光纖振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)用光纜進(jìn)行振幅信息的感知,監(jiān)測(cè)主機(jī)會(huì)周期性的采集光纜上的振幅信息,我們無法直接從采集的振動(dòng)波形數(shù)據(jù)上,分辨識(shí)別出是什么振動(dòng)行為的振動(dòng)波形。本文介紹基于人工智能的波形信號(hào)分析方法。
光纖振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)用光纜進(jìn)行振幅信息的感知,監(jiān)測(cè)主機(jī)會(huì)周期性的采集光纜上的振幅信息。 當(dāng)外界光纜進(jìn)行擾動(dòng)時(shí),光纜振動(dòng),監(jiān)測(cè)主機(jī)高速采集振幅信號(hào),獲得光纜上每個(gè)點(diǎn)的振幅波形數(shù)據(jù)。 但我們無法直接從采集的振動(dòng)波形數(shù)據(jù)上,分辨識(shí)別出是什么振動(dòng)行為的振動(dòng)波形,例如在油氣管線的監(jiān)測(cè)場(chǎng)景中,需要識(shí)別出是施工挖掘,車輛經(jīng)過,機(jī)器作業(yè)等場(chǎng)景,而在圍欄應(yīng)用中,需要識(shí)別出是入侵行為,還是周邊環(huán)境的振動(dòng)噪音等情況。
光纜振幅值我們假設(shè)是0-30000區(qū)間范圍,一個(gè)位置的光纜振幅數(shù)據(jù)采樣頻率為20Hz的話,那么一秒鐘我們就會(huì)得到該位置的數(shù)據(jù)為一個(gè)一維數(shù)組, 格式為:[1000,1500,1800,3200,5300,...2100,4100] 共20個(gè)數(shù)據(jù)。
我們把該數(shù)據(jù)可視化到圖形上,可以得到如下得波形圖。
不同的場(chǎng)景下,光纖振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集到波形數(shù)據(jù)是不一樣的,我們?cè)谏a(chǎn)環(huán)境現(xiàn)場(chǎng)采集到安靜環(huán)境下的數(shù)據(jù),人在安靜環(huán)境下行走的數(shù)據(jù),噪音環(huán)境下數(shù)據(jù),行人在噪音環(huán)境下的數(shù)據(jù),水泵作業(yè)時(shí)的數(shù)據(jù),人在水泵作業(yè)下行走的數(shù)據(jù)。
我們調(diào)出來這幾類的場(chǎng)景下的波形圖,可以看到,通過我們的肉眼基本是識(shí)別不出來每張圖片對(duì)應(yīng)的類別。
以上我們可知,其實(shí)這個(gè)場(chǎng)景,可以通過有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)來解決, PyTorch:PyTorch是使用GPU和CPU優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)張量庫。
我們使用PyTorch這個(gè)框架,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)大量的樣本提取特征,獲取數(shù)據(jù)集,并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理, 進(jìn)行模型訓(xùn)練,生成模型。
通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(這個(gè)可以根據(jù)不同的波形采樣頻率,場(chǎng)景定義不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)),定義損失和優(yōu)化器,訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),并從驗(yàn)證集中進(jìn)行驗(yàn)證。
我們通過對(duì)27000個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,然后隨機(jī)挑選10000個(gè)樣本進(jìn)行識(shí)別測(cè)試,發(fā)現(xiàn)識(shí)別率還是挺高的,達(dá)到了93%。
理論上,樣本更多,更豐富,我們這個(gè)識(shí)別率會(huì)更精準(zhǔn),后面慢慢完善升級(jí)改進(jìn)。
把訓(xùn)練好的模型,部署到服務(wù)中,通過RestAPI的方式提供服務(wù), 現(xiàn)場(chǎng)光纖振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集到一個(gè)波形后,調(diào)用服務(wù)識(shí)別API,獲取該波形數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分類,從而達(dá)到分類的目的。 下圖是我們產(chǎn)品中集成AI識(shí)別服務(wù)的效果圖。
有類似信號(hào)識(shí)別分類需求,可以聯(lián)系我們聊一聊。 電話:13427781756(微信同號(hào))