[发明专利]一种油气长输管道光纤预警信号特征提取方法

权利要求书

1.一种油气长输管道光纤预警信号特征提取方法，包括以下步骤：

从光纤传感器的振动信号中，以时间和空间为标准，按照入侵事件类别、事件发生时间和观测点依次读取数据，并保存为原始样本数据；

使用数字滤波器对原始样本数据进行高通滤波，以去除信号中的干扰信号；

基于光纤信号特性和光纤硬件设备特点初步提取信号多维特征；

根据样本数据中的标注，使用独热编码对入侵事件类别进行编码；

使用线性降维和非线性降维对样本数据进行降维分析，并通过聚类对样本数据进行清洗，得到清洗后的原始振动信号的特征，作为后续用于预警的信号特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述原始样本数据的获取包括：在空间维度和时间维度上同时获取光纤中的相干瑞利散射信号，表示为data＝(L,T)，其中L＝n*d为光纤长度，n是空间维度的观测点数量，d是两个相邻观测点之间的距离，T是在时间维度上的数据数量，表示为T＝H*t，H是信号采集频率，t是信号采集时间。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于光纤信号特性和光纤硬件设备特点初步提取信号多维特征包括：

对振动信号进行预加重和高通滤波；

进行分帧处理，将Q个连续数据在初始采样点组合为一帧，在相邻的两帧之间设置大小是Q值一半的重复区域，以保证帧与帧之间的连续性；

将分帧后的帧内数据分别与窗函数相乘，以增加每一帧内部左部分数据和右部分数据的相关性；

对于每一帧信号使用快速傅里叶变换将时域信号转化到频域内，并在频域中选择幅度谱和功率谱作为待提取的特征；

将频域从普通频域转换为类Mel频域，并建立一组在类Mel频率标准下的三角带通滤波器组；

从分帧后的第三帧信号开始进行噪声估算，对于前两帧信号默认其最终的幅值能量为零，以从幅值谱中删去噪音谱，获得纯幅值谱；

将所述三角带通滤波器组应用于所述纯幅值谱的对数能量，以计算每一帧信号的对数能量，并将每m个小滤波器的对数能量作为一个特征，m是设定的整数；

对完整的对数能量经过离散余弦变换，获得初步提取的信号多维特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，根据以下公式计算每一帧信号的对数能量：

其中x(m)为信号的幅值谱，s(m)是对数能量。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述原始样本数据中的入侵事件类别包括机械挖掘、定向钻、车辆推土、重型车辆、人工锄地、压路机、高压水枪、打桩以及背景噪声中的一项或多项。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用线性降维和非线性降维对样本数据进行降维分析，并通过聚类对样本数据进行清洗包括：

将经过初步提取后的特征样本作为输入，分别送入到线性降维算法和非线性降维算法进行降维；

将每个特征降维后的数据，在二维或三维的坐标系中可视化，并根据所述线性降维算法和所述非线性降维算法的结果，判断特征数据是属于线性可分样本还是非线性可分样本，进而选择相应的线性降维算法或非线性降维算法；

将降维后的每一类非噪声数据和纯噪声数据合并输入聚类算法中进行聚类，将标记为非噪声数据但聚类到纯噪声数据中的样本分离出来，同时将标记为纯噪声数据但聚类到非噪声数据中的样本分离出来，从而得到非噪声特征数据和纯噪声数据特征样本。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述聚类算法是K-Means，所述线性降维算法是主成分分析、所述非线性降维算法是t-SNE。

8.一种油气长输管道光纤预警方法，包括：

根据权利要求1至7任一项所述的方法提取光纤振动信号的特征，以构建样本数据集，所述样本数据集表征光纤振动信号特征和入侵事件类别之间的对应关系；

利用所述样本数据集训练分类预警模型，用于对与光纤同沟铺设的油气长输管道的实时预警。