唐文娟,白 謀,王玲容
(廣西交科集團有限公司,廣西 南寧 530007)
截至2022年年底,廣西高速公路通車總里程突破8 000 km,在建和建成總里程近1.5×104km[1],為廣西帶來了巨大的經濟效益和社會效益,但是諸多交通安全相關問題接踵而來,如擁堵、交通事故等。各種突發交通安全事件的產生不但影響高速公路的運行效率和通行能力,還造成社會財產損失、甚至人身傷亡等嚴重后果?,F階段廣西高速公路車輛檢測主要依賴視頻監控相機,但相機鏡頭易受污染,在夜晚和異常天氣車輛檢測效果欠佳。此外,由于其作為一種分立式、點式固定傳感裝置,只能監測一定范圍內的公路,需要設置非常多的監測點才能實現高速公路車輛全程檢測監控,成本高昂。
為提升高速公路運行的安全性和可靠性,并節約建設和維護成本,現提出基于分布式光纖振動的車輛檢測系統。該系統利用沿路側敷設的光纖感知由車輛所引起的振動,通過相干光電檢測系統將光信號轉換成電信號,解調包含車輛振動的電信號后,再利用特征識別算法進行學習和識別,即可實現對全路段運行車輛進行全時空感知以及相關公路事件的智能認知,建立光纜通信沿線的整體交通連續監測能力,實現諸如車輛位置、車速檢測、擁堵檢測、交通流量和通行能力等一系列遠程、全天候的監測。
分布式光纖傳感技術是一種融合光通信和集成光學的新型傳感技術,基于光反射、光散射等原理,利用光纖自身作為傳感介質和傳感單元,探測周圍振動信號,成本較低,且一次鋪設,可長久重復利用,具有極高的市場價值。相較于點式光纖傳感技術,其可實現10 km以上的長距離監測,在國內已被廣泛應用于石化管道監測[2]、安防監測[3]、結構物檢測[4]等領域并取得良好效果,而該技術在高速公路領域應用也引發了各大高校的研究熱潮[5-6]。
分布式光纖車輛檢測系統是在道路兩側敷設傳感光纖,其原理為窄線寬激光器發出連續激光經過耦合器、聲光調制器形成脈沖光后,再經過環形器進入到分布式傳感光纖中,車輛行駛經過時,車輪碾壓路面以及車輛自身噪聲引起路面振動,并傳導到路側敷設的光纖上,引發光纖線路上發生擾動;彈光效應使光纖相應位置的折射率發生變化,將兩個時刻的后向散射光強曲線相減就能得出車輛的位置信息,并利用算法對振動信號進行識別檢測。Φ-OTDR車輛振動檢測系統的原理如圖1所示。

圖1 Φ-OTDR車輛振動檢測系統的原理示意圖
穩定的硬件系統是基礎,系統中設計了分布式光纖振動傳感模塊、數據采集模塊、工控機、微控制器、供電模塊等五大模塊。此外,還有位于前面板的指示燈和位于后面板的探測光纖接口。系統硬件組成與連接關系如圖2所示。

圖2 基于Φ-OTDR車輛監測系統硬件組成框圖
光纖振動傳感模塊是整個硬件系統的核心,考慮到系統高動態范圍需要比較大的入射光功率,且系統的靈敏度主要受限于后端信號的處理,因此模塊采用了摻鉺放大器加分布式拉曼放大技術雙放大方案,實現超長距離靈敏探測。具體為該模塊產生雙通道的探測光脈沖通過摻鉺光纖放大器將峰值功率放大后注入待測光纖中,待測光纖中激發出的后向瑞利散射光經過分布式拉曼放大技術后又從光纖接口返回至該模塊,并在模塊內完成對后向瑞利散射光的探測與調理,完成一系列模擬信號的處理,最終輸出電壓信號供后續的數據采集。
數據采集模塊主要負責采集光纖振動傳感模塊輸出的兩通道信號,同時產生指定寬度的電脈沖信號,用于光纖振動傳感模塊光脈沖產生,使脈沖產生與數據采集的時間對準得更精確。
工控機通過PCI-E接口從數據采集模塊高速獲取采集得到的后向瑞利散射信號,工控機內的軟件算法完成這些數據的處理、分析、顯示,同時工控機還將通過微控制器對光纖振動傳輸模塊的運行參數進行修改。
微控制器基于簡單的單片機,便于工控機與光纖振動傳感模塊的通信,同時提供GPIO接口,控制試驗樣機前面板的LED指示燈,通過這些指示燈可以直觀地了解到系統目前的工作狀態。
供電模塊由市電AC220V轉換出需要的各種直流電壓,包括DC24V、DC12V、DC5V、DC3.3V等。
高速公路周圍特殊環境、外界溫度以及光纜的敷設方式都會使信號產生畸變,必須采取增敏、降噪技術以提高傳感光纜的檢測靈敏度,降低外界干擾的影響,提高信號的信噪比、系統監測范圍和定位識別的準確度。本系統主要包括振動信號采集與預處理、振動信號降噪、定位和智能認知。
振動信號的采集是整個系統有效運行的前提。本系統通過采集卡提供的SDK,將由每個光脈沖激發的后向瑞利散射光的探測數據讀取到計算機內存中。此外,由于高速公路環境復雜,存在各種干擾以及光纖傳感器自身固有漂移等,導致系統的光相位緩慢變化,從而引起光纖回傳的信號強度漂移,信號的整體幅值變化較大,一些有用的振動信號被淹沒,進而導致系統出現誤報或漏報的情況。為此,采用預加重對信號的高頻成分進行加重,提高信號的高頻分辨率,使信號中的細節信息得以凸顯,同時降低幅度漂移信號的低頻部分,有利于信號后續的分析和處理。
經過預處理輸出的振動時間序列信號依然包含大量的噪聲,而常用的經驗模態分解等算法針對信號間斷性造成的模態混疊現象沒法解決。本文提出使用變分模態分解方法對信號進行降噪,且在求解變分問題過程使用交替方向乘子法,分解得到信號所有模態,再將含有主要信號的模態進行重新構造,得到有效的信號。圖3是經過該算法處理后得到的信號瀑布圖。

圖3 變分模態分解處理后的光纖振動信號瀑布圖
為滿足系統實時性要求,并對輸入信號進行有效、針對性處理,需對振動信號進行定位認知。本系統通過設置幅度閾值進行判斷,當光纖上某個位置的信號振動幅度超過該值,就認為光纖在該處發生了振動事件,得到真正的車輛振動片段,進行下一步處理,可以縮短處理時效,增強系統的實時性。
通過振動信號定位算法,系統可知光纖振動的位置,但還需要對引起振動的事件類型進行認知判定,以便用戶選擇對應的處置措施。振動信號時頻圖結合卷積神經網絡進行識別的方法計算量偏大,不利于實時識別。因此,本系統選擇使用多尺度一維卷積神經網絡方法,直接將振動信號作為輸入并平衡好信號時間分辨率和頻率分辨率的問題,實現高效準確魯棒的識別,同時設計增量學習機制,以滿足系統自適應的需求。
在河百高速公路選點實施了光纖敷設、水泥包封等施工,實現了系統應用并進行了相關測試,測試結果如后頁圖4所示。由圖4可知,本系統振動波形跟隨著車輛行駛移動,車輛振動檢測效果良好,基本實現了該路段車輛全分布式測量。

圖4 車輛振動差分曲線圖
本文通過分析高速公路車輛檢測實際情況,結合新型光纖傳感技術,提供基于分布式傳感技術的車輛檢測解決方法。該方法利用光纖作為傳感和感知單元,敷設方便不會對路基造成損害,具有極高的市場利用價值,相較于布設全程視頻監控更節約成本,并且檢測效果良好,達到交通管理需求,尤其適合應用在山區車流量較少但路線較長的高速公路。