基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别技术∗

李颜瑞唐婧壹

(山西机电职业技术学院信息工程系，山西 长治 046011)

近年来，各项先进技术的发展，带动传感器技术也越来越成熟，在多个领域都起到了非常重要的作用，例如医药行业、工业、军事领域等领域。 光纤传感器在运行过程中可能会出现一些故障影响传感器的正常工作，此时需要有相应的故障信号识别技术以解决这个问题。 现有研究的重点放在当传感器出现故障时，怎样才能快速、高效、准确地识别出传感器故障信号位置，例如:文献[1]提出了一种基于功率谱估计的两级振动模式识别方案。 设计并实现了该算法的监控系统软件，以及软件系统设计中涉及的功能模块。 对整个系统的实验测试表明，该算法能够实时有效地识别传感电缆上的任何入侵事件，入侵检测率大于95%，包括误报。 但是该方法分析样本数量较少，不具有广义代表性；文献[2]结合深度置信网络和拉普拉斯映射法，实现了半监督故障的精准识别。 通过选取相应故障信号，将其转换为低维流形特征的形式代入到深度置信网络中，以此获得少数的有标签样本和大量的无标签样本，分别提取特征并对故障类型做分类处理；然后，代入建立的识别模型中实现故障识别。 该方法降低了计算难度，较好地挖掘了故障信号特征，但是并未对信号进行去噪处理，影响算法整体识别精度。

光纤传感器与其他传感器相比，上市时间较短，对于故障识别方法的研究也相对较浅。……