一种用于互联网建筑通信光缆缺陷检测方法与流程

本发明属于光纤传感与智能检测，尤其涉及一种用于互联网建筑通信光缆缺陷检测方法。

背景技术：

1、在智能建筑和互联网基础设施中，通信光缆承载海量数据传输，其健康状态直接影响通信质量与系统可靠性，建筑内部光缆常因装修施工、弯折过度、接头氧化等因素产生微弯、断裂、挤压损耗等缺陷，需及时准确的检测与分类。

2、现有分布式光纤传感技术中，光时域反射仪仅能反映损耗变化而无法判别缺陷类型，相位敏感光时域反射仪存在温度与应变的交叉敏感问题，布里渊光时域反射仪则因频移方程欠定而需额外硬件辅助解耦，且上述方法均面临建筑振动与缺陷信号在时频域高度非线性混叠的难题。更为关键的是，现有技术完全忽略了偏振态这一光波基本属性在缺陷检测中的价值——光缆微弯、挤压等缺陷会改变光纤双折射特性，诱导背向瑞利散射光的偏振态产生复杂非线性动力学变化，不同类型缺陷对应的偏振态吸引子特征存在本质差异，且该差异对温度缓变具有天然免疫性，但现有方法仅将偏振态用于对抗相干衰落，从未深入挖掘其非线性动力学特征以实现缺陷类型的物理分离。此外，高分辨率传感系统产生的海量数据在互联网环境下直接上传既不经济也不实时，而纯数据驱动的深度学习模型在跨场景部署时需大量标注数据重新训练，泛化能力不足。上述温度交叉敏感、信号非线性混叠、互联网传输瓶颈及跨场景泛化困难构成了当前建筑通信光缆缺陷检测领域亟待突破的技术瓶颈。

技术实现思路

1、本发明针对光纤传感与智能检测所存在的技术问题，提出一种设计合理、方法简单、理论性强的一种用于互联网建筑通信光缆缺陷检测方法。

2、为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

3、s1、采集待测通信光缆各空间点的背向瑞利散射光的斯托克斯参量时间序列，作为原始偏振信号；

4、s2、对步骤s1得到的各空间点的原始偏振信号，提取非线性动力学特征向量；

5、s3、基于步骤s2得到的所述非线性动力学特征向量，在相空间中重构偏振态吸引子，计算分数阶关联维数与非线性互信息熵，由分数阶关联维数与非线性互信息熵共同构成缺陷敏感二维特征；

6、s4、将所述缺陷敏感二维特征输入以多层感知机为基础架构的物理约束深度检测网络，所述物理约束深度检测网络的训练损失函数包含交叉熵分类损失与协方差对齐物理约束项，输出缺陷概率值；

7、s5、根据步骤s4输出的所述空间点缺陷的概率值与预设缺陷阈值进行比较，当所述缺陷概率值高于预设缺陷阈值，且所述分数阶关联维数超出预设正常关联维数区间时，判定该空间点存在缺陷。

8、作为优选，所述s1中原始偏振信号为：

9、，其中，为原始偏振信号，为背向瑞利散射光总强，为水平与垂直偏振分量光强之差，为对角线偏振分量光强之差，为右旋与左旋圆偏振分量光强之差为时间索引，为空间位置坐标。

10、作为优选，所述s2中非线性动力学特征向量的提取公式为：

11、，其中，为第偏振分量在第个分数阶尺度下的非线性动力学特征标量，为时间窗口内的采样点总数，为当前时刻索引，为采样间隔，为第个分数阶阶次，为截断窗口长度，为乘积索引，为第个归一化斯托克斯分量，为历史偏移索引。

12、作为优选，所述s3中分数阶关联维数的计算公式为：

13、，

14、，其中，为分数阶关联维数，为距离阈值参数，为距离增量，为关联积分，为时间平均关联积分，为偏振退偏修正因子，为时间窗口内的总帧数，为时间索引，为空间位置坐标，为背向瑞利散射光总强，为水平与垂直偏振分量光强之差，为对角线偏振分量光强之差，为右旋与左旋圆偏振分量光强之差。为相空间中的状态点总数，为阶跃函数，为第个相空间状态矢量，为第个相空间状态矢量；所述非线性互信息熵的计算公式为：

15、，

16、，，其中，为非线性互信息熵，为用于计算nmie的特征样本帧数，为非线性映射函数在第帧样本的函数值，为非线性映射函数在第帧样本的函数值，为第个基函数的系数，为第个基函数的系数，为空间点的缺陷敏感二维特征随机变量，为空间点的缺陷敏感二维特征随机变量，为联合期望的样本索引，为空间点在第帧的缺陷敏感二维特征样本特征值，为空间点在第帧的缺陷敏感二维特征样本特征值，为空间点特征空间上的核宽带参数，为空间点特征空间上的核宽带参数，为空间点特征空间上的核宽带参数，为空间点在第帧的缺陷敏感二维特征随机变量，为空间点在第帧的缺陷敏感二维特征随机变量。

17、作为优选，所述s4中训练损失函数的计算公式为：

18、,

19、，

20、，其中，为总损失函数值，为二分类交叉熵损失，为光纤双折射物理约束项，为约束系数，为训练样本总数，为训练样本索引，为第个训练样本的空间位置坐标，为第一隐藏层第个神经元的激活输出值，为空间点的真实标签，为空间点缺陷的概率值，为第一隐藏层神经元总数，为第个激活输出值对应的线性组合系数，为第一隐藏层的神经元索引，为空间点处光纤的差分群时延实测值，所述s4中空间点缺陷的概率值的计算公式为：

21、，，

22、，其中，为第一隐藏层第个神经元的激活输出值，为第一隐藏层的神经元索引，为空间点的分数阶关联维数，为连接输入特征到第一隐藏层第个神经元的权重系数，为空间点的非线性互信息熵，为连接输入特征到第一隐藏层第个神经元的权重系数，为第一隐藏层第个神经元的偏置项，为第二隐藏层神经元索引，为第二隐藏层神经元总数，为第一隐藏层神经元总数，为连接第一隐藏层第个神经元到第二隐藏层第个神经元的权重系数，为第二隐藏层第个神经元的偏置项，为输出层偏置标量，为连接第二隐藏层第个神经元到输出的权重系数，为空间点的缺陷判别值，为空间点缺陷的概率值。

23、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

24、1、本发明以偏振态而非相位或布里渊频移作为传感量，利用缺陷诱导的偏振态非线性动力学特征进行检测，温度缓变主要影响光纤折射率均匀性而对偏振吸引子结构影响可忽略，因此无需任何额外温度补偿装置即可实现温度与缺陷效应的天然解耦。

25、2、提取偏振态的瞬态非线性动力学特征，并利用频域独立成分分析与基于再生核希尔伯特空间的非线性互信息熵，实现了缺陷致应变信号与建筑振动、温度漂移和系统噪声的物理级分离，缺陷信号的信干比提升。

26、3、分数阶偏振梯度算子的非局部记忆效应可放大缺陷引发的瞬间偏振态突变，分数阶关联维数与偏振退偏修正因子的结合使微弯与断裂的维度差异显著增大，区分准确率提升。

1.一种用于互联网建筑通信光缆缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种用于互联网建筑通信光缆缺陷检测方法，其特征在于，所述s1中原始偏振信号为：

3.根据权利要求1所述的一种用于互联网建筑通信光缆缺陷检测方法，其特征在于，所述s2中非线性动力学特征向量的提取公式为：

4.根据权利要求1所述的一种用于互联网建筑通信光缆缺陷检测方法，其特征在于，所述s3中分数阶关联维数的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的一种用于互联网建筑通信光缆缺陷检测方法，其特征在于，所述s4中训练损失函数的计算公式为：