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CN102095538A - 保偏光纤应力传感的数据解调方法 - Google Patents

保偏光纤应力传感的数据解调方法 Download PDF

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CN102095538A
CN102095538A CN 201110045099 CN201110045099A CN102095538A CN 102095538 A CN102095538 A CN 102095538A CN 201110045099 CN201110045099 CN 201110045099 CN 201110045099 A CN201110045099 A CN 201110045099A CN 102095538 A CN102095538 A CN 102095538A
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CN
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signal
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stress
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张红霞
叶雯婷
陈信伟
贾大功
温国强
刘铁根
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Tianjin University
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Abstract

一种保偏光纤应力传感的数据解调方法。包括：使用保偏光纤应力传感测试系统采集干涉信号，得到光电压数据；将光电压数据进行数据预处理，每n点做平均后得到新的光电压数据
Figure 201110045099.3_AB_1
的数据量大小。用经验模态法将光电压数据信号分解为
Figure 201110045099.3_AB_3
个IMF分量和一个余量；找出基底分量并识别出小耦合点；重构信号
Figure 201110045099.3_AB_4
的耦合强度，应力大小可通过各点耦合强度来计算，从而实现了系统的分布式检测。计算信噪比等体现系统测试精度的指标。本发明方法可以有效提高保偏光纤应力传感系统的信噪比，增大弱耦合点的识别能力，提高耦合测试灵敏度。在信噪比较低的环境下，也能较好的检测出微应力。

Description

保偏光纤应力传感的数据解调方法
技术领域
本发明涉及偏振器件应力参数测量方法，属于光学测量技术领域，尤其涉及一种基于干涉法光学保偏器件应力传感的数据解调方法。
背景技术
保偏光纤受到外力、磁场、弯曲、扭转等因素的扰动时会发生偏振耦合现象，通过对保偏光纤偏振耦合的测量可实现扰动物理量的传感。白光干涉偏振耦合分布式保偏光纤传感器由于其高空间分辨率和宽动态范围而被广泛应用于应力、应变、温度、气体和位置传感。它最大的特点是能在单根光纤上实现分布式传感，光纤上的任何部位都可以作为传感元。由于保偏光纤具有偏振保持能力，使得在测量过程中不需要考虑偏振控制问题。
该系统能广泛应用于结构健康检测中。此外，一个重要的应用是它可以检测光纤陀螺环固有耦合点及偏振串扰。
利用保偏光纤偏振耦合原理实现应力传感有偏振时域反射法（POTDR）、迈克尔逊白光干涉法、调频载波（FMCW）法、锁模光纤环激光器法、基于Kerr效应检测法、波长检测干涉法及合成光学相干函数法。其中白光迈克尔逊干涉法以其结构简单，测量精度高而被广泛应用。
影响测试精度的因素有：机械扫描步长、电源的稳定性、探测器的噪声和分辨能力、采集卡的AD变换噪声等。为了提高系统信噪比，需采取一系列措施，配合相应的数据处理来改善实验结果，比如，数据预处理、傅立叶平滑滤波、小波去噪等。当信号的有用信息和噪声的频带没有交叠时，傅立叶平滑滤波才能取得较好的效果，然而,设置一个特定的截止频率并不适合非线性噪声和存在突变的信号结构。小波变换中，当小波基一旦选定，在整个分解、重构过程中就无法更换，且对信号局部没有自适应性。小波变换的实质是具有柔性时频窗的傅立叶变换。经验模态法基于信号局部特性和自适应性，适于处理大量频率随时间变化的非线性非平稳信号。
专利201010183969.9通过定时器轮询发送现场应力应变数据，经算术平均滤波后实时显示。专利200920108831.5用数字信号处理芯片和大规模可编程逻辑陈列芯片作为信号处理单元，用改进的二项式/三项式拟合算法解调出光纤光栅传感系统中的应变量。多数专利都是在系统结构上做创新，本专利结合经验模态法解调保偏光纤的应变量，结构简单，易于实现。
发明内容
本发明目的是为提高保偏光纤应力传感中弱耦合点的识别能力和提高耦合强度测试系统的信噪比，提出一种基于经验模态法的保偏光纤应力传感的数据解调方法。
本发明充分考虑了光学偏振器件上许多不同的力致耦合点的耦合效应，通过数据预处理和改进的经验模态算法，使得测量结果准确、可靠。
本发明提供的保偏光纤应力传感的数据解调方法包括：
第1、使用保偏光纤应力传感测试系统采集干涉信号，得到光电压数据                                                
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE001
；
第2、将光电压数据
Figure 39129DEST_PATH_IMAGE001
进行数据预处理，每n点做平均后得到新的光电压数据
Figure 391613DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 209527DEST_PATH_IMAGE004
为
Figure 647462DEST_PATH_IMAGE001
的个数（n的值需要按采集到的数据量的大小灵活选用，n越大，则平均降噪效果越好，但若原始数据量小，则n应相应取小一些，为后续算法提供足够的数据），目的是有效消除采集信号中的随机噪声，并能将数据量缩小n倍；
第3、用经验模态法将光电压数据信号
Figure 379663DEST_PATH_IMAGE002
分解为
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE005
个IMF分量和一个余量，即
Figure 914550DEST_PATH_IMAGE006
，其中，
Figure 841049DEST_PATH_IMAGE002
是平均后的光电压数据，是IMF分量，反映了不同的频率和幅度成分，
Figure 828596DEST_PATH_IMAGE005
是IMF分量的个数，
Figure 52904DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 425986DEST_PATH_IMAGE004
为
Figure 772653DEST_PATH_IMAGE002
的数据量大小，它是经验模态分解满足截止条件后，被剥离的满足IMF条件的信号个数，其随原始信号的不同，结果会不同。
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE009
是一个余量，经验模态算法能将频率高的IMF分量首先提取出来；
经验模态的基本步骤如下：
第3.1、找到信号
Figure 998229DEST_PATH_IMAGE002
的所有局部极值点，分别连接极大值和极小值，并用三次样条曲线拟合得到原始信号的上包络
Figure 26228DEST_PATH_IMAGE010
和下包络；
第3.2、计算上包络和下包络的均值
Figure 581712DEST_PATH_IMAGE012
，并求信号
Figure 833702DEST_PATH_IMAGE002
与所得均值的差值
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE013
；
第3.3、把
Figure 546574DEST_PATH_IMAGE014
看成新的原始数据，重复第3.1步和第3.2步（即将看成新的原始数据，找到的所有局部极值点，分别连接极大值和极小值，并用三次样条曲线拟合得到它的上包络和下包络
Figure 148829DEST_PATH_IMAGE016
，计算上包络和下包络的均值，并求信号
Figure 411314DEST_PATH_IMAGE014
与所得均值的差值
Figure 781115DEST_PATH_IMAGE018
，以此类推），直到运算出来的信号满足IMF的两个条件，将满足条件的信号定义为
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE019
，定义余量为
Figure 45612DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE021
；
（每个IMF都需要满足的两个条件如下：
1、局部极大值和局部极小值的数目之和与跨零点的数目要相等或是最多相差一个。
2、在任一时间点上，由局部极大值所定义的上包络与局部极小值所定义的下包络的平均值为零。）
第3.4、把余量
Figure 904984DEST_PATH_IMAGE020
看成新的原始数据，重复第3.1步至第3.3步直到提取出所有的IMF分量；当满足停止条件时，迭代停止（停止条件利用连续两次筛选结果的分量标准差(SD)作为准则，
Figure 326869DEST_PATH_IMAGE022
，典型的SD大小在0.2至0.3间）；
第4、从分解出的IMF分量中找出基底分量并识别出小耦合点，具体方法如下：
将分解出的各个IMF分量分别与余量相加，即
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE023
，求出各自的耦合强度分布
Figure 562678DEST_PATH_IMAGE024
用于判定基底和小耦合点；普遍采用的耦合强度计算方法为：
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE025
，其中
Figure 947261DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE027
分别为耦合点干涉包络和主极大干涉包络的幅值。因为余量是信号的趋势项，可以代表信号的直流分量；结合保偏光纤应力传感系统特性，基底分量是最先识别出的有用信号，定义为
Figure 728266DEST_PATH_IMAGE028
，可以认为是能识别出小耦合点的第一个
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE029
分量；由耦合点的物理特性，耦合强度高于平均水平10dB即判定为小耦合点，因此可以方便地从图中识别出小耦合点及其作用范围，将该IMF分量中含有小耦合点的范围叠加至基底分量以重构信号，即
Figure 198300DEST_PATH_IMAGE030
，其中
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE031
是各IMF中小耦合点部分；
第5、重构信号
Figure 785270DEST_PATH_IMAGE032
的耦合强度，应力大小可通过各点耦合强度来计算，从而实现了系统的分布式检测。
根据偏振耦合三段保偏光纤串接应力传感器的理论模型可建立耦合强度与光纤受力大小和方向有如下关系：
 （1）
其中
Figure 712775DEST_PATH_IMAGE034
为保偏光纤拍长，
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE035
为应力大小，
Figure 225533DEST_PATH_IMAGE036
为应力方向，
Figure 622011DEST_PATH_IMAGE038
为力的作用长度，由偏振耦合点耦合强度的大小便能得到光纤受力大小。
 
本发明的优点及有益效果：
本发明可以有效提高保偏光纤应力传感系统的信噪比，增大弱耦合点的识别能力，提高耦合测试灵敏度。在信噪比较低的环境下，也能较好的检测出微应力。
附图说明
图1是保偏光纤应力传感的数据解调算法的流程图；
图2是用白光干涉法做保偏光纤应力传感的系统结构图；
图3是一个耦合点时的输出干涉图；
图4是计算机采集到的原始信号；
图5是图4对应的耦合强度图；
图6是对图4进行经验模态分解得到的前七个IMF分量和一个余量；
图7是将前六个IMF分别和余量相加后求得的耦合强度图；
图8是用解调算法重构以后的信号；
图9是实施例1情况下（即使用一根直径125
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE039
，拍长3.1mm的光纤进行实验，力的作用方向为15°，作用长度为12.5mm的保偏光纤），耦合强度的大小和应力大小之间的关系；
图10是实施例1情况下该应力传感系统解调出来的应力分布图。
图中，1是SLD光源，2是起偏器，3是保偏光纤，4是准直透镜，5是转台，6是格兰棱镜，7是分束镜，8是静臂，9是动臂，10是会聚透镜，11是步进电机，12是采集卡，13是计算机；
Figure 245628DEST_PATH_IMAGE026
为激发模与耦合模干涉包络的幅值，
Figure 230901DEST_PATH_IMAGE027
为激发模干涉包络的幅值，
Figure 602977DEST_PATH_IMAGE040
为迈克尔逊干涉仪两臂光程差。
具体实施方式
实施例1：
图1是保偏光纤应力传感的数据解调算法的流程图；图2是本发明的硬件结构，其中，1是SLD光源，2是起偏器，3是保偏光纤，4是准直透镜，5是转台，6是格兰棱镜，7是分束镜，8是静臂，9是动臂，10是会聚透镜，11是步进电机，12是采集卡，13是计算机。
本发明方法的原理及工作过程如下：
白光干涉偏振耦合分布式保偏光纤应力传感测试系统基于保偏光纤偏振耦合原理。它利用外界扰动引起保偏光纤发生偏振耦合，通过迈克尔逊干涉仪解调得到扰动点的位置和大小，其结构如图2所示。
SLD光源1发出的光经光纤起偏器2后进入保偏光纤3，光纤起偏器通过适配器与保偏光纤对接，引起一个激发模在光纤中传输。当保偏光纤某个位置受到外力作用时，会使该点发生偏振耦合而激发出一个与输入光波偏振方向正交的耦合模。携带扰动信息的光波入射到转台4上，通过棱镜6后进入迈克尔逊干涉仪7、8、9、10。由于光纤偏振模色散的存在使得两个模式在光纤出射端存在时延差
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE041
，通过移动迈克尔逊干涉仪中的动镜9补偿这个时延差而得到干涉信号，它可表示为如下形式：
Figure 486750DEST_PATH_IMAGE042
  （2）
式中
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE043
为干涉直流分量，
Figure 914058DEST_PATH_IMAGE044
为保偏光纤两个特征轴传播常数差，
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE045
为光源相干长度，为迈克尔逊干涉仪两臂光程差，为光速，
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE047
为耦合点耦合强度，
Figure 776207DEST_PATH_IMAGE038
为耦合点距光纤出射端的长度。图3表示光纤中有一个耦合点的干涉图。
耦合强度与干涉信号包络的幅值有如下关系：
                          （3）
式中为激发模与耦合模干涉包络的幅值，
Figure 41469DEST_PATH_IMAGE027
为激发模干涉包络的幅值。分布式传感系统不仅体现在能定位各扰动点的位置，还能测量其大小。本系统根据干涉仪两臂光程差
Figure 899835DEST_PATH_IMAGE040
实现受力点的位置定位，通过测量耦合点耦合强度来确定力的大小。受力点耦合强度与光纤受力大小和方向有如下关系：
Figure 295044DEST_PATH_IMAGE033
  （1）
其中
Figure 906154DEST_PATH_IMAGE034
为保偏光纤拍长，
Figure 994196DEST_PATH_IMAGE035
为应力大小，
Figure 572814DEST_PATH_IMAGE036
为应力方向，
Figure 771714DEST_PATH_IMAGE038
为力的作用长度。
传感系统的空间分辨率
Figure 237330DEST_PATH_IMAGE048
为：  
Figure 2011100450993100002DEST_PATH_IMAGE049
                          （4）
式中
Figure 309322DEST_PATH_IMAGE050
为光源谱宽，为光源中心波长。在光纤拍长和光源中心波长一定的情况下，系统的空间分辨率主要取决于光源谱宽。
 
本发明提供的保偏光纤应力传感数据解调方法的具体步骤如下：
Step1 使用保偏光纤应力传感测试系统采集干涉信号，得到光电压数据。
本发明实施例中，光源选用SUPERLUM的SLD-561光源，可以输出以1310 nm为中心波长的光信号。用DH1718D-4双路跟踪稳压稳路电源为调制器提供6 V直流电压,用NI的USB6251进行数据采集。调节SLD输出光电流在136.0 nA，获得的光电压的直流项为0.74 V，光电探测器输出接采集卡的模拟差分输入端口，扫描速度设置为0.2 mm/s，采集卡采样率设置为每一个步进电机驱动脉冲采集200个点。使用一根直径125
Figure 460991DEST_PATH_IMAGE039
，拍长3.1mm的光纤进行实验，力的作用方向为15°，作用长度为12.5mm，求得采集到的信号噪声段的信噪比为56.28 dB。
Step2 进行数据预处理，每100点求平均后得到新的光电压数据，如图4所示，图5为其对应的耦合强度。
Step3 用经验模态法将信号分解成了16个IMF分量和一个余量，图6显示了前7个固有模态分量IMF1-IMF7和余量res。
Step4 找出基底分量并识别小耦合点。
将各个IMF分量分别与余量相加，即
Figure 198003DEST_PATH_IMAGE023
，求出各自的耦合强度分布
Figure 783705DEST_PATH_IMAGE024
，图7显示了前六个分量
Figure 213549DEST_PATH_IMAGE052
。从图中可以明显看出，
Figure 2645DEST_PATH_IMAGE014
包含三个小耦合点，是最先识别出的有用信号，所以IMF1加res是基底信号，相比
Figure 917249DEST_PATH_IMAGE014
包含了一个新耦合点，由算法程序可得新耦合点的范围为14254-14744点。剩下的
Figure 560720DEST_PATH_IMAGE024
都不再包含新的耦合点。所以重构信号
Figure 895886DEST_PATH_IMAGE030
，即信号长度的IMF1、res以及索引为14254-14744的IMF2求和即可。
Step5 求重构信号
Figure 687125DEST_PATH_IMAGE032
的耦合强度，如图8所示。应力大小可通过各点耦合强度来计算，图9为该实施情况下保偏光纤力致耦合点耦合强度随力的大小的变化情况。图10为该实施情况下传感系统解调出来的应力分布及大小。计算得到信噪比为72.04dB。本发明解调方法能有效提高保偏光纤应力传感系统的信噪比。高噪声环境下，该保偏光纤应力传感系统仍能将解调出力致耦合点的应力位置和大小，增大了弱耦合点的识别能力，提高了耦合测试灵敏度。
使用该应力传感解调算法后，很难探测到的弱耦合点可以被检测到，由图5和图9可以看出，实验用保偏光纤中含有四个力致耦合点，由于环境噪声干扰，硬件系统采集到的信号如图5所示，即未检测出力致耦合点的存在，通过本发明所述解调方法后得到图9，即能将四个耦合点的大小和位置检测出来。说明信号即使被淹没在较强的噪声中，该算法也能从某种程度上解调得到保偏光纤中的力致耦合点。

Claims (2)

1.一种保偏光纤应力传感的数据解调方法，其特征在于，该方法包括：
第1、使用保偏光纤应力传感测试系统采集干涉信号，得到光电压数据                                                
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE001
；
第2、将光电压数据
Figure 713934DEST_PATH_IMAGE001
进行数据预处理，每n点做平均后得到新的光电压数据
Figure 292552DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 553769DEST_PATH_IMAGE004
为
Figure 35697DEST_PATH_IMAGE001
的数据量大小，目的是有效消除采集信号中的随机噪声，并能将数据量缩小n倍；
第3、用经验模态法将光电压数据信号
Figure 91377DEST_PATH_IMAGE002
分解为
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE005
个IMF分量和一个余量，即
Figure 157291DEST_PATH_IMAGE006
，其中，
Figure 956620DEST_PATH_IMAGE002
是平均后的光电压数据，
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE007
是IMF分量，反映了不同的频率和幅度成分，
Figure 293055DEST_PATH_IMAGE005
是IMF分量的个数，
Figure 785216DEST_PATH_IMAGE008
，为
Figure 613549DEST_PATH_IMAGE002
的数据量大小，
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE009
是一个余量，经验模态算法能将频率高的IMF分量首先提取出来；
第4、从分解出的IMF分量中找出基底分量并识别出小耦合点，具体方法如下：
将分解出的各个IMF分量分别与余量相加，即
Figure 319337DEST_PATH_IMAGE010
，求出各自的耦合强度分布用于判定基底和小耦合点；普遍采用的耦合强度计算方法为：
Figure 529870DEST_PATH_IMAGE012
，其中
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 570376DEST_PATH_IMAGE014
分别为耦合点干涉包络和主极大干涉包络的幅值；因为余量是信号的趋势项，可以代表信号的直流分量；结合保偏光纤应力传感系统特性，基底分量是最先识别出的有用信号，定义为
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE015
，可以认为是能识别出小耦合点的第一个
Figure 524556DEST_PATH_IMAGE016
分量；由耦合点的物理特性，耦合强度高于平均水平10dB即判定为小耦合点，因此可以方便地从图中识别出小耦合点及其作用范围，将该IMF分量中含有小耦合点的范围叠加至基底分量以重构信号，即
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE017
，其中
Figure 84851DEST_PATH_IMAGE018
是各IMF中小耦合点部分；
第5、重构信号
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE019
的耦合强度，应力大小可通过各点耦合强度来计算，从而实现了系统的分布式检测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于第5步所述的应力大小的计算方法如下：
根据偏振耦合三段保偏光纤串接应力传感器的理论模型可建立耦合强度与光纤受力大小和方向有如下关系：
Figure 168082DEST_PATH_IMAGE020
  （1）
其中
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE021
为保偏光纤拍长，
Figure 994087DEST_PATH_IMAGE022
为应力大小，
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE023
为应力方向，
Figure 2011100450993100001DEST_PATH_IMAGE025
为力的作用长度，由偏振耦合点耦合强度的大小便能得到光纤受力大小。
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