融合光纤传感信息和人工智能算法的管道源模式识别方法

本发明提供了一种融合光纤传感信息和人工智能算法的管道源模式识别方法，属于结构智能健康监测领域。为解决光纤传感技术在管道监测中存在的信号处理、特征提取和事件识别等方面的不足，基于管道在不同振动入侵事件下的动态响应，采用了相应算法对原始振动信号进行了数据预处理，并使用BP神经网络进行训练，通过不断调整参数提升BP神经网络的识别性能和效率。当管道受到相应入侵事件时，BP神经网络会对数据进行处理并预测输出，更加清晰、直观的识别出入侵事件类型和具体发生的位置。本发明使用单测点传感器实现管道入侵事件类型和位置的准确识别，且满足在线监测环境下的实时性、连续性的要求，易于实现，具有很高的工程应用价值。