一种基于物联网的地下异常振动安全监测系统

1.本技术属于振动传输与监控技术领域，具体涉及一种基于物联网的地下异常振动安全监测系统。


背景技术：

2.随着城市建设发展，地面以下铺设了各种功能类型的管网设施。但是由于地下管网设施敷设路径长、范围广，管理人员很难全方位的进行管理，地下管网设施的防外力入侵破坏实际上处于一种被动地位。同时城市改造建设不断加快，土建施工很容易对地下管网设施造成外力入侵破坏。
3.目前采用的电网地下管网设施防外力入侵破坏措施多为警示标示，包括标牌，警示牌等，或者巡视检查，加强预防措施，或者做好多部门、多单位沟通协调，避免地下管网被破坏。
4.但是，这些方式，效率低下，且当地下管网设施存在故障时难以快速准确地找出故障点；也不能实现实时监控或提前发现新增破坏情况。
5.如何提供一套完整的地下管网安全监测系统，实现对外力入侵破坏行为的安全监控，提前预警，并提升线路检查的工作效率，显得尤为重要。


技术实现要素：

6.本技术提出了一种基于物联网的地下异常振动安全监测系统，在传统的光缆振动感知技术的基础上，对振动信号进行多元处理，大幅提高光缆振动感知的准确性，实现对外力入侵破坏行为的安全监控，提前预警。
7.为实现上述目的，本技术提供了如下方案：
8.一种基于物联网的地下异常振动安全监测系统，包括：
9.激光信号发生器、振动感知光缆、光电转换设备、振动监测模块、异常振动分析模块、视频采集模块；
10.所述激光信号发生器用于产生激光信号，并将所述激光信号传输至所述振动感知光缆；
11.所述振动感知光缆用于传输所述激光信号，当有疑似入侵破坏振动时，所述激光信号发生波形变化；
12.所述光电转换设备用于将所述激光信号转换为电信号；
13.所述振动监测模块用于筛选出所述电信号中的异常振动信号；
14.所述异常振动分析模块用于对所述异常振动信号进行振动分析，若确认为异常振动，所述异常振动分析模块发出异常情况提示信息，所述异常情况提示信息包括产生异常振动的地理距离，所述地理距离采用感知到异常振动的所述振动感知光缆的位置表征，并通过物联网发送所述异常情况提示信息；
15.所述视频采集模块用于根据所述地理距离，通过所述物联网采集相应区域的视频
影像。
16.可选的，所述激光信号为连续的相干光信号。
17.可选的，所述振动感知光缆采用单模光纤，所述振动感知光缆外套有铝薄膜。
18.可选的，所述光电转换设备包括激光相干单元和光检测设备；
19.所述激光相干单元用于接收所述激光信号，并生成干涉光信号；
20.所述光检测设备将所述干涉光信号转换成所述电信号的数据流。
21.可选的，所述振动监测模块包括典型振动专家库和振动筛查单元；
22.所述典型振动专家库用于表征警示振动的振动特征数据；
23.所述振动筛查单元用于根据所述典型振动专家库，对所述电信号进行筛查，得到所述异常振动信号。
24.可选的，所述振动筛查单元得到所述异常振动信号的方法包括：
25.将发生有波形变化的激光信号所对应的电信号，按照预设信号段时长，截取为信号段；
26.提取每一个所述信号段的振动特征；
27.根据所述典型振动专家库中表征警示振动的振动特征数据，对每一个所述信号段的振动特征进行特征比对，若特征比对不相同，则标记该信号段为正常振动，若特征比对相同，则标记该信号段为异常振动，将该信号段前后预定信号时间内的所有信号段暂存，得到所述异常振动信号。
28.可选的，所述异常振动分析模块包括常规振动专家库、异常振动确认单元和异常振动提示单元；
29.所述常规振动专家库用于表征常规振动的振动特征数据；
30.所述异常振动确认单元用于基于所述常规振动专家库，对所述常规振动的振动特征数据进行特征合成，并使用合成后的振动特征数据与所述异常振动信号进行振动分析，筛选得到确认异常振动；
31.所述异常振动提示单元用于根据所述确认异常振动，及所述确认异常振动所对应的电信号，得到产生异常振动的所述地理距离，并发出所述异常情况提示信息。
32.可选的，所述异常振动确认单元筛选得到所述确认异常振动的方法包括：
33.基于所述常规振动专家库，对所述常规振动的所述振动特征数据进行特征合成；
34.使用经过特征合成的振动特征数据，对所述异常振动信号进行特征比对，若特征比对相同，则判断该异常振动信号为正常振动，若特征比对不相同，则判断该异常振动信号为所述确认异常振动。
35.可选的，所述视频采集模块包括视频数据中心和视频采集设备；
36.所述视频数据中心用于根据产生异常振动的所述地理距离，通过所述物联网控制所述视频采集设备采集相应区域的视频影像。
37.可选的，所述安全监测系统还包括定位模块；
38.所述定位模块用于根据所述振动感知光缆的敷设路径和所述地理距离，将产生所述疑似入侵破坏振动的位置标注在电子地图上。
39.本技术的有益效果为：
40.本技术公开了一种基于物联网的地下异常振动安全监测系统，在传统的光缆振动
感知技术的基础上，对振动信号进行深层次的加工处理和多元分析，大幅提高了各类振动的辨识准确性，在降低正常振动误报的同时，能够准确的对异常振动发出提示，进一步的，还能够获取产生异常振动的区域的视频数据，及时了解目标区域的现场情况。本技术能够实现对外力入侵破坏行为进行安全监控、提前预警，提升线路检查的工作效率，并降低线路检查的成本。
附图说明
41.为了更清楚地说明本技术的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
42.图1为本技术实施例一的基于物联网的地下异常振动安全监测系统结构示意图。
具体实施方式
43.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
44.为使本技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本技术作进一步详细的说明。
45.如图1所示，为本技术实施例一的基于物联网的地下异常振动安全监测系统结构示意图，主要包括激光信号发生器、振动感知光缆、光电转换设备、振动监测模块、异常振动分析模块、视频采集模块；
46.其中，激光信号发生器用于产生激光信号，并将激光信号传输至振动感知光缆；振动感知光缆用于传输激光信号，当有疑似入侵破坏振动时，激光信号发生波形变化；光电转换设备用于将激光信号转换为电信号；振动监测模块用于检测电信号中的异常振动信号；异常振动分析模块用于对异常振动信号进行振动分析，若确认为异常振动，则异常振动分析模块发出异常情况提示信息，异常情况提示信息包括产生异常振动的地理距离，地理距离采用感知到异常振动的振动感知光缆的位置表征，并通过物联网控制地理距离周边的视频采集模块采集区域视频数据。
47.首先，介绍通过光缆感知振动的原理：通过激光器信号发生器发射出激光信号，利用激光信号的相干特性，激光信号在振动感知光缆传输过程中受到振动的影响，会造成激光信号的波形发生变化，此时的激光信号上就携带了振动信号，同时也一并记录了波形变化的时间，激光信号被光电转换设备接收，并转换成电信号，对电信号进行数据处理和分析，就可得到产生振动的振动源和位置。此时，就可以根据具体情况，判断是异常的入侵振动，还是正常的振动，且能够得到振动源相对于振动感知光缆的位置。
48.下面，具体介绍在各个功能模块本实施例中结构组成和功能实现：
49.在本实施例中，激光信号发生器采用相干激光器，产生连续波激光束，鉴于作为传感器用的光缆的频率响应范围通常为0hz～1mhz,典型值在1hz～100khz，在本实施例中，激光束信号频率取100khz。进一步的，可增加激光信号放大装置，提高激光信号强度，也可以
通过增加具备激光信号分配功能的设备组件，保持激光信号的一致。
50.相应的，本实施例采用的振动感知光缆为单模光纤，两芯，分别传输两束相干光信号，且为单独敷设。现有技术中很多采用在现有地下管道中进行敷设光缆，或者利用现有光缆资源中的空余光缆，甚至通信光缆。但对于这些光缆，在振动感知中都存在很大的弊端：管道中的光缆，由于管道本身采用混凝土材质，对外界振动已经起到了很强的屏蔽作用，造成光缆对振动感知能力非常弱，只有很强的振动波动才能穿透混凝土管道，影响光缆中的光束波形。而对于通信光缆，还容易受到通信信号的干扰，叠加更多的噪声，使得后期振动分析的难度大幅提高。
51.在本实施例中，为了进一步提高光缆对振动的感知性能，在光缆外套有间断的铝薄膜。由于光缆埋设在地下，而泥土对振动波有吸收作用，使得光缆不能很好的感知到微弱的振动波。而铝材质质地较软，是振动波的良导体，容易受振动影响，能够把轻微的振动传递至光缆。同时，间断布置，既能节省铝材成本，又能将同一个振动信号在同一时间向光缆进行多位置的传递，从而使光缆在不同的位置接收多个振动信号，便于后期的振动分析，从而更准确的发现异常振动源。
52.光电转换设备采用常规的光检测设备即可，激光信号首先经激光相干单元形成干涉光信号，光检测设备可检测到其中的波形变化。
53.鉴于光缆感知振动的原理，其必然会夹杂着各种各样的细微振动，由于这些振动很细微，但却非常频繁，导致光缆中携带着大量的噪声信号。传统方法多为对光缆信号直接分析，造成数据分析处理量非常巨大，或者精度不高，经常漏掉异常振动，或者将正常的振动误判断为异常振动。
54.为此，光检测设备使用自适应滤波算法将干涉光信号转换成电信号的数据流，即带有振动信息的电信号。
55.根据自适应算法的优化准则的不同，自适应滤波算法可分为两类最基本的算法：最小均方算法lms和递推最小二乘算法rls。为了解决传统lms算法存在梯度噪声放大问题，以及为克服常规的固定步长lms自适应算法在收敛速率、跟踪速率与权失调噪声之间的要求上存在的较大矛盾，得到了各种各样的改进型lms算法，如归一化lms算法和基于瞬变步长lms自适应滤波算法以及基于离散小波变换的lms自适应滤波算法等。对于具体的滤波算法，本实施例中不再进行阐述。
56.为了能够准确区分正常振和异常振动，在本实施例中，采用振动监测模块和异常振动分析模块的两级振动分析过程，实现降低振动信号数据处理量的同时，又能够准确发现异常振动情况。
57.具体的，在本实施例中，振动监测模块包括典型振动专家库和振动筛查单元。
58.典型振动专家库用于表征警示振动的振动特征数据。由于本技术技术方案是为了发现异常振动源，及时发现可能存在的异常入侵或破坏，因此，需要全部过滤掉正常的振动。在本实施例中，第一级的振动分析，采用在大量振动信号中寻找异常振动的方式开展。典型振动专家库中收录的都是能够产生破坏作用的振动特征，例如机械切割，或者大量人员和机械的异常活动的振动特征，例如有规律的行走产生的振动，以及有规律的机械设备行驶振动，所以，典型振动专家库中的数据均用于表征警示振动。
59.振动筛查单元用于根据典型振动专家库，对经过滤波处理的电信号进行筛查，得
到异常振动信号。具体的，当在电信号中发现有振动情况时，一边接收电信号并启动存储操作，一边对存储的电信号进行分析，首先，将发生有波形变化的激光信号所对应的电信号，按照预设信号段时长(例如1秒)，截取成一个个1秒长的信号段；然后，提取每一个信号段的振动特征，包括频率、强度、形态、节拍等，随后，根据典型振动专家库中表征警示振动的振动特征数据，对每一个信号段的振动特征进行特征比对；若特征比对不相同，则说明该信号段中的振动特征不属于带有破坏性质的振动，无需警示，标记该信号段为正常振动，持续标记为正常振动的信号段达到预设数量(例如10个)时，说明这些信号段上携带的振动都是正常振动，无需再处理；若特征比对相同，则说明该信号段中的振动特征，有可能属于带有破坏性质的振动，需要警示，此时，标记该信号段为异常振动，并将该信号段前后预定信号时间(例如10秒)内的所有信号段暂存，得到异常振动信号。
60.进一步的，由于在振动感知光缆外套有铝薄膜，所以能够在多个位置产生相同的振动，为了准确判定异常振动，对带有同样振动特征的振动信号(例如取5个信号段)前后衔接，作为一个整体振动信号进行下一级的判断。
61.此时的异常振动信号，还不能完全确认一定是非法入侵或破坏行为产生的，也有可能是正常施工作业产生，此时，由异常振动分析模块进行第二级振动分析。在本实施例中，异常振动分析模块包括常规振动专家库、异常振动确认单元和异常振动提示单元。
62.具体的，常规振动专家库用于表征常规振动的振动特征数据，在本实施例中，还进一步并表征了常规振动的振动时间数据，与典型专家库最大的不同在于：常规振动专家库中每一个常规振动特征都带有时间标识，原因在于，如果这些振动发生的时间明显存在偏差，则也有可能是异常振动情况。
63.异常振动确认单元用于根据常规振动专家库中特征数据，以特征合成的方式(可以是振动特征叠加)，对异常振动信号进行振动分析，筛选得到确认异常振动。具体的，按照传递过来的异常振动信号的振动时长，将常规振动专家库中的振动特征进行特征合成，合成后的总时长与异常振动信号的振动时长相同，便于分析。用合成后的振动特征去判断异常振动信号是否是正常振动，由于此时合成的振动特征带有振动时间数据，所以还会分析该振动产生的时间是否正常，例如，正常的白天施工作业产生的振动，却发生在了半夜，则可能意味着非正常情况，或者无人活动的夜间，却出现了清晰的行走振动，也意味着此为非正常情况。若特征比对相同，则意味着该异常振动信号实际为正常振动的叠加结果，如果特征比对不相同，就可以判定该异常振动信号确实不正常，标记为确认异常振动。
64.异常振动提示单元根据上述确认异常振动，及该确认异常振动所对应的电信号，得到产生异常振动的地理距离，并发出异常情况提示信息。此处的地理距离，指的是感知到振动的光缆段与光电转换设备之间的距离。异常情况提示信息通过物联网发送至安全监控中心，或者相关人员处。
65.对于上述表征警示振动的特征数据，以及表征常规振动的振动特征数据，可根据实际需要定义，表1-4列出了部分振动特征，仅做说明用，如何选择使用，可根据具体应用环境选择，本实施例不做限定。其中，表1为信号强度特征对应表，表2为信号节拍特征对应表,表3为信号频率特征对应表,表4为信号形态对应表。
66.表1
67.序号信号类别强度特征
1背景噪音声音幅度很小，均匀无起伏2输油声响声音幅度中偏小，均匀平稳3人为攻击瞬间幅度可达饱和，断续或连续4电动工具声音较强5挖掘设备声音很强6冲击设备声音极强7爆破声音深度饱和
68.表2
69.序号信号类别节拍特征1气动工具连发捶击2重型冲击锤大力连发捶击3车辆行驶沉闷续贯振动
70.表3
71.序号信号类别频率范围1输油噪音4000hz以上2电动工具1000hz～2000hz3运输工具300hz～800hz4重型设备200hz以下
72.表4
73.序号信号类别形态特征1气动，电动工具急升持续2手动挖掘工具急升快降
74.进一步的，本实施例还装备了视频采集模块，包括视频数据中心和视频采集设备，视频采集设备使用摄像头设备，并配备物联网连接组件，通过物联网与视频数据中心连接，视频数据中心根据产生异常振动的地理距离，控制该位置前后的两个摄像头设备显示该区域的视频影像。同时，该视频影像还可以通过物联网，发送到安全监控中心及相关人员处。
75.进一步的，本实施例还增加了定位模块，根据振动感知光缆的敷设路径和地理距离，将产生疑似入侵破坏振动的位置标注在电子地图上。
76.以上所述的实施例仅是对本技术优选方式进行的描述，并非对本技术的范围进行限定，在不脱离本技术设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本技术的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本技术权利要求书确定的保护范围内。