对光纤振动信号的有效识别是保证油气管道光纤预警系统运行的重要基础。针对传统光纤振动信号检测中单一分类方法的不足，提出一种基于AdaBoost集成学习的光纤振动信号识别分类算法。首先通过分析研究5类光纤振动信号的特征，选取样本熵、能量分布以及频带宽度作为三维特征向量，并将其分别送入决策树、支持向量机（SVM）以及以决策树作为基分类器的AdaBoost分类算法进行训练识别；其次通过交叉验证的方式对得到的模型进行参数优化和模型评价；最后对得到的模型进行对比测试实验。实验结果表明：以决策树作为基分类器的AdaBoost集成学习算法可以对不同振动类型进行有效识别，在光纤预警中对不同来源振动信号的识别具有一定意义。

分布式光纤传感技术已被广泛应用于管道运输的安全监测中，对不同光纤振动信号的特征进行准确提取和分类识别是近年来的研究热点。针对传统时频分析方法研究光纤振动信号时需要人工设定基函数以及无法消除高频噪声干扰的缺陷，采用具有自适应特性的局部均值分解（LMD）方法对信号进行处理，并提出了一种基于LMD的特征提取与识别方法。首先，对原始信号进行LMD，得到若干个乘积函数分量；然后，通过自相关原理重构信号，并提取重构信号的样本熵特征和能量特征；最后，将上述特征进行融合并送入支持向量机进行训练识别。实验结果表明，该方法能有效识别不同振动类型，且识别准确率较高。

光纤预警系统已被广泛应用于油气管道的入侵检测预警中，目前的技术难点仍是如何提高光纤入侵信号多分类识别的准确率。采用梯度提升决策树（GBDT）算法训练光纤入侵信号多分类模型，并提出了一种基于傅里叶分解方法（FDM）及GBDT算法的特征提取与识别算法。该算法采用FDM对光纤入侵信号进行预处理，提取信号的近似熵、能量和谱熵特征。采用GBDT算法训练模型并对光纤入侵信号进行识别分类。为了检验该算法的性能，分别用支持向量机和AdaBoost算法训练模型并进行对比实验。结果表明，该算法能有效识别敲击、小跑、过车和镐刨四类光纤入侵信号，平均准确率为92.5%。