一种基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法与流程

1.本发明属于振动光纤安防技术领域，具体涉及一种基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法。


背景技术：

2.随着国民经济的快速发展，各行各业对于安全性的需求越来越多，各类周界安防系统层出不穷。定位型光纤传感系统作为一种周界安防系统，与传统传感系统相比，光纤传感技术具备灵活性高、抗腐蚀强、高灵敏度、抗电磁干扰以及成本低廉等特点，且其隐蔽性强，探测光缆的铺设与维护方便，能应付各类复杂的检测环境。
3.当外界的物理量作用在光纤上时，会导致光纤的特性(长度、折射率和纤芯)发生相应的变化，进而引起通过的光发生细微的改变。光纤传感系统则可通过检测光纤中传输的相位、波长以及偏振态变化量等来获取外围环境的情况，从而实现对外界环境物理量的监控、分析和检测。


技术实现要素：

4.针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明提出了一种基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，设计合理，克服了现有技术的不足，具有良好的效果。
5.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
6.一种基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，包括以下步骤：
7.步骤1：数据滤波和平均；
8.步骤2：累计求方差值；
9.对n组滤波和算术平均值以后的数据做方差运算，得到n组数据的方差值；
10.步骤3：根据步骤2计算得到的方差值进行一次报警判断；
11.步骤4：累计求峰值因数；
12.对n组滤波和算术平均值以后的数据做峰值运算，得到n组数据的峰值因数值；
13.步骤5：根据步骤4计算的峰值因数进行二次报警判断；
14.步骤6：累计做傅里叶变换；
15.步骤7：三次报警判断；
16.步骤8：综合判断；
17.对二次报警判断和三次报警判断进行综合判断，如果这两次都判断为报警发生，则综合判断系统发生一次临时报警；
18.步骤9：累计报警次数；
19.步骤10：得到报警结果；
20.根据累计报警情况，得到报警结果。
21.优选地，步骤1中，具体包括以下步骤：
22.步骤1.1：对数据进行采集；
23.步骤1.2：每采集m组数据进行一次滤波和平均操作；先进行的是滤波操作，之后进行算术平均运算，将m组数据归为一组数据。
24.优选地，滤波器采用的是带通滤波器，保留了100khz以下频率的数据，100khz以上频率的数据被滤掉；m的取值范围在10-100之间。
25.优选地，步骤2中，n组数据的方差值的表示形式如下：
[0026][0027]
其中，n为数据组数；xn为数组中的每个数据与整组数据平均值的差值；n的取值范围为30-100。
[0028]
优选地，步骤3中，根据计算得到的方差值进行一次报警判断，方差的报警阈值选取采用试验加计算的方法，公式如下：
[0029]
方差报警阈值＝扰动最大值*k-无扰动时的值
[0030]
k为系数，取值范围为0-1之间；
[0031]
如果方差值大于或者等于报警阈值，则判断此次有报警事件发生，继续进行数据处理，如果小于报警阈值，则判断此次没有报警事件发生，重新进行数据采集并做运算。
[0032]
优选地，步骤5中，根据计算的峰值因数进行二次报警判断，此过程中需要报警阈值，峰值因数的报警阈值选取采用试验加计算的方法，公式如下：
[0033]
峰值因数报警阈值＝扰动最大值*p
[0034]
p为系数，取值范围为0-1之间；
[0035]
如果峰值因数大于或者等于报警阈值，则判断此次有报警事件发生，继续进行数据处理，如果小于报警阈值，则判断此次没有报警事件发生，重新进行数据采集并做运算。
[0036]
优选地，步骤6中，累计做傅里叶变换，通过傅里叶变换，将时域的信号变化到频域；
[0037][0038]
其中，w为频率；e为自然对数；t为时间；f(t)为未做傅里叶变换的时域表达式。
[0039]
优选地，步骤7中，频域的计算数据为基础进行三次报警判断，此过程中需要报警阈值，傅里叶加和的报警阈值选取采用试验加计算的方法，公式如下：
[0040]
傅里叶加和报警阈值＝扰动最大值*q-无扰动时的值；
[0041]
其中，q为系数，取值范围为0-1之间；
[0042]
如果和值大于或者等于报警阈值，则判断此次有报警事件发生，继续进行数据处理，如果小于报警阈值，则判断此次没有报警事件发生，重新进行数据采集并做运算。
[0043]
优选地，步骤9中，累计报警次数取3-8次，即临时报警连续达到该报警次数则判断为真实报警，中间一旦有中断则计数清0，重新累计。
[0044]
本发明所带来的有益技术效果：
[0045]
本发明主要是依据上述参量中的相位变化来做分析的，光纤中被打入一定波长的激光时，会不断返回瑞利散射光，当光纤受到扰动时，返回的瑞利散射光相位会发生变化，最终会转变为检测到的光强的变化，对该光强从时域和频域两个维度进行分析，并采用特
殊的报警阈值选取方法，有效的解决了单一的时域或者频域分析所造成的漏报和误报问题，并且很好的排除了诸多现场的干扰问题。
附图说明
[0046]
图1为本发明方法的流程图；
[0047]
图2为方差预警曲线图；
[0048]
图3为峰值因数预警曲线图；
[0049]
图4为频域预警波动图。
具体实施方式
[0050]
下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
[0051]
如图1所示，一种基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，对于此方法的处理过程主要分为以下几个步骤：数据滤波和平均、累计求方差、一次报警判断、累计求峰值因数、二次报警判断、累计做傅里叶变换、三次报警判断、综合、累计报警次数、得到报警结果。
[0052]
(1)数据滤波和平均
[0053]
本技术首先会对数据进行采集，之后每采集m组数据进行一次滤波和平均操作。先进行的是滤波操作，滤波器采用的是带通滤波器，保留了100khz以下频率的数据，100khz以上频率的数据被滤掉，滤波的目的主要是排除自然界的一些高频干扰，之后进行算术平均运算，将m组数据归为一组数据，平均的目的主要是减小数据的波动性，m的取值范围10-100之间，原则上取值越大，滤波和平均效果越好，数据波动越小，但是会降低计算速度，取值越小，滤波和平均效果越差，数据波动越大，计算速度越快。
[0054]
均值
[0055]
其中，n为数据组数；x(n)为数组中的每个数据的值；
[0056]
(2)累计求方差
[0057]
方差
[0058]
在滤波和平均以后得到的数据需要进行累计，等数量到达n组以后，做方差运算，计算得到n组数据的方差值，此处n取值范围为30-100，此数值已经可以充分反应数据的波动特性，且计算速度也不会受很多影响。
[0059]
(3)一次报警判断
[0060]
根据计算的方差值进行一次报警判断，此过程中需要报警阈值，报警阈值通过计算和现场试验获得，具体方法是有人去对光纤进行扰动，在扰动过程中程序会不断记录扰动时的最大值，最后根据下面的公式得到报警阈值，该阈值对于同一光纤载体具有普适性，不同载体据需进行分别取值
[0061]
报警阈值＝扰动最大值*k-无扰动时的值
[0062]
注：k为系数，取值范围为0-1之间。
[0063]
如果方差值大于等于报警阈值则判断此次有报警事件发生，继续进行数据处理，如果小于报警阈值，则判断此次没有报警事件发生，重新进行数据采集并做运算。图2为用该值判断报警的曲线图。
[0064]
(4)累计求峰值因数
[0065]
方根幅值
[0066]
峰值 x
p
＝max|x(n)|
[0067]
峰值指标
[0068]
其中，x
p
—峰值；x
rms
—方根幅值；
[0069]
对前面的n组数据的进行峰值因数计算。
[0070]
(5)二次报警判断
[0071]
根据计算的峰值因数进行二次报警判断，此过程中需要报警阈值，报警阈值通过计算和现场试验获得，具体方法是有人去对光纤进行扰动，在扰动过程中程序会不断记录扰动时的最大值，最后根据下面的公式得到报警阈值，该阈值对于同一光纤载体具有普适性，不同载体据需进行分别取值
[0072]
报警阈值＝扰动最大值*p
[0073]
注：p为系数，取值范围为0-1之间。
[0074]
如果峰值因数大于等于报警阈值则判断此次有报警事件发生，继续进行数据处理，如果小于报警阈值，则判断此次没有报警事件发生，重新进行数据采集并做运算。图3为用该值判断报警的曲线图。
[0075]
(6)累计做傅里叶变换
[0076]
频率信息对于动态振动测量是一个重要的参数，通过傅里叶变换，将时域的信号变化到频域，能清楚的看出光纤应变时，频率的波动范围，从而让我们识别报警事件
[0077][0078]
其中，w为频率；e为自然对数；t为时间；f(t)为未做傅里叶变换的时域表达式。
[0079]
此算法中的做傅里叶变换的数据有3*n组，这个3*n组数据是根据前面的n组数据滑动取到的，这样取值一方面可以增加频域判断的准确性，另一方面也增加了系统计算的实时性，傅里叶变换的点数为1024点。
[0080]
(7)三次报警判断
[0081]
该次报警判断是以频域的计算数据为基础进行判断的，所做的1024点数据并不会都用，需要用到中间的一部分数据，取频率的100-300组的数据幅值进行求和运算作为判断依据，报警阈值通过计算和现场试验获得，方法是有人去对光纤进行扰动，在扰动过程中程序会不断记录扰动时的最大值，最后根据下面的公式得到报警阈值，该阈值对于同一光纤载体具有普适性，不同载体据需进行分别取值
[0082]
报警阈值＝扰动最大值*q-无扰动时的值(值为已经求和的数据)
[0083]
注：q为系数，取值范围为0-1之间。
[0084]
如果和值大于等于报警阈值则判断此次有报警事件发生，继续进行数据处理，如
果小于报警阈值，则判断此次没有报警事件发生，重新进行数据采集并做运算。图4为频域值发生报警时的扰动情况。
[0085]
(8)综合
[0086]
对二次报警判断和三次报警判断进行综合判断，如果这两次都判断为报警发生，则综合判断系统发生一次临时报警。
[0087]
(9)累计报警次数
[0088]
累计报警次数实际上就是系统的灵敏度，算法中累计报警次数一般取3-8次为宜，即临时报警连续达到该报警次数则判断为真实报警，中间一旦有中断则计数清0，重新累计。
[0089]
(10)得出报警结果
[0090]
根据累计报警情况，得到输出的报警结果。同时人机交互界面发生相应的显示。
[0091]
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：数据滤波和平均；步骤2：累计求方差值；对n组滤波和算术平均值以后的数据做方差运算，得到n组数据的方差值；步骤3：根据步骤2计算得到的方差值进行一次报警判断；步骤4：累计求峰值因数；对n组滤波和算术平均值以后的数据做峰值运算，得到n组数据的峰值因数值；步骤5：根据步骤4计算的峰值因数进行二次报警判断；步骤6：累计做傅里叶变换；步骤7：三次报警判断；步骤8：综合判断；对二次报警判断和三次报警判断进行综合判断，如果这两次都判断为报警发生，则综合判断系统发生一次临时报警；步骤9：累计报警次数；步骤10：得到报警结果；根据累计报警情况，得到报警结果。2.根据权利要求1所述的基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，其特征在于：步骤1中，具体包括以下步骤：步骤1.1：对数据进行采集；步骤1.2：每采集m组数据进行一次滤波和平均操作；先进行的是滤波操作，之后进行算术平均运算，将m组数据归为一组数据。3.根据权利要求2所述的基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，其特征在于：滤波器采用的是带通滤波器，保留了100khz以下频率的数据，100khz以上频率的数据被滤掉；m的取值范围在10-100之间。4.根据权利要求1所述的基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，其特征在于：步骤2中，n组数据的方差值的表示形式如下：其中，n为数据组数；x
n
为数组中的每个数据与整组数据平均值的差值；n的取值范围为30-100。5.根据权利要求1所述的基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，其特征在于：步骤3中，根据计算得到的方差值进行一次报警判断，方差的报警阈值选取采用试验加计算的方法，公式如下：方差报警阈值＝扰动最大值*k-无扰动时的值；k为系数，取值范围为0-1之间；如果方差值大于或者等于报警阈值，则判断此次有报警事件发生，继续进行数据处理，如果小于报警阈值，则判断此次没有报警事件发生，重新进行数据采集并做运算。
6.根据权利要求1所述的基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，其特征在于：步骤5中，根据计算的峰值因数进行二次报警判断，此过程中需要报警阈值，峰值因数的报警阈值选取采用试验加计算的方法，公式如下：峰值因数报警阈值＝扰动最大值*p；p为系数，取值范围为0-1之间；如果峰值因数大于或者等于报警阈值，则判断此次有报警事件发生，继续进行数据处理，如果小于报警阈值，则判断此次没有报警事件发生，重新进行数据采集并做运算。7.根据权利要求1所述的基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，其特征在于：步骤6中，累计做傅里叶变换，通过傅里叶变换，将时域的信号变化到频域；其中，w为频率；e为自然对数；t为时间；f(t)为未做傅里叶变换的时域表达式。8.根据权利要求1所述的基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，其特征在于：步骤7中，频域的计算数据为基础进行三次报警判断，此过程中需要报警阈值，傅里叶加和的报警阈值选取采用试验加计算的方法，公式如下：傅里叶加和报警阈值＝扰动最大值*q-无扰动时的值；其中，q为系数，取值范围为0-1之间；如果和值大于或者等于报警阈值，则判断此次有报警事件发生，继续进行数据处理，如果小于报警阈值，则判断此次没有报警事件发生，重新进行数据采集并做运算。9.根据权利要求1所述的基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，其特征在于：步骤9中，累计报警次数取3-8次，即临时报警连续达到该报警次数则判断为真实报警，中间一旦有中断则计数清0，重新累计。

技术总结
本发明公开了一种基于时频分析的定位型振动光纤入侵事件检测方法，属于振动光纤安防技术领域。本发明主要是依据参量中的相位变化来做分析的，光纤中被打入一定波长的激光时，会不断返回瑞利散射光，当光纤受到扰动时，返回的瑞利散射光相位会发生变化，最终会转变为检测到的光强的变化，对该光强从时域和频域两个维度进行分析，并采用特殊的报警阈值选取方法，有效的解决了单一的时域或者频域分析所造成的漏报和误报问题，并且很好的排除了诸多现场的干扰问题。场的干扰问题。场的干扰问题。


技术研发人员：司军望 路延恩 韩曰祥 薄新成
受保护的技术使用者：青岛澳锐安防科技有限公司
技术研发日：2022.12.29
技术公布日：2023/6/26