王艷昌，馬曉麟，李鳴欣，韓 雪，玉建軍

(1. 天津泰達濱海清潔能源集團有限公司，天津 300384；2.天津城建大學 能源與安全工程學院，天津 300380)

1 概述

長期以來，全國城市地下燃氣管道破壞事故時有發(fā)生，其中很大一部分事故是外力入侵造成的[1]，例如管道附近挖掘機施工、鉆孔開挖等，除此之外還有蓄意破壞、偷盜燃氣等非法行為。這些第三方破壞事件對地下管道的安全運行造成了極大威脅。

目前，常見的管道監(jiān)測方法有流量法、負壓波法、管內(nèi)機器人檢測、管道聲波預警、地震檢波器和光纖傳感技術(shù)[2-5]。其中，流量法、負壓波法和管內(nèi)機器人檢測為事后響應，不能及時發(fā)現(xiàn)和預報隱患；管道聲波預警主要針對意外過失破壞，不適合國內(nèi)人為故意破壞的情況；地震檢波器造價較高且地面標志物多，不利于管道管理。光纖傳感技術(shù)是一種適用于地下管線第三方入侵監(jiān)測的先進技術(shù)。光纜作為傳感探測單元，因其獨特的線性結(jié)構(gòu)可以不受周界輪廓的限制，不會有任何死角，還可以同時監(jiān)測管道沿線各個位置的振動信號，全面覆蓋整條管道，實時顯示整條光纜的振動信號[6]，具有定位精度高、響應時間短、靈敏度高、可靠性強和使用壽命長等特點[7]。但是，光纖振動預警產(chǎn)品面臨誤報、漏報較多的問題。目前業(yè)界產(chǎn)品報警準確率普遍低于85%，實用性不足，難以達到提升管道安全水平、提升巡線效率的應用目標[8]。

本文為解決上述問題，在實際環(huán)境中搭建光纖振動傳感系統(tǒng)實驗平臺，于埋地燃氣管道上方敷設光纜獲取管道附近不同入侵事件的振動信號，將入侵事件信號振動平均幅值、峭度和小波包8個頻帶能量占比作為輸入數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練并測試，進而對入侵事件進行識別和分類，從而降低誤報率，提升系統(tǒng)的實用性。

2 光纖振動傳感器工作原理

光纖振動傳感器[9]的干涉原理見圖1[10]。激光器發(fā)出的一束光波信號經(jīng)透鏡傳輸至耦合器1后分為兩束。一束經(jīng)傳感臂到耦合器2，當受到振動時，傳感臂的幾何長度和折射率等參數(shù)發(fā)生變化，導致傳感臂中傳輸光波的相位發(fā)生變化。另一束經(jīng)參考臂(參考臂不是真實存在，僅為方便闡述原理)到耦合器2，因為參考臂中的傳輸光波相位并不發(fā)生變化，所以傳感臂和參考臂內(nèi)傳輸?shù)膬墒庵g產(chǎn)生了相位差。兩束光在耦合器2匯合干涉后被分成兩束分別傳播至光電探測器1、2并轉(zhuǎn)化為電信號[11]，隨后傳輸?shù)接嬎銠C中進行進一步的信號處理和分析。

圖1 光纖振動傳感器干涉原理

通過實時檢測干涉光信號的變化，可以檢測出光纖振動傳感器沿途管道入侵事件產(chǎn)生的振動信號[12]，從而實現(xiàn)對管道的實時監(jiān)測。

3 信號分析及識別

3.1 光纖振動傳感系統(tǒng)

本文采用的光纖振動傳感系統(tǒng)能實時監(jiān)測外界振動信號，可直觀地將外界的振動波形輪廓特別是沖擊信號波形顯示出來，光纖振動傳感系統(tǒng)界面見圖2。光纖振動傳感系統(tǒng)可不對采集的信號進行去噪處理，極大簡化信號處理過程。

圖2 光纖振動傳感系統(tǒng)界面

系統(tǒng)實際電壓范圍在0～5 V，輸出數(shù)據(jù)為二進制數(shù)，范圍為0～1 024，因此實際電壓為：

(1)

式中V——實際電壓，V

m——系統(tǒng)輸出信號的二進制數(shù)

調(diào)節(jié)電位器波形放大倍數(shù)R1，使不同強度振動信號得以完全顯示，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信號的振動幅值，進一步求得每組信號的振動平均幅值。振動幅值及振動平均幅值計算式為：

(2)

(3)

式中X——振動幅值，V

R1——波形放大倍數(shù)

Xave——振動平均幅值，V

Xi——信號i的振動幅值，V

n——信號數(shù)量

3.2 信號分析方法

① 小波包分析

小波包分析能夠提供一種更精細的信號分析方法，它將頻帶進行多層次劃分，對多分辨率分析沒有細分的高頻部分進一步分解，并能夠根據(jù)被分析信號的特征，自適應地選擇相應頻帶，使之與信號頻譜相匹配，從而提高時頻分辨率，因此小波包分析具有更廣泛的應用價值。本文采用小波包分析的方法，對采集到的振動信號進行小波包能量特征提取[13]。

② 峭度

峭度是描述信號時域特性的物理量，表示波形的平緩程度，對振動中的沖擊信號非常敏感。當外界無振動時，峭度較小；當有振動時， 峭度會明顯增加。由于不同入侵事件產(chǎn)生的振動沖擊不同，因此峭度也不同[14]。峭度K的計算式為：

(4)

式中K——峭度

σ——振動幅值標準差，V

③ BP神經(jīng)網(wǎng)絡

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的構(gòu)建是基于梯度下降而進行的[15]，包括輸入層、隱藏層、輸出層，層與層之間采取全連接或全互聯(lián)方式連接，同一層的神經(jīng)元之間沒有連接關(guān)系[16]。

輸入信號的特征向量通過隱藏層作用于輸出節(jié)點，經(jīng)過非線性變換，產(chǎn)生輸出向量。通過將誤差反傳，對輸入層節(jié)點與隱藏層節(jié)點的權(quán)值向量和隱藏層節(jié)點與輸出層節(jié)點之間的權(quán)值向量以及閾值進行修正，經(jīng)過反復訓練，確定與最小誤差相對應的網(wǎng)絡參數(shù)(權(quán)值和閾值)，訓練即完成。此時將樣本的信息輸入，網(wǎng)絡會自行處理，輸出對應的識別結(jié)果[17]。

4 實驗分析

4.1 數(shù)據(jù)采集

在天津市北辰區(qū)某區(qū)域埋設一段燃氣管道，管道為外直徑160 mm、壁厚9.4 mm的聚乙烯管，長度10 m，埋深1 m，與管道同溝平行敷設10 m長的光纜，管道上方為人工回填細沙。人工敲擊和電鎬打擊時，管道上方鋪設長×寬×高為2.0 m×1.0 m×0.1 m的素混凝土板，打夯和挖掘?qū)嶒灂r，上方未鋪設素混凝土板。與管道同溝平行敷設的光纜位于管道正上方300 mm。連接光纜終端與監(jiān)測設備，通過光纖振動傳感系統(tǒng)完成埋地燃氣管道預警。在管道周圍分別進行人工敲擊、電鎬打擊、打夯、挖掘，獲取振動信號，采用Matlab軟件對檢測信號進行分析。

人工敲擊由一人操作質(zhì)量約3 kg的鐵錘進行現(xiàn)場敲擊，敲擊點位于管道和光纜正上方。電鎬打擊采用日立PR-38E型電鎬，該電鎬輸出功率1 050 W，滿載打擊率3 000 r/min，打擊點在管道正上方。打夯采用路德維希GTR80型沖擊夯，沖擊力11 kN，最大沖擊頻率600～660 次/min，對管道正上方及左右0.5 m范圍內(nèi)的地面持續(xù)夯實。挖掘采用住友SH60-2型挖掘機，該挖掘機鏟斗容量為0.28 m3，鏟斗挖掘力55.9 kN，在管道上方左右0.5 m范圍內(nèi)進行挖掘，挖掘頻率約為4 次/min。實驗采樣100次用時約5 s。

4.2 實驗結(jié)果與分析

① 振動信號波形

本文進行了100組人工敲擊實驗和80組電鎬打擊實驗，每組實驗采樣次數(shù)均為700次；50組打夯實驗，每組采樣次數(shù)為600次；50組挖掘?qū)嶒?，每組采樣次數(shù)為400次。共得到280組樣本，監(jiān)測到的4種入侵事件的其中1組振動信號波形見圖3。

圖3 4種入侵事件的其中1組振動信號波形

對比圖3可知，從信號波形可基本區(qū)分4種不同入侵事件。人工敲擊和挖掘的振動信號強度較低，100組人工敲擊的振動幅值最大值變化范圍為1.3～2.4 V，敲擊頻率約為22～30次/min，50組挖掘的振動幅值最大值變化范圍為1.2～2.4 V。人工敲擊的波形較離散，可以看出逐下敲擊的形態(tài)，但挖掘的波形不太明確。電鎬打擊和打夯的信號強度較大，其中打夯的強度最大，50組信號的振動幅值最大值變化范圍為4.6～4.8 V，且連續(xù)波形長度最長；80組電鎬打擊的信號振動幅值最大值變化范圍為3.2～4.7 V，信號呈現(xiàn)一段一段的波形，頻率約為7～10 次/min。此外連續(xù)波形長度由長到短為打夯、電鎬打擊、挖掘、人工敲擊。

在管道上方的行人跑步、車輛經(jīng)過等外界干擾因素的振動信號波形見圖4。可以看出，外界干擾因素產(chǎn)生的振動幅值很小，且波形在采樣時間內(nèi)通常不具有重復性和周期性，不會被誤認為第三方破壞，因此對入侵事件識別影響較小。

圖4 外界干擾因素的振動信號波形

② 信號的振動平均幅值和峭度

由式(3)、(4)計算4種入侵事件信號的振動平均幅值、峭度，分別見圖5、6。

圖5 4種入侵事件的振動平均幅值

圖6 4種入侵事件信號的峭度

由圖5可明顯看出，打夯振動平均幅值最大，為2.9～4.3 V，其次是電鎬打擊振動平均幅值，為0.99～3.5 V，人工敲擊和挖掘的振動平均幅值較為接近，但人工敲擊的振動平均幅值比挖掘更穩(wěn)定。

由圖6可看出，不同入侵事件產(chǎn)生的沖擊不同，導致峭度不同。人工敲擊的峭度變化程度最大，電鎬打擊的峭度變化較平緩。

③ 小波包能量占比

對每組采集信號進行小波基為“db3”函數(shù)的3層小波包分解，得到8個子頻帶，每個子頻帶的頻率帶寬為1.25 Hz，8個頻帶序列號對應的頻率區(qū)間見表1。對每組采集信號進行小波包能量提取，4種入侵事件的1組信號不同頻帶能量占比見圖7。

表1 8個頻帶序列號對應的頻率區(qū)間

由圖7可以看出，不同入侵事件的信號在不同頻帶能量占比存在差異，人工敲擊能量在各個頻帶都有分布，其中頻帶1、3、4的能量占比較大；電鎬打擊和打夯的能量均主要集中在頻帶1，均占到90%以上，其他頻帶能量很少，但在頻帶8打夯能量占比高于電鎬打擊；挖掘的能量在各個頻帶都有分布，頻帶1的能量占比最大且超過50%，其余依次遞減。

圖7 4種入侵事件的1組信號不同頻帶能量占比

④ 信號識別

設置1、2、3、4分別代表人工敲擊、電鎬打擊、打夯、挖掘4種入侵事件，將振動平均幅值、峭度、8個頻帶能量占比共10個量輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，輸出入侵事件對應的數(shù)據(jù)，進而對入侵事件進行識別。網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設置為3層，隱藏層傳遞函數(shù)為雙曲正切S形函數(shù)，輸出層傳遞函數(shù)為線性函數(shù)，訓練算法為Levenberg-Marquardt算法。利用上述280組信號中的60%作為訓練樣本，剩余40%用于測試，BP神經(jīng)網(wǎng)絡測試的分類結(jié)果見表2。得出4種入侵事件的整體識別率為96.43%，能夠有效識別。

在距離管道2 m的位置進行實驗，采集了10組人工敲擊數(shù)據(jù)、16組電鎬打擊數(shù)據(jù)、15組打夯數(shù)據(jù)和10組挖掘數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)未參與模型訓練，直接應用神經(jīng)網(wǎng)絡模型對這些數(shù)據(jù)進行識別。識別結(jié)果：人工敲擊識別率100.00%，電鎬打擊識別率87.50%，打夯識別率93.33%，挖掘識別率80.00%。整體識別率達90.20%，能夠有效識別。

表2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡測試的分類結(jié)果

5 結(jié)論及建議

① 根據(jù)不同入侵事件振動信號波形的特點，可基本區(qū)分4種入侵事件。連續(xù)波形長度由長到短為打夯、電鎬打擊、挖掘、人工敲擊。外界干擾因素產(chǎn)生的振動幅值很小，對入侵事件識別影響較小。

② 研究的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠有效地對人工敲擊、電鎬打擊、打夯、挖掘4種入侵事件進行識別，整體識別率為96.43%。在距離管道2 m的位置進行實驗信號采集，并采用上述方法對振動信號進行識別，整體識別率達90.20%。

③ 本研究由于實驗光纜長度有限，著重對第三方入侵數(shù)據(jù)進行分析識別，后續(xù)可提升實驗平臺，對定位算法進行深入研究，并且對預警系統(tǒng)入侵定位的影響因素進行進一步數(shù)據(jù)分析。