基于Φ-OTDR的光纤振动监测研究

作     者：唐文靖 

作者单位：武汉邮电科学研究院 

学位级别：硕士

导师姓名：印新达

授予年度：2015年

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 

主      题：分布式光纤传感 光时域反射仪 小波滤噪 聚类分析 模式识别 

摘      要：作为一种新型的分布式光纤传感器,相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR)在长距离大范围的振动信号远程和实时监测方面具有传统传感器无法比拟的优势,现阶段是国际高科技安防领域竞争的焦点。Φ-OTDR是一种基于背向瑞利散射的分布式传感器,构建该系统需要有极窄线宽和低频率漂移的激光器作为光源,向光纤中注入周期性的光脉冲,探测光纤周围振动的动态变化信号,根据光脉冲在探测地点和光源之间的往返时间对报警点进行定位。光源的线宽大约在10kHz,因此探测器接收到的是光脉冲宽度内背向瑞利散射干涉的结果。外界振动会对光纤折射率产生调制,导致光折射率出现微小的波动,这会导致干涉结果也产生波动,这正是利用Φ-OTDR进行振动监测的依据。本文在总结前人工作的基础上,完成了以下各项工作：(1)详细介绍Φ-OTDR系统,这包括基本原理、系统结构、性能指标以及各性能指标之间的相互制约关系。(2)结合系统采集的信号和系统所采用器件的特点,分析背向瑞利散射光信号的特点,并依此提出了小波去噪的滤波方案,较好的再现了外界振动情况下的光功率变化曲线。生成系统热点图,对热点图做阂值处理,大于阈值的像素点称之为目标点,通过对目标点做聚类分析的方法实现分布式系统报警点的准确判断。(3)在完成信号滤波、报警点判断的内容之后,对振动信息片段做了特征提取处理,得到维度为8的特征向量。将采集的样本分为训练和测试两部分,基于人工神经网络设计模式识别分类器,得到了较好的识别结果。