基于MapWinGIS的海纜故障數(shù)據(jù)全方位可視化仿真

施鑫麒，陳元林，安博文

(上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院，上海 201306)

1 引言

隨著跨海電力供應(yīng)與信號(hào)傳輸?shù)男枨笤鲩L(zhǎng)，復(fù)合海纜的鋪設(shè)量逐年增加，伴隨而來的還有海纜故障增加。當(dāng)前復(fù)合海纜的主要故障分為錨害故障、接地故障和放電故障[1]。這些故障產(chǎn)生的原因可能是船舶錨砸、鉤掛所致，也可能是設(shè)備過載運(yùn)行和老化，或者潮汐、地震所致，故障產(chǎn)生的原因復(fù)雜，故障產(chǎn)生的時(shí)間和位置不可預(yù)知[2-3]。由于海纜部署于海底，現(xiàn)場(chǎng)巡檢實(shí)現(xiàn)難度大，成本高，為此，必須實(shí)現(xiàn)海纜故障數(shù)據(jù)的可視化。

研究發(fā)現(xiàn)，雖然導(dǎo)致海纜故障的原因復(fù)雜，但是均可以利用海纜中的傳感光纖，通過監(jiān)測(cè)溫度和應(yīng)變的方法對(duì)海纜故障進(jìn)行判斷。在傳統(tǒng)的單模光纖中，傳感光纖檢測(cè)已經(jīng)具有良好的應(yīng)用效果。隨著多模光纖的出現(xiàn)，由于聲光耦合模型的不同[4]，使得單模光纖的檢測(cè)方法不適用于多模光纖，而關(guān)于多模光纖的實(shí)際應(yīng)用目前又很少。為此，本文基于MapWinGIS設(shè)計(jì)了海纜故障數(shù)據(jù)全方位可視化系統(tǒng)，針對(duì)多模光纖，設(shè)計(jì)了布里淵特性分析模型，建立其頻移、功率與溫度、應(yīng)變之間的關(guān)聯(lián)，提高海纜故障數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確有效性。

2 海纜故障數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)描述

復(fù)合海纜為了保證可靠性，其中包含了大量備用纖芯，在進(jìn)行海纜故障檢測(cè)時(shí)，根據(jù)其中的布里淵頻移信號(hào)，可以將其用于故障采集。當(dāng)復(fù)合海纜中的電纜存在故障，會(huì)產(chǎn)生溫度與形狀的改變。同時(shí)會(huì)對(duì)光纖溫度與形狀產(chǎn)生影響，根據(jù)對(duì)光纖中的布里淵散射分析，能夠解析出對(duì)應(yīng)的影響關(guān)系，從而得到故障數(shù)據(jù)。

為了得到準(zhǔn)確的海纜故障數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)全方位可視化，本文設(shè)計(jì)了如圖1所示的系統(tǒng)框架。其中主要功能有采集信號(hào)處理、特征提取，以及數(shù)據(jù)可視化模擬。采集器會(huì)把接收到的光纖溫度與應(yīng)變組成的固定數(shù)據(jù)幀，將其送至監(jiān)控軟件后臺(tái)，做布里淵模型分析和濾波處理，再經(jīng)過特征提取，構(gòu)建溫度、應(yīng)變映射數(shù)據(jù)庫，最終得出可視化故障數(shù)據(jù)。

圖1 海纜故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)框架

3 基于布里淵特性分析

3.1 布里淵模型

當(dāng)光源設(shè)備端把光源射入光纖中時(shí)，由于存在光子與聲子撞擊，從而引發(fā)布里淵散射[5]。光源在光纖中傳導(dǎo)時(shí)，假定傳導(dǎo)模式x對(duì)應(yīng)的折射率是rx，經(jīng)過聲子非線性擾動(dòng)后得到的布里淵頻移是fx，光線角度是θx。于是，布里淵頻移可以表示為

(1)

其中，va表示聲子速度，λ表示入射泵浦光源的波長(zhǎng)。對(duì)于多模光纖而言，激發(fā)出的每種工作模式對(duì)應(yīng)的特性不同，考慮到它們的折射率區(qū)別很小，在只探討散射角度和頻移之間關(guān)系的情況下，根據(jù)光學(xué)傳導(dǎo)分析，當(dāng)光源反向時(shí)散射具有最大角度，于是得到散射角度在[π-2θc，π]之間變化。上邊界中的θc代表臨界角度余角，計(jì)算公式描述如下：

(2)

其中，rc1、rco分別表示纖芯與外層折射率；N表示光纖數(shù)值孔徑。此時(shí)可得，在散射角度滿足θx=π情況下，具有最大布里淵頻移[6]，如下

fmax=fx(π)=2rcova/λ

(3)

在散射角度滿足θx=π-2θc情況時(shí)，具有最大布里淵頻移，如下

(4)

由于光源入射產(chǎn)生的多模式之間，各自擁有不同的速度，因此，對(duì)于任意工作模式x，如果其偏振模傳導(dǎo)速度是vx，那么它對(duì)應(yīng)的散射功率表示如下

px=p0α1α2wvx/2

(5)

其中，p0和w分別表示脈沖光的功率和寬度；α1表示反向捕獲因子；α2表示損耗因子。關(guān)于α1、α2和vx的計(jì)算分別如下

α1=(λ/rx)2/4π2w2

(6)

(7)

其中，α1的計(jì)算與光纖截面有關(guān)；k表示玻爾茲曼因子；T表示溫度；ρ表示密度。根據(jù)前述公式求解出所有模式對(duì)應(yīng)的功率，將其進(jìn)行疊加，即為布里淵散射的總功率。

3.2 溫度與應(yīng)變分析

在光源傳導(dǎo)過程中，如果光纖出現(xiàn)溫度波動(dòng)或者應(yīng)變的情況，都會(huì)導(dǎo)致一些重要參數(shù)的改變，而這些參數(shù)的改變將會(huì)對(duì)聲子速度va產(chǎn)生影響[7]，致使布里淵特性隨之改變。

當(dāng)光源在光纖中傳導(dǎo)時(shí)，形成的擾動(dòng)聲子速度va描述如下

(8)

其中，u表示泊松比；Y表示楊氏模量。因?yàn)閡、Y和ρ都會(huì)在光纖溫度T與應(yīng)變?chǔ)聞?dòng)態(tài)波動(dòng)時(shí)受到影響，所以將它們表示為T與β的關(guān)聯(lián)形式，得到此時(shí)的布里淵頻移為

(9)

此時(shí)，和T、β相關(guān)聯(lián)的布里淵散射功率表示如下

(10)

為去除信號(hào)量中的雜波，提高頻移和功率的計(jì)算精度，這里把對(duì)頻移和功率的處理替換為相對(duì)量處理，即引入δf和δp/p。于是布里淵特性與T、β的關(guān)聯(lián)關(guān)系最終描述為

(11)

在實(shí)際檢測(cè)環(huán)境中，根據(jù)T、β對(duì)頻移和功率的關(guān)聯(lián)關(guān)系，得到準(zhǔn)確的海纜數(shù)據(jù)，進(jìn)而可用于判斷故障的類型和位置。

4 海纜故障數(shù)據(jù)特征提取

在海纜故障監(jiān)測(cè)的過程中，采集到的數(shù)據(jù)即便是經(jīng)過了分析處理，數(shù)據(jù)量依然很大，為了更加準(zhǔn)確的檢測(cè)出海纜故障，并實(shí)現(xiàn)海纜故障全方位可視化，需要對(duì)布里淵特性數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析變換。在海纜的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，根據(jù)布里淵分析得到的結(jié)果數(shù)據(jù)雖然處于動(dòng)態(tài)不平穩(wěn)狀態(tài)，但是不會(huì)產(chǎn)生突變。只有當(dāng)海纜出現(xiàn)故障時(shí)，才會(huì)產(chǎn)生突變信號(hào)。由于小波包在此類信號(hào)處理方面具有良好的時(shí)頻特性，結(jié)合海纜故障采集信號(hào)的特點(diǎn)，本文引入db小波包用于特征提取。進(jìn)行小波分解時(shí)，分解層的增加會(huì)導(dǎo)致重構(gòu)精度下降，而分解層的降低又會(huì)導(dǎo)致倍頻數(shù)據(jù)重疊。為此，這里針對(duì)布里淵分析結(jié)果采取三層設(shè)計(jì)，分解出23數(shù)量級(jí)的頻帶特征數(shù)據(jù)Sni，其中i=20，21，…，2n。于是，最后一層的分解數(shù)據(jù)描述如下

S3i=S30+S31+S32+S33+S34+S35+S36+S37

(12)

利用分解數(shù)據(jù)建立特征向量，特征向量描述了海纜的具體故障信息。對(duì)于未發(fā)生海纜故障時(shí)的數(shù)據(jù)，采用小波包標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行分析，評(píng)估檢測(cè)數(shù)據(jù)的偏離性，計(jì)算方式為

(13)

其中，xi代表關(guān)于分解時(shí)間序列的頻移和功率的重構(gòu)，據(jù)此可以準(zhǔn)確得到數(shù)據(jù)的穩(wěn)定程度。利用小波Shannon熵，對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)中的微弱突變進(jìn)行追蹤分析。Shannon熵的計(jì)算描述如下

(14)

當(dāng)計(jì)算的Shannon熵值越低，表示數(shù)據(jù)穩(wěn)定性越好；否則數(shù)據(jù)存在突變情況。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差和Shannon熵對(duì)數(shù)據(jù)特征的建立，從而更加準(zhǔn)確的提取出海纜的各種故障特征，從大量數(shù)據(jù)中檢測(cè)出故障的具體情況。

5 基于MapWinGIS的故障數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)

MapWinGIS是一套具有存儲(chǔ)和處理功能的虛擬仿真系統(tǒng)開發(fā)框架[8]，為了實(shí)現(xiàn)海纜故障數(shù)據(jù)的全方位可視化，本文基于MapWinGIS開發(fā)了具有C/S結(jié)構(gòu)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。利用MapWinGIS采取分層架構(gòu)模式，實(shí)現(xiàn)海纜故障的監(jiān)測(cè)。由于海纜故障監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)復(fù)雜且龐大，最下層利用布里淵分析模型將采集到的數(shù)字信息轉(zhuǎn)換成具有實(shí)際意義的關(guān)聯(lián)信息，根據(jù)溫度、應(yīng)變計(jì)算海纜的全方位狀態(tài)數(shù)據(jù)，包含各類故障數(shù)據(jù)；中間層對(duì)數(shù)據(jù)做特征提取、重構(gòu)，降低數(shù)據(jù)的冗余度，得到海纜故障的類型和位置；上層用于實(shí)現(xiàn)海纜故障數(shù)據(jù)及其波形的顯示。圖2所示為故障數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的主頁面，能夠?qū)＠|的各種故障數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析。利用該系統(tǒng)，也可以完成對(duì)海纜各種故障的模擬分析，并根據(jù)得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)底層算法處理進(jìn)行優(yōu)化。

6 海纜故障數(shù)據(jù)仿真分析

通過改變光纖的溫度和應(yīng)變，模擬海纜的各種故障，并利用MapWinGIS實(shí)現(xiàn)的故障可視化系統(tǒng)，得到海纜故障的模擬數(shù)據(jù)及其分析結(jié)果，驗(yàn)證海纜故障數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的性能。設(shè)置入射光纖的光源脈沖為20ns，頻率變化范圍為10.06～10.46GHz，將長(zhǎng)度1km的光纖置于溫控水槽內(nèi)，為避免發(fā)生應(yīng)變干擾，使光纖在水槽中松散分布。通過調(diào)節(jié)溫度，在-20～60℃變化過程中，模擬溫度對(duì)布里淵特性的影響?？梢暬到y(tǒng)輸出的布里淵特性擬合曲線如圖3所示。

圖3 布里淵特性溫度曲線

根據(jù)結(jié)果曲線，當(dāng)保持應(yīng)變恒定時(shí)，布里淵頻移與溫度呈現(xiàn)良好的線性變化。溫度升高1℃，對(duì)應(yīng)頻移改變1.20MHz，經(jīng)過布里淵分析處理后的頻移-溫度數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)具有良好的擬合效果。布里淵功率在溫度變化時(shí)，整體呈線性關(guān)系，但是在具體時(shí)間段內(nèi)，呈一定的非線性。導(dǎo)致該結(jié)果的原因是不同模式的散射功率溫度特性存在差異，但是在采用分段處理后，本文方法仍然獲得了良好的功率-溫度擬合性能。

保持溫控水槽的溫度不變(常溫27℃)，在光纖一端通過吊掛砝碼的方式，改變其應(yīng)變參數(shù)，10g砝碼產(chǎn)生的應(yīng)變是100με。當(dāng)控制應(yīng)力的砝碼增加過程中，仿真模擬應(yīng)變對(duì)布里淵特性的影響。結(jié)果如圖4所示。根據(jù)結(jié)果曲線，頻移與應(yīng)變具有良好的線性關(guān)系，斜率約為0.89MHz/g。功率與應(yīng)變呈線性負(fù)相關(guān)，斜率約為0.019dB/g，從頻移和功率的擬合曲線逼近程度可知，布里淵分析具有良好的故障數(shù)據(jù)處理精度。

圖4 布里淵特性應(yīng)變曲線

在輸入接口模擬海纜的三種故障，通過可視化窗口觀測(cè)布里淵分析前后的故障數(shù)據(jù)波形，如圖5所示。從模擬結(jié)果可以看出，在三種故障情況下，從光纖中采集的數(shù)據(jù)都存在噪聲干擾，經(jīng)過布里淵分析處理后，在沒有故障發(fā)生時(shí)，溫度和應(yīng)變波形平穩(wěn)純凈，體現(xiàn)了海纜監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不易突變的時(shí)域特性；在有故障發(fā)生時(shí)，溫度和應(yīng)變波形根據(jù)故障類型產(chǎn)生不同的畸變，畸變波形清晰，易于識(shí)別。針對(duì)海纜故障數(shù)據(jù)的布里淵特性分析，一方面可以過濾掉采集數(shù)據(jù)中的無效和冗余數(shù)據(jù)；另一方面可以避免較大的臨近波峰波谷差值被誤檢。從而有效提升故障數(shù)據(jù)的精度，降低故障數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度。

圖5 布里淵分析處理前后的故障數(shù)據(jù)波形

為了驗(yàn)證海纜故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性，通過100次的數(shù)據(jù)模擬，得到三種故障檢測(cè)準(zhǔn)確率均值，以及故障位置檢測(cè)偏差均值，結(jié)果如表1所示。可以看出，本文方法對(duì)于錨害故障的檢測(cè)準(zhǔn)確率為100%，由于這種故障會(huì)產(chǎn)生應(yīng)變，應(yīng)變對(duì)于布里淵特性的影響線性度較好，準(zhǔn)確度也相對(duì)更好。漏電和短路故障會(huì)引起溫度變化，對(duì)于功率擬合的效果相對(duì)較差，從而對(duì)準(zhǔn)確度產(chǎn)生了一定影響。對(duì)于故障位置的檢測(cè)，短路故障位置檢測(cè)更準(zhǔn)確，錨害故障位置檢測(cè)相對(duì)偏差較大。這是由于短路故障引起溫度的急劇跳變，并在之后產(chǎn)生類似階躍響應(yīng)，該過程的特征更具有分辨性，而錨害故障的應(yīng)變數(shù)據(jù)會(huì)在時(shí)間上呈正弦分布，檢測(cè)的延遲導(dǎo)致位置出現(xiàn)偏差。但是從整體而言，基于布里淵特性分析與MapWinGIS框架實(shí)現(xiàn)的可視化系統(tǒng)，對(duì)于海纜故障檢測(cè)的準(zhǔn)確度很高，布里淵分析提高了采集信號(hào)的有效性，過濾了其中的冗余數(shù)據(jù)和噪聲信號(hào)，在特征提取階段，引入的小波Shannon熵可以對(duì)故障數(shù)據(jù)中的微弱突變進(jìn)行準(zhǔn)確的追蹤分析。

表1 海纜故障檢測(cè)準(zhǔn)確率

7 結(jié)束語

為了實(shí)現(xiàn)海纜故障數(shù)據(jù)的可靠監(jiān)測(cè)，設(shè)計(jì)了布里淵分析模型，將采集到的復(fù)雜數(shù)字信息轉(zhuǎn)換成具有實(shí)際意義的關(guān)聯(lián)信息，從而根據(jù)溫度、應(yīng)變計(jì)算出海纜的狀態(tài)數(shù)據(jù)，利用特征提取分析即可完成故障檢測(cè)。并基于MapWinGIS設(shè)計(jì)了海纜故障數(shù)據(jù)的可視化系統(tǒng)，用于觀測(cè)和模擬各種故障數(shù)據(jù)及其波形。通過仿真，驗(yàn)證了布里淵特性分析具有良好的擬合效果，能夠有效過濾掉采集數(shù)據(jù)中的噪聲信息，提升海纜故障數(shù)據(jù)的可視化精度。