光纖風(fēng)險監(jiān)控與應(yīng)急管理：信號處理與智能分析

定　價：￥56.00

作　者：	王松胡燕祝宋鋼著
出版社：	中國石化出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787511468253	出版時間：	2022-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	104	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書從理論和工程相結(jié)合的角度出發(fā)，對Phase-OTDR技術(shù)所采集的振動信號進行分析梳理，重點闡述了Phase-OTDR振動信號的預(yù)處理、Phase-OTDR振動信號的特征提取與存儲以及Phase-OTDR振動信號的識別與監(jiān)測等內(nèi)容。本書內(nèi)容理論與實際相結(jié)合，解決了Phase-OTDR技術(shù)在實際工程應(yīng)用中的預(yù)處理、特征提取與存儲、識別與監(jiān)測等方面存在的“信噪耦合”“模態(tài)混疊”“數(shù)據(jù)膨脹”等問題，對提高土木建筑、石油化工、電力、通信、航空等行業(yè)的應(yīng)急管理本質(zhì)安全風(fēng)險監(jiān)測水平有很好的參考作用。

作者簡介

　　王松，現(xiàn)就職于北京郵電大學(xué)現(xiàn)代郵政學(xué)院（自動化學(xué)院），副教授，主要研究方向，應(yīng)急管理領(lǐng)域技術(shù)與裝備、群智感知，曾與胡燕祝合作出版《光纖風(fēng)險監(jiān)控與應(yīng)急管理：模態(tài)分析與振場反演》。胡燕祝，現(xiàn)就職于北京郵電大學(xué)現(xiàn)代郵政學(xué)院（自動化學(xué)院），教授，主要研究方向，應(yīng)急管理及技術(shù)裝備、城市運行安全，自然災(zāi)害與公共安全應(yīng)急裝備領(lǐng)域國內(nèi)知名專家學(xué)者，曾與王松合作出版《光纖風(fēng)險監(jiān)控與應(yīng)急管理：模態(tài)分析與振場反演》。宋鋼，就職于北京郵電大學(xué)理學(xué)院，講師，主要研究方向，光學(xué)傳感器與安全監(jiān)測。

圖書目錄

1緒論（1）
1.1研究背景及意義（1）
1.2研究現(xiàn)狀（2）
1.2.1分布式光纖振動信號的去噪方法研究現(xiàn)狀（2）
1.2.2分布式光纖振動信號的特征提取方法研究現(xiàn)狀（3）
1.2.3分布式光纖振動信號的識別方法研究現(xiàn)狀（3）
1.3本書內(nèi)容（4）
2Phase-OTDR振動信號的預(yù)處理（6）
2.1實驗數(shù)據(jù)分析（6）
2.2信號預(yù)處理（8）
2.2.1信號歸一化（8）
2.2.2信號預(yù)加重（9）
2.2.3信號分幀處理（11）
2.2.4相關(guān)系數(shù)分幀（12）
2.3信號時域頻域分析（13）
2.4本章小結(jié)（15）
3Phase-OTDR振動信號的去噪方法（16）
3.1EEMD-FastICA光纖振動信號去噪方法（17）
3.1.1基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的信號去噪方法（17）
3.1.2基于獨立成分分析的信號去噪方法（19）
3.1.3基于EEMD-FastICA的信號去噪方法（21）
3.1.4去噪效果評估（26）
3.2基于模擬退火尋優(yōu)的Ostu信噪分離方法（30）
3.2.1基于模擬退火尋優(yōu)的Ostu信噪分離（30）
3.2.2振動數(shù)據(jù)信噪分離實驗（32）
3.2.3信噪分離效果評估（39）
3.3基于BEMD的Phase-OTDR信號去噪（40）
3.3.1基于BEMD的Phase-OTDR信號去噪原理（40）
3.3.2去噪效果（43）
3.4本章小結(jié)（45）
4Phase-OTDR振動信號的特征提取與編碼存儲（46）
4.1分布式光纖振動數(shù)據(jù)時空特征提?。?6）
4.1.1基于二維小波變換的時空特征提取原理（46）
4.1.2基于剪切波變換的時空特征提取原理（50）
4.1.3振動數(shù)據(jù)時空特征提取實驗（54）
4.1.4分布式光纖振動數(shù)據(jù)頻譜分析（66）
4.2光纖振動信號多維特征提?。?3）
4.2.1時域與頻域特征提?。?4）
4.2.2改進的自相關(guān)特征提?。?5）
4.3信號特征分析（76）
4.3.1特征選取情況（76）
4.3.2實驗評估（78）
4.4分布式光纖振動數(shù)據(jù)編碼存儲（78）
4.4.1哈夫曼編碼原理（79）
4.4.2振動數(shù)據(jù)編碼存儲實驗（80）
4.5本章小結(jié)（83）
5Phase-OTDR振動信號的識別方法（84）
5.1單分類器分類模型（84）
5.1.1隨機森林分類模型（84）
5.1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型（85）
5.1.3AdaBoost分類模型（86）
5.2基于分類器融合的RF-BP-AdaBoost多模型（87）
5.2.1多分類器融合原理（87）
5.2.2實驗結(jié)果對比（88）
5.3本章小結(jié)（92）
6Phase-OTDR振動信號的異常監(jiān)測方法研究（93）
6.1模態(tài)參數(shù)異常判斷（93）
6.2累計負載異常判斷（95）
6.3本章小結(jié)（97）
7總結(jié)與展望（98）
7.1結(jié)論（98）
7.2展望（99）
參考文獻（101）