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计量学报  2022, Vol. 43 Issue (5): 609-616    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2022.05.08
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基于支持向量机的相位敏感光时域反射仪研究
马诗洋1,王宇1,王鹏飞1,李君婵1,白清1,刘昕1,靳宝全1,2
1.太原理工大学物理与光电工程学院新型传感器与智能控制教育部与山西省重点实验室,山西 太原 030024
2.煤与煤层气共采国家重点实验室,山西 晋城 048012
Research of Phase Sensitive Optical Time Domain Reflectometer Based on Support Vector Machine
MA Shi-yang1,WANG Yu1,WANG Peng-fei1,LI Jun-chan1,BAI Qing1,LIU Xin1,JIN Bao-quan1,2
1.College of Physics and Optoelectronics, Key Laboratory of Advanced Transducers and Intelligent Control System, Ministry of Education and Shanxi Province, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, Shanxi 030024, China
2. State Key Laboratory of Coal and CBM Co-mining, Jincheng, Shanxi 048012, China
全文: PDF (2686 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为了解决实际环境中振动事件易误报的问题,在基于相位敏感光时域反射仪的分布式光纤振动传感系统中,引入了一种融合小波能量谱和支持向量机(SVM)的模式识别方法。首先,利用小波能量谱分析方法,设定最优分解层为5层,并从原始信号中提取出特征向量;然后利用支持向量机的“一对一法”多分类策略对振动事件进行识别分类。考虑到实际环境因素的影响,对沿光纤行走、敲击光纤以及沿光纤慢跑3种模式的振动进行了检测试验;最后,采用准确率、精确率、召回率和F值来综合评价支持向量机分类器的性能。实验结果表明:该模式识别方法实现了84.9%的振动事件分类准确率。
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马诗洋
王宇
王鹏飞
李君婵
白清
刘昕
靳宝全
关键词 计量学相位敏感光时域反射仪支持向量机光纤传感模式识别小波能量谱    
Abstract:In order to solve the problems of false alarm rates of vibration signals in the actual laying environment of optical fibers, a pattern recognition method based on wavelet energy spectrum and support vector machine (SVM) is introduced in the optical fiber vibration sensing system based on phase sensitive optical time domain reflectometer. Firstly, the optimal decomposition layer of wavelet energy spectrum analysis is set as 5 layers to extract feature vectors from the original signals. Then the classification of vibrations events are carried out under the “one to one method” multi-classification strategy of support vector machine. Considering the influence of experimental environment, three vibration patterns are carried out including walking through the fiber, striking on the fiber and jogging along the fiber. Finally, the accuracy rate, precision rate, recall rate and F value are used to evaluate the performance of support vector machine. According to the experimental results, this method has achieved 84.9% classification accuracy for vibration events.
Key wordsmetrology    phase sensitive optical time domain reflectometer    SVM    optical fiber sensing    pattern recognition    wavelet energy spectrum
收稿日期: 2021-01-28      发布日期: 2022-05-18
PACS:  TB936  
基金资助:国家自然科学基金(62175175);山西省基础研究计划(20210302122210);山西省科技成果转化引导专项(201904D131022);山西省煤层气联合研究基金(2016012011)
通讯作者: 王宇(1986-),男,山西忻州人,太原理工大学副教授,主要从事光纤传感技术研究。Email:wangyu@tyut.edu.cn     E-mail: wangyu@tyut.edu.cn
作者简介: 马诗洋(1996-),男,山西运城人,太原理工大学硕士研究生,主要研究方向为光纤传感技术。Email: 13835977333@163.com
引用本文:   
马诗洋,王宇,王鹏飞,李君婵,白清,刘昕,靳宝全. 基于支持向量机的相位敏感光时域反射仪研究[J]. 计量学报, 2022, 43(5): 609-616.
MA Shi-yang,WANG Yu,WANG Peng-fei,LI Jun-chan,BAI Qing,LIU Xin,JIN Bao-quan. Research of Phase Sensitive Optical Time Domain Reflectometer Based on Support Vector Machine. Acta Metrologica Sinica, 2022, 43(5): 609-616.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2022.05.08     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2022/V43/I5/609
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