基于光纤振动传感系统的入侵事件识别

王艳昌，马晓麟，李鸣欣，韩 雪，玉建军

(1. 天津泰达滨海清洁能源集团有限公司，天津 300384；2.天津城建大学 能源与安全工程学院，天津 300380)

1 概述

长期以来，全国城市地下燃气管道破坏事故时有发生，其中很大一部分事故是外力入侵造成的[1]，例如管道附近挖掘机施工、钻孔开挖等，除此之外还有蓄意破坏、偷盗燃气等非法行为。这些第三方破坏事件对地下管道的安全运行造成了极大威胁。

目前，常见的管道监测方法有流量法、负压波法、管内机器人检测、管道声波预警、地震检波器和光纤传感技术[2-5]。其中，流量法、负压波法和管内机器人检测为事后响应，不能及时发现和预报隐患；管道声波预警主要针对意外过失破坏，不适合国内人为故意破坏的情况；地震检波器造价较高且地面标志物多，不利于管道管理。光纤传感技术是一种适用于地下管线第三方入侵监测的先进技术。光缆作为传感探测单元，因其独特的线性结构可以不受周界轮廓的限制，不会有任何死角，还可以同时监测管道沿线各个位置的振动信号，全面覆盖整条管道，实时显示整条光缆的振动信号[6]，具有定位精度高、响应时间短、灵敏度高、可靠性强和使用寿命长等特点[7]。但是，光纤振动预警产品面临误报、漏报较多的问题。目前业界产品报警准确率普遍低于85%，实用性不足，难以达到提升管道安全水平、提升巡线效率的应用目标[8]。

本文为解决上述问题，在实际环境中搭建光纤振动传感系统实验平台，于埋地燃气管道上方敷设光缆获取管道附近不同入侵事件的振动信号，将入侵事件信号振动平均幅值、峭度和小波包8个频带能量占比作为输入数据对BP神经网络模型进行训练并测试，进而对入侵事件进行识别和分类，从而降低误报率，提升系统的实用性。

2 光纤振动传感器工作原理

光纤振动传感器[9]的干涉原理见图1[10]。激光器发出的一束光波信号经透镜传输至耦合器1后分为两束。一束经传感臂到耦合器2，当受到振动时，传感臂的几何长度和折射率等参数发生变化，导致传感臂中传输光波的相位发生变化。另一束经参考臂(参考臂不是真实存在，仅为方便阐述原理)到耦合器2，因为参考臂中的传输光波相位并不发生变化，所以传感臂和参考臂内传输的两束光之间产生了相位差。两束光在耦合器2汇合干涉后被分成两束分别传播至光电探测器1、2并转化为电信号[11]，随后传输到计算机中进行进一步的信号处理和分析。

图1 光纤振动传感器干涉原理

通过实时检测干涉光信号的变化，可以检测出光纤振动传感器沿途管道入侵事件产生的振动信号[12]，从而实现对管道的实时监测。

3 信号分析及识别

3.1 光纤振动传感系统

本文采用的光纤振动传感系统能实时监测外界振动信号，可直观地将外界的振动波形轮廓特别是冲击信号波形显示出来，光纤振动传感系统界面见图2。光纤振动传感系统可不对采集的信号进行去噪处理，极大简化信号处理过程。

图2 光纤振动传感系统界面

系统实际电压范围在0～5 V，输出数据为二进制数，范围为0～1 024，因此实际电压为：

(1)

式中V——实际电压，V

m——系统输出信号的二进制数

调节电位器波形放大倍数R1，使不同强度振动信号得以完全显示，并将数据转换为信号的振动幅值，进一步求得每组信号的振动平均幅值。振动幅值及振动平均幅值计算式为：

(2)

(3)

式中X——振动幅值，V

R1——波形放大倍数

Xave——振动平均幅值，V

Xi——信号i的振动幅值，V

n——信号数量

3.2 信号分析方法

① 小波包分析

小波包分析能够提供一种更精细的信号分析方法，它将频带进行多层次划分，对多分辨率分析没有细分的高频部分进一步分解，并能够根据被分析信号的特征，自适应地选择相应频带，使之与信号频谱相匹配，从而提高时频分辨率，因此小波包分析具有更广泛的应用价值。本文采用小波包分析的方法，对采集到的振动信号进行小波包能量特征提取[13]。

② 峭度

峭度是描述信号时域特性的物理量，表示波形的平缓程度，对振动中的冲击信号非常敏感。当外界无振动时，峭度较小；当有振动时， 峭度会明显增加。由于不同入侵事件产生的振动冲击不同，因此峭度也不同[14]。峭度K的计算式为：

(4)

式中K——峭度

σ——振动幅值标准差，V

③ BP神经网络

BP神经网络的构建是基于梯度下降而进行的[15]，包括输入层、隐藏层、输出层，层与层之间采取全连接或全互联方式连接，同一层的神经元之间没有连接关系[16]。

输入信号的特征向量通过隐藏层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出向量。通过将误差反传，对输入层节点与隐藏层节点的权值向量和隐藏层节点与输出层节点之间的权值向量以及阈值进行修正，经过反复训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即完成。此时将样本的信息输入，网络会自行处理，输出对应的识别结果[17]。

4 实验分析

4.1 数据采集

在天津市北辰区某区域埋设一段燃气管道，管道为外直径160 mm、壁厚9.4 mm的聚乙烯管，长度10 m，埋深1 m，与管道同沟平行敷设10 m长的光缆，管道上方为人工回填细沙。人工敲击和电镐打击时，管道上方铺设长×宽×高为2.0 m×1.0 m×0.1 m的素混凝土板，打夯和挖掘实验时，上方未铺设素混凝土板。与管道同沟平行敷设的光缆位于管道正上方300 mm。连接光缆终端与监测设备，通过光纤振动传感系统完成埋地燃气管道预警。在管道周围分别进行人工敲击、电镐打击、打夯、挖掘，获取振动信号，采用Matlab软件对检测信号进行分析。

人工敲击由一人操作质量约3 kg的铁锤进行现场敲击，敲击点位于管道和光缆正上方。电镐打击采用日立PR-38E型电镐，该电镐输出功率1 050 W，满载打击率3 000 r/min，打击点在管道正上方。打夯采用路德维希GTR80型冲击夯，冲击力11 kN，最大冲击频率600～660 次/min，对管道正上方及左右0.5 m范围内的地面持续夯实。挖掘采用住友SH60-2型挖掘机，该挖掘机铲斗容量为0.28 m3，铲斗挖掘力55.9 kN，在管道上方左右0.5 m范围内进行挖掘，挖掘频率约为4 次/min。实验采样100次用时约5 s。

4.2 实验结果与分析

① 振动信号波形

本文进行了100组人工敲击实验和80组电镐打击实验，每组实验采样次数均为700次；50组打夯实验，每组采样次数为600次；50组挖掘实验，每组采样次数为400次。共得到280组样本，监测到的4种入侵事件的其中1组振动信号波形见图3。

图3 4种入侵事件的其中1组振动信号波形

对比图3可知，从信号波形可基本区分4种不同入侵事件。人工敲击和挖掘的振动信号强度较低，100组人工敲击的振动幅值最大值变化范围为1.3～2.4 V，敲击频率约为22～30次/min，50组挖掘的振动幅值最大值变化范围为1.2～2.4 V。人工敲击的波形较离散，可以看出逐下敲击的形态，但挖掘的波形不太明确。电镐打击和打夯的信号强度较大，其中打夯的强度最大，50组信号的振动幅值最大值变化范围为4.6～4.8 V，且连续波形长度最长；80组电镐打击的信号振动幅值最大值变化范围为3.2～4.7 V，信号呈现一段一段的波形，频率约为7～10 次/min。此外连续波形长度由长到短为打夯、电镐打击、挖掘、人工敲击。

在管道上方的行人跑步、车辆经过等外界干扰因素的振动信号波形见图4。可以看出，外界干扰因素产生的振动幅值很小，且波形在采样时间内通常不具有重复性和周期性，不会被误认为第三方破坏，因此对入侵事件识别影响较小。

图4 外界干扰因素的振动信号波形

② 信号的振动平均幅值和峭度

由式(3)、(4)计算4种入侵事件信号的振动平均幅值、峭度，分别见图5、6。

图5 4种入侵事件的振动平均幅值

图6 4种入侵事件信号的峭度

由图5可明显看出，打夯振动平均幅值最大，为2.9～4.3 V，其次是电镐打击振动平均幅值，为0.99～3.5 V，人工敲击和挖掘的振动平均幅值较为接近，但人工敲击的振动平均幅值比挖掘更稳定。

由图6可看出，不同入侵事件产生的冲击不同，导致峭度不同。人工敲击的峭度变化程度最大，电镐打击的峭度变化较平缓。

③ 小波包能量占比

对每组采集信号进行小波基为“db3”函数的3层小波包分解，得到8个子频带，每个子频带的频率带宽为1.25 Hz，8个频带序列号对应的频率区间见表1。对每组采集信号进行小波包能量提取，4种入侵事件的1组信号不同频带能量占比见图7。

表1 8个频带序列号对应的频率区间

由图7可以看出，不同入侵事件的信号在不同频带能量占比存在差异，人工敲击能量在各个频带都有分布，其中频带1、3、4的能量占比较大；电镐打击和打夯的能量均主要集中在频带1，均占到90%以上，其他频带能量很少，但在频带8打夯能量占比高于电镐打击；挖掘的能量在各个频带都有分布，频带1的能量占比最大且超过50%，其余依次递减。

图7 4种入侵事件的1组信号不同频带能量占比

④ 信号识别

设置1、2、3、4分别代表人工敲击、电镐打击、打夯、挖掘4种入侵事件，将振动平均幅值、峭度、8个频带能量占比共10个量输入BP神经网络模型，输出入侵事件对应的数据，进而对入侵事件进行识别。网络结构设置为3层，隐藏层传递函数为双曲正切S形函数，输出层传递函数为线性函数，训练算法为Levenberg-Marquardt算法。利用上述280组信号中的60%作为训练样本，剩余40%用于测试，BP神经网络测试的分类结果见表2。得出4种入侵事件的整体识别率为96.43%，能够有效识别。

在距离管道2 m的位置进行实验，采集了10组人工敲击数据、16组电镐打击数据、15组打夯数据和10组挖掘数据，这些数据未参与模型训练，直接应用神经网络模型对这些数据进行识别。识别结果：人工敲击识别率100.00%，电镐打击识别率87.50%，打夯识别率93.33%，挖掘识别率80.00%。整体识别率达90.20%，能够有效识别。

表2 BP神经网络测试的分类结果

5 结论及建议

① 根据不同入侵事件振动信号波形的特点，可基本区分4种入侵事件。连续波形长度由长到短为打夯、电镐打击、挖掘、人工敲击。外界干扰因素产生的振动幅值很小，对入侵事件识别影响较小。

② 研究的BP神经网络模型能够有效地对人工敲击、电镐打击、打夯、挖掘4种入侵事件进行识别，整体识别率为96.43%。在距离管道2 m的位置进行实验信号采集，并采用上述方法对振动信号进行识别，整体识别率达90.20%。

③ 本研究由于实验光缆长度有限，着重对第三方入侵数据进行分析识别，后续可提升实验平台，对定位算法进行深入研究，并且对预警系统入侵定位的影响因素进行进一步数据分析。