[发明专利]一种分布式光纤传感覆冰监测系统及其方法在审
申请号: | 202011602556.X | 申请日: | 2020-12-29 |
公开(公告)号: | CN112729136A | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 颜哲昊;梅沁;张治国;尹悦;蒋頔;黄芬;吴裕锋;祁瑞琳 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司;北京邮电大学 |
主分类号: | G01B11/06 | 分类号: | G01B11/06 |
代理公司: | 北京睿驰通程知识产权代理事务所(普通合伙) 11604 | 代理人: | 张文平;唐华 |
地址: | 214063*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 分布式 光纤 传感 监测 系统 及其 方法 | ||
1.一种分布式光纤传感覆冰监测系统,其特征在于包括:光信号探测单元(21)、光电转换单元(22)和扫频单元(23),所述光信号探测单元(21)经光电转换单元(22)与所述扫频单元(23)连接;其中,所述光信号探测单元(21)包括依次连接的窄线宽激光器(211)、第二耦合器(212)、脉冲光调制器(213)、脉冲光放大器(214)、第二环形器(215)、掺铒光纤放大器(216)、第三耦合器(217)、扰偏器(218),所述分布式光纤传感覆冰监测系统对OPGW光缆覆冰厚度进行监测。
2.根据权利要求1所述的分布式光纤传感覆冰监测系统,其特征在于,所述窄线宽激光器(211)输出的光信号经所述第二耦合器(212)输出后,分为90%的第三光路和10%的第四光路,所述90%的第三光路经所述脉冲光调制器(213)、脉冲光放大器(214)、第二环形器(215)进入待测光缆,从所述待测光缆返回的后向散射光信号经所述第二环形器(215)进入所述掺铒光纤放大器(216)和第三耦合器(217),所述10%的第四光路经所述扰偏器(218)与所述第三耦合器(217)连接。
3.根据权利要求2所述的光缆状态监测系统,其特征在于,所述扫频单元(23)包括:混频器(231)、高频振荡器(232)以及宽带低通滤波器(233),所述高频振荡器(232)以及宽带低通滤波器(233)均与所述混频器(231)连接。
4.根据权利要求3所述的光缆状态监测系统,其特征在于,所述第三耦合器(217)为50:50耦合器。
5.根据权利要求4所述的光缆状态监测系统,其特征在于,所述OPGW光缆中自发布里渊散射的频移和OPGW光缆所受到的应变满足如下关系,
vB(ε)=vB(ε0)[1+cvε(ε-ε0)]
其中,vB(ε)、vB(ε0)分别表示OPGW光缆所受应变分别为ε、ε0时相对于入射光的频移量;cvε表示OPGW光缆的布里渊频移应变系数。
6.一种基于机器学习的分布式光纤传感覆冰监测方法,其特征在于包括:
获取选取OPGW光缆的初始数据,所述初始数据包括线路初始信息以及杆塔坐标信息;
在预设时间段内通过权利要求1-5任一所述分布式光纤传感覆冰监测系统获取所述选取OPGW光缆不同位置的频移参数、散射强度以及覆冰厚度;
通过所述频移参数、散射强度与覆冰厚度作为训练集,构建机器学习模型;
根据所述机器学习模型预测所述选取OPGW光缆之外的OPGW光缆的覆冰状态。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:
训练所述机器学习模型,所述训练所述机器学习模型包括:基于更新的不同位置光缆的频移参数、散射强度及覆冰厚度数据更新所述训练集,对所述机器学习模型进行更新训练。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:
获取漏报数据,通过所述漏报数据更新所述训练集,对所述机器学习模型进行更新训练。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,还包括:
根据所述预测的选取OPGW光缆之外的OPGW光缆的覆冰状态,设置报警阈值,当超过所述阈值时,进行报警。
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