發(fā)布時間：2024-07-08 23:24

　　電力光纖具有許多優(yōu)點,已經(jīng)成為近年來電力系統(tǒng)中的主流通信方式,是電力通信系統(tǒng)的關(guān)鍵部分,電力光纖線路發(fā)生通信故障會給相關(guān)企業(yè)及用戶帶來巨大的經(jīng)濟損失,為了確保電力系統(tǒng)正常運行、高效生產(chǎn),提升電力光纖傳輸網(wǎng)絡(luò)運行的可靠性刻不容緩,檢測電力光纖故障點并且準確定位故障點成為了一個重要的課題。針對電力光纖線路故障精確定位問題,本文做了如下工作:(1)OTDR曲線分析方法的研究。本文提出一種OTDR曲線分析方法。其算法步驟如下:首先,運用小波對原始OTDR信號進行去噪;然后,使用OTDR數(shù)據(jù)構(gòu)造殘差序列,并將序列歸一化處理,基于貝葉斯決策,在限定OTDR事件點漏檢概率的情況下,確定事件點和非事件點的分界面,據(jù)此將OTDR曲線數(shù)據(jù)中的事件點與非事件點區(qū)分開;再次,將原始OTDR數(shù)據(jù)中的事件點剔除,并將剔除事件點后的OTDR數(shù)據(jù)進行分段最小二乘擬合;最后,將擬合數(shù)據(jù)與原始OTDR數(shù)據(jù)相減,根據(jù)差值的絕對值判斷事件點類型。實驗分析表明,該算法的分類精度高,分類速度快,達到了OTDR的檢測要求。(2)基于GIS的電力光纖線路故障精確定位方法的研究。本文提出基于GIS的電力光纖故障精確定位方法,通過將光纜...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.12已標記的OTDR特征數(shù)據(jù)

1000200030004002046008102-0162018201300312031040-6.0-4.0-2.00.02.04.91091029140910619080-.80-.60-.4....

圖3.16使用不同核函數(shù)的分類效果

0.020.040.060.081幅度0.020.040.060.081幅度0.020.040.060.08幅度a)b)c)圖3.16使用不同核函數(shù)的分類效果a)線性核函數(shù)b)多項式核函數(shù)c)高斯徑向基核函數(shù)但是不同懲罰因子C以及核函數(shù)中的γ參....

圖3.17不同參數(shù)對分類的影響

選用不同的參數(shù)C和γ，其分類效果如圖3.17所示。當選用C=10，γ=0.2，這時分類器的訓(xùn)練集上的精度只有0.55，在測試集上的精度僅為0.45；當選用C=10000，γ=1時，分類器在訓(xùn)練集上的精度高達99.23%，測試集上的精度高達98.....

圖3.22最小二乘擬合效果圖

050010001500200025003000350040采樣點數(shù)（個）02000408642086420246特征點提取采樣點數(shù)（個）圖3.21特征點檢測結(jié)果第一段10

本文編號：4004035