[发明专利]一种基于迁移学习的光纤预警系统事件分类方法

权利要求书

1.一种基于迁移学习的光纤预警系统事件分类方法，其特征在于，包括：

步骤1：通过光纤预警系统检测振动事件发生时得到的瑞利散射光强信号；

步骤2：将所述瑞利散射光强信号制作为振动事件数据样本；

步骤3：将所述振动事件数据样本输入通过基于迁移学习得到的深度卷积神经网络，获得分类结果；

所述光纤预警系统包括：窄线宽光源、第一50:50耦合器、移频声光调制器、90:10耦合器、电光调制器、第一环形器、滤波光栅、第一光放大器、第二环形器、传感光纤、脉冲调制声光调制器、第二光放大器、第三环形器、第二50:50耦合器、采集卡和上位机；

所述通过光纤预警系统检测振动事件发生时得到的瑞利散射光强信号包括：传感光纤感应振动事件，所述窄线宽光源产生连续光，经由第一50:50耦合器后分为探测光和泵浦光，所述探测光经由所述脉冲调制声光调制器调制为脉冲光，并产生频移f₁，之后经过第二光放大器进行光放大后经由第三环形器从传感光纤首端注入，在传感光纤中产生背向瑞利散射光；背向瑞利散射光经由第三环形器到达第二50:50耦合器；

所述泵浦光经由移频声光调制器，产生频移f₂，再经由90:10耦合器分离10％的泵浦光作为本振光，所述本振光到达第二50:50耦合器；

剩余90％的泵浦光到达电光调制器并进行双边带频移，所述双边带频移后的泵浦光通过第一环形器和滤波光栅后滤出上边带，之后经过第一光放大器进行光功率放大后经由第二环形器从传感光纤的尾端注入，并与传感光纤内的脉冲光发生能量迁移，完成脉冲光的分布式光放大；

所述本振光和所述瑞利散射光在第二50:50耦合器处产生干涉信号，形成载波拍频为|f₁-f₂|，所述干涉信号被采集卡采集，并在上位机中完成数字正交解调，获得瑞利散射光强信号；

所述瑞利散射光强信号中包含所要检测的振动信号；

所述将所述瑞利散射光强信号制作为振动事件数据样本包括：

步骤S21：使用光纤预警系统获得振动事件发生时的瑞利散射光光强信号，其中第i条瑞利散射光光强信号记为TR_i；

步骤S22：将1s内获得的多条瑞利散射光光强信号重新排列为矩阵形式，获得时空矩阵信号，所述时空矩阵信号记为TR_Matrix；

步骤S23：使用移动差分平均法对振动事件进行定位，以振动事件的定位位置为中心，以25m为半径，提取时空矩阵信号TR_Matrix中的对应位置的数据，记为TR_Pick；

步骤S24：对时空矩阵信号TR_Pick的列方向进行高通滤波，截止频率为5Hz，滤除直流分量；

步骤S25：对步骤S24中滤波后的时空矩阵信号TR_Pick整体进行灰度化；

步骤S26：采用降采样法调整TR_Pick的行数，采用插值法调整TR_Pick的列数，采用复制的方法调整TR_Pick的通道数，并合成为适配深度卷积神经网络的数据类型，得到振动事件数据样本。