光纤光栅传感器故障定位方法及系统

本申请涉及故障定位技术领域，其具体地公开了一种光纤光栅传感器故障定位方法及系统，其首先获取光纤光栅传感器的第一信号数据，对所述第一信号数据进行经验模态分解后，进一步引入基于深度学习的信号处理技术对各个传感器信号分量进行特征提取，并基于各个传感器信号分量的特征分布导向进行特征选择，以滤除噪声和冗余信息，实现信号关键特征的高效表达，并在此基础上进行光纤光栅传感器故障类型的智能识别。通过这种方式，可以有效避免噪声干扰，从而提高光纤光栅传感器故障定位的准确性和稳定性。