一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法技术

一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法，解决光纤故障检测中人工判断故障光纤困难、检测效率低的问题，本发明专利技术在萤火虫优化算法的基础上构建参数优化模型，提出基于萤火虫优化算法的小波变换阈值去噪法对检测的OTDR信号进行去噪处理。对去噪后的信号进行事件检测时，提出基于萤火虫优化算法的最佳小波重构反射事件检测法对反射事件进行检测，采用二点法与最小二乘法相结合的方法对非反射事件进行检测，精确定位出故障发生的位置。最后利用基于卷积神经网络的OTDR事件检测方法，对检测出的反射事件区间和非反射事件区间再一次进行识别，去除结果中的误判事件，实现精准定位，大大提高光纤故障检测的效率。大大提高光纤故障检测的效率。大大提高光纤故障检测的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法


[0001]本专利技术属于电力光纤通信应用领域的一种OTDR信号处理方法，具体是一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法。

技术介绍

[0002]随着通信领域高速发展，光纤电缆逐渐取代同轴电缆等老旧通信介质，成为光纤通信领域中不可或缺的存在。但由于无法控制的环境灾害、光纤制造缺陷和人为损坏，光纤容易发生故障，光纤的断裂和损坏会阻碍光信号在光纤中的传输，严重影响光纤的稳定运行。在传统的光纤维护中，对于故障信息检测采用的是光时域反射仪即OTDR，采集光脉冲信号在光纤传输过程中产生的光纤故障信息曲线，从而直观反映出光纤线路的状态。然而，光纤的故障定位和识别需要工作人员手动操作，对光纤故障的判断过度依赖于维修人员的经验，结果的准确性较低，满足不了对于光纤故障修复的实效性要求。
[0003]在现有光纤网络中，对于故障状态的检测方法是通过实时监测光纤数据传输的误码率来实现的。即通过实时计算接收数据的误码率，与设定的误码率阈值进行比较。当误码率低于阈值时，认为所监控光纤运行正常，当误码率高于阈值时，则认为被监测的光纤出现了异常。在确定可能存在异常后，对可能存在异常的光纤部分进行人工检查，以发现光纤故障并进行修复。但是这种方法费时费力，不能满足光纤的实际故障修理需求。为尽可能及时、准确地定位故障位置，识别故障类型，以便快速修复光纤线路，减少光纤线路故障造成的损失，光纤通信行业迫切需要一种快速、高效的故障定位与识别方法，能够在光纤发生故障时准确定位故障位置，及时识别故障类型。

技术实现思路

[0004]本专利技术为解决OTDR在光纤故障排查中所存在的故障检测效率低且无法精确定位的问题，提出一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法，对光纤故障进行检测，实现对光纤故障的准确定位和排查。
[0005]一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法，该方法由以下步骤实现：
[0006]步骤一、样本数据采集：利用OTDR采集光脉冲在测试光纤中传播时产生的后向瑞利散射和菲涅尔反射回波信号，得到表示信号衰耗的OTDR测试信号曲线。
[0007]步骤二、算法模型构建：根据萤火虫优化算法的原理，构建出适合OTDR信号处理的参数优化模型，根据萤火虫优化算法的公式对OTDR信号去噪算法的参数和反射事件检测的参数进行寻优，选取最优参数对OTDR信号进行去噪处理和反射事件检测。
[0008]步骤三、OTDR信号去噪处理：根据步骤二提出的参数优化模型，提出基于萤火虫优化算法的小波变换阈值去噪法，对基于小波变换的阈值去噪法所涉及到的小波基函数、分解层数、阈值选择标准、阈值使用方法和阈值重缩放方式参数进行确定，选择出最优参数对OTDR信号进行去噪处理。
[0009]步骤四、OTDR反射事件检测：提出基于萤火虫优化算法的最佳小波重构反射事件
检测方法，采取最适宜的小波基函数对去噪后的OTDR信号进行分解，采用选取的最佳小波变换细节系数进行信号重构，利用小波变换得到的最优阈值对重构信号进行阈值处理，并用阈值化处理的重构信号实现反射事件的精确检测。
[0010]步骤五、OTDR非反射事件检测：采用二点法与最小二乘法相结合的方法，二点法确定出可能发生非反射事件的位置，最小二乘法计算出可能发生非反射事件位置的光功率衰耗，判断是否发生了非反射事件。
[0011]步骤六、检测结果识别：采用一维卷积神经网络，对检测出的反射事件区间和非反射事件区间再一次进行识别，去除结果中的误判事件，用以提高事件点检测的准确性。
[0012]本专利技术的有益效果：
[0013]1、针对传统的去噪方法对含噪OTDR信号进行滤波后信噪比提升有限，以及有用信息可能被滤除的问题，本专利技术提出基于萤火虫优化算法的小波变换阈值去噪法对信号去噪处理时，选择出最优参数对OTDR信号进行去噪，能保证在去噪过程中尽量减少噪声对反射事件和非反射事件的影响，尽量保留事件点不发生移位。该方法实现起来较为简单，去噪性能理想，得到的信号与真实信号之间的均方误差最小，即最接近真实信号。去噪后的OTDR信号相对于含噪的OTDR信号，信噪比提升了10dB。
[0014]2、本专利技术在原有事件检测的基础上，针对反射事件与非反射事件在不同小波分解后的信息集中点不同的问题，采用两种不同的方法来检测这两种突变信号。提出基于萤火虫优化算法的最佳小波重构反射事件检测法对反射事件检测，使得反射事件识别准确率相对于直接采用去噪中选取的小波基函数进行小波分解，重构第一层小波高频系数的反射事件识别准确率提升了1.3％。采用二点法与最小二乘法相结合的方法对非反射事件进行检测时，用二点法定位出可能发生事件的位置，并对该位置前后数据点利用最小二乘法进行了拟合，根据该位置前后斜率变化来确定是否发生了事件，使得事件识别准确率在很大程度上得到提升。
[0015]3、本专利技术为去除事件检测结果中的误判事件，通过一维卷积神经网络对反射事件的事件点进一步识别时，反射事件识别准确率平均提升了5.3％；对非反射事件的事件点进一步识别时，非反射事件识别准确率平均提升了16.1％。
附图说明
[0016]图1为本专利技术所述的一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法中衰耗的OTDR测试信号曲线效果图；
[0017]图2为基于小波变换的阈值去噪法的流程图；
[0018]图3为本专利技术所述的一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法中反射事件检测的流程图；
[0019]图4为二点法判断事件的示意图；
[0020]图5为卷积神经网络数据预处理流程图。
具体实施方式
[0021]本专利技术是一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法，该方法基于萤火虫优化算法与小波变换相结合的方法，通过智能算法代替人工检测，对光纤电缆进行故障检测与
故障点定位工作，完成对光纤线路的维护。该方法有以下步骤实现：
[0022]步骤一、样本数据采集：
[0023]采用OTDR将光脉冲信号注入到待测光纤中，采集光脉冲信号在光纤传输过程中产生的后向瑞利散射和菲涅尔反射的光功率值所形成的一条包含光纤故障信息的曲线如图1，通过分析这条曲线来检测光纤中的故障信息。
[0024]步骤二、算法模型构建：
[0025]萤火虫优化算法通过初始化萤火虫算法参数，计算各萤火虫的亮度和萤火虫位置，并不断更新迭代位置参数，得到亮度最大的萤火虫位置及其亮度。
[0026]萤火虫的相对荧光亮度为：
[0027][0028]其中，I0表示最亮萤火虫的亮度，即自身(r＝0处)荧光亮度；γ表示光吸收系数，此处设置为1；r
i,j
表示萤火虫i与j之间的距离。
[0029]萤火虫的吸引度为β：
[0030][0031]其中，β0表示最大吸引度。
[0032]萤火虫i被吸引向萤火虫j移动的位置更新公式如下式:
[0033]x
i
(t+1)＝x
i
(t)+β(x本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法，其特征是：该方法由以下步骤实现：步骤一、样本数据采集：利用OTDR采集光脉冲在测试光纤中传播时产生的后向瑞利散射和菲涅尔反射回波信号，得到表示信号衰耗的OTDR测试信号曲线；步骤二、算法模型构建：根据萤火虫优化算法的原理，构建OTDR信号处理的参数优化模型，根据萤火虫优化算法的公式对OTDR信号去噪算法的参数和反射事件检测的参数进行寻优，选取最优参数对OTDR信号进行去噪处理和反射事件检测；步骤三、OTDR测试信号去噪处理：根据步骤二提出的参数优化模型，提出基于萤火虫优化算法的小波变换阈值去噪法，对基于小波变换的阈值去噪法中的小波基函数、分解层数、阈值选择标准、阈值使用方法和阈值重缩放方式参数进行确定，选择出最优参数对OTDR测试信号进行去噪处理，获得去噪后的OTDR信号；步骤四、OTDR反射事件检测：对步骤三获得去噪后的OTDR信号，提出基于萤火虫优化算法的最佳小波重构反射事件检测方法，采取合适的小波基函数对去噪后的OTDR信号进行分解，采用选取的最佳小波变换细节系数进行信号重构，利用小波变换得到的最优阈值对重构信号进行阈值处理，并用阈值化处理的重构信号实现反射事件的精确检测；步骤五、OTDR非反射事件检测：采用二点法与最小二乘法相结合的方法，二点法确定出非反射事件的位置，最小二乘法计算出非反射事件位置的光功率衰耗；步骤六、检测结果识别：采用一维卷积神经网络，对检测出的反射事件区间和非反射事件区间再次进行识别，实现对OTDR信号的故障检测。2.根据权利要求1所述的一种基于萤火虫优化算法的光纤故障检测方法，其特征在于：步骤二中建立的萤火虫优化算法公式模型，用下式表示为：萤火虫i被吸引向萤火虫j移动的位置更新公式如下式:x
i
(t+1)＝x
i
(t)+β(x
j
(t)
‑
x
i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘丹妮，沈思鹏，王圣达，孙小芙，张松，杨宇，黄巍，王金宇，徐晗，姜秀红，陈兆强，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司信息通信公司，
类型：发明
国别省市：