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        GIS/SCADA整合技術(shù)下光纖預(yù)警判定算法仿真

        2021-11-19 08:17:48梁金祿
        計(jì)算機(jī)仿真 2021年10期
        關(guān)鍵詞:預(yù)警系統(tǒng)信噪比光纖

        梁金祿

        (北部灣大學(xué),廣西 欽州 535011)

        1 引言

        計(jì)算機(jī)與通訊技術(shù)飛速發(fā)展,地理信息系統(tǒng)GIS[1]逐漸成為信息產(chǎn)業(yè)的一個(gè)重要組成部分,SCADA系統(tǒng)[2]也被普遍應(yīng)用,通過適當(dāng)?shù)牟杉c監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)源,完成在計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)上的生產(chǎn)、控制、調(diào)度為一體的自動(dòng)化系統(tǒng)。目前在相關(guān)研究領(lǐng)域中,整合GIS與SCADA是為了可以合理的互換數(shù)據(jù)信息,并在此基礎(chǔ)上根據(jù)具體需求來判定數(shù)據(jù)系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)生故障的地點(diǎn)。在整合的過程中,為保持二者運(yùn)行的穩(wěn)定性,確保平臺(tái)內(nèi)數(shù)據(jù)庫和空間數(shù)據(jù)庫的單獨(dú)性,需要讓兩個(gè)系統(tǒng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)始終保持統(tǒng)一性,利用系統(tǒng)一體化設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)地理信息與實(shí)時(shí)信息的統(tǒng)一,在一定程度上充分的運(yùn)用兩個(gè)系統(tǒng)特有的性能,進(jìn)一步滿足自動(dòng)化系統(tǒng)的限制條件,從而實(shí)現(xiàn)提高系統(tǒng)運(yùn)行效率的目的。

        現(xiàn)階段光纖預(yù)警系統(tǒng)[3]由于它本身獨(dú)有的特征,在實(shí)際運(yùn)行中光線傳感具有不受電磁干擾、體積小、效率高的優(yōu)點(diǎn),已成為現(xiàn)下安防領(lǐng)域的重要研究課題之一,而且光纖本身靈敏度較高,所以在預(yù)警過程中不會(huì)出現(xiàn)監(jiān)控盲區(qū)的情況,并且光纖預(yù)警系統(tǒng)比較適合于長(zhǎng)距離、大范圍以及周界地形復(fù)雜區(qū)域的全方位實(shí)時(shí)監(jiān)控。

        文獻(xiàn)[4]提出基于擾動(dòng)觀察法的光纖預(yù)警判定算法,根據(jù)光伏電池PV特性曲線的斜率正負(fù),來確定最大功率點(diǎn)電壓的跟蹤方向,通過光伏電池PV特性曲線的斜率取值,確定跟蹤最大功率點(diǎn)電壓所需的電壓步長(zhǎng),獲得當(dāng)前步長(zhǎng)用來查找功率最大點(diǎn),實(shí)現(xiàn)對(duì)光纖的預(yù)警判定,但該方法容易受干擾噪聲和自然環(huán)境的影響,預(yù)警精準(zhǔn)度較低。文獻(xiàn)[5]提出基于Logistics概率統(tǒng)計(jì)模型的光纖預(yù)警判定算法,建立基于Logistics多元線性對(duì)數(shù)概率統(tǒng)計(jì)模型,利用樣本數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)Logistics非連續(xù)的多元線性回歸,獲取光纖預(yù)警判定數(shù)據(jù),但該方法只能根據(jù)特定領(lǐng)域提出預(yù)警手段,針對(duì)性強(qiáng)、缺乏廣泛適用性,無法有效判斷不同種類目標(biāo)存在的問題。

        文章提出一種整合GIS/SCADA系統(tǒng)下光纖信號(hào)預(yù)警判定算法。通過基于導(dǎo)數(shù)和特征選取的信號(hào)預(yù)警方法分析信號(hào),獲取時(shí)頻分布的特征,計(jì)算輸入層和模式層之間權(quán)值,減少維數(shù)影響,運(yùn)用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)特征信號(hào)的分類預(yù)警。仿真結(jié)果表明,本文方法可以有效預(yù)警,且效率高、算法簡(jiǎn)單,應(yīng)用領(lǐng)域廣泛。

        2 GIS與SCADA的整合

        2.1 整合原則

        整合原則可以分為兩種,一是不同部分相互獨(dú)立存在,在進(jìn)行相互整合的過程中,需要確保這兩個(gè)系統(tǒng)在運(yùn)行的中的安全性與穩(wěn)定性,以保證系統(tǒng)運(yùn)行的整體效率;二是數(shù)據(jù)信息的整合統(tǒng)一性,在整合的過程中,系統(tǒng)的模型等數(shù)據(jù)會(huì)根據(jù)該平臺(tái)構(gòu)成一個(gè)相對(duì)的管理平臺(tái),SCADA系統(tǒng)的主要界限端口會(huì)因GIS平臺(tái)而形成,當(dāng)整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)出變化信號(hào)時(shí),會(huì)自動(dòng)和平臺(tái)進(jìn)行同步,其中同步的所有數(shù)據(jù)都來自SCADA系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫。

        2.2 整合方式

        常見的GIS和SCADA系統(tǒng)整合方式分別有下列三種:

        1)在系統(tǒng)中調(diào)整GIS的部分功能:在具體整合的過程中,對(duì)系統(tǒng)中加載數(shù)據(jù)進(jìn)行加速處理的同時(shí),運(yùn)用GIS可視化特點(diǎn),使數(shù)據(jù)管理變得更加高效。但由于GIS在運(yùn)行的過程中,會(huì)受導(dǎo)大量的圖形數(shù)據(jù)條件限制,因此在一般情況下整合的系統(tǒng)需要為平臺(tái)提供良好的顯示數(shù)據(jù)環(huán)境,以提升系統(tǒng)的整體運(yùn)行速度。

        2)在平臺(tái)中整合分布的系統(tǒng)功能:這種整合方法在一定程度上利用數(shù)據(jù)共享的特征,具體是指兩個(gè)相互單獨(dú)運(yùn)行的系統(tǒng),通過數(shù)據(jù)特征構(gòu)建二者之間的聯(lián)系,以確保運(yùn)行的穩(wěn)定性和適用性。但也會(huì)因數(shù)據(jù)特征提取效率而影響整合交換速率的效率。

        3)創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的整合平臺(tái):與前兩個(gè)方式相比,創(chuàng)建整合系統(tǒng)平臺(tái)的方式,可以從根本上處理整合中的數(shù)據(jù)問題,并為創(chuàng)建整合系統(tǒng)打了基礎(chǔ),但由于這種整合辦法需要根據(jù)基礎(chǔ)問題進(jìn)行分類研究,會(huì)增加系統(tǒng)創(chuàng)建的危險(xiǎn)性。

        3 光纖預(yù)警原理與特征統(tǒng)計(jì)

        光纖預(yù)警是一種將傳感與傳輸和為一體的技術(shù),在實(shí)際預(yù)警操作中可以同時(shí)探測(cè)出物理量的空間分布信息和時(shí)變信息,同時(shí)擁有抗干擾、成本小等優(yōu)點(diǎn)。一般情況下光纖預(yù)警系統(tǒng)在預(yù)警信號(hào)的過程中,會(huì)先運(yùn)用光纖干涉儀[6]和干涉型系統(tǒng),加強(qiáng)其敏感度,方便計(jì)算,具有較高的適用性和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

        3.1 光纖預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        根據(jù)雙馬赫曾德干涉儀構(gòu)建該系統(tǒng)的等效結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

        圖1 光纖預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

        光纖預(yù)警系統(tǒng)的運(yùn)行過程為:圖1所示激光二極管會(huì)發(fā)射出一段1600mm的窄帶激光,當(dāng)光束經(jīng)過某單項(xiàng)隔離器,再路過3dB耦合器C1,那么激光將會(huì)被分割成為兩束等同的光線,其中一束光線將沿著順時(shí)針方向進(jìn)入R1后,再次經(jīng)過C2被分為兩束光線,這兩束光線就會(huì)分別進(jìn)入系統(tǒng)傳感光臂1和參考光臂2,然后光臂中傳感光線再一次進(jìn)入C3中合并處理光束,并且在處理后造成干涉效應(yīng)(其中干涉效應(yīng)是指在干涉光線強(qiáng)度中包括了振動(dòng)信號(hào)、噪聲信號(hào)),在此基礎(chǔ)上,通過R2進(jìn)入到光電探測(cè)器中轉(zhuǎn)換電壓信號(hào)。利用方法以及轉(zhuǎn)換后,進(jìn)入到上位機(jī)中完成處理分析。

        3.2 調(diào)制原理

        在圖1光纖預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,得知傳感光纖臂是根據(jù)對(duì)應(yīng)的參考光纖臂創(chuàng)建的。假設(shè)傳感光束埋在預(yù)警范圍內(nèi)土下的十厘米處,檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng),其中檢測(cè)的方式包括:地下管道損壞、人力挖掘、自然環(huán)境下車輛行駛到預(yù)警范圍內(nèi)形成的振動(dòng)信號(hào),這三種手段都容易使預(yù)警系統(tǒng)發(fā)射出預(yù)警信號(hào),并且在發(fā)出預(yù)警信號(hào)的基礎(chǔ)上光纖也會(huì)因此受到振動(dòng)。

        在一般下,振動(dòng)信號(hào)是經(jīng)過光纖本身調(diào)制效應(yīng),來改變光纖折射率[7]和光纖內(nèi)芯的具體長(zhǎng)度,以及光纖在傳輸過程中的相位變化,統(tǒng)稱為光波相位調(diào)制[8]。

        假設(shè)某一段光纖的長(zhǎng)度為L(zhǎng),該光纖的折射率描述為n,二者之間的直徑表述為D,則光波在光纖位移基礎(chǔ)上的φ為

        (1)

        式中,β為光纖傳播常數(shù),同樣也可以將其看作為折射率和內(nèi)直徑具體長(zhǎng)度的函數(shù),上式的三項(xiàng)也可分別表示為:因光線彈性形變、彈光效應(yīng)和泊松效應(yīng)造成的光纖整體相位變化情況[9]。可以利用介電抗張量的變換針對(duì)前兩項(xiàng)式來表述,其中第三項(xiàng)和前兩項(xiàng)相比,會(huì)小兩個(gè)數(shù)量級(jí),所以可以在計(jì)算的過程中忽略不計(jì),前兩項(xiàng)代入數(shù)值β=nk0,就可以得出

        (2)

        其中k0=2π/λ0,表示傳播常數(shù)量,λ0表示初始相位值,Pij表示四階彈光張量,εz表示預(yù)警過程中具有變量的數(shù)值。因此就可以把φ看做是在固定時(shí)間內(nèi)t函數(shù)值,根據(jù)這種情況,系統(tǒng)中的干涉儀會(huì)發(fā)揮出具體作用,并轉(zhuǎn)換函數(shù)值φ(t),即

        H(t)=2H0+2H0cos(φ(t)+φ0)

        (3)

        式中,將H0描述為光纖激光強(qiáng)度,φ0為沒有發(fā)生變化的相位。根據(jù)上式(3)得知,當(dāng)檢測(cè)光電時(shí),實(shí)際預(yù)警電路會(huì)因?yàn)楣饫w激光強(qiáng)度將信號(hào)轉(zhuǎn)換成為常見的電壓信號(hào),并放大處理至上位機(jī),從而識(shí)別出沒有變相位的振動(dòng)信號(hào),達(dá)到信號(hào)預(yù)警的效果。

        3.3 噪聲信號(hào)傳輸特征

        根據(jù)上述分析,在自然環(huán)境下振動(dòng)作為時(shí)變隨機(jī)噪聲調(diào)制,根據(jù)上式(2)中的φ(t)中,即可寫出隨機(jī)噪聲

        φ(t)=φu(t)+φn(t)

        (4)

        其中φv(t)則表示待預(yù)警的信號(hào);φn(t)表示自然環(huán)境造成的光波相位噪聲,可以代表檢測(cè)過程中的非平穩(wěn)隨機(jī),因?yàn)樵谧匀画h(huán)境下信號(hào)會(huì)較慢變化,所以將短時(shí)間內(nèi)的φn(t)看作為固定時(shí)間內(nèi)更新參數(shù)值的穩(wěn)定信號(hào)。

        假設(shè)在某時(shí)間段tk的起始時(shí)間τ0點(diǎn),檢測(cè)到噪聲φn0(t),那么結(jié)束時(shí)間tk點(diǎn)到τ1處就會(huì)檢測(cè)到其中包括噪聲的預(yù)警信號(hào)φ(t)=φu(t)+φn1(t),這里噪聲φn0(t)與φn1(t)的互相關(guān)系數(shù)ρn0n1、預(yù)警振動(dòng)信號(hào)φy(t)和噪聲φn1(t)的互相關(guān)系數(shù)ρyn1則滿足于下列條件

        ρn0n1→1-

        (5)

        ρyn1→0+

        (6)

        對(duì)上式進(jìn)行計(jì)算后得知,在某段時(shí)間內(nèi)的環(huán)境噪聲φn(t)具有較高的自相關(guān)性,并且是一種激光窄帶隨機(jī)形成的噪聲,所以就可以運(yùn)用振動(dòng)信號(hào)噪聲特征來代替振動(dòng)預(yù)警過程中所檢測(cè)到的振動(dòng)信號(hào),實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲特征的統(tǒng)計(jì)。

        4 基于導(dǎo)數(shù)分析和特征選擇的信號(hào)預(yù)警算法實(shí)現(xiàn)

        4.1 提取信號(hào)時(shí)頻特征

        依據(jù)上述噪聲信號(hào)傳輸?shù)奶卣鳎瑢⑹芨蓴_時(shí)系統(tǒng)所采集信號(hào)統(tǒng)稱為干擾信號(hào),即可表述為

        I(t)=I0cos[φ(t)+φ0]

        (7)

        式中I0表示為受干擾信號(hào)振動(dòng)幅,在一般情況下振幅與光強(qiáng)成正比;φ(t)表示干擾信號(hào)的瞬間時(shí)位,時(shí)位是隨著信號(hào)變化而不斷改變的;φ0表示干擾信號(hào)中的初始相位,但因?yàn)檎駝?dòng)信號(hào)的相位是隨著不同干擾信號(hào)而發(fā)生變換的,在預(yù)警的過程中就會(huì)出現(xiàn)用信號(hào)接替出具體信息困難的情況,所以針對(duì)時(shí)頻單獨(dú)分析法處理干擾信號(hào),從而獲得時(shí)頻參數(shù)量特征[10]。將相位研究轉(zhuǎn)換為時(shí)頻研究,對(duì)上式(7)進(jìn)行求導(dǎo)后,便可以得出

        (8)

        (9)

        由上式可見,干擾信號(hào)零電平[11]正處于導(dǎo)數(shù)和信號(hào)頻率成正比位置,得知當(dāng)導(dǎo)數(shù)取值較大時(shí),就會(huì)出現(xiàn)信號(hào)頻率較高的情況,所以可以利用在零電平處的導(dǎo)數(shù)來獲得對(duì)應(yīng)的信號(hào)時(shí)頻特征。

        一般情況下,入侵信號(hào)不會(huì)超過200kHz,盡管系統(tǒng)的采樣率高,可以提升預(yù)警的精準(zhǔn)度,但精準(zhǔn)度提高的同時(shí)預(yù)警系統(tǒng)在運(yùn)行過程中也收納了高頻噪聲信號(hào)。針對(duì)這種情況本文采納有效預(yù)警信號(hào)的同時(shí),對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行減少采樣處理,不僅減少系統(tǒng)整體運(yùn)行計(jì)算量和高頻噪聲,而且可以避免對(duì)結(jié)果的影響,信號(hào)時(shí)頻特征可以用下列公式來表示

        (10)

        式中,I表達(dá)收納信號(hào)的序列號(hào);n代表信號(hào)的具體采樣點(diǎn),假設(shè)n=1,2,…,N,其中N表示減少采樣率后的數(shù)量。

        4.2 特征選取

        信號(hào)的特征選取是入侵信號(hào)預(yù)警判定過程中的重要部分。根據(jù)特征提取預(yù)警的方式得知,在不同情況下不同種類的干擾信號(hào)特征選擇是不同的,為減少特征維數(shù)的影響,本文運(yùn)用選擇方式如下所示:

        1)最大值M:選取時(shí)頻特征中最高取值,在信號(hào)高于環(huán)境的情況下,引起的虛假警報(bào)信號(hào);

        2)頻率偏差D:選取最高值的平均差值,即可寫為:

        D=max(f(n))-mean(f(n))

        (11)

        3)頻率樣本熵S:在時(shí)頻分布中,不僅可以看出頻域差距明顯,還可以看出時(shí)域中分布均勻程度,所以可通過樣本熵來判定信號(hào)在時(shí)域分布中的復(fù)雜度。

        4.3 基于信號(hào)分類器的光線預(yù)警

        采用PNN作為預(yù)警系統(tǒng)的分類器,概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由信號(hào)輸入層、模式層、求和層以及輸出層這5個(gè)主要模塊創(chuàng)建的,如果攝入層具有五個(gè)不同的神經(jīng)元,并且將預(yù)警特征矢量傳到模式層中,那么四種干擾信號(hào)中每一種取出48個(gè)樣本來構(gòu)成模式層的基本節(jié)點(diǎn),即可得知第i類的第j層預(yù)警神經(jīng)元輸出可以寫為

        (12)

        式中,i=1,2,3,4,j=1,2,…Nj,Nj為每種樣本數(shù),xij則表述第i類的第j個(gè)樣本,d是特征維數(shù),σ是平滑參數(shù)。在實(shí)際運(yùn)行中,將訓(xùn)練樣本來作為輸入層和模式層之間的權(quán)值,從根本上減少對(duì)信號(hào)分類的計(jì)算時(shí)間。通過以上步驟完成光線預(yù)警。

        5 仿真研究

        為驗(yàn)證所提方法的光纖預(yù)警判定有效性,設(shè)計(jì)對(duì)比仿真,驗(yàn)證不同方法的預(yù)警信號(hào)獲取性能,以及噪聲信號(hào)的抑制效果。

        5.1 預(yù)警信號(hào)信噪比

        一般情況下,光纖預(yù)警系統(tǒng)所檢測(cè)到的信號(hào)為振動(dòng)周期信號(hào),因此在實(shí)驗(yàn)過程中以兩個(gè)相同振動(dòng)幅、頻率和相位的正弦函數(shù)s(n)=sin(0.004n)+1.2cos(0.002n)作為檢測(cè)的振動(dòng)信號(hào)。利用文獻(xiàn)[4]方法、文獻(xiàn)[5]方法以及所提方法測(cè)得信噪比,獲得結(jié)果如圖2所示。

        圖2 不同方法下預(yù)警信號(hào)信噪比

        從圖2中能夠看出,不同方法下預(yù)警信號(hào)信噪比不同。當(dāng)數(shù)據(jù)量為500bit時(shí),文獻(xiàn)[4]方法的預(yù)警信號(hào)信噪比為43 dB,文獻(xiàn)[5]方法的預(yù)警信號(hào)信噪比為58 dB,本文方法的預(yù)警信號(hào)信噪比為71 dB,本文方法的預(yù)警信號(hào)信噪比明顯高于其它兩種方法。當(dāng)數(shù)據(jù)量為1500bit時(shí),文獻(xiàn)[4]方法的預(yù)警信號(hào)信噪比為56 dB,文獻(xiàn)[5]方法的預(yù)警信號(hào)信噪比為54 dB,本文方法的預(yù)警信號(hào)信噪比為79 dB,本文方法具有更高的信噪比,即有效信號(hào)較高。說明有助于在后續(xù)判斷中,獲取更加全面完整的信息,使預(yù)警判斷結(jié)果精準(zhǔn)度得到進(jìn)一步提升。

        5.2 噪聲信號(hào)抑制效果對(duì)比

        對(duì)噪聲信號(hào)的有效控制,能夠提高光纖預(yù)警的判定性能。通過檢測(cè)噪聲信號(hào)的抑制效果來驗(yàn)證方法的可控性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

        表1 不同方法的噪聲信號(hào)強(qiáng)度

        通過表1可知,利用所提方法和兩種傳統(tǒng)方法抑制噪聲信號(hào)后,所提方法的噪聲信號(hào)強(qiáng)度始終低于傳統(tǒng)方法,噪聲范圍更小,可以證明GIS/SCADA整合技術(shù)下光纖預(yù)警判定算法,能夠更好地抑制噪音信號(hào),從而可有效的對(duì)入侵信號(hào)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)警判定,實(shí)現(xiàn)光纖預(yù)警的判定,應(yīng)用性能更好。

        5.3 光纖預(yù)警判定準(zhǔn)確率對(duì)比

        為了驗(yàn)證光纖預(yù)警判定效果,采用文獻(xiàn)[4]方法、文獻(xiàn)[5]方法以及所提方法檢測(cè)光纖預(yù)警判定準(zhǔn)確率,結(jié)果如圖4所示。

        分析圖3可知,不同方法下光纖預(yù)警判定準(zhǔn)確率不同。當(dāng)實(shí)驗(yàn)次數(shù)為10次時(shí),文獻(xiàn)[4]方法的光纖預(yù)警判定準(zhǔn)確率為76%,文獻(xiàn)[5]方法的光纖預(yù)警判定準(zhǔn)確率為73%,本文方法的光纖預(yù)警判定準(zhǔn)確率為98%,本文方法判定結(jié)果比其它兩種結(jié)果準(zhǔn)確性最高。當(dāng)實(shí)驗(yàn)次數(shù)為100次時(shí),文獻(xiàn)[4]方法的光纖預(yù)警判定準(zhǔn)確率為76%,文獻(xiàn)[5]方法的光纖預(yù)警判定準(zhǔn)確率為74%,本文方法的光纖預(yù)警判定準(zhǔn)確率為96%,本文方法判定結(jié)果準(zhǔn)確率最高,具有最佳判斷準(zhǔn)確率。

        圖3 不同方法下光纖預(yù)警判定準(zhǔn)確率

        6 結(jié)論

        傳統(tǒng)的光纖預(yù)警判定算法已經(jīng)滿足不了當(dāng)前需求,基于此提出了在整合技術(shù)下的新的光纖預(yù)警判定算法。在GIS/SCADA整合的基礎(chǔ)上,通過導(dǎo)數(shù)和信號(hào)特征選擇獲得時(shí)頻分布的特點(diǎn),選擇出部分代表的經(jīng)典特征,運(yùn)用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,完成特征信號(hào)的分類預(yù)警,仿真證明,所提方法能夠確定受干擾時(shí)的噪聲信號(hào)和自然環(huán)境下的隨機(jī)噪聲信號(hào),獲得預(yù)警信息多、完成精準(zhǔn)判斷,可用于多種領(lǐng)域。

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