针对当前分布式光纤振动传感对振动干扰事件的识别容易过拟合以及泛化能力不强的问题，提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）的分布式光纤振动事件识别方法。采用FrFT对时域振动信号进行时频变换，相比传统的时域方法多了一个新的分析维度。相比传统时频域方法，该方法不仅解决了时间分辨率和频率分辨率相互制约的问题，还增强了时频数据的特征丰富度，更利于深度模型的学习，可有效防止模型过拟合。户外实地实验表明，FrFT方法的识别准确率达到98.5%，且在专门的泛化测试集上依然能保持98%以上的准确率。同时引入更可靠的评估指标f1-score（f1-score是精确率和召回率的调和平均数）来综合评估精确率和召回率，该方法识别各事件的f1-score均高于0.975。

针对振动传感器系统对环境状态中入侵事件识别正确率较低的难题，该文提出了一种基于随机配置网络(SCN)的神经网络结构,用于识别周界入侵的振动传感信号。首先通过搭建振动传感器系统对4种周界入侵信号进行采集,然后利用小波降噪对信号进行降噪预处理,再提取信号的能量特征、过均值率、PAR特征,最后通过随机配置网络神经网络对攀爬、触碰、撞击及剪切4种入侵事件进行识别。其训练集识别准确率可达92.7%，测试集平均识别准确率可达90.7%。实验结果表明，该文所提出方法可对周界入侵信号进行有效识别。

管道运输安全是国民经济和人民生活的重要保障，管道泄漏监测成为管道运输安全中需要解决的一大难题。本文提出了一种基于分布式光纤振动传感（DVS）系统实现管道泄漏监测的多维空间数据融合算法，将传感光缆固定在管道侧面，通过DVS系统拾取管道泄漏信号，分别根据时间窗和空间分辨率对管道泄漏信号进行时空域平均，设定合适阈值完成管道泄漏监测报警。实验中对单点泄漏以及多点泄漏进行了测试，单点管道泄漏信号信噪比提升了4.5 dB，单点管道泄漏报警率最高提升了19.53 %，多点管道泄漏报警率最高提升了2.29 %，实现了对加压0.2 MPa管道泄漏的实时监测报警。

A distributed online fiber sensing system based on the phase-sensitive optical time domain reflectometer (Φ-OTDR) enhanced by the drawing tower fiber Bragg grating (FBG) array is presented and investigated experimentally for monitoring the galloping of overhead transmission lines. The chirped FBG array enhanced Φ-OTDR sensing system can be used to measure the galloping behavior of the overhead transmission lines (optical phase conductor or optical power ground wire), which are helpful for monitoring the frequency response characteristics of the ice-induced galloping, evaluating the motion tendencies of these cables, and avoiding the risk of flashover during galloping. The feasibility of the proposed online monitoring system is demonstrated through a series of experiments at the Special Optical Fiber Cable Laboratory of State Grid Corporation of China (Beijing, China). Results show that the proposed system is effective and reliable for the monitoring of galloping shape and characteristic frequency, which can predict the trend of destructive vibration behavior and avoid the occurrence of cable breaking and tower toppling accidents, and these features are essential for the safety operation in smart grids.

基于频分复用和同相/正交（I/Q）接收技术，提出了一种具有高空间分辨率的大带宽分布式光纤振动传感解调方案，并对其进行了理论分析和数值仿真研究。该分布式振动传感结构包含马赫-曾德尔干涉仪（MZI）与时间门控数字光频域反射仪（TGD-OFDR），其中，MZI输出信号的相位采用零差法解调，用于检测振动信号的频率与幅度；而TGD-OFDR则是通过外差探测技术实现振动信号的定位。数值仿真结果表明，所提系统的可测振动频率上限达兆赫兹量级，4 km传感光纤上的空间分辨率可达0.5 m。该分布式振动传感系统同时具有高空间分辨率与大检测带宽的优势，在民用基础设施健康监测和石油天然气管道泄漏监测等领域具有潜在应用价值。

研究了一种基于色散拐点（DTP）微纳光纤耦合器（OMC）的通孔悬臂梁高灵敏度振动传感器。首先，从理论上分析OMC的轴向应变特性和振动特性，及其在轴向应变作用下的光谱特性。然后，采用熔融拉锥法制备多种不同直径的OMC并进行轴向应变实验。实验结果表明：当OMC的直径为1.6 μm时，其DTP位于1500 nm附近，轴向灵敏度高达-35 pm/με，约为普通OMC的3.5倍。最后，将具有高轴向应变灵敏度的OMC固定在通孔悬臂梁上，制作成一种高灵敏度振动传感器，用于检测振动信号。结果表明：传感器检测的频率范围为30~2800 Hz，在一阶谐振频率（52 Hz）处响应最强；在一阶谐振频率之前的平坦区（约40 Hz）中，传感器在微弱振动（0~0.6g）下的加速度灵敏度高达85 mV/（m·s^-2），并具有良好的线性度。

提出一种变分模态分解-排列熵的去噪方法,分析并设定排列熵中关键参数和阈值,进而通过排列熵来确定变分模态分解的分解层数值,将分解的各模态进行重构以实现对振动信号的去噪。通过仿真测试来验证该方法在正交性、完备性、信噪比和效率方面的优越性,最后对系统采集的实际振动信号进行去噪处理。实验结果表明,与现有的经验模态分解-相关系数和完全经验模态分解-相关系数方法相比,所提方法对触网、车轮碾压和雨淋三种振动信号具有最优的去噪信噪比(含噪信号与降噪值之比),分别为32.5358 dB、30.5546 dB和29.3435 dB,耗时也较少,分别为1.4432,1.6320,1.2349 s,信号模式识别准确率最高,均在99%以上。

已有的椭圆拟合算法利用李萨如图形解决了非理想3×3耦合器带来的解调结果误差问题,但是当信号变弱时,所对应的李萨如图形将偏离椭圆,造成解调困难。针对相位变化量极小的弱信号,基于同一系统中李萨如图形唯一的特点,提出利用参考信号确定椭圆参数并精准实现弱信号解调的改进椭圆拟合算法。实验结果显示,相较于常规椭圆拟合算法,改进的算法可以准确地解调弱振动信号,使探测分辨率提高400倍,且解调的相位与应变存在良好的线性关系。研究结果表明改进的算法可以很好地解决常规椭圆拟合算法无法解调弱信号的问题,提高了系统的测量分辨率。

光学外差干涉系统信号频率高，传统的过采样解调方法的成本高且数据量大，不利于实时解调监测。研究了欠采样数字正交解调方法，以降低外差系统采样频率，满足振动传感快速解调和实时监测的需求。首先理论分析了外差干涉系统欠采样的原理，得到了采样频率需满足的条件，即最小采样频率需大于信号带宽的2倍。对欠采样解调进行了实验验证，在PZT激振电压为0.5 V、外差频率为80 MHz时，利用20 kHz~10 MHz的采样频率均可实现相位解调，解调误差最大为0.3%，且不随采样频率的降低而增大。研究了采样频率大小与可测激振电压范围的关系，采样频率越高，可测电压范围越大。50，100，200 kHz采样频率分别可适用于1~7 V、1~14 V和1~20 V范围的解调。欠采样数字正交解调以其低成本、快速解调的优势在光学外差干涉系统领域有广阔的应用前景。