随着经济的快速增长与人们日益增多的需求,管道及其系统被广泛应用于石化、城市供水/供气、核电等领域,在我国基础建设和经济发展中发挥了重要的作用。然而,在管道的使用过程中,管道容易出现损伤或缺陷,从而导致重大安全事故的发生,因此对管道的定期检测十分重要。本文主要对光纤分布式传感和深度学习这两大技术领域进行了理论方法和应用的创新,并构建传感平台对管道不同类型的损伤信号进行识别和分类。本课题的主要研究内容如下:(1)分析并比较了基于后向瑞利散射信号的相位敏感光时域反射(Phasesensitive optical time-domain reflectometer,φ-OTDR)系统以及基于弱光纤光栅阵列的增强型φ-OTDR系统,阐述了弱光纤光栅阵列在管道损伤监测领域中的独特优势。搭建了基于弱光纤光栅阵列的增强型φ-OTDR系统,并对解调系统的性能、弱光栅之间的串扰对系统信噪比的影响等进行了理论分析和实验验证。(2)介绍了深度学习的基本原理,重点分析了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN),并研究基于CNN的分布式光纤传感信号分析方法。由于分布式光纤传感系统易受外界干扰,传统信号分析方法难以实现低误报率,本文对基于CNN的信号分析方法进行了研究。首先对谱减法、多尺度小波分解和重构这两种去噪方法进行了理论分析与实验验证,结果表明多尺度小波分解与重构对光纤振动信号具有更好的降噪效果。接着分析了管道损伤事件检测模型的建立过程和训练方法。然后结合实际情况,设计管道损伤事件检测模型的框架,并对模拟的三种不同类型的光纤振动信号进行识别分类,识别准确率为96.0%,表明该模型对光纤振动信号具有较好的分类能力。(3)将φ-OTDR分布式振动系统与管道损伤事件检测模型结合起来,用来解决复杂管线中损伤的诊断难题。采集四种不同类型的管道损伤情况(管道接口处螺丝无松动、接口处一颗螺丝松动、接口处两颗螺丝松动和接口处三颗螺丝松动),对信号进行分类和识别,利用测试样本对管道损伤事件检测模型的识别性能进行验证,最终得到的平均准确率为88.9%,表明本文的管道损伤事件检测模型能够较好的识别出四种类型的管道损伤信号。