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基于集成学习的光纤敲击事件识别方法及系统实现

 

Identification method and system of optical fiber knock event by Ensemble Learning

我国城市化进程加速,地下区域设施(包括地下管线、公共建筑、桥梁隧道等)规模激增,仅北京市地下空间超过3000万平方米。城市地下重点区域泄漏、下陷、坍塌、爆炸等大型安全事故屡次发生。全国2009年-2013年地下管线发生影响较大的事故75例,死亡117人,每年因城市地下设施事故造成的直接经济损失数十亿元计。 现有地下声波感知方法有广域地震波法和局域点式网络法,其中传统广域方法距离远(千米级)但精度差;局域方法精度高(米级)但布设复杂(需开挖),仅能对关键点进行连续监测,其测量点数少,监测范围小,从而易受复杂环境干扰,无法从空间位置上剥离干扰信号,立体定位功能差,目标信息获取有局限。 近年国际采用既有光纤感知技术(区域感知+非开挖),能够利用多根光纤形成立体感知网络,监测范围大,获取目标信息丰富,抗干扰能力强。英国Optasense和美国的Honeywell公司在军用方面已经进行了相关应用。该技术国内尚未见相关报道。 基于已储备的地下管网节点监测、声信号采集分析处理、采集设备组网、大型工业系统预测预警等关键技术,初步开发区域声纹监测原理样机。通过实验室环境地下管线水泄漏、光纤振动测试,比对传统点式传感网络监测,证明本项目技术路线切实可行。

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项目信息

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项目负责人

黄睿轩2018级 自动化类

项目成员

申采奕2018级 机器人与人工智能大类

牛露洁2018级 自动化

詹祎2018级 自动化专业

杨嘉伟2018级 自动化

指导老师

艾新波人工智能学院 副教授

评审老师

严鲁涛现代邮政学院(自动化学院) 副教授

方维 副教授

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