第30卷第3期 石 油 学 报 VoL.30No..3
2009年5月 ACTAPETROLEISINICA May 2009
文章编号:0253—2697(2009)03。-0465—04
基于多地震波传感器数据融合的管道安全监测预警系统
孙洁娣1’2 靳世久1 孙健1
(1.天津大学精密测试技术及仪器国家蘑点
天津300072;2.燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004)
摘要:采用数据融合方法研究了基于多地震波传感器的管道安全监测预警系统中目标特征提取及识别问题。用多个传感器及处
理模块采集管道周围目标产生的震动信号,采用经验模态分解方法对地面震动信号进行处理,提取分解结果的归一化峭度,将其作
为特征向量;利用主要频率区闻的特征向量进行单一传感器的目标识别。由于监测系统由多个单独传感器采集模块组成,为了提
高目标的识别率,采用D-S证据理论对识别结果进行了数据融合,得到最终识别结果。利用该方法对实验采集数据进行处理。验证
了文中提出的方法。
关键词:管道安全监测;预警系统;目标识别;经验模态分解;地震波传感器;数据融合方法;特征向量;地震信号
中图分类号:TE88 文献标识码:A
Monitoringandpre-warningsystemforsecurityofpipelines
basedondatafusionofmulti—seismicsensors
SUNJiedil·2JINShijiulSUNJianl
(1。StateKeyLaboratoryofPrecisionMeasurementTechnologyandInstrument,n口巧inUniversity,Tianjin300072,China}
2.DepartmemofInformationScienceandEngineering,YanshanUniversity,Qinhuangdao066004,China)
Abstract:Amethodforextractionoftargetfeaturesinthepipefinesecuritymonitoringandpre-warningsystembasedonmuhi-seis—
micsensorswasstudiedwithdatafusiontOimproverecognitionrate.ManysensorsandprocessingmoduleswereusedtOacquirethe
seismicsignalsgeneratedbythegroundtargets.Thenon—stationarysignalanalysismethodbasedonempiricalImodedecomposition
wasusedtOprocesstheseismicsignals.Thenormalizedkurtosisextractedfromthedecomposedresultswascomposedofthefeature
vectors.Thedecisionofsinglesensorwasmadeofthemajornormalizedkurtosisinthemaindecomposedfrequencybands.TheD—S
evidencereasoningwasusedtOfusetheseindividualrecognitionresultsforimprovingrecognitionrate,andthefinaldecisionwasob—
tained..Theexperimentdatawereacquiredandanalyzed.Theanalysisresultsverifiedthevalidityofthenewmethod.
Keywords:pipelinesecuritymonitoring;pre-warningsystem;targetrecognition;empirical【modedecomposition;seismicsensor;data
fusionmethod;featurevector;seismicsignal
近年来我国的输油管网受到以盗窃为主的严重
破坏。据统计,近10年来油气长输管道发生的事故
95%以上是由于人为侵入造成的[1。]。常规的泄漏检
测技术及已有的装置一般只能在事后发现漏油或进行
报警,因此在管道安全受到威胁或者正被破坏而尚未
造成损失时就及时发现入侵行为是急待解决的问题。
为此本课题组研究并设计了一种新型的基于多地震波
传感器的管道安全监测预警系统。通过沿管道设置的
多个地震波传感器检测模块采集管道周围目标产生的
地震波信号,通过对信号进行特征提取和模式识别以
确定引起震动的目标性质,进而判断目标是否对管道
构成入侵威胁。
1 监测原理及信号处理
目标活动产生地震信号。研究表明,当震源位于
地表时,瑞利波由于具有能量较强、在自由表面传播距
离较远等特性,很适合地面运动目标探测与识别㈨。
图1为本课题组研究开发的管道安全监测预警系统的
原理示意图。
竺里j一受墓毒一L乳是⋯莹.土壤⋯ V — V V
[二夏至口:j::::::!工)蔓二)
圈1监测原理示意图
Fig.1Sketchofthemonitoringsystem
基金项目:国家自然科学基金重点项日(No.605340s0)资助。
作者简介:孙洁娣,女.1975年11月生,2001年获燕山大学工学硕士学位,现为天津大学精密仪器及光电子工程学院在读博士研究生.主要从事测试
信号处理及模式识别研究.E‘mail:sjdwjt@yahoo.corn.cn
万方数据
石 油 学 报 2009年第30卷
图1中标记S,,S:,⋯,S。为多个地震波检波器及
处理模块,系统中有多个相同模块沿管道埋设。人、车
及挖掘等活动引起地面震动,地震波以多种形式在土
壤中传播。目标活动产生的信号通过各单元处理模块
完成信号采集、处理以及特征提取等工作,并将处理结
果通过无线方式传输至主站;中央监控计算机对收到
的信号进行多传感器数据融合和模式识别等处理,得
到准确的目标信息。
监测系统的多个传感器及处理模块处于不同的采
集环境。当目标出现时,如果多个模块都将信号向主
机传输,不仅由于数据量大造成信息通路的拥塞,而且
信号的复杂性以及传输中的干扰等问题都会影响信息
的准确性。因此提出了一种新的处理方法:信号在各
处理模块中先进行预处理和特征提取,然后将特征向
量传输到主机中;主机通过模式识别和多传感器数据
融合等再处理分析得到目标类型。特征向量维数较原
始数据量极大减少,传输的数据量和复杂程度都大大
降低,信号处理流程如图2所示。
传藤器1 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯. 传感器n
圈2系统信号处理流程
Fig.2Flowchartofsignalprocessinginthemonitoringsystem
2基于EMD的特征提取
地震信号是典型的非平稳信号,而经验模态分解
EMD是近年来发展迅速的一种适合非平稳信号分析
的方法。将信号中不同尺度的波动或趋势逐级分解出
来,产生一系列具有不同特征尺度的固有模态函数,对
各分量进行分析可以更加准确、有效地把握信号的特
征信息睁“。
分解后的固有模态分量分别代表了不同特征尺度
下的平稳信号,其幅度大小和频率范围各不相同,忽略
残余分量。针对采集信号的脉冲特性,笔者提出了基
于IMF归一化峭度的特征提取方法,能够在较少的分
解区间得到差别较大的特征。
基于IMF归一化峭度的特征提取步骤如下:
(1)对信号进行经验模态分解,得到各IMF分
量。
(2)忽略残余分量,求出九个IMF分量的峭度,
并对其进行归一化处理,即
.1
T,=÷∑c4.。 (1)
。●暑1
个T:=÷ (2)
∑tZ-一 ‘
f=1
式中:i为IMF分量标号。i一1,2,⋯,咒;志为离散点
在该分量中的位置,志=1,2,⋯,z;l为采样点数;Q.^为
第i个IMF分量、第志个采样点处的值。
(3)选取包含信号主要特征的h个1MF分量的
归一化峭度,构成特征向量,即
T=[T:,T:'..·,丁:] (3)
经过特征提取得到的特征向量个数较原始数据极
大的减少,各传感器处理模块将主要特征向量通过无
线传输方式传输到主机中进行后续处理。
3基于D—S证据理论的数据融合
每个传感器及其处理部分组成一个单独的采集模
块,监测区域的目标信号由多模块采集,它们处于不同
的采集环境。当非法活动目标信号产生时,会有多个
模块同时接收到有效信号。单个模块的信号经过特征
提取和分类识别后得到各自的结论,但是单个模块提
取的特征不完整识别率不高。对多传感器系统提高识
别率采用适当的数据融合方法非常重要,D—S(Demp—
ster—Sharer)证据理论对于决策级融合具有较好的效
果‘7。9]。针对系统由多个传感器构成的特点,提出基于
D-S证据理论的方法对多个传感器的识别结果进行融
合处理,得到最终的目标类别信息。
设同一识别框架@上存在两个信任函数,m,和
m:分别是其对应的基本可信度分配。设识别框架中
的焦元YACO,则对A经融合后的信度可以表示为
m(A)一Tnl(A)om2(A)。令m1,⋯,m。分别表示户
个信息的可信度分配,如果它们是由独立的信息推得
的,则融合后的信度为m=m,④m:④⋯④m,,可以表
示为
一
∑Ⅱ仇,(A)
re(A):』生生三≥—一 (4)
卜∑Ⅱm,(A)
JA.2币J2I
4实验及结果分析
在实验基地的管道沿线进行了多种目标信号的
万方数据
第3期 孙洁娣等:基于多地震波传感器数据融合的管道安全监测预警系统 467
采集。采集系统由多个传感器及处理模块组成,沿
实验管道直线布放,传感器间隔为10rfl,埋深为
0.5m。
外场实验测试工况为:微风,气温约20"C,周围无
2.2
2.0
,
奋L8
脚1.6
1.4
1.2
:.J.. L.jJ.o 【一 I。.1I..●L
?T一
一 '¨’一”1
rr
●
O 5000 10000
采样点数
(t)走动信号
L80
之l,79
坦
砻1.78
明显干扰源。目标活动引起的地面震动通过地震检波
器转变为电信号,通过采集处理模块,完成放大滤波、
A/D转换和特征提取等处理工作。图3为由一组采
集模块得到的几种不同目标的典型信号。
.一.-l儿.。山“.J-
·吖‘T一”P’"’1ll『
》
、
磴
锄
一 I
f 一f
●
对原始信号消噪后进行EMD处理,分解得到的
各IMF分量大小不同。由于残余分量单调且幅值很
1.o
越
蟹
基0.5
皿
0
l
【III......
1.o
髓
警
基0.5
l
皿
0
采样点数
(c)挖掘信号
小,分析中忽略其影响。图4所示为对应于图3的3
种典型信号的归一化峭度特征。
0 l 2 3 4 5 6 7 8 910ll O l 2 3 4 5 6 7 8 910ll12
固有模态分量 周有模态分量
(-)走动信号 (b)车辆行驶信号
圈4不同目标信号的特征向量
Fig.4Featurevectorsofdifferenttargets
通过分析得到:3种不同信号的归一化峭度特征
向量主要集中在IMF2~IMF6,走动信号的特征向量
主要集中在IMF4和IMF5,且占据了97%以上的峭
度值;车辆行驶信号的峭度特征主要分布在IMF2~
IMF4;IMF4的归一化峭度占据了总体的85%以上,
而IMF2和IMF3所占比例较小,但均占总峭度的5%
以上,且差别不大;挖掘信号的特征集中于IMF4~
IMF6,IMF4所占比例很大,IMF5和IMF6比例较
小,差别不大。因此特征向量选为
T=[t,T:,一,t,t]
由各传感器处理模块将特征向量向上位机传输,
主机接收后,先进行单传感器目标结果的识别。由于
同一目标信号多个传感器都可以采集到,单一传感器
识别率不高。为提高识别率,对多个传感器的识别结
果进行数据融合。
利用3个传感器的特征向量所得的基本识别概率
以及合并后的基本概率,根据D—S方法进行融合,并
根据决策规则进行目标识别,结果如表1所示。
1.o
魁
誓
掌O.5
l
丑
0
0 l 2 3 4 5 6 7 8 9101112
嗣有模态分量
(c)挖掘信号
实验中对不同信号进行分组采集,每组5个传感
器采集模块,共测得不同距离的人走动信号20组;挖
掘信号20组;车辆行驶信号15组。对各种目标信号
分别进行特征提取和识别,表2给出数据融合前后的
识别结果。
通过对多组信号的处理结果分析得到多个传感器
的融合较单个传感器的识别结果有明显改善。因此对
于采用多传感器采集信号的监测预警系统,选用合适
的融合算法非常重要。
5 结论
(1)研究了一种新型的基于多地震波传感器的管
道安全监测预警系统,提出了对单一传感器识别结果
进行数据融合、以提高目标识别率的处理方法。
(2)沿管道设置的多个地震波传感器及处理模
块,采集管道周围多种活动目标产生的地震波信号,采
用非平稳信号分析的EMD方法,提取各IMF的归一
化峭度作为特征,选择主要频率区间的峭度作为特征
向量进行单独识别。
3
咖
啦
5
万方数据
468 石 油 学 报 2009年第30卷
表1 基于D—S证据理论的数据融合结果
Table1 Dataf啵ionresultsbasedonD-Sevidencereasoning
实际目标传感器——I焉瓦季r———墨姜豢裂善兰———1矿不确定性识别结果
1 0.4651 0.4061 0.0784 0.0404 不确定
走动信号 ; ::磊:; 主曼i: :::笔: :.·0。,5,2; 霉翥墨善
融合0.81280.1843 0.0026 0.0003 走动信号
1 0.1046 0.4453 0.4092 0.0409 不确定
车辆信号
2 0.2212 0.7141 0.0367 0.0280 车辆信号
3 0.1022 0.2683 0.5862 0.0433 挖掘信号
融合0.03840.8267 0.1345 0.0004 车辆信号
注:表中“融合”为对3个传感器的识别结果采用证据理论方法进行数据融合后得到的最终结果。
表2多组信号融合前后的识别率
Table2 Severalgroupsofsignalsrecognition
ratebeforeandafterdatafusion
(3)对多个传感器识别结果采用基于D-S证据理论的
数据融合进行处理,实验采集数据的分析结果表明,经
数据融合方法对识别结果进行处理后,识别率较单一
传感器结果有明显改善。
(4)目前在1.5km范围内实验取得了较好的识
别结果。这种基于多地震波传感器的安全监测系统目
前主要用于监测事故多发地段,今后可进一步考虑用
于其他重要区域的安全监测,应具有良好的应用前景。
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(收稿日期2008-09—05改回日期2008.12.24编辑仇学艳)
万方数据
基于多地震波传感器数据融合的管道安全监测预警系统
作者: 孙洁娣, 靳世久, 孙健, SUN Jiedi, JIN Shijiu, SUN Jian
作者单位: 孙洁娣,SUN Jiedi(天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,30007;燕山大学信
息科学与工程学院,河北秦皇岛,066004), 靳世久,孙健,JIN Shijiu,SUN Jian(天津大学精
密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,30007)
刊名: 石油学报
英文刊名: ACTA PETROLEI SINICA
年,卷(期): 2009,30(3)
被引用次数: 0次
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道输送压力、流量以及温度等参数的变化来判断泄漏是否发生。该类方法容易受输送介质特性、工艺等因素影响,且报警都在发生泄漏之后。
本文在课题组前期工作基础上,对分布式光纤油气长输管道泄漏检测及预警技术展开了深入研究,并构建了一套分布式光纤油气管道泄漏检测及预
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了基于互相关方法的破坏行为定位原理。分析了直接对干涉信号作互相关可能对定位结果的影响,提出了基于广义互相关方法的改进定位技术。分析了
相关分析中可能对定位精度造成影响的诸多因素,提出了通过提高采集卡采样率、增加互相关数据长度、小波滤除系统噪声、采用时延差估计方法提高
系统定位精度的方法。在上述理论基础上,开发了整个试验系统:包括能够实现破坏行为定位的分布式光纤传感系统、能够对测量得到的定位值进行评
价的破坏行为发生位置标定系统。通过采用偏振控制、增加数据长度、小波去噪等手段后,系统的定位精度基本达到了预期目标。针对定位距离存在一
定随机偏差的情况,采用τ值平均法提高时延估计精度,有效的消除了单次测量的随机误差,多次测量的平均结果与OTDR测量值之间有4~52m左右的误
差。试验结果表明,该系统性能能够满足油气管道破坏行为定位的工程实际需求。
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下载时间:2011年4月1日