基于光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)的入侵事件識別

王艷昌，馬曉麟，李鳴欣，韓 雪，玉建軍

(1. 天津泰達(dá)濱海清潔能源集團(tuán)有限公司，天津 300384；2.天津城建大學(xué) 能源與安全工程學(xué)院，天津 300380)

1 概述

長期以來，全國城市地下燃?xì)夤艿榔茐氖鹿蕰r(shí)有發(fā)生，其中很大一部分事故是外力入侵造成的[1]，例如管道附近挖掘機(jī)施工、鉆孔開挖等，除此之外還有蓄意破壞、偷盜燃?xì)獾确欠ㄐ袨?。這些第三方破壞事件對地下管道的安全運(yùn)行造成了極大威脅。

目前，常見的管道監(jiān)測方法有流量法、負(fù)壓波法、管內(nèi)機(jī)器人檢測、管道聲波預(yù)警、地震檢波器和光纖傳感技術(shù)[2-5]。其中，流量法、負(fù)壓波法和管內(nèi)機(jī)器人檢測為事后響應(yīng)，不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)報(bào)隱患；管道聲波預(yù)警主要針對意外過失破壞，不適合國內(nèi)人為故意破壞的情況；地震檢波器造價(jià)較高且地面標(biāo)志物多，不利于管道管理。光纖傳感技術(shù)是一種適用于地下管線第三方入侵監(jiān)測的先進(jìn)技術(shù)。光纜作為傳感探測單元，因其獨(dú)特的線性結(jié)構(gòu)可以不受周界輪廓的限制，不會(huì)有任何死角，還可以同時(shí)監(jiān)測管道沿線各個(gè)位置的振動(dòng)信號，全面覆蓋整條管道，實(shí)時(shí)顯示整條光纜的振動(dòng)信號[6]，具有定位精度高、響應(yīng)時(shí)間短、靈敏度高、可靠性強(qiáng)和使用壽命長等特點(diǎn)[7]。但是，光纖振動(dòng)預(yù)警產(chǎn)品面臨誤報(bào)、漏報(bào)較多的問題。目前業(yè)界產(chǎn)品報(bào)警準(zhǔn)確率普遍低于85%，實(shí)用性不足，難以達(dá)到提升管道安全水平、提升巡線效率的應(yīng)用目標(biāo)[8]。

本文為解決上述問題，在實(shí)際環(huán)境中搭建光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺，于埋地燃?xì)夤艿郎戏椒笤O(shè)光纜獲取管道附近不同入侵事件的振動(dòng)信號，將入侵事件信號振動(dòng)平均幅值、峭度和小波包8個(gè)頻帶能量占比作為輸入數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練并測試，進(jìn)而對入侵事件進(jìn)行識別和分類，從而降低誤報(bào)率，提升系統(tǒng)的實(shí)用性。

2 光纖振動(dòng)傳感器工作原理

光纖振動(dòng)傳感器[9]的干涉原理見圖1[10]。激光器發(fā)出的一束光波信號經(jīng)透鏡傳輸至耦合器1后分為兩束。一束經(jīng)傳感臂到耦合器2，當(dāng)受到振動(dòng)時(shí)，傳感臂的幾何長度和折射率等參數(shù)發(fā)生變化，導(dǎo)致傳感臂中傳輸光波的相位發(fā)生變化。另一束經(jīng)參考臂(參考臂不是真實(shí)存在，僅為方便闡述原理)到耦合器2，因?yàn)閰⒖急壑械膫鬏敼獠ㄏ辔徊⒉话l(fā)生變化，所以傳感臂和參考臂內(nèi)傳輸?shù)膬墒庵g產(chǎn)生了相位差。兩束光在耦合器2匯合干涉后被分成兩束分別傳播至光電探測器1、2并轉(zhuǎn)化為電信號[11]，隨后傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中進(jìn)行進(jìn)一步的信號處理和分析。

圖1 光纖振動(dòng)傳感器干涉原理

通過實(shí)時(shí)檢測干涉光信號的變化，可以檢測出光纖振動(dòng)傳感器沿途管道入侵事件產(chǎn)生的振動(dòng)信號[12]，從而實(shí)現(xiàn)對管道的實(shí)時(shí)監(jiān)測。

3 信號分析及識別

3.1 光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)

本文采用的光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)能實(shí)時(shí)監(jiān)測外界振動(dòng)信號，可直觀地將外界的振動(dòng)波形輪廓特別是沖擊信號波形顯示出來，光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)界面見圖2。光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)可不對采集的信號進(jìn)行去噪處理，極大簡化信號處理過程。

圖2 光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)界面

系統(tǒng)實(shí)際電壓范圍在0～5 V，輸出數(shù)據(jù)為二進(jìn)制數(shù)，范圍為0～1 024，因此實(shí)際電壓為：

(1)

式中V——實(shí)際電壓，V

m——系統(tǒng)輸出信號的二進(jìn)制數(shù)

調(diào)節(jié)電位器波形放大倍數(shù)R1，使不同強(qiáng)度振動(dòng)信號得以完全顯示，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信號的振動(dòng)幅值，進(jìn)一步求得每組信號的振動(dòng)平均幅值。振動(dòng)幅值及振動(dòng)平均幅值計(jì)算式為：

(2)

(3)

式中X——振動(dòng)幅值，V

R1——波形放大倍數(shù)

Xave——振動(dòng)平均幅值，V

Xi——信號i的振動(dòng)幅值，V

n——信號數(shù)量

3.2 信號分析方法

① 小波包分析

小波包分析能夠提供一種更精細(xì)的信號分析方法，它將頻帶進(jìn)行多層次劃分，對多分辨率分析沒有細(xì)分的高頻部分進(jìn)一步分解，并能夠根據(jù)被分析信號的特征，自適應(yīng)地選擇相應(yīng)頻帶，使之與信號頻譜相匹配，從而提高時(shí)頻分辨率，因此小波包分析具有更廣泛的應(yīng)用價(jià)值。本文采用小波包分析的方法，對采集到的振動(dòng)信號進(jìn)行小波包能量特征提取[13]。

② 峭度

峭度是描述信號時(shí)域特性的物理量，表示波形的平緩程度，對振動(dòng)中的沖擊信號非常敏感。當(dāng)外界無振動(dòng)時(shí)，峭度較?。划?dāng)有振動(dòng)時(shí)， 峭度會(huì)明顯增加。由于不同入侵事件產(chǎn)生的振動(dòng)沖擊不同，因此峭度也不同[14]。峭度K的計(jì)算式為：

(4)

式中K——峭度

σ——振動(dòng)幅值標(biāo)準(zhǔn)差，V

③ BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建是基于梯度下降而進(jìn)行的[15]，包括輸入層、隱藏層、輸出層，層與層之間采取全連接或全互聯(lián)方式連接，同一層的神經(jīng)元之間沒有連接關(guān)系[16]。

輸入信號的特征向量通過隱藏層作用于輸出節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過非線性變換，產(chǎn)生輸出向量。通過將誤差反傳，對輸入層節(jié)點(diǎn)與隱藏層節(jié)點(diǎn)的權(quán)值向量和隱藏層節(jié)點(diǎn)與輸出層節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值向量以及閾值進(jìn)行修正，經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練，確定與最小誤差相對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)(權(quán)值和閾值)，訓(xùn)練即完成。此時(shí)將樣本的信息輸入，網(wǎng)絡(luò)會(huì)自行處理，輸出對應(yīng)的識別結(jié)果[17]。

4 實(shí)驗(yàn)分析

4.1 數(shù)據(jù)采集

在天津市北辰區(qū)某區(qū)域埋設(shè)一段燃?xì)夤艿?，管道為外直?60 mm、壁厚9.4 mm的聚乙烯管，長度10 m，埋深1 m，與管道同溝平行敷設(shè)10 m長的光纜，管道上方為人工回填細(xì)沙。人工敲擊和電鎬打擊時(shí)，管道上方鋪設(shè)長×寬×高為2.0 m×1.0 m×0.1 m的素混凝土板，打夯和挖掘?qū)嶒?yàn)時(shí)，上方未鋪設(shè)素混凝土板。與管道同溝平行敷設(shè)的光纜位于管道正上方300 mm。連接光纜終端與監(jiān)測設(shè)備，通過光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)完成埋地燃?xì)夤艿李A(yù)警。在管道周圍分別進(jìn)行人工敲擊、電鎬打擊、打夯、挖掘，獲取振動(dòng)信號，采用Matlab軟件對檢測信號進(jìn)行分析。

人工敲擊由一人操作質(zhì)量約3 kg的鐵錘進(jìn)行現(xiàn)場敲擊，敲擊點(diǎn)位于管道和光纜正上方。電鎬打擊采用日立PR-38E型電鎬，該電鎬輸出功率1 050 W，滿載打擊率3 000 r/min，打擊點(diǎn)在管道正上方。打夯采用路德維希GTR80型沖擊夯，沖擊力11 kN，最大沖擊頻率600～660 次/min，對管道正上方及左右0.5 m范圍內(nèi)的地面持續(xù)夯實(shí)。挖掘采用住友SH60-2型挖掘機(jī)，該挖掘機(jī)鏟斗容量為0.28 m3，鏟斗挖掘力55.9 kN，在管道上方左右0.5 m范圍內(nèi)進(jìn)行挖掘，挖掘頻率約為4 次/min。實(shí)驗(yàn)采樣100次用時(shí)約5 s。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

① 振動(dòng)信號波形

本文進(jìn)行了100組人工敲擊實(shí)驗(yàn)和80組電鎬打擊實(shí)驗(yàn)，每組實(shí)驗(yàn)采樣次數(shù)均為700次；50組打夯實(shí)驗(yàn)，每組采樣次數(shù)為600次；50組挖掘?qū)嶒?yàn)，每組采樣次數(shù)為400次。共得到280組樣本，監(jiān)測到的4種入侵事件的其中1組振動(dòng)信號波形見圖3。

圖3 4種入侵事件的其中1組振動(dòng)信號波形

對比圖3可知，從信號波形可基本區(qū)分4種不同入侵事件。人工敲擊和挖掘的振動(dòng)信號強(qiáng)度較低，100組人工敲擊的振動(dòng)幅值最大值變化范圍為1.3～2.4 V，敲擊頻率約為22～30次/min，50組挖掘的振動(dòng)幅值最大值變化范圍為1.2～2.4 V。人工敲擊的波形較離散，可以看出逐下敲擊的形態(tài)，但挖掘的波形不太明確。電鎬打擊和打夯的信號強(qiáng)度較大，其中打夯的強(qiáng)度最大，50組信號的振動(dòng)幅值最大值變化范圍為4.6～4.8 V，且連續(xù)波形長度最長；80組電鎬打擊的信號振動(dòng)幅值最大值變化范圍為3.2～4.7 V，信號呈現(xiàn)一段一段的波形，頻率約為7～10 次/min。此外連續(xù)波形長度由長到短為打夯、電鎬打擊、挖掘、人工敲擊。

在管道上方的行人跑步、車輛經(jīng)過等外界干擾因素的振動(dòng)信號波形見圖4?？梢钥闯?，外界干擾因素產(chǎn)生的振動(dòng)幅值很小，且波形在采樣時(shí)間內(nèi)通常不具有重復(fù)性和周期性，不會(huì)被誤認(rèn)為第三方破壞，因此對入侵事件識別影響較小。

圖4 外界干擾因素的振動(dòng)信號波形

② 信號的振動(dòng)平均幅值和峭度

由式(3)、(4)計(jì)算4種入侵事件信號的振動(dòng)平均幅值、峭度，分別見圖5、6。

圖5 4種入侵事件的振動(dòng)平均幅值

圖6 4種入侵事件信號的峭度

由圖5可明顯看出，打夯振動(dòng)平均幅值最大，為2.9～4.3 V，其次是電鎬打擊振動(dòng)平均幅值，為0.99～3.5 V，人工敲擊和挖掘的振動(dòng)平均幅值較為接近，但人工敲擊的振動(dòng)平均幅值比挖掘更穩(wěn)定。

由圖6可看出，不同入侵事件產(chǎn)生的沖擊不同，導(dǎo)致峭度不同。人工敲擊的峭度變化程度最大，電鎬打擊的峭度變化較平緩。

③ 小波包能量占比

對每組采集信號進(jìn)行小波基為“db3”函數(shù)的3層小波包分解，得到8個(gè)子頻帶，每個(gè)子頻帶的頻率帶寬為1.25 Hz，8個(gè)頻帶序列號對應(yīng)的頻率區(qū)間見表1。對每組采集信號進(jìn)行小波包能量提取，4種入侵事件的1組信號不同頻帶能量占比見圖7。

表1 8個(gè)頻帶序列號對應(yīng)的頻率區(qū)間

由圖7可以看出，不同入侵事件的信號在不同頻帶能量占比存在差異，人工敲擊能量在各個(gè)頻帶都有分布，其中頻帶1、3、4的能量占比較大；電鎬打擊和打夯的能量均主要集中在頻帶1，均占到90%以上，其他頻帶能量很少，但在頻帶8打夯能量占比高于電鎬打擊；挖掘的能量在各個(gè)頻帶都有分布，頻帶1的能量占比最大且超過50%，其余依次遞減。

圖7 4種入侵事件的1組信號不同頻帶能量占比

④ 信號識別

設(shè)置1、2、3、4分別代表人工敲擊、電鎬打擊、打夯、挖掘4種入侵事件，將振動(dòng)平均幅值、峭度、8個(gè)頻帶能量占比共10個(gè)量輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出入侵事件對應(yīng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)而對入侵事件進(jìn)行識別。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)置為3層，隱藏層傳遞函數(shù)為雙曲正切S形函數(shù)，輸出層傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，訓(xùn)練算法為Levenberg-Marquardt算法。利用上述280組信號中的60%作為訓(xùn)練樣本，剩余40%用于測試，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試的分類結(jié)果見表2。得出4種入侵事件的整體識別率為96.43%，能夠有效識別。

在距離管道2 m的位置進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，采集了10組人工敲擊數(shù)據(jù)、16組電鎬打擊數(shù)據(jù)、15組打夯數(shù)據(jù)和10組挖掘數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)未參與模型訓(xùn)練，直接應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行識別。識別結(jié)果：人工敲擊識別率100.00%，電鎬打擊識別率87.50%，打夯識別率93.33%，挖掘識別率80.00%。整體識別率達(dá)90.20%，能夠有效識別。

表2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試的分類結(jié)果

5 結(jié)論及建議

① 根據(jù)不同入侵事件振動(dòng)信號波形的特點(diǎn)，可基本區(qū)分4種入侵事件。連續(xù)波形長度由長到短為打夯、電鎬打擊、挖掘、人工敲擊。外界干擾因素產(chǎn)生的振動(dòng)幅值很小，對入侵事件識別影響較小。

② 研究的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效地對人工敲擊、電鎬打擊、打夯、挖掘4種入侵事件進(jìn)行識別，整體識別率為96.43%。在距離管道2 m的位置進(jìn)行實(shí)驗(yàn)信號采集，并采用上述方法對振動(dòng)信號進(jìn)行識別，整體識別率達(dá)90.20%。

③ 本研究由于實(shí)驗(yàn)光纜長度有限，著重對第三方入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析識別，后續(xù)可提升實(shí)驗(yàn)平臺，對定位算法進(jìn)行深入研究，并且對預(yù)警系統(tǒng)入侵定位的影響因素進(jìn)行進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析。