CN109520429B - 白光干涉型光纤法珀传感器的少光谱采样点高速测量***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种白光干涉型光纤法珀传感器的少光谱采样点高速测量***及方法，属于光纤传感技术领域。该***包括宽带光源、光环形器、波分复用器、光电探测组、高速并行采集子***和解调计算子***；该方法包括：S1：利用波分复用器、光电探测器组、高速采集子***，将光纤法珀传感器输出的宽光谱分解为有限的N路窄光谱信号；S2：构造无噪声的N路理想干涉光谱信号，并与S1得到的实际信号的差构造概率密度函数。S3：求解使概率密度函数最大的估计量，得到腔长L的最大似然估计量。本发明分别从少采样点的光谱采集与数据处理方法及软件算法和硬件两方面入手，大幅度减少数据采集与处理的资源占用，从而突破其测量速度的瓶颈。

Description

白光干涉型光纤法珀传感器的少光谱采样点高速测量***及 方法

技术领域

本发明属于光纤传感技术领域，涉及一种白光干涉型光纤法珀传感器的少光谱采样点高速测量***及方法。

背景技术

对汽轮机与水轮机、发电机与发动机、离心机与机床等旋转机械设备而言，其运动部件的微位移/间隙的高速动态在线监测，对于新产品研发以及运行安全保障，都具有重要意义。由于光纤传感器体积小、抗电磁干扰、传感器端不带电等优势，在这类微位移/间隙的高速动态在线监测中得到重视。而在各类光纤传感器中，白光干涉型光纤传感器因利用宽光谱携带更大信息量的特点，从而具有测量精度高、抗干扰能力强、动态范围大的优势，是微位移/间隙监测的理想手段之一。

白光干涉型光纤法珀传感器解调的关键，利用其宽光谱干涉信号求解光纤法珀的腔长L，这需要对包含几千个光谱数据的完整光谱进行采样与运算，这导致光谱的采样和信号的解调都面临数据量大、速度慢的问题。因此白光干涉型光纤法珀传感***的整体测量速度难以超过1kHz。这极大地制约了这类传感器在高速动态微位移/间隙测量中的发展。

1、问题现状

显然，宽光谱干涉信号的大数据量光谱采样、大数据量信号解调计算是限制现有白光干涉型传感***解调速度的两大核心难题，因此从光谱数据采样与解调计算两个角度寻求突破，就是突破白光干涉型光纤法珀传感器传感速度、实现高速动态测量的两大关键环节。

在光谱数据采样方面，最常规的方法是用光谱仪器来采集其光谱数据，而其中最典型的微型光谱仪是利用分光元件将各个波长的光束在空间上分离、再利用线阵探测器进行光谱采样。由于光电探测器阵列的输出是采用串行的逐像素采样输出模式，因此其采样速率是限制光谱仪的光谱采样速度的瓶颈；虽然近年来随着技术的发展，市场上出现了一系列帧速率超过1kHz的高速光谱仪，但很难再有提升空间，且其价格昂贵。另一类光谱采样方式，则是利用MEMS机械振动产生波长变化的高速扫频激光光谱仪，但其光谱采样速率受到MEMS振动频率的限制，在当前几十kHz级别的商用产品的基础上已经很难进一步提升，价格也很昂贵。

而在光谱信号的解调计算方面，基于快速傅里叶变换的解调算法依然是研究和应用的主流，在此基础上还发展出Bonneman频率估计、快速全相位法等方法，它们必须进行大数据量的计算才能达到预期的解调精度。

虽然从光谱的采样和数据的解调计算两个方面的研究能够在一定程度上提升现有白光干涉型光纤法珀传感解调***的速度，但提升幅度有限，并不能根本解决高速高精度测量的需求。

2、问题根源

从数据的解调计算看，由于宽光谱具有上千个原始光谱数据，这就决定了解调计算需要处理的基本数据量是数千个。而为了保证解调计算的精度，算法通常还需要傅里叶变换补零、频谱差值、信号相位提取等过程，也就是还需要额外增加虚拟的光谱数据量，这样大的数据量就要求相应的运算硬件与软件，就是制约其解调速度的关键所在。

从以上问题分析中可以看出，在白光干涉型光纤传感器中，大数据量的原始宽光谱干涉数据、要求密集的光谱信号采样与处理计算，这既是保证其高精度解调的关键，也是限制其解调速度的关键。因此在不降低解调精度的前提下、降低光谱采样密集程度，通过稀疏光谱采样的解调算法方法，研究少光谱采样点的解调算法与技术实现，才可能从根本上突破白光干涉型光纤法珀测量***的速度瓶颈。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种白光干涉型光纤法珀传感器的少光谱采样点的解调方法及***，分别从少采样点的光谱采集与数据处理的硬件***与软件算法两方面入手，大幅度减少数据采集与处理的资源占用，从而突破其速度瓶颈。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种白光干涉型光纤法珀传感器的少光谱采样点解调的***硬件，如图2所示，包括宽带光源、光环形器、波分复用器、光电探测器组、高速并行采集子***和数据解调计算子***等；所述解调***能够在宽光谱范围内实现稀疏分光和采集，即实现如图1(b)所示的稀疏采样。

所述宽带光源、光环形器、波分复用器、光电探测器组、高速并行采集子***和数据解调计算子***依次连接，构成少光谱采样点解调***；所述的光纤法珀传感器与少光谱采样点解调***连接；

所述宽带光源用于提供宽光谱、低偏振度的高功率稳定光源；

所述光环形器用于将光源发出的宽谱光信号单向传递至传感器，同时将由光纤法珀传感器返回的干涉光信号单向传输到解调***；

所述波分复用器用于将光纤法珀传感器返回的宽光谱干涉光信号分开成N路不同波长的窄带光信号；

所述光电探测器组是由与波分复用器匹配的N个光电探测器组成，每个探测器独立接收一个波长的光信号，形成N路并行的模拟电信号输出；

所述高速并行采集子***用于将光电探测组输出的N路电信号放大滤波、转换为数字信号，并采集、缓存，以供后续***进行解调计算；

所述解调计算子***用于对N路数字信号进行高速处理计算，实现N个光谱数据的高速解调。

一种白光干涉型光纤法珀传感器的少光谱采样点的高速解调计算软件算法，该方法包括以下步骤：

S1：利用波分复用器、光电探测器组和高速并行采集子***，将光纤法珀传感器输出分解为有限的N路窄光谱信号，并分别采集、缓存；

S2：构造无噪声的N路理想干涉光谱信号，将其与S1中得到的实际信号的差构造噪声特性的概率密度函数；

S3：求解使概率密度函数最大的估计量，从而得到腔长L的最大似然估计量。

进一步，步骤S2中，所述理想干涉光谱信号的实余弦函数形式为：

I_n＝I₀R[1-cos(4πLk)] (1)

其中，I₀为光源的光强，k为波分复用器各中心波数，R为传感器反射面的反射率，L为法珀传感器腔长。从公式(1)可知，从干涉光谱中求解腔长L可以转化为一个余弦函数的频率估计问题，而单个低反射率干涉传感器的干涉光谱信号是一个如图1所示的周期数很少的单频的实余弦函数。

如图1(a)所示是低反射率光纤法珀在理想宽光谱光源条件下得到的一段干涉光谱，而通用的光谱仪得到的是经过密集采样后的光谱信号。密集的光谱采样导致了数据量大、速度慢等问题。如果对图1(a)所示的光谱在满足奈奎斯特采样率条件下进行稀疏的采样，则可以得到如图1(b)所示的光谱信号。

对于图1(b)所示的周期数少、采样点数非常接近奈奎斯特采样率、频率成分单一地信号而言，通用的频谱分析方法由于栅栏效应、频谱泄漏等原因无法给出高精度的结果。而以法珀腔长L为未知频率的参数估计方法则能够给出很高的频率估计精度。在种类繁多的余弦参数估计方法中，最大似然估计被证明是估计精度和性能最好的算法之一。

进一步，步骤S2中，所述干涉光谱信号的概率密度函数为：

其中，S_n为***硬件采集到的实际干涉光谱信号，I_n为公式(1)得到的理想干涉光谱信号，σ为噪声方差，n为光谱信号自变量，N为波分复用器及光电探测器组的通道数(即光谱采样点数)。

进一步，步骤S3中，所述腔长L的最大似然估计量为：

其中，g为最大似然估计自变量，k_n为波数自变量。根据公式(3)计算的最大似然估计量，就能够利用图1(b)所示的少点采样光谱得到精度接近于克拉美罗极限的腔长结果，从而在大幅度减少光谱采样点数N的情况下实现高精度的腔长解调。

本发明的有益效果在于：本发明分别从少采样点的光谱采集与数据处理方法及软件算法，以及少采样点的光谱数据采集与处理硬件两方面入手，将光谱采样与处理的数据量从数千个降到了数十个，大幅度减少数据采集与处理的资源占用，从而突破了其速度瓶颈。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为白光干涉型法珀传感器的光谱和数字光谱信号示意图；

图2为本发明所述少光谱采样点高速解调******结构图；

图3为基于多路DWDM的少光谱采样点白光干涉光纤法珀高速测量***结构图；

图4为高速解调算法核心步骤流程图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

如图2所示，本发明所述的白光干涉型光纤法珀传感器的少光谱采样点高速测量***，包括宽带光源、光环形器、波分复用器、光电探测器组、高速并行采集子***和数据解调计算子***等。

1、光谱采样硬件***实施例：

波分复用器(DWDM)能够实现中心频率等间隔、恒定带宽的光谱分光，是通信领域非常成熟的产品。选用100GHz阵列波导光栅型DWDM，可构成如图3所示的光谱采样硬件***。

其中光电探测器采用分立式带尾纤InGaAs光电二极管探测器，用于将各通道的干涉光强转换为电压信号，信号处理电路用于将光电二极管输出的μA级电流信号放大为0～5V范围的电压信号，通过模数转换器(ADC)由FPGA进行同步采集，采集得到的信号在高速FPGA中实现运算和解调。

***测量速度由***中各器件带宽的最小值所决定的。其中光电探测器的带宽通常可达 GHz级；模拟调理电路可以实现MHz级的信号放大和调理；FPGA需要实现多通道同步模拟数字转换和数据采集，研究表明该速可以达到1MHz。数据通讯采用千兆网络用于传输光谱信号的帧率可以达到1.5MHz。因此光谱采样硬件***的整体速度可达1MHz。

2、解调算法实施例

可以通过多种硬件平台，通过接口软件读出图4的少采样点光谱数据，即可用各种软件算法实现后续解调计算。

由于在频率估计的算法方面快速傅里叶变换具有速度优势，而最大似然估计算法具有精度优势，因此高速高精度算法将两者相结合，先利用快速傅里叶变换法得到一个粗腔长估计量，再利用最大似然估计法在粗估计量的附近计算精估计量。由于精估计只需要在很小的一个频率范围内完成，因此也大幅提高了精估计中最大似然法的速度，这样就能够实现高速高精度的解调，算法的流程图如图4所示。

该软件算法既可在现成的普通台式计算机上实现，也可开发专用的高速嵌入式***来实现。通过算法的优化和多步骤并行运算，有望将解调算法速度提升至1MHz。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (5)

1.白光干涉型光纤法珀传感器的少光谱采样点高速测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1：利用波分复用器、光电探测器组和高速并行采集子***，将光纤法珀传感器输出分解为有限的N路窄光谱信号，并分别采集、缓存；

S2：构造无噪声的N路理想干涉光谱信号，并与S1得到的实际信号的差构造概率密度函数；

S3：求解使概率密度函数最大的估计量，从而得到腔长L的最大似然估计量，完成N个光谱采样数据的高速解调。

2.根据权利要求1所述的少光谱采样点高速测量方法，其特征在于，步骤S2中，所述理想干涉光谱信号的实余弦函数形式为：

I_n＝I₀R[1-cos(4πLk)] (1)

其中，I₀为光源的光强，k为波分复用器各中心波数，R为传感器反射面的反射率，L为法珀传感器腔长。

3.根据权利要求2所述的少光谱采样点高速测量方法，其特征在于，步骤S2中，所述干涉光谱信号的概率密度函数为：

其中，S_n为测量得到的干涉光谱信号，I_n为公式(1)得到的理想干涉光谱信号，σ为噪声方差，n为光谱信号自变量，N为波分复用器及光电探测器组的通道数，即光谱采样点数。

4.根据权利要求3所述的少光谱采样点高速测量方法，其特征在于，步骤S3中，所述腔长L的最大似然估计量为：

其中，g为最大似然估计自变量，k_n为波数自变量。

5.根据权利要求1～4中任意一项所述的少光谱采样点高速测量方法，其特征在于，该方法适用于高速测量***，该***包括宽带光源、光环形器、波分复用器、光电探测器组、高速并行采集子***和数据解调计算子***；

所述宽带光源、光环形器、波分复用器、光电探测器组、高速并行采集子***和数据解调计算子***依次连接，构成少光谱采样点解调***；所述的光纤法珀传感器与少光谱采样点解调***连接；

所述宽带光源用于提供宽光谱、低偏振度的高功率稳定光源；

所述光环形器用于将光源发出的宽谱光信号单向传递至传感器，同时将由光纤法珀传感器返回的干涉光信号单向传输给波分复用器；

所述波分复用器用于将光纤法珀传感器返回的宽光谱干涉光信号分开成N路不同波长的窄带光信号；

所述光电探测器组是由与波分复用器匹配的N个光电探测器组成，每个探测器独立接收一个波长的光信号，形成N路并行的模拟电信号输出；

所述高速并行采集子***用于将光电探测组输出的N路电信号放大滤波、转换为数字信号，并采集、缓存，以供后续***进行解调计算；

所述解调计算子***用于对N路数字信号进行高速处理计算，实现信号的高速解调。

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