[发明专利]室外设施人为破坏在线监测报警系统有效
申请号: | 201010013589.0 | 申请日: | 2010-01-12 |
公开(公告)号: | CN102129752A | 公开(公告)日: | 2011-07-20 |
发明(设计)人: | 张方 | 申请(专利权)人: | 西安英诺视通信息技术有限公司 |
主分类号: | G08B13/02 | 分类号: | G08B13/02;G08B25/01;G06F19/00 |
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地址: | 710068 陕西省西安市雁塔*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 室外 设施 人为 破坏 在线 监测 报警 系统 | ||
技术领域:
本发明涉及防止人为破坏室外设施的监测报警设备,具体是一种室外设施人为破坏在线监测报警系统,属于自动监测电子设备。
背景技术:
通信、电力等系统中铁塔塔材及其它室外设施易受人为偷盗破坏,已有多种检测设备实现自动报警。当前的铁塔塔材外力破坏在线监测技术主要基于图片、视频监控方法实现,图片、视频数据量大,信息冗余度高,信息挖掘方法复杂难以满足系统实时要求,因而该方法具有误警率高、实时性差、功耗大、智能化低、通信费用高等缺陷,不利用在线监测技术的市场推广和普及,急需技术更新换代。
为了克服已有设备的上述缺陷,本发明采用一套振动传感器数据采集和信号处理设备,在线监测各种室外设施的机械振动状态,并进行特征提取和模式识别,发现人为破坏性振动现象,立即产生报警信号通过通信系统传输到检测中心报警。
发明内容:
作为一种室外设施人为破坏在线监测报警的设备和系统,其结构一般应由传感器、信号放大与数据采集模块、信号处理模块和一个通信系统构成;传感器产生的信号经信号放大与数据采集模块放大和数字化之后,送到音频信号处理模块进行实时处理,当处理过程中发现存在人为破坏性信号时,即产生报警信号,并通过通信系统传送到检测中心。本发明的特征在于:
1、所述传感器采用振动传感器,安装在欲保护设施之上振动传导较好的部位;其新颖性在于采用振动传感器可以只拾取欲保护设施上的音频机械振动,而能自动排除空气中传播的其它声音。
2、所述信号处理模块,由短时信号能量实时计算和门限法判决单元、振动激励信号特征提取和激励类型模式识别单元和报警信号产生单元构成;采用数字信号处理器或单片计算机或现场可编程门阵列(FPGA)芯片实现;由传感器、信号放大与数据采集模块送来的数字信号,在短时信号能量实时计算和门限法判决单元中实时地逐帧地进行短时能量计算,当一帧或连续几帧信号的短时能量超出事先设定的门限值时,判断为可能存在人为破坏而转向振动激励信号特征提取和激励类型模式识别单元,进行激励信号特征提取和激励类型模式识别;如果模式识别结果确实属于人为破坏性类型的激励,报警信号产生单元立即产生报警信号,并通过通信系统传送到监测中心;如果识别结果属于风吹、雨打、过路车辆振动那样的激励,程序返回到短时信号能量实时计算和门限法判决单元,继续不断地处理采样数据。
这个特征的创新性在于本监测系统能自动检测是否有异常振动,采用短时能量和激励信号特征提取这两个环节的计算处理,既能准确检测出异常振动的出现,又采用激励信号特征提取和模式识别的办法降低了虚警概率,即排除非人为破坏引起的振动引起误报,如风吹、雨打、过行车辆引起的振动,或偶然的一两次意外撞击。所谓激励是信号产生数学模型中的概念,任何一个随机过程都可以看作是一个激励信号通过一个线性系统产生的输出。这里的系统就是被保护设施,激励就是指引起该设施振动的外力作用,如敲击、摩擦等。
3、信号处理模块中的振动激励信号特征提取和激励类型模式识别单元,有两个重要特点:
(1)采用2阶或4阶自适应线性预测器对采集到的振动数字信号进行线性预测,用它所得到的预测残差信号表示振动激励信号;将它平滑滤波后提取激励信号脉冲;采用自相关法对预测残差信号进行分析,判断它是否具有周期性,如果是周期性的则测量其周期大小;
这个创新点的关键是采用线性预测技术提取激励信号。按照信号产生的数学模型,将外力作用点看作系统的输入点,传感器安装处看作是系统的输出点,那么这个系统可以用一对或两对极点的全极点系统来描述,它可以很好地反映被测设施的共振峰特性。而采用2阶或4阶自适应线性预测器,则可以自动分离激励信号和系统响应,实际上预测残差信号就是只含有激励信号而不含系统响应。这样提取出的激励信号与系统无关,从而可以提取激励信号的特征,判断它是否属于人为破坏引起的振动。
(2)激励类型模式识别部分根据所得到的激励信号脉冲的间隔和分布规律、是否具有周期性及周期大小,判断所提取的激励信号是属于敲击、拉锯摩擦和拧螺丝那样的人为破坏性振动激励,还是属于其它非人为破坏性振动激励。
这一做法的新颖性在于,在通过线性预测得到激励信号及其特征之后,根据其周期性、脉冲间隔分布规律等特征之后,可以准确地判断这些激励信号是否属于敲击、拉锯摩擦和拧螺丝那样的人为破坏。这就可以显著降低虚警概率,增强监测报警系统的实用性。
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