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M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统模式识别方法

王思远 娄淑琴 梁生 陈京惠

王思远, 娄淑琴, 梁生, 陈京惠. M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统模式识别方法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2613-2618.
引用本文: 王思远, 娄淑琴, 梁生, 陈京惠. M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统模式识别方法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2613-2618.
Wang Siyuan, Lou Shuqin, Liang Sheng, Chen Jinghui. Pattern recognition method of fiber distributed disturbance sensing system based on M-Z interferometer[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(8): 2613-2618.
Citation: Wang Siyuan, Lou Shuqin, Liang Sheng, Chen Jinghui. Pattern recognition method of fiber distributed disturbance sensing system based on M-Z interferometer[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(8): 2613-2618.

M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统模式识别方法

基金项目: 

国家自然科学基金(61177082,61205074);北京市自然科学基金(4122063)

详细信息
    作者简介:

    王思远(1989- ),男,硕士生,主要从事光纤传感方面的研究。Email:11120163@bjtu.edu.cn

  • 中图分类号: TP212

Pattern recognition method of fiber distributed disturbance sensing system based on M-Z interferometer

  • 摘要: 针对M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统输出信号短时频率随外界扰动变化的特征,提出了基于短时频率-时间特性的模式识别算法。采用提取短时过电平率来描述传感信号的短时平均频率-时间特性,并将提取出来的时频特性分段后建立相应的特征元素模型,通过动态规划算法(DTW)筛选出最优特征元素模型,将信号所有最优模型的参数作为信号特征输入到人工神经网络(ANN)进行学习和判决,降低了ANN的训练难度以及对时间的敏感性,提高了系统的环境适应能力。实验结果表明:该方法可以有效区分瞬时作用、长时作用、径向作用和不规则作用等多种不同扰动事件,平均识别速度在0.26 s之内,平均识别准确度在97%以上。
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-12-09
  • 修回日期:  2014-01-17
  • 刊出日期:  2014-08-25

M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统模式识别方法

    作者简介:

    王思远(1989- ),男,硕士生,主要从事光纤传感方面的研究。Email:11120163@bjtu.edu.cn

基金项目:

国家自然科学基金(61177082,61205074);北京市自然科学基金(4122063)

  • 中图分类号: TP212

摘要: 针对M-Z干涉仪型光纤分布式扰动传感系统输出信号短时频率随外界扰动变化的特征,提出了基于短时频率-时间特性的模式识别算法。采用提取短时过电平率来描述传感信号的短时平均频率-时间特性,并将提取出来的时频特性分段后建立相应的特征元素模型,通过动态规划算法(DTW)筛选出最优特征元素模型,将信号所有最优模型的参数作为信号特征输入到人工神经网络(ANN)进行学习和判决,降低了ANN的训练难度以及对时间的敏感性,提高了系统的环境适应能力。实验结果表明:该方法可以有效区分瞬时作用、长时作用、径向作用和不规则作用等多种不同扰动事件,平均识别速度在0.26 s之内,平均识别准确度在97%以上。

English Abstract

参考文献 (27)

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