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题名基于长标距FBG传感系统的管道监测及数据恢复研究
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作者
孙振
汪昕
韩天然
黄璜
汪龙翔
黄玺
吴智深
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机构
东南大学
河南工业大学土木工程学院
日本茨城大学工学部都市系统工程系
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出处
《应用基础与工程科学学报》
北大核心
2025年第3期779-791,共13页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFB3706503)
国家自然科学基金项目(52278244,42207394,52278217)
省部级重点实验室科研项目(3205002406C3)。
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文摘
利用长标距光纤光栅(LG-FBG)传感系统对管道进行监测,可准确评估其结构健康状况.然而,环境的复杂性可能导致监测数据丢失,从而使管道评估信息不够充分,降低了对潜在问题的早期预警能力.基于此,在管道工程中搭建了LG-FBG传感系统,并分析了监测数据丢失的可能性.随后,基于优化双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)与生成对抗网络(GAN),捕捉可用数据与缺失数据之间的时空相关性,并分析了缺失时间占比及传感器缺失数量对模型恢复性能的影响.研究结果表明,当缺失时间占比低于18/24时,模型恢复效果略有下降,但整体性能仍较为稳定.然而,当缺失时间占比超过18/24时,模型恢复效果显著下降.为确保较高的恢复精度,建议将缺失时间占比控制在18/24以内.此外,在多个数据恢复任务中,结合饥饿游戏搜索优化的Bi-LSTM-GAN模型的性能评估指标表现最佳,可更为精准地捕捉可用数据与缺失数据的时空相关性.综上,通过结合LG-FBG传感系统与数据驱动方法,系统探讨了缺失数据恢复的有效性,为管道结构健康监测提供了更完整的定量评估信息.
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关键词
管道监测
数据恢复
长标距FBG传感
光纤传感技术
HGS-Bi-LSTM-GAN
ga-bi-lstm-gan
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Keywords
pipeline monitoring
data recovery
long-gauge FBG sensing
optical fiber sensing technology
HGS-Bi-LSTM-GAN
ga-bi-lstm-gan
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分类号
TE973
[石油与天然气工程—石油机械设备]
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