应用于光缆外破监测的雨水信号识别

王尉军,郭举富,殷 慧,盛兴隆

(贵州电网有限责任公司贵阳供电局,贵州 贵阳 550004)

1 引 言

随着城市建设和电网建设的不断推进,电力通信光缆的内外部运行环境日益恶化,电力通信光缆外破现象逐渐凸显[1]。分布式光纤振动传感技术给传统模式下的光缆运维管理带来了曙光,将“监控故障信息被动抢修改造”的传统模式蜕变成“提前发现隐患主动防护迁改”的新模式,将光缆运维管理智能化,有效减少光缆突发故障次数。

城市建设开挖引起的外力破坏是通信光缆故障的主要原因,可以通过信号的强弱等特征进行判断,但降雨时雨水通过管道流入光纤,会增强局部信号,而增强的信号夹杂在传感信号中,使得系统难以区分,造成误报,干扰系统的正常运行。如若光缆进水,在严寒水结冰膨胀会爆伤光纤,而且水分长期没入光缆会损坏其外保护套,使光纤衰减增大。今年破坏力超强的台风“利奇马”登陆温岭[2],持续北上,使得江浙一带受损严重,据报道,浙江、上海、江苏、安徽、山东等五省市的通信都受到一定程度的损害,光缆受损5349公里。排除因洪水长时间浸泡带来的损坏,还有日常的雨季带来的累积影响。如若台风之前对受雨水影响区段进行保养修护,那么在台风时期的暴雨之下损失将会大幅缩减。

目前鲜有学者研究雨水对光纤的影响,东南大学的朱辉[3]针对雨滴碰击引起的相位调制进行理论研究,基于云动力学理论建立了雨滴碰击光缆引起的光纤内传输光的相位调制模型,获得了降雨强度与相位调制间的关系。但邹东伯[4]从信号识别角度研究了下雨和敲墙时的振动信号,从频域新角度出发计算特征参量,通过实验证明基于MFCC特征参量提取的新算法对振动入侵的检测更为精确。刘素杰[5]从时域和频域各状态量的角度出发,找到下雨振源的特征属性,建立能量信息熵模型识别下雨振源。

本文基于分布式光纤振动传感技术[6],针对下雨环境下的光缆振动信号,分析雨水环境下的信号差异,增设雨水影响区段提醒,减少预警系统误报率。

2 基本原理

2.1 分布式光纤振动传感技术

分布式光纤振动传感器采用相位敏感光时域反射(Ф-OTDR)技术[7],以分布式的光纤作为传感敏感元件,连续感知作用在传感光纤上的振动动态,分析处理其光信号变化,从而实现对传输路径下的多类入侵事件进行高效识别并及时预警。而防外破监测系统是一种利用光纤中的后向瑞利散射光对光纤沿线振动信号进行传感的技术,其系统结构图如图1所示。其原理为:超窄线宽激光器产生1550 nm的强相干连续光,经过声光调制器(AOM)的调制,形成脉冲光信号；后经过掺铒光纤放大器(EDFA)后得到峰值功率放大后的脉冲光,然后将该脉冲光经过环形器注入传感光纤。在脉冲光在光纤内部正向传播的过程中,会由于光纤纤芯折射率的不均匀性,会不断的产生后向瑞利散射光。这些后向散射的脉冲光沿着待测光纤逆向传播,最终再次通过环形器进入光电探测器,并经采集卡采集信号,交由主机处理。

图1 系统结构图Fig.1 System structure diagram

本文研究针对城市光缆外破事件监控系统,实时监控光缆周边的城市建设开挖引起的外力破坏,对有害入侵行为进行预警,但由于环境因素,尤其是雨季,集中暴雨、大雨带来的系统误报影响较为明显。因此,本文开展下雨环境下,分布式光纤振动系统的雨水识别研究,系统的基本框架如图2所示。

图2 雨水识别系统基本框架图Fig.2 Basic frame diagram of rainwater identification system

2.2 振动烈度

振动烈度[8]定义为频率10～1000 Hz范围内振动速度的均方根值,是反映机械设备振动状态简明综合、是用有效的特征量,通常用于衡量振动强度的大小,而振动强度是指物体振动速度的均方根值,即振动速度的有效值,反映了包含各次谐波能量的总振动能量的大小,其表达式为:

(1)

式中,T表示所测信号的时间长度(s);而v则是物体的振动速度(mm·s-1)。若所测信号为离散信号,则表达式可写为:

(2)

文中已分析得到可以利用DFT在频域计算振动烈度,而考虑到Ф-OTDR测量值涉及位移,因此选取位移信号下的振动烈度计算公式,即N点振动信号x(n),采样频率为fs,那么在频率范围fa～fb上的振动烈度为:

(3)

其中,ka为不小于N·fa/fs的最小整数;kb为不大于N·fa/fs的最小整数。

3 振动信号处理

时域和频域是振动信号处理的首选也是最为经典的方式,本文选取一段试验光纤,实时监测不同环境下信号特征。试验期间监测到一段长时间下雨,分别从时域和频域进行画图分析。

3.1 外破系统介绍

本文搭建了一套分布式外破监测系统,通过实验对系统的有效性进行了相应测试。测试所用平台为一套光缆外破在线监测系统,该系统部署在通讯机房内,与一条长度为10 km的光缆相连接。只需将监测系统与已铺设好的一芯冗余光纤相连接,就可以实现整条线路的在线监测。编程实现所述信号识别技术,并将该程序部署到该监测系统中,当系统监测到有外破入侵施工信号包括雨水入侵信号,人工光缆作业,一般机械施工等等时,算法程序及时将施工点皮长与事件类型计算出来,并通过4G传输网络,在系统上显示。

3.2 实验可行性验证及雨水信号采集处理

为验证算法的可行性,在监测光纤上寻找两处容易受雨水入侵的井盖实验点分别问0.5 km和1.1 km左右。系统采集下雨前后的原始信号,并通过快速傅里叶变换得到其频谱。

图3所示为截取的一段光纤在900 s内的振动时空分布图,发现其中两个区段有明显的信号增强现象,且与实验中标记的两处易受雨水侵袭位置高度吻合。挑出这两个区段绘制时域波形如图4所示。

图3 试验段时域信号Fig.3 Time domain signal of test section

图4 试验段振动信号Fig.4 Vibration signal of test section

从图中可以看出除了标记的两个实验点之外,光缆其他区域在时域上信号没有明显变化。而实验区域的两个区段振动信号振动强度不一,可能是由于降雨量不同导致。图5、图6分别是两处试验段的二维频谱信号和三维频谱信号。可以清楚地看出光缆受到雨水冲刷后,频谱信号也会随之发生变化。图7为这900 s内的烈度叠加。

图5 雨水信号时域频域图Fig.5 Time-domain and frequency-domain diagramof rain signal

图7 雨水信号烈度图Fig.7 Rain signal intensity map

4 雨水信号识别

基于分布式光纤传感技术的外破监测系统能够监测线路上受振动引起的不同外破信号,不同的外破事件会引起不同的振动信号特征,分析出不同信号特征之间的差异就能更好地识别雨水信号。

如图8所示,分别为雨水信号、人工光缆作业信号,机械施工信号的时域烈度对比图,图9为这三种外破事件信号的频域强度对比图,图10为外破事件中心点的频率特征对比。

图8 时域信号对比Fig.8 Comparison of time domain signals

图9 频域信号对比Fig.9 Frequency domain signal comparison

图10 频率特征对比Fig.10 Comparison of frequency characteristics

从时域特征上来看,雨水信号与人工光缆施工的强度都比较强且比机械施工要更为密集。从频域上看,各类信号的特征差异更加明显,雨水信号的频谱特征与人工光缆作业较为类似,都呈现出整齐的矩形状,区别是人工光缆作业影响的光缆皮长范围较大可达到300 m左右,而雨水信号的影响区域相对较小仅为不到100 m。再对比机械施工来看,特征差异清晰可见,机械施工的频域信号为排列规律的一系列非稳定线谱信号,破碎机工作时,信号强度随事件存在间歇性强弱变化,但是线谱特征始终存在。最后,对外破事件中心点的频率特征分析,雨水信号在低频段区间强度高,在高频段强度低,随着频率增高强度呈明显下降趋势。和人工光缆的不同点时,雨水信号随频率升高下降较急,下降趋势明显,人工光缆作业信号随频率升高下降较缓,下降趋势不明显。

综上所述,雨水信号特征从影响范围,频谱特征等方面均与人工光缆作业与一般机械施工存在较大差异,所以本文提取雨水的信号特征对其进行识别分析,当判断有持续雨水信号时,外破监测系统则会判定当时的天气为下雨天,并反馈在系统告警中如图11所示。

图11 通过雨水信号判定的天气状况Fig.11 Weather conditions judged by rain signals

5 结 论

暴雨入侵时,将会通过井盖对光缆造成冲击,只要能引起光缆的振动,光缆外破监测系统就能够采集到该区域的振动信号。而要想识别雨水信号,则需要通过计算得到其频谱强度信号,从上述分析可以看出,频域上的雨水信号与其他人工光缆作业或者一般机械作业信号有着较为明显的差异。分布式外破监测系统能够分析出不同外破事件的频谱特征差异,因此能够对雨水信号进行监测,并通过系统及时告知巡线人员。