准确获取混凝土浇筑及固化过程中的温度特征参量变化对于了解及掌握黄河流域引黄涵闸工程建设中混凝土开裂产生原因具有重要意义。目前黄河流域引黄涵闸建设工程中主要采用热成像方式测量其表面温度,难以实时获取混凝土的整体温度特征。采用植入式分布式光纤传感技术在对引黄涵闸工程山东段混凝土温度进行监测,在混凝土浇筑前,将传感光缆预先布设于结构钢筋两侧,从而实时有效地监测混凝土浇筑和固化过程中的内部温度特征。实验结果表明,采用植入式分布式光纤传感技术,可以实时监测混凝土各个点位的温度变化及固化过程中的温度异常点,同时,该方案可以有效分析混凝土固化过程中温度特征及整体变化情况。依托分布式光纤传感技术实现引黄涵闸混凝土温度监测,对黄河流域同类工程建设具有重要的借鉴意义。
线结构光三维扫描建模系统中最关键的一步是提取光条中心线,但环境中各种因素的干扰给中心线提取带来困难。针对线结构光条纹图像存在光斑干扰、光强分布不均、光条宽度差别大、背景复杂等多种问题,提出解决方案。首先采用Otsu对结构光图像二值化;其次采用改进DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法保留核心点,去除边界点和噪声点;最后将核心点作为输入,构建图数据结构,采用适用于线结构光条纹图像的最短路径搜索算法得到光条中心线。实验结果表明,该算法运行时间在150 ms以内,误差在0.2 像素以内,并适用于多种复杂环境,满足实时性、准确性和稳定性的要求。
实际应用中电力变压器故障数据获取困难,导致在处理变压器故障数据时会由于存在不平衡数据对深入分析结果产生很大的影响。为了解决上述问题,结合对抗神经网络和人工神经网络对不平衡数据进行处理与判断,利用基于超弱光纤布拉格光栅的分布式声波传感技术对实验室搭建的变压器的模拟现场进行数据采集与分析,并在采集到的变压器故障模拟数据的检测上取得很好的效果。这种方法对基于对抗生成网络的有载变压器小样本故障识别系统具有重要的借鉴意义。
提出基于分布式光纤传感技术的人工神经网络有载变压器故障检测预报模型,通过人工模拟变压器的故障状态及正常运行状态,并通过k-means SMOTE数据扩充方法,可以有限扩充少量故障数据集,使故障数据量可以和正常数据量达到一致,将扩充后的故障数据与正常运行的数据一起送入长短期记忆卷积神经网络(convolutional neural networks long short term memory, CNN-LSTM)识别模型,最终可以将故障的识别率提升到100%,这对采用分布式光纤传感技术在有载变压器故障识别系统上的发展具有重要意义。
光纤微震监测技术通过观测分析生产活动中产生的微小振动事件,对其进行监测预警,具有无源、可靠性高等优点。传感器垂直安装在巷道帮部锚杆上,监测分站安装在硐室内,传感器与监测分站通过敷设的光缆形成监测网络。采用单纯形法进行震源定位,此方法在定位计算过程中不会出现发散问题,稳定性高,在求解过程中不需要求解偏导和逆矩阵,降低了运算量,提高了运算效率,每只传感器可以根据实际情况采用不同波速进行计算,更加符合实际情况。光纤微震监测系统安装于山西五阳煤矿,进行了初步的监测应用,并对监测结果进行了分析,结果证明该系统能够监测矿山活动,发挥预警功能,对安全生产起到了积极作用。
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