CN111754970B - 一种光声信号降噪***及其降噪方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种光声信号降噪***及其降噪方法，包括输入信号处理单元、参考信号产生单元、相敏检测单元、低通滤波单元、卡尔曼滤波单元和输出信号处理单元；输入信号处理单元对输入的光声信号进行前置放大后发送至相敏检测单元中；参考信号产生单元产生两路有相位差的参考信号；相敏检测单元将上述前置放大后的输出的光声信号分别与两路参考信号进行复合，产生两路检测输出信号，该两路检测输出信号发送至低通滤波单元中消除高频部分；随后再输出至卡尔曼滤波单元；卡尔曼滤波单元接收到低通滤波器输出值后，进一步进行卡尔曼滤波降噪，将滤波降噪结果输出至输出信号处理单元中。

Description

一种光声信号降噪***及其降噪方法

技术领域

本发明涉及光声信号检测与处理技术领域，尤其涉及一种光声信号降噪***及其降噪方法。

背景技术

随着电力行业逐步进入高电压、大电网时代，对电力设备的故障诊断技术的可靠性要求也越来越高，因此对油中溶解气体浓度检测的精度要求也越来越高。通过光声光谱技术对变压器油中溶解气体浓度进行检测，分析不同气体浓度比值是目前判断变压器潜在运行故障的主要方法。光声光谱技术检测气体浓度原理如图1所示，其检测设备主要结构包括激发光源、声光池、信号检测部分等。它用一束频率可调制的单色光照射光声池内气体，气体吸收光能由基态跃迁至激发态，并立即以释放热能的方式退激，释放的热能向周围的介质按照光的调制频率产生周期性加热，从而导致介质产生周期性压力波动，这种声压被麦克风检测并转化为光声信号，气体分子数越多产生的光声压力波越强，进而转化的光声信号也会越强，因此便可以对气体浓度进行定量分析。但是这种信号不可避免的夹杂着很强的环境噪声和电路噪声，用锁相放大器对该信号进行提取降噪是目前光声信号降噪处理的主要方法，当气体浓度较低或在线监测***处于十分恶劣的自然环境，变压器的大电压大电流产生强的磁场对信号有较大的干扰，导致本就十分微弱的光声信号中夹杂很强的噪声，而传统的锁相放大器难以将其高效滤出，因此该种信号处理方法很难满足对低浓度气体的检测精度的要求。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种能结合卡尔曼滤波器和锁相放大器、增强降噪能力且不增大时间常数的光声信号降噪***及其降噪方法。

一方面，本发明提供了一种光声信号降噪***，包括输入信号处理单元、参考信号产生单元、相敏检测单元、低通滤波单元、卡尔曼滤波单元和输出信号处理单元；输入信号处理单元的输出端和参考信号产生单元的输出端分别与相敏检测单元的输入端信号连接；相敏检测单元的输出端与低通滤波单元的输入端信号连接，低通滤波单元的输出端与卡尔曼滤波单元的输入端信号连接；卡尔曼滤波单元的输出端与输出信号处理单元的输入端信号连接；其中：

输入信号处理单元，对输入的光声信号进行前置放大后发送至相敏检测单元中；

参考信号产生单元，一方面产生参考信号直接送入相敏检测单元中，另一方面，将参考信号进行相移后送入相敏检测单元中；

相敏检测单元，将上述前置放大后的输出的光声信号，分别与参考信号和相移后的参考信号进行复合，产生两路检测输出信号，该两路检测输出信号发送至低通滤波单元中；

低通滤波单元对相敏检测单元产生的两路检测输出信号分别滤波后，输出至卡尔曼滤波单元；

卡尔曼滤波单元接收到低通滤波器输出值后，进一步进行卡尔曼滤波降噪，将滤波降噪结果输出至输出信号处理单元中；

输出信号处理单元根据两路卡尔曼滤波单元输出的结果进行加法运算，得到待测的光声信号的幅值，并反算声光池内的气体浓度。

在以上技术方案的基础上，优选的，所述相敏检测单元是对前置放大后的输入的光声信号分别与参考信号和相移后的参考信号进行比例运算，得到两路检测输出信号；参考信号和相移后的参考信号为正交的正弦信号。

进一步优选的，所述相敏检测单元包括第一数字乘法器和第二数字乘法器，前置放大后的输入的光声信号和参考信号输入第一数字乘法器中；前置放大后的输入的光声信号和相移后的参考信号输入第二数字乘法器中，两路数字乘法器的输出均导入低通滤波单元中。

进一步优选的，所述低通滤波单元为FIR滤波器或者IIR滤波器。

另一方面，本发明还提供了一种光声信号降噪***的降噪方法，包括如下步骤：

S1：声光池内激发的光声信号通过输入信号处理单元前置放大处理，得到前置放大后的输出的光声信号S_i(t)，C为信号幅度，为信号相位，ω为角频率，/>为时间t＝0时的初始相位；n_i(t)是杂乱无序的白噪声；

S2：前置放大后的输出的光声信号S_i(t)输入相敏检测单元，并与参考信号产生单元发生的参考信号和相移后的参考信号的复合，得到两路检测输出信号，分别为：

其中A(t)是提取频率已知的信号后叠加在幅值中的随时间变化的噪声；S_r(t)是已知频率信号，即式中sinωt和cosωt；nT是傅里叶时间窗的宽度；n为基波周期数；A(t)远小于n_i(t)，且A(t)＞c；

S3：低通滤波单元对相敏检测单元产生的两路检测输出信号滤波输出，消除截止频率以外的高频分量，每一路光声信号经低通滤波器处理后的输出Y₁或者Y₂为：

A’(t)是低通滤波后的噪声分量；

S4：光声信号经低通滤波器处理后的输出Y₁或者Y₂为输入到卡尔曼滤波单元中，进行卡尔曼滤波降噪，利用卡尔曼滤波单元不断预测-修正输出值进一步降低叠加的噪声：令经过低通滤波器处理后的有效值为X’(t)，其叠加的噪声为则在t时刻有低通滤波器的输出Y₁或者Y₂为变换为：X(t)＝X(t)+W(t)；

令通过测量获得的输出有效值为Z(t)，测量误差为V(t)，有Z(t)＝X(t)+V(t)；W(t)和V(t)均是随时间变化的高斯噪声部分，W(t)和V(t)的方差分别为协方差根据t时刻的低通滤波器的输出X(t)，预估的t+1时刻的低通滤波器的输出的预估值X(t+1)按如下方法求解：

下一时刻预估值：X(t+1)|(t)＝X(t)；

协方差矩阵预测为：P(t+1)|(t)＝P(t)+W(t)；

状态更新为：

X(t+1)＝X(t+1)|(t)+K(t+1)[Z(t+1)-X(t+1)|(t)]；K(t+1)为卡尔曼增益；

协方差矩阵更新为：P(t+1)＝[1-K(t+1)]P(t+1)|(t)；

经过卡尔曼滤波单元滤波降噪后的有效值为：

W″(t)是卡尔曼滤波单元滤波降噪后的输出噪声，W″(t)＜W(t)；有效值中含有的噪声强度进一步减小；

S5：输出信号处理单元根据卡尔曼滤波降噪后的结果，通过加法计算声光信号的幅值，并进一步计算声光池气体浓度；光声信号与气体浓度的关系为：u_λ＝aσ_λI_λC_cell；

其中u_λ为光声池内激发的光声信号的强度，a为比例系数，σ_λ是气体在波长λ处的吸光系数；I_λ是入射光在波长λ处的光强；C_cell是光声池的池常数；激发用的光为单色激光或者红外光，根据气体浓度的变化的不同，σ_λ也会跟随变化。

本发明提供的一种光声信号降噪***及其降噪方法，相对于现有技术，具有以下有益效果：

(1)本发明在现有锁相放大器处理后依次添加低通滤波单元和卡尔曼滤波单元，能增强降噪能力而不增大时间常数，可靠的放大微弱的光声信号，便于后续检测；

(2)与现有信号检测处理***相比，当噪声在同一水平时，本发明可以通过设置较高的低通滤波单元截止频率来降低锁相放大器的工作负担；

(3)卡尔曼滤波单元可以防止信号畸变产生奇异值，提高在线监测***的稳定性；

(4)卡尔曼滤波单元的均值和协方差具有线性传递性，每一时刻输出值都通过乘积被记录到下一时刻的后验估计值中，它通过不停的乘积和迭代，这一时刻的后验估计值中包含了之前所有测量值的信息，减小了***误差。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为光声光谱技术检测气体浓度原理图；

图2为本发明一种光声信号降噪***及其降噪方法的***框图；

图3为现有信号降噪方法降噪效果示意图；

图4为本发明一种光声信号降噪***及其降噪方法的降噪效果示意图；

图5为现有信号提取方法达到本发明同等降噪效果时较低截止频率对应的时延示意图；

图6为本发明一种光声信号降噪***及其降噪方法的滤波效果示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施方式，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。

如图2所示，本发明提供了一种光声信号降噪***，包括输入信号处理单元、参考信号产生单元、相敏检测单元、低通滤波单元、卡尔曼滤波单元和输出信号处理单元；其中：

输入信号处理单元，对输入的光声信号进行前置放大后发送至相敏检测单元中；

参考信号产生单元，一方面产生参考信号直接送入相敏检测单元中，另一方面，将参考信号进行相移后送入相敏检测单元中；

相敏检测单元，将上述前置放大后的输出的光声信号，分别与参考信号和相移后的参考信号进行复合，产生两路检测输出信号，该两路检测输出信号发送至低通滤波单元中；

低通滤波单元对相敏检测单元产生的两路检测输出信号分别滤波后，输出至卡尔曼滤波单元；

卡尔曼滤波单元接收到低通滤波器输出值后，进一步进行卡尔曼滤波降噪，将滤波降噪结果输出至输出信号处理单元中；

输出信号处理单元根据两路卡尔曼滤波单元输出的结果进行加法运算，得到待测的光声信号的幅值，并反算声光池内的气体浓度；

输入信号处理单元的输出端和参考信号产生单元的输出端分别与相敏检测单元的输入端信号连接；相敏检测单元的输出端与低通滤波单元的输入端信号连接，低通滤波单元的输出端与卡尔曼滤波单元的输入端信号连接；卡尔曼滤波单元的输出端与输出信号处理单元的输入端信号连接；输出信号处理单元进行后续处理，得到气体的浓度信息便于后续分析。

本发明中，相敏检测单元是对前置放大后的输入的光声信号分别与参考信号和相移后的参考信号进行比例运算，得到两路检测输出信号；参考信号和相移后的参考信号为正交的正弦信号。相敏检测单元包括第一数字乘法器和第二数字乘法器，前置放大后的输入的光声信号和参考信号输入第一数字乘法器中；前置放大后的输入的光声信号和相移后的参考信号输入第二数字乘法器中，两路数字乘法器的输出均导入低通滤波单元中。

进一步的，所述低通滤波单元为FIR滤波器或者IIR滤波器。

另外，本发明还提供了一种光声信号降噪***的降噪方法，具体包括如下步骤：

S1：声光池内激发的光声信号通过输入信号处理单元前置放大处理，得到前置放大后的输出的光声信号S_i(t)，C为信号幅度，/>为信号相位，ω为角频率，/>为时间t＝0时的初始相位；n_j(t)是杂乱无序的白噪声；直接输入的待测光声信号比较微弱，需要进行放大，满足相敏监测单元的工作需求。

S2：前置放大后的输出的光声信号S_i(t)输入相敏检测单元，并与参考信号产生单元发生的参考信号和相移后的参考信号的复合，得到两路检测输出信号，S_r(t)是已知频率信号，此处为正交的sinωt和cos ωt；根据相关性原理，S_i(t)与S_r(t)相乘的理想输出结果为：

然而在实际检测的气体浓度较低时，相对于较弱的光声信号，噪声功率太大导致提取的光声信号仍具有很强的噪声；S_i(t)与S_r(t)相乘的实际结果为：

其中A(t)是提取频率已知的信号后叠加在幅值中的随时间变化的噪声；S_r(t)是已知频率信号，即式中sibωt和cosωt；nT是傅里叶时间窗的宽度；n为基波周期数；A(t)远小于n_i(t)，且A(t)＞C。

S3：低通滤波单元对相敏检测单元产生的两路检测输出信号滤波输出，消除截止频率以外的高频分量，每一路光声信号经低通滤波器处理后的输出Y₁或者Y₂为：

A’(t)是低通滤波后的噪声分量；

如果将Y₁和Y₂直接进行累加进行后续计算得到待测声光信号的幅值，因为包含A’(t)噪音部分，在C＞＞A’(t)时，A(t)可忽略不计；在气体浓度较低时，A(t)会使待测声光信号的幅值产生较大波动产生误差，不利于电力变压器的监测和维护；因此需要进一步引入降噪措施；根据低通滤波器降噪原理，通过降低截止频率可以改善输出输出信号的信噪比，但是会增大时间常数，造成很大的时延，当光声信号十分微弱时，需要极低的截止频率才能得到满足要求的低通滤波器输出值，而这导致需要等待很长时间才能得出计算结果，这不满足在线监测的实时性要求；同时，较低的截止频率会影响相敏检测单元的锁相放大的负担。故本发明进一步采用卡尔曼滤波单元进行进一步降噪处理。

S4：光声信号经低通滤波器处理后的输出Y₁或者Y₂输入到卡尔曼滤波单元中，进行卡尔曼滤波降噪，利用卡尔曼滤波单元不断预测一修正输出值进一步降低叠加的噪声：令经过低通滤波器处理后的有效值为X’(t)，其叠加的噪声为则在t时刻有低通滤波器的输出Y₁或者Y₂变换为：X(t)＝X’(t)+W(t)；

令通过测量获得的输出有效值为Z(t)，测量误差为V(t)，有Z(t)＝X(t)+V(t)；W(t)和V(t)均是随时间变化的高斯噪声部分，W(t)和V(t)的方差分别为协方差根据t时刻的低通滤波器的输出X(t)，预估的t+1时刻的低通滤波器的输出的预估值X(t+1)按如下方法求解：

下一时刻预估值：X(t+1)|(t)＝X(t)；

协方差矩阵预测为：P(t+1)|(t)＝P(t)+W(t)；

状态更新为：

X(t+1)＝X(t+1)|(t)+K(t+1)[Z(t+1)-X(t+1)|(t)]；K(t+1)为卡尔曼增益；

协方差矩阵更新为：P(t+1)＝[1-K(t+1)]P(t+1)|(t)；

经过卡尔曼滤波单元滤波降噪后的有效值为：

W″(t)是卡尔曼滤波单元滤波降噪后的输出噪声，W″(t)＜W(t)；有效值中含有的噪声强度进一步减小；

卡尔曼滤波单元的均值和协方差具有线性传递性，每一时刻输出值都通过乘积被记录到下一时刻的后验估计值中，它通过不停的乘积和迭代，这一时刻的后验估计值中包含了之前所有测量值的信息，减小了***误差。另一方面，本发明可以防止信号畸变产生奇异值，提高在线监测***的稳定性，相比减小低通滤波器的截止频率可以节省***硬件资源。本发明的卡尔曼滤波单元为卡尔曼滤波器。

S5：输出信号处理单元根据卡尔曼滤波降噪后的结果，进一步计算声光池气体浓度；光声信号与气体浓度的关系为：u_λ＝aσ_λI_λC_coll；

其中u_λ为光声池内激发的光声信号的强度，a为比例系数，σ_λ是气体在波长λ处的吸光系数；I_λ是入射光在波长λ处的光强；C_cell是光声池的池常数；激发用的光为单色激光或者红外光，根据气体浓度的变化的不同，σ_λ也会跟随变化。

声光池的池常数C_cell，决定了声光池的光声转换能力，声光池的谐振腔的半径越小，长度越大，则池常数越大，但谐振腔的半径不能过小，这样会增加光束准直的难度，实际应选用导热性能好、气体吸附性小的材料制作声光池。

如图3—图5所示，图3展示了现有信号降噪方法降噪效果示意图；图4展示了本发明信号降噪方法的降噪效果示意图；图5展示了现有信号提取方法达到本发明同等降噪效果时较低截止频率对应的时延示意图。

图6为对C₂H₂浓度监测结果示意，分别展示了现有降噪方法和本发明降噪方法的浓度对比，可见采用本发明的降噪***和降噪方法，其检测结果更加平滑稳定。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种光声信号降噪***，其特征在于：包括输入信号处理单元、参考信号产生单元、相敏检测单元、低通滤波单元、卡尔曼滤波单元和输出信号处理单元；输入信号处理单元的输出端和参考信号产生单元的输出端分别与相敏检测单元的输入端信号连接；相敏检测单元的输出端与低通滤波单元的输入端信号连接，低通滤波单元的输出端与卡尔曼滤波单元的输入端信号连接；卡尔曼滤波单元的输出端与输出信号处理单元的输入端信号连接；其中：

输入信号处理单元，对输入的光声信号进行前置放大后发送至相敏检测单元中；

参考信号产生单元，一方面产生参考信号直接送入相敏检测单元中，另一方面，将参考信号进行相移后送入相敏检测单元中；

相敏检测单元，将上述前置放大后的输出的光声信号，分别与参考信号和相移后的参考信号进行复合，产生两路检测输出信号，该两路检测输出信号发送至低通滤波单元中；

低通滤波单元对相敏检测单元产生的两路检测输出信号分别滤波后，输出至卡尔曼滤波单元；

卡尔曼滤波单元接收到低通滤波器输出值后，进一步进行卡尔曼滤波降噪，将滤波降噪结果输出至输出信号处理单元中；

输出信号处理单元根据两路卡尔曼滤波单元输出的结果进行加法运算，得到待测的光声信号的幅值，并反算声光池内的气体浓度。

2.如权利要求1所述的一种光声信号降噪***，其特征在于：所述相敏检测单元是对前置放大后的输入的光声信号分别与参考信号和相移后的参考信号进行比例运算，得到两路检测输出信号；参考信号和相移后的参考信号为正交的正弦信号。

3.如权利要求2所述的一种光声信号降噪***，其特征在于：所述相敏检测单元包括第一数字乘法器和第二数字乘法器，前置放大后的输入的光声信号和参考信号输入第一数字乘法器中；前置放大后的输入的光声信号和相移后的参考信号输入第二数字乘法器中，两路数字乘法器的输出均导入低通滤波单元中。

4.如权利要求2所述的一种光声信号降噪***，其特征在于：所述低通滤波单元为FIR滤波器或者IIR滤波器。

5.一种光声信号降噪***的降噪方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：声光池内激发的光声信号通过输入信号处理单元前置放大处理，得到前置放大后的输出的光声信号S_i(t)，C为信号幅度，/>为信号相位，ω为角频率，/>为时间t＝0时的初始相位；n_i(t)是杂乱无序的白噪声；

S2：前置放大后的输出的光声信号S_i(t)输入相敏检测单元，并与参考信号产生单元发生的参考信号和相移后的参考信号的复合，得到两路检测输出信号，分别为：

其中A(t)是提取频率已知的信号后叠加在幅值中的随时间变化的噪声；S_r(t)是已知频率信号，即式中sinωt和cosωt；nT是傅里叶时间窗的宽度；n为基波周期数；A(t)远小于n_i(t)，且A(t)＞C；

S3：低通滤波单元对相敏检测单元产生的两路检测输出信号滤波输出，消除截止频率以外的高频分量，每一路光声信号经低通滤波器处理后的输出Y₁或者Y₂为：

A’(t)是低通滤波后的噪声分量；

S4：光声信号经低通滤波器处理后的输出Y₁或者Y₂输入到卡尔曼滤波单元中，进行卡尔曼滤波降噪，利用卡尔曼滤波单元不断预测-修正输出值进一步降低叠加的噪声：令经过低通滤波器处理后的有效值为X(t)，其叠加的噪声为则在t时刻有低通滤波器的输出Y₁或者Y₂变换为：X(t)＝X’(t)+W(t)；

令通过测量获得的输出有效值为Z(t)，测量误差为V(t)，有Z(t)＝X(t)+V(t)；W(t)和V(t)均是随时间变化的高斯噪声部分，W(t)和V(t)的方差分别为协方差根据t时刻的低通滤波器的输出X(t)，预估的t+1时刻的低通滤波器的输出的预估值X(t+1)按如下方法求解：

下一时刻预估值：X(t+1)|(t)＝X(t)；

协方差矩阵预测为：P(t+1)|(t)＝P(t)+W(t)；

状态更新为：

X(t+1)＝X(t+1)|(t)+K(t+1)[Z(t+1)-X(t+1)|(t)]；K(t+1)为卡尔曼增益；

协方差矩阵更新为：P(t+1)＝[1-K(t+1)]P(t+1)|(t)；

经讨卡尔曼滤波单元滤波降噪后的有效值为：

W″(t)是卡尔曼滤波单元滤波降噪后的输出噪声，W″(t)＜W(t)；有效值中含有的噪声强度进一步减小；

S5：输出信号处理单元根据卡尔曼滤波降噪后的结果，通过加法计算声光信号的幅值，并进一步计算声光池气体浓度；光声信号与气体浓度的关系为：u_λ＝aσ_λI_λC_cell；

其中u_λ为光声池内激发的光声信号的强度，a为比例系数，σ_λ是气体在波长λ处的吸光系数；I_λ是入射光在波长λ处的光强；C_cell是光声池的池常数；激发用的光为单色激光或者红外光，根据气体浓度的变化的不同，σ_λ也会跟随变化。