应用于复用型FBG多峰反射谱的高速解调方法

摘要

本发明公开了一种应用于复用型FBG多峰反射谱的高速解调方法。一种应用于复用型FBG多峰反射谱的高速解调方法，包括以下步骤：S1：利用光谱仪采集未加任何应变时整个FBG传感网络带宽为15nm分辨率为1pm的光谱数据作为原始信号；S2：采集施加应变后的每个FBG对应的带宽为0.2nm或0.3nm的反射谱信号；S3：对原始信号进行数据归一化处理；S4：并对施加应变后的窄带宽数据进行相同比例的数据标准化处理。本发明本发明的有益效果：本发明在计算波长的漂移时不需要经过对反射谱进行寻峰，只需要采集每个FBG对应的任意位置0.2nm或者0.3nm的窄带数据即可完成解调，满足了高速解调的要求，降低了解调系统的成本，并且也提高了计算的精确度。

说明书

技术领域

本发明涉及光纤传感的信号处理领域，具体涉及一种复用型FBG传感网络信号解调算法，基于光谱发生漂移时谱形保持原有特征的特性提出了应用于复用型FBG多峰反射谱的高速高精度解调算法。

背景技术

近年来，光纤传感技术经过国内外的深度研究，技术上已经趋于成熟，光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating，FBG)以其体积小、灵敏度高、抗电磁干扰、耐腐蚀、电绝缘、可靠性高、便于复用等优点广泛应用在航空航天、石化工业、电力系统、结构检测、安全监控等领域。光纤布拉格光栅传感器是一种波长调制型传感器，当FBG传感器上的应力和温度等外界因素发生变化时，其反射谱的中心波长会发生漂移；因为本发明需要通过计算FBG传感器反射谱中心波长的漂移来测量应力或温度等物理量的变化，所以在如何准确计算反射谱的偏移量以及如何高速低成本解调反射谱信号在整个光纤光栅传感系统中显得尤为重要。

传统技术存在以下技术问题：

目前主流的解调算法主要有：直接寻峰法、多项式拟合法、质心检测法、最小二乘法、高斯拟合法以及遗传算法等。以上这些传统的解调方法都是基于对整个光谱频段进行寻峰计算得到的，这就需要包含完整C波段的宽带光源或者是覆盖一个较宽的调谐范围的可调谐光源，使其能够覆盖每个FBG中心波长所在的主功率峰上的反射谱进行采样，在这整过程需要用到高成本的解调仪器并且在采集宽频带光谱过程中。目前主流的寻峰算法采样数据量大采样时间久，而往往在很多实际应用当中本发明要求要在保持高精度解调结果的同时还要考虑到解调的实时性，故这些传统算法满足不了高速实时解调的要求。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种应用于复用型FBG多峰反射谱的高速解调方法，利用光谱发生漂移时谱形保持原有特征的特性对复用型FBG多峰反射谱进行高速高精度解调，克服了传统解调算法存在采样点多，解调速度慢等不足，且无需对反射谱进行寻峰。该方法只需要采集0.2nm到0.3nm的带宽数据就可满足解调要求，故该算法处理数据少且继承了传统解调算法高精度的优点，满足需要高速高精度场景下的解调要求。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种应用于复用型FBG多峰反射谱的高速解调方法，包括以下步骤：

S1：利用光谱仪采集未加任何应变时整个FBG传感网络带宽为15nm分辨率为1pm的光谱数据作为原始信号；

S2：采集施加应变后的每个FBG对应的带宽为0.2nm或0.3nm的反射谱信号；

S3：对原始信号进行数据归一化处理；

S4：并对施加应变后的窄带宽数据进行相同比例的数据标准化处理；

S5：提取经过处理后的窄带光谱谱形特征与原始信号光谱进行特征值相似度对比；

S6：在原始信号光谱中找出相似度最大的光谱位置并与施加应变后的光谱起始位置进行对比，计算得到波长的漂移。

优选地，在步骤S2中，由于FBG复用网络中每个FBG之间的反射谱再发生漂移时存在着相互影响，而且位于中间的反射谱之间由于相互影响造成的部分波形失真尤为明显，所以我们在选择采集样本时位于两边的FBG反射谱采集0.2nm带宽的数据、位于中间位置的FBG我们采集0.3nm带宽的数据以减小由于部分波形失真带来的误差。

优选的，在步骤S3、S4中，为了让原始样本数据和应变后采集到的数据能在同一维度且较大的带宽内使用，我们将0.2nm或0.3nm的窄带数据λ_Di分别对2nm带宽的原始数据λ_Li以不同起始位置相同区间的数据进行数据标准化处理。

优选的，在步骤S5、S6中，基于光谱发生漂移时谱形保持原有特征的特性，对2nm带宽的原始数据以其中每个采样点作为起始位置取对应的窄带宽光谱数据提取其特征作为样本，分别与施加应变后的窄带光谱特征进行对比，找到相似度最大的光谱位置并与施加应变后的光谱起始位置进行对比，计算得到波长的漂移。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一项所述方法的步骤。

一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任一项所述的方法。

本发明的有益效果：

本发明在计算波长的漂移时不需要经过对反射谱进行寻峰，只需要采集每个FBG对应的任意位置0.2nm或者0.3nm的窄带数据即可完成解调，满足了高速解调的要求，降低了解调系统的成本，并且也提高了计算的精确度。

附图说明

图1是本发明的复用型FBG传感网络信号解调算法的流程图。

图2是本发明的基于可调谐激光器波分复用型传感网络解调系统的示意图。

图3是利用光谱仪采集未加任何应变时4个FBG传感器带宽为15nm，分辨率为1pm的原始光谱数据。

图4是施加应变后本发明利用可调谐激光器以FBG中心波长为起始位置分别对FBG1和FBG4采集带宽为0.2nm与FBG2和FBG3采集带宽为0.3nm的光谱数据。

图5是本发明所选的2nm带宽的FBG原始样本数据。

图6是经算法计算得到施加应变后以每个FBG中心波长为开始位置采集的窄带反射谱在原始光谱中的位置。

图7、图8、图9是三组施加应变后利用可调谐激光器随机采样得到的窄带反射谱并通过算法计算找到了在原始光谱中的位置对比图。

图10是算法测得的4组FBG的中心波长与所加应变的关系。

图11是算法计算得到的四组FBG中心波长随应力变化的误差分析。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

一种应用于复用型FBG多峰反射谱的高速解调方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：

S1、用光谱仪采集未加应力时整个FBG网络的反射光谱数据作为原始数据Data

在步骤S1中，如图所示2，图为波分复用FBG传感网络解调系统示意图，整个FBG传感网络主要由四个不同中心波长的FBG波分复用而成。在未对FBG网络施加任何应力时，用宽带光源输出一个C波段的激光进入光环形器的port1端口，由port2端口输出到FBG网络中，经FBG反射后的光再回到port2端口通过port3端口输出到光谱仪(OSA)中，此时OSA采集到带宽为15nm分辨率为1pm的光谱数据作为原始信号储存为原始数据Data；此时OSA采集到的光谱数据如图3所示。

S2、采集施加应变后的每个FBG的窄带反射谱数据

在步骤S2中，如图2所示，此时将宽带光源换成可调谐激光器，当对FBG传感器施加应力后利用可调谐激光器分别对FBG1、FBG4测得带宽为0.2nm的光谱数据，对FBG2和FBG3测得带宽为0.3nm的光谱数据，将得到的光谱数据如图4所示分别储存为λ_D1、λ_D2、λ_D3、λ_D4。

S3、从原始信号中选择2nm带宽数据作为对比样本

在步骤S3中，如图5所示，在原始数据Data中选择以每个FBG中心波长为中心的前后2nm带宽光谱作为对比样本。图为4个FBG的反射谱。

S4.1、对每个FBG的2nm原始样本反射谱进行数据归一化处理。

在步骤S4.1中，本发明对所选择的每个FBG带宽为2nm的原始样本反射谱对其进行归一化处理存储为λ_L1、λ_L2、λ_L3、λ_L4。对样本中的光谱数据进行归一化处理的具体算法为：

S4.2、对施加应变后的窄带数据进行相同比例的放缩

在步骤S4.2中，本发明对应力变化后得到的4个带宽为0.2nm和0.3nm的数据λ_Di对应于对比样本λ_Li的放缩程度进行数据标准化处理；对λ_Di对应于样本λ_Li的数据维度进行数据标准化处理的具体算法为：

S5、提取窄带光谱谱形特征与原始信号光谱进行对比

在步骤S5中，由图6可知，每个FBG在施加的应力作用下其反射谱发生漂移而其反射谱特征并无太大变化；所以本发明基于光谱发生漂移时谱形保持原有特征的特性，对2nm带宽的原始数据以其中每个采样点作为起始位置取对应的窄带宽光谱数据提取其特征作为样本，分别与施加应变后的窄带光谱特征进行对比，找到相似度最大的光谱位置并与施加应变后的光谱起始位置进行对比。

在步骤S5中，算法的具体操作为：在经过S4步骤数据处理后的每个FBG的窄带光谱数据分别可表示为λ_D1、λ_D2、λ_D3、λ_D4；与之对应的每个FBG的2nm初始光谱经过处理后可表示为λ_L1、λ_L2、λ_L3、λ_L4；计算整个施加应变后的FBG反射谱漂移量的算法可表示为：

对施加应变后的每个FBG的窄带反射光谱进行计算：

对该FBG对应的2nm的初始反射谱进行计算：

然后对2nm反射谱每个λ_Lj作为起始位置分别进行计算：

可得到整个光谱的对比处理数据：E₁、E₂、E₃、E₄……E₂₀₀₀。则E_j的大小代表着

2nm初始光谱中每0.2nm或0.3nm与施加应变后测量的窄带光谱之间的相似度。

S6：找出相似度最大的光谱位置并计算漂移量。

在步骤S6中，经过步骤S5的算法处理后得到整个光谱的对比处理数据：E₁、E₂、E₃、E₄……E₂₀₀₀，此时，当E_j越小表示2nm初始光谱中以λ_Lj为开始位置的窄带光谱与施加应变后测量的窄带光谱的相似度越高，故此时那施加应变后的窄带光谱起始位置减去2nm原始光谱中与其相似度最高的起始位置即为反射谱的漂移量也就是中心波长的偏移量。

为了验证可调谐激光器在采样窄带光谱的可随机性，本发明给4个FBG分别施加固定的应变，先由每个FBG中心波长为起始位置分别采集4个窄带反射谱如图6中D1、D2、D3、D4所示，并利用算法找到在原始谱中谱形特征相似度最高的窄带光谱的位置如图6中L1、L2、L3、L4所示；再在每个FBG光谱带宽内随机采样三组4个窄带反射谱如图7、图8和图9中D1、D2、D3、D4所示，同时也利用算法找到在原始谱中谱形特征相似度最高的窄带光谱的位置如图6中L1、L2、L3、L4所示；

此时每个FBG对应的光谱的漂移量则为Δλ_i＝λ_Di-λ_Li；

其中λ_Di表示施加应变后窄带光谱Di的起始位置、λ_Li表示未施加应变后窄带光谱Li的起始位置；经算法分析图6中以每个FBG中心波长为起始位置采样和另外如图7、图8和图9中随机采样的三组数据计算得到的每个FBG漂移量一致且分别为：Δλ₁＝449pm、Δλ₂＝695pm、Δλ₃＝586pm、Δλ₄＝275pm；经验证可调谐激光器在每个FBG光谱带宽内的任意位置采样都可达到解调要求并不局限于在每个FBG中心波长附近采样，这使得该算法摒弃了传统利用寻峰为主要思想找到中心波长的漂移量的种种局限性，与此同时也大大降低了采样数据的数量以至于大幅度提高了算法解调速度。

依据上述解调算法的操作思想本发明对如图2所示4个中心波长分别在1547.935nm、1550.007nm、1552.075nm和1555.046nm附近的FBG网络在常温环境下分别施加从0到310με的应力并采集保存的31组数据进行算法解调；本发明得到如图10所示FBG1在0到310με的应力作用下中心波长在1547.935nm～1548.299nm范围内漂移、FBG2在0到310με的应力作用下中心波长在1550.007nm～1550.362nm范围内漂移、FBG3在0到310με的应力作用下中心波长在1552.075nm～1552.435nm范围内漂移、FBG4在0到310με的应力作用下中心波长在1555.046nm～1555.409nm范围内漂移；由图10可知FBG中心波长的漂移与所在其上施加的应变呈线性关系。如图11所示，本发明统计了算法计算得到的四组FBG中心波长随应力变化的误差；由图可知这124组数据中有90％以上的误差数据分布在0.004nm以内，由此可知该算法的精确度可以精确到4pm以内。

综上所述，本发明提出了一种应用于复用型FBG多峰反射谱的高速解调的新方法。首先利用光谱仪采集未加任何应变时整个FBG传感网络光谱数据作为原始信号；然后采集施加应变后的每个FBG对应的带宽为0.2nm或0.3nm的反射谱信号并对原始信号进行数据归一化处理同时对施加应变后的该FBG窄带宽数据进行相同比例的数据标准化处理；进一步提取经过处理后的窄带光谱谱形特征与原始信号光谱进行特征值相似度对比；最后，在原始信号光谱中找出相似度最大的光谱位置并与施加应变后的光谱起始位置进行对比，计算并得到波长的漂移。

实施列的实测结果表明，相较于各类传统的以寻峰为目的计算漂移量的算法，上述实例所采用本发明中的算法具有更高的稳定性和精确度，最重要的是大大降低了传统解调算法所需要的采样点数，大幅度的提高了FBG传感系统的解调速度。

以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。