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申请/专利权人：宁波联河光子技术有限公司

摘要：本发明涉及光纤传感技术领域，具体涉及一种基于DAS的带式输送机振动误报抑制方法，通过搭建DAS系统来监测带式输送机不同的托辊故障，利用DAS设备灵敏度高、监测范围广、抗干扰性强的特性，通过算法对信号进行时域、频域分析，实现托辊的故障监测，相较于传统DAS系统监测的关键点在于加入了振动误报抑制算法，通过对故障信号的时频分析、故障区间的划定可以在软件层面上精确定位到故障信号的具体发生点，从而可对带式输送机因为振动蔓延现象导致的误报进行抑制，进而解决了传统的基于DAS的带式输送机异音检测算法难以辨别故障托辊附近其他托辊同时报警的误报的技术问题。

主权项：1.一种基于DAS的带式输送机振动误报抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：设定基本参数，在应用分布式光纤声波传感DAS设备前提前对各种变量进行设置，包括采样率、数据采集时间以及定位光纤初始点及终点；步骤二：采集信号数据，通过所述分布式光纤声波传感DAS设备中的高速数据采集卡的每次触发来采集一组相位数据，多次采集后得到多组不同的相位数据，然后求每组数据中相邻两组间的相位差，最终得到差分相位数据；步骤三：滤波处理，使用滤波器对采集后的信号数据进行滤波处理；步骤四：阈值比较，采用阈值算法对采集到的信号数据与正常托辊的信号数据进行比较；步骤五：分析故障信号，经过阈值比较后得到多个潜在的故障托辊位置，一一识别各个故障托辊的真实位置，得到最终判定结果；所述步骤五中的分析故障信号的具体步骤如下：步骤1：设定故障区间，当确认故障确实存在且不可忽视时，先立马判断所有相邻故障位置编号Fi和Fj是否满足：Abs（Fi-Fj）＜Fth其中，Abs代表取绝对值，Fi是i处的位置编号，Fj是j处的位置编号，Fth是根据具体带式输送机的排列情况设置的阈值，用来判断托辊是否相邻，若满足则说明两个异常信号距离过近，表明这是同一个故障导致的，可以把Fi和Fj归为同一故障区间；步骤2：故障信号时域分析，基于故障信号对时域冲击进行特征提取，然后对故障信号提取出包络曲线，从而可以关注到信号的低频信息，识别出低频率但高强度的故障信号，得到包络曲线后在时域中计算不同时间窗口中均值与整体均值的比值，最终得到提取出来的脉冲图，通过与脉冲图上带式输送机正常工作的脉冲指标相对比，可以得到故障信号的时域特征；步骤3：故障信号频域分析，利用短时傅里叶STFT变换将信号转换到时频域，并在每个频率上进行方差曲线计算，通过短时傅里叶变换可以得到信号在不同时刻的频率分布信息，然后分别计算不同频率所在时间轴的方差，得到频率的方差曲线，将得到的频率方差曲线与预估的故障频率范围差值求和即可得到故障信号的频域特征；步骤4：识别故障真实位置，对每一个故障区间内的所有故障位置计算其时域信号和频域信号的综合强度信息，最后比较故障区间内各故障位置综合强度信息，将综合强度信息最大的判断为故障真实位置，通过上述公式和步骤，融合时域和频域两种信号特征，精准识别出故障真实位置，消除振动蔓延引发的误判，从而提高故障监测的准确性和可靠性。

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