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公开(公告)号：CN116839642A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310816874.3
申请日：2023-07-05
申请人： 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江省白马湖实验室有限公司
摘要： 本发明属于光纤传感领域，具体涉及一种分布式光纤系统及其脉宽自适应调节方法，包括分布式光纤激光器、上位机、第一光纤通道、光隔离器、时域反射仪、掺饵放大器、第二光纤通道、数据采集卡和光载波；所述分布式光纤系统配置为：分布式光纤激光器发射两束激光，一束作为参照光，一束作为探测光，两束激光先后经过第一光纤通道、光隔离器、掺饵放大器，参照光经掺饵放大器直接由数据采集卡采集，探测光经掺饵放大器打至被测光纤再反射经过光载波和第二光纤通道，最后同样由数据采集卡采集。本发明通过改变脉宽实现空间分辨率的调整，获得更多层次细节，可以降低高速公路汽车对分布式光纤造成的干扰影响，降低移动虚警事件。
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公开(公告)号：CN116821851A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310787626.0
申请日：2023-06-30
申请人： 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , F17D5/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/096
摘要： 本发明属于自然灾害预警领域，具体涉及一种山区管道揭底冲刷安全预警方法，包括以下步骤：采用空天地数据建立数据集，数据集包括时序数据、图像数据及地质水文数据；通过特征提取器分别从时序数据、图像数据和地质水文数据提取深层特征，得到时序数据深层特征、图像数据深层特征和地质水文数据深层特征；通过多模态融合模块将得到的时序数据深层特征、图像数据深层特征和地质水文数据深层特征融合在一起，得到深度融合特征；预警检测器使用得到的深度融合特征确定当前管网的预警情况。本发明融合了空天地多模态特征，在多模态异构数据充分利用的前提下，不仅能够满足实时性的需求，并且预警准确性更强。
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公开(公告)号：CN116838955A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310787617.1
申请日：2023-06-30
申请人： 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC分类号： F17D5/00 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N20/00
摘要： 本发明属于深度学习和安全领域，具体涉及一种两阶段的油气管道沿线干扰识别方法，包括：采集光纤管道的分布式光纤的原始信号；将降噪处理过的信号进行分割，得到大量信号样本；将所有信号样本输入至预分类模型进行预分类，将预分类结果为干扰事件的信号样本作为事件识别主算法的数据集；对数据集中所有信号进行特征向量的提取；通过级联森林模型进行分布式光纤管道入侵信号的识别，输出结果为事件类型。本发明增加预选环节有效降低了无干扰状态被误识别为干扰事件的可能性，主算法部分着重加强了区分普通干扰和威胁管道安全的第三方破坏事件的能力，两者均使系统更准确地识别哪些事件是需要报警的威胁，哪些行动不需要报警。
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公开(公告)号：CN115115238A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210777668.1
申请日：2022-06-30
申请人： 浙江大学 , 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明提出一种基于网络层次分析的输气站场风险评价方法，包括以下步骤：S1明确需要分析的站场风险指标；S2建立站场风险指标模型；S3构建ANP网络层次分析模型；S4采集对应风险指标的数据；S5构造ANP超矩阵计算权重；S6得出输气站场风险评价，如果风险可接受则结束评估，如果风险过大则根据ANP超矩阵计算权重计算出的高风险因素进行整治，并重新执行S4、S5步骤,直至风险可接受。本发明实现了依靠风险因素的网络层次分析输气站场风险评价技术。
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公开(公告)号：CN114841202A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210435942.7
申请日：2022-04-24
申请人： 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开一种用于分布式光纤管道入侵检测的深度学习模式识别方法，该方法对原始入侵信号进行小波阈值去噪，利用mallat多分辨率分解。通过GAF算法将去噪后的信号映射成二维图像，然后缩小图像大小以满足网络模型的要求。并对网络模型进行优化，利用Adam优化器优化学习率，利用Swish激活函数增强模型性能，实现对入侵事件的高速、高精度识别。GAF有利于CNN识别具有细微特征差异的入侵事件，特别是针对分布式光纤周围环境因素有很好的抗干扰效果。由于GAF不需要进行迭代操作，入侵识别的速度大大提高。同时，GAF算法对光路中的功率波动不敏感，有效地提高了系统的鲁棒性和实用性。
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公开(公告)号：CN117496650B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410000986.6
申请日：2024-01-02
申请人： 浙江省白马湖实验室有限公司 , 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
IPC分类号： G08B13/186 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N20/20 , G06N3/044 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于环境嵌入的分布式光纤入侵预警方法及系统，包括以下步骤：获取检测光纤中的反向瑞利散射光信号数据；对光信号数据进行预处理，获得每日防区警报序列；对警报序列进行分割并引入嵌入向量，将所述嵌入向量嵌入到警报序列中；将加入了嵌入向量的警报序列输入到第一神经网络得到环境特征向量；基于环境特征向量和时间特征向量进行第一次入侵报警概率计算；基于环境特征向量和时间特征向量以及第一次入侵报警概率进行第二次入侵报警概率计算，基于计算结果进行入侵预警；本发明通过融合环境特征向量和时间特征向量，对入侵事件的全空间分布进行建模，提高了分布式光纤预警的准确度。
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公开(公告)号：CN116662743A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310777852.0
申请日：2023-06-29
申请人： 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于多模态深度学习的发动机剩余寿命预测方法，包括以下步骤：获取航空发动机全生命周期的多模态数据；对数据进行清洗和预处理；构建通道空间混合注意力层；使用卷积神经网络、门控机制和多条局部连接构建训练的模型；使用构建的模型进行训练，保存模型。本发明采用多模态融合的方式综合利用不同模态数据的信息，充分挖掘数据的潜在关联性，以提高模型的鲁棒性和准确性；同时，卷积神经网络作为特征提取和建模的工具，具有较强的适应能力，能够自动学习数据的时空特征，有效提高了预测精度；门控机制GLU的引入，使得模型能够自适应学习不同特征的权重，进一步提高了模型的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN117520824A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410003931.0
申请日：2024-01-03
申请人： 浙江省白马湖实验室有限公司 , 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/2135 , G06F18/15 , G06F17/16
摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的分布式光纤数据特征重构方法。为了克服现有技术实际分布式光纤的应用场景中存在不同的外部干扰，干扰振动检测的问题；本发明包括以下步骤：S1：多分布式光纤数据进行多维特征提取，并计算每个特征的信息熵；S2：根据信息熵的阈值比较筛选特征，筛选后的特征构成特征矩阵；S3：对特征矩阵中的数据去均值化处理后，采用主要成分分析对特征矩阵降维，获得重构特征。通过对特征进行降维处理，在保障时效性的同时，减少特征冗余，提升后续检测、识别、定位等任务的运行效率；采用数据均值化代替数据标准化消除数据在量纲和数量级上的差异，避免了各特征间的变异程度差异性被淹没。
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公开(公告)号：CN117496650A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202410000986.6
申请日：2024-01-02
申请人： 浙江省白马湖实验室有限公司 , 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
IPC分类号： G08B13/186 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N20/20 , G06N3/044 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于环境嵌入的分布式光纤入侵预警方法及系统，包括以下步骤：获取检测光纤中的反向瑞利散射光信号数据；对光信号数据进行预处理，获得每日防区警报序列；对警报序列进行分割并引入嵌入向量，将所述嵌入向量嵌入到警报序列中；将加入了嵌入向量的警报序列输入到第一神经网络得到环境特征向量；基于环境特征向量和时间特征向量进行第一次入侵报警概率计算；基于环境特征向量和时间特征向量以及第一次入侵报警概率进行第二次入侵报警概率计算，基于计算结果进行入侵预警；本发明通过融合环境特征向量和时间特征向量，对入侵事件的全空间分布进行建模，提高了分布式光纤预警的准确度。
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公开(公告)号：CN116975527A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310777845.0
申请日：2023-06-29
申请人： 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于软阈值化与小波变换去噪的故障诊断方法，具体包括：采集振动信号，将采集得到的数据划分为训练集、测试集和验证集；对数据进行小波变换预处理，通过数据二维时频图表达，得到信号的高频分量和低频分量；构建软阈值与注意力机制非线性层；搭建基于ResNet模型；得出故障类型和位置。本发明采用小波变换对信号进行处理，将一维信号变换成二维时频图，进行特征维度的升维；使用软阈值化处理，将提取的高维特征在自注意力机制的作用下生成阈值，去除对故障诊断分类无效的噪声特征，提高故障信号的信噪比，从而提高诊断的准确率和可靠性；还能够保留信号中的重要信息，避免对信号过度处理，以保持信号的原始特性。
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