帧的时域包络信号进行特征参量提取；

在本实用新型的一个实施例中，对时域包络信号进行分帧具体为采用滑动时间窗技术进行分帧。根据提取的人为入侵行为、风雨环境以及风雨环境下的入侵行为引起的振动信号包络信号，获得在不同入侵行为下的特征参量，如图3B-3F、图4B-4F和图5B-5F所示。

其中特征参量包括能量因子、能量变化率、Lipschitz常数、裕度系数和峭度系数等特征参量。这些时域上的参量从不同层面反映了包络的性质和特征，从一定程度上反映了不同行为引起振动模式的区别。特征参量定义如下：

（1）能量因子：定义为能量和能量平均值的比值，反应能量的变化。

（2）能量变化率:单位时间内的能量。其反应了能量变化的程度。

（3）峭度（Kurtosis）K是反映振动信号分布特性的数值统计量，是归一化的4阶中心矩。

式中：x_i为信号值，

为信号均值；N为采样长度；δ_t为标准差。

（4）裕度系数:其物理意义反应系统稳定性的程度。D＝x_p/x_r。x_p为峰值，x_r为方根均值。

（5）Lipschitz常数：对函数y＝f(x)定义域为D，如果存在L∈R，对任意x₁，x₂∈D，有：|f(x₁)-f(x₂)|＜L|x₁-x₂|，称L为f(x)在D上的Lipschitz常数。如果y＝f(x)在定义域D上可导，L就可以取f′(x)的一个上界：

S106、根据特征参量的值以及预先设定的特征参数阈值进行振动行为的模式识别；

包络信号在能量因子、能量变化率、裕度系数、Lipschitz常数、峭度系数等特征参数上存在明显的差异，通过设定特征参数阈值的方式可以进行模式识别。利用人为入侵的实验数据，提取特征参数如下表1所示：

表1特征参数

利用表1包络的特征参数设定阈值进行人为入侵和风雨模式识别，大于阈值则为人为入侵行为，小于阈值则为风雨环境因素。具体实验结果如下表2所示。

表2模式识别结果

如表2所示，上述方法可以对人为入侵行为和风雨环境进行模式识别。并且根据分析结果可以有效防止在风雨环境下的入侵行为的误识别。

如图5A-5F所示，对风雨环境下入侵行为引起的振动信号的处理所得到的信号特征参数均满足系统阈值可以进行行为的模式识别。

S107、若特征参量的值满足预先设置的报警条件，生成报警信息并发送给联动设备。联动设备包括声光报警器和视频监控系统。

在本实用新型的一个实施例中，在生成报警信息后存储该报警信息，以便于进行历史查询。

如图6所示，本实用新型实施例基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵行为识别系统，可实现上文实施例的识别方法，具体包括：

接收模块61，用于接收经光纤光栅解调仪解调的外界振动信号；

信号截取模块62，用于当振动信号的波动与预设平均值相差特定值时，截取固定时间长度的信号。

预处理模块63，用于对所截取的信号进行预处理，以降低系统噪声对系统的影响；

Hilbert变换模块64，用于对经过预处理后的信号利用Hilbert变换求取时域包络信号；

特征参量提取模块65，用于对时域包络信号进行分帧，并对每帧的时域包络信号进行特征参量提取；特征参量可包括能量因子、能量变化率、Lipschitz常数、裕度系数和峭度系数等。

模式识别模块66，用于根据特征参量的值以及预先设定的特征参数阈值进行振动行为的模式识别；

报警生成和发送模块67，用于在特征参量的值满足预先设置的报警条件时，生成报警信息并发送给联动设备。联动设备包括声光报警器和视频监控系统。

进一步地，在本实用新型实施例中，信号截取模块62具体用于采用滑动时间窗技术进行分帧。

如图7所示，本实用新型实施例基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵报警系统，包括光纤光栅振动探测光缆10、传导设备20、解调设备30、信号分析处理设备40和联动设备50，其中：

光纤光栅振动探测光缆10具体是包括N个串联的光纤光栅振动探测器，N为自然数。

传导设备20，与光纤光栅振动探测光缆10连接，包括光信号传输光缆和振动传导设备。光信号传输光缆主要是传输光波信号，振动传导设备是为了传导振动，即使外界振动不是作用在光纤光栅振动探测光缆10上，也可以通过振动传导设备传递振动至光纤光栅振动探测光缆10。

解调设备30与传导设备连接，主要是光纤光栅解调仪，其最多可负载32个通道，其解调出光纤光栅信号后通过网络传输至信号分析处理设备40。

信号分析处理设备40，其其通过网络与解调设备连接，信号分析处理设备40主要用于基于时域包络分析识别周界入侵信号，并生成和输出报警信号给联动设备，其具体分析和识别过程详见上文实施例的基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵行为识别系统，在此不一一赘述。

其中,本实用新型的一个实施例中，联动设备50包括声光报警器和视频监控系统。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本实用新型所附权利要求的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于时域包络分析的光纤光栅周界入侵报警系统，其特征在于，包括：

光纤光栅振动探测光缆，其包括多个串联的光纤光栅振动探测器；

传导设备，与所述光纤光栅振动探测光缆连接，包括光信号传输光缆和振动传导设备；

解调设备，与所述传导设备连接；

基于时域包络分析识别周界入侵信号的信号分析处理设备，其通过网络与所述解调设备连接，并生成和输出报警信号给联动设备；

联动设备，与所述信号分析处理设备连接，用于接收和响应所述信号分析处理设备输出的报警信号。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述联动设备包括声光报警器和视频监控系统。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述解调设备为光纤光栅解调仪。

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