Page 171 - 《应用声学》2023年第4期

第 42 卷 第 4 期 Vol. 42, No. 4
2023 年 7 月 Journal of Applied Acoustics July, 2023

⋄ 研究报告 ⋄

利用深度神经网络实现分布式相干瑞利

光纤振动事件分类 ∗

彭任华 1,2,4 周 琰 3 袁旻忞 4,5† 郑成诗 1,2 李晓东 1,2

(1 中国科学院声学研究所 北京 100190)
(2 中国科学院大学 北京 100049)
(3 国家石油天然气管网集团有限公司科学技术研究总院分公司 廊坊 065000)
(4 国家环境保护道路交通噪声控制工程技术中心 北京 100088)

(5 交通运输部公路科学研究院 北京 100088)
摘要：该文利用分布式相干瑞利光纤传感系统，在西气东输一线无锡至苏州段开展现场测试，采集了光纤沿线
车辆行走、机械挖掘、人工锄地、定向钻孔等 8 种振动作业产生的光纤信号，并提出了一种具有 5 层结构的全连
接深度神经网络用于振动事件分类识别以实现不同振动作业的分级管理。振动作业产生的光纤信号能量集中
在低频，该文利用梅尔对数频率的非均匀特性提取了 25 维单帧信号特征量，并将连续 40 帧信号特征量组合成
高维向量作为网络输入特征向量，实现对不同振动作业时变特性的建模。分类识别结果表明，基于深度神经网
络结构的振动信号分类识别器能够有效识别不同振动作业类型，实际线路实验验证了该文算法的有效性。
关键词：分布式光纤传感；安全预警；深度神经网络；振动信号分类
中图法分类号: TN912.16 文献标识码: A 文章编号: 1000-310X(2023)04-0833-11
DOI: 10.11684/j.issn.1000-310X.2023.04.019

Deep neural network-based vibration signal classification in distributed coherent

Reyleigh fiber sensor security pre-warning systems

PENG Renhua 1,2,4 ZHOU Yan 3 YUAN Minmin 4,5 ZHENG Chengshi 1,2 LI Xiaodong 1,2

(1 Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
(2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)
(3 General Institute of Science and Technology Company of Pipe-China, Langfang 065000, China)
(4 National Environmental Protection Engineering and Technology Center for Road Traffic Noise Control, Beijing 100088, China)
(5 Research Institute of Highway Ministry of Transport, Beijing 100088, China)
Abstract: Based on the distributed coherent Rayleigh fiber sensor system, field tests are conducted on West
East Gas Pipeline between Wuxi and Suzhou. Vibration fiber sensor signals excited by various classes of
intrusion events, including car moving, mechanical excavation, artificial slapping, directional drilling, et al. are
collected, and a five-layer neural network is used for vibration fiber sensor signal classification which is intended
for hierarchical management. It is shown that the vibration signals are centered at low frequency regions, and
the non-linear frequency characteristic of logarithm Mel-frequency is used to extract 25 dimensional features,

2022-03-31 收稿; 2022-07-22 定稿
∗ 国家环境保护道路交通噪声控制工程技术中心开放课题
作者简介: 彭任华 (1988– ), 男, 江西贵溪人, 博士, 副研究员, 研究方向: 信号与信息处理。
† 通信作者 E-mail: mm.yuan@rioh.cn