基于KNN算法与φ-OTDR系统的高铁声屏障故障识别方法

作者：付达靓; 姚媛媛; 刘华如; 高乾熠; 李英; 张旭苹; 戴程程; 邹宁睦; 张益昕^*

来源：光电子技术, 2023, 43(03): 261-268.

DOI：10.19453/j.cnki.1005-488x.2023.03.013

• 相位敏感光时域反射
• 声屏障
• 多域特征提取
• K近邻

提出了一种基于K近邻（K-nearest neighbors,KNN）算法和相位敏感光时域反射（Phase-sensitive optical time domain reflectometry，φ-OTDR）系统的高铁声屏障故障识别方法。设计了V字型光缆敷设方式，能够感知声屏障不同高度吸声板在脉动力冲击下的振动，并利用φ-OTDR系统采集振动信号。对振动信号进行多域特征提取以及K近邻分类后，可以实现对声屏障故障状态识别。实验结果表明，在复杂场景下对于故障点的识别正确率达到了90.9%。该方法为声屏障故障识别提供了一条可行的技术路线，能够减少对专业人员的依赖，对于提升高铁声屏障智能运维水平具有重要意义。

• 单位
  南京大学