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基于人工智能的振动模式识别系统

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唐张婷赵凤麒杜雷浩

【摘要】智能模式识别系统是将前期收集来的不同模式下的振动信号，利用TensorFlow神经网络架构实现机器深度学习，使其不断接触各种振动模式，从而能够识别多种情况下的振动模式，并向外界发出信号。此方法可以用于智能振动检测与故障诊断以及预警系统，从而保证设备的安全运行，预防和减少恶性事故的发生。基于人工智能的振动模式辨别系统主要实现智能振动监测与故障诊断，保证设备的安全运行，预防和减少恶性事故的发生，消除故障隐患，保障人身和设备安全，提高劳动生产率。

【关键词】人工智能;识别系统;光纤检测

1.研究目标

由于机器在正常工作和产生故障时产生的振动模式是不同的，本项目的研究内容是通过搭建智能振动识别系统，并结合机器的深度学习来进行各种振动模式的判断，并实现记忆和进一步识别，进而进行预警分析。

2.实验原理

利用单臂干涉的光纤检测系统，实验中用到环形器，光纤探头，反射器，实验样品等。当激光发出的1550纳米的激光，作为信号光，在光纤中传输，经过环形器，从环形器出来的光经过光纤探头，由于光纤探头有端面，端面会有反射光，但反射的比例相对小，大部分光经光纤耦合器传入光纤，这些光作为探测光。这样信号光和探测光，在环形器内发生干涉，产生的干涉信号在光纤中继续传输，传输的光经过光电探测器，光电探测器的组成是光电二极管。在没有超声，静止状态时，光纤端面的距离与探测样品表面的距离是固定的，但是，一但有超声信号，样品表面就会受到超声的作用，作用结果使振幅发生改变，从而改变了斐索腔的距离，最后使两束光强的相位发生变化。

从激光光源发出的连续激光经光路分为两路，其中一路是作为参考光，参考光经透镜聚焦在样品表面，另外一路光射入频移装置，通过反射镜照射来实现，这一路作为信号光。参考光和信号光会发生干涉，干涉的光路在样品表面发生进一步反射，最终，参考光和信号光耦合进入光电二极管，观察两束光，光强度变化，相位的变化，通过这两种变化可以实现超声波传输测量。

3.实验系统的搭建

通过主控芯片，激光光源，光纤搭建系统，通过模式数据库及软件代码识别模式，最终搭建人工智能的振动模式辨别系统，模拟各种振动模式，通过在线监测，实现各种模式的学习和模式记忆，进而发出预警信号。

4.硬件组成

硬件分为发射端、接收端及中间传输环节，发射端为激光器，激光的波长在1310nm和1550nm间可调的脉冲光源，激光光源在谐振腔内经过模式选择输出，在输出端经单模光纤耦合输出，光路经分路器分成参考光路和传感光路，当参考光路和传感光路等幅输出时，在接收端会有相应相位的变化，根据相位的变化可以判断传感光的模式变化，在接收端通过光电耦合装置，在示波器上判断幅值的变化，进而推出模式的类型。

光纤传感实验中用到的器件用法兰盘连接，在连接前，为了减少实验室内灰尘对光路的影响，需要用酒精把光纤端口连接断面处及各个法兰盘擦干净，酒精挥发的时间是2分钟左右，之后再将各个器件连接。

5.主要内容

智能振动检测系统分为智能振动识别与预警两部分，系统通过识别前期传入的振动信号通过机器的深度学习对信号进行判断，从而发出向外界预警信号。

a.收集振动信号，脉冲发生器发出宽度可调的窄脉冲驱动激光二极管（LD），产生所需宽度的光脉冲（通常为2ns～20μs），经方向耦合器后入射到被测光纤，光纤中的后向散射光和菲涅耳反射光经耦合器进入光电探测器，光电探测器把接收到的散射光和反射光信号转换成电信号，由放大器放大后送信号处理部件处理（包括取样、模数转换和平均），结果由显示部件显示。

b.智能振动识别系统

此系统有识别和“记忆”两个功能。我们将前期收集来的信号灌输到系统的样本库中，通过系统的记忆功能将信号的频率，波形等特征“记忆下来”，然后通过机器深度学习，当系统再次接触到样本中所含信号后便会自动识别。比如，车辆通过、敲击、动物破环产生的信号、不同压力下桥梁的振动信号等。

c.预警系统：

此系统主要采用光纤报警，智能振动识别系统识别出信号后，判断信号的种类，Ⅰ类为非预警信号，Ⅱ类为预警信号。

当有外界干扰产生，比如用器械敲击、动物攀登爬高、人用脚踩、人或机械触碰、用力摇动、受力压缩，等等，这些行为都可以使光纖发生微小振动，这些在进行算法识别时可以列为Ⅱ类预警，当满足条件判断，立刻启动报警程序。根据实际应用的场景，可以扩展到地表的围栏，比如篮球场围栏，单位围墙，也可用于土壤、地砖及实木地板、及江河湖海的水下报警。

两类预警信号的产生利用光纤传感特性进行参考光和信号光的干涉，属于干涉型光纤。

干涉后的光经光电二极管、放大器、调制器和解调器等方式实现探测传感光信号。这种传感光纤能实现检测精度高和灵敏度高的特点，可以广泛用在航空业、建筑业、工程制造业等