一种地下通信光缆外力破坏智能监测及事件智能识别方法与流程

技术特征：
1.一种地下通信光缆外力破坏智能监测及事件智能识别方法，包括建立地下光缆外力破坏事件智能识别模型步骤和事件智能识别步骤；其特征在于：所述建立地下光缆外力破坏事件智能识别模型步骤包括以下子步骤：a1.设定光缆外力破坏事件类型；a2.收集海量地下光缆特征参数、微地形信息、环境数据并转换为特征向量作为训练集；a3.通过训练集和智能识别方法获得地下光缆外力破坏事件智能识别模型；所述地下光缆外力破坏事件智能识别模型用于输出光缆外力破坏事件类型；所述事件智能识别步骤包括以下子步骤：b1.实时获取光缆振动监测数据，并对所述振动监测数据进行特征提取，得出地下光缆特征参数；b2.实时获取光缆监测地点的定位，并获取定位的微地形信息；b3.实时获取定位的环境数据；b4.将地下光缆特征参数、微地形信息和环境数据转化为特征向量，并将所有特征向量合成实时多维特征数据集；b5.将实时多维特征数据集输入至地下光缆外力破坏事件智能识别模型输出光缆外力破坏事件类型。2.根据权利要求1所述的一种地下通信光缆外力破坏智能监测及事件智能识别方法，其特征在于：所述步骤a3中，所述智能识别方法具体包括以下步骤：采用一对一多类支持向量机将所述训练集进行状态分类识别的类别区域的划分；基于粗糙集的上下近似的核心思想对类别区域依据光缆外力破坏事件类型进行描述，得出每个光缆外力破坏事件类型的上下近似域及边界域的集合，并提取状态识别分类规则；所述分类规则能够进行光缆外力破坏事件类型的划分识别。3.根据权利要求1所述的一种地下通信光缆外力破坏智能监测及事件智能识别方法，其特征在于：所述获取振动监测数据的方式为通过分步式光纤振动监测设备进行采集。4.根据权利要求1所述的一种地下通信光缆外力破坏智能监测及事件智能识别方法，其特征在于：所述步骤b1中对所述振动监测数据进行特征提取的方法为运用短时能量计算法、短时平均幅度计算法、短时过零率计算法和小波分析对光缆振动监测数据中的光纤振动信号进行算法分析。5.根据权利要求1所述的一种地下通信光缆外力破坏智能监测及事件智能识别方法，其特征在于：所述地下光缆特征参数包括短时能量、短时平均幅度、短时过零率和小波变换系数。6.根据权利要求1所述的一种地下通信光缆外力破坏智能监测及事件智能识别方法，其特征在于：所述微地形信息包括地形类型、坡向、坡度、距地表深度、光缆附近道路数据。7.根据权利要求1所述的一种地下通信光缆外力破坏智能监测及事件智能识别方法，其特征在于：所述环境数据包括温度、湿度、气候、电磁环境参数、土质种类、土壤质量。8.根据权利要求1所述的一种地下通信光缆外力破坏智能监测及事件智能识别方法，其特征在于：所述光缆外力破坏事件类型包括施工破坏事件类型和盗窃破坏事件类型；所述施工破坏事件类型包括顶管施工事件、道路开挖施工事件、地下钻探施工事件、站内施工
事件；所述盗窃破坏事件类型包括盗窃地下光缆事件和外力破坏地下光缆事件。

技术总结
本发明公开一种地下通信光缆外力破坏智能监测及事件智能识别方法，包括建立地下光缆外力破坏事件智能识别模型步骤和事件智能识别步骤；所述建立地下光缆外力破坏事件智能识别模型步骤包括以下子步骤：设定光缆外力破坏事件类型；收集海量地下光缆特征参数、微地形信息、环境数据并转换为特征向量作为训练集；通过训练集和智能识别方法获得地下光缆外力破坏事件智能识别模型；所述事件智能识别步骤包括以下子步骤：得出地下光缆特征参数；获取定位的微地形信息；实时获取定位的环境数据；合成实时多维特征数据集；将实时多维特征数据集输入至地下光缆外力破坏事件智能识别模型输出光缆外力破坏事件类型。本发明在保证敏感度提供最佳的识别准确率。度提供最佳的识别准确率。度提供最佳的识别准确率。


技术研发人员：张均伟 蓝波 谢晓华 黄嘉庚 王伟亮 张志海 卢权 李运强 刘瑰瑰 陈炜智 周德元 徐起荣
受保护的技术使用者：广西电网有限责任公司柳州供电局
技术研发日：2022.02.25
技术公布日：2022/7/12