损耗型矢量布里渊光时域分析光纤传感技术

提出了一种损耗型矢量布里渊光时域分析光纤传感技术,通过构建基于外差检测的模拟实验系统测量受激布里渊散射幅度损耗谱和相移谱,实现了50m传感光纤的温度测量。结果表明,通过测量相移谱获得的布里渊频移与通过测量幅度损耗谱获得的布里渊频移基本一致,且均与温度呈良好的线性关系;由损耗型矢量布里渊光时域分析技术获得的布里渊频移的温度系数为1.16 MHz/℃,与传统布里渊光时域分析技术获得的1.2 MHz/℃具有良好的一致性。根据理论和实验结果,分析了损耗型矢量布里渊光时域分析光纤传感技术的优势。     

应变梯度对布里渊光时域反射计测量精度的影响

基于脉冲抽运的布里渊光时域反射计技术具有米数量级的空间分辩力。为了分析在其空间分辨力范围内的应变梯度增加对布里渊谱测量的影响,建立了后向布里渊散射谱与应变梯度的函数关系。数值分析结果表明应变梯度增大,不仅使布里渊频移随之线性增大,也会使后向布里渊散射谱峰值非线性降低,谱峰变得平坦。空间分辨力10m的100με／m应变梯度相对于零应变梯度,引起的布里渊频移测量误差增加2．04倍。传感光纤固定于悬臂梁上以模拟不同应变梯度,采用对频宽小于1MHz的激光脉冲调制和基于相干平衡检测的布里渊光时域反射计系统,实验测得了沿传感光纤的后向布里渊散射谱数据和应变分布。布里渊谱数据经最小二乘法拟合后,得到的不同应亦梯度的谱曲线变化与理论分析相吻合。     

布里渊散射谱拟合的混合优化算法

基于布里渊光时域分析仪的全分布式光纤传感系统中,光纤沿途的探测信号含有噪声导致被测量的温度或应变信息难以识别,光谱拟合的精确度对传感信息的识别非常重要。在传感系统低信噪比的情况下,提出了一种提取高精度布里渊散射谱特征的拟合方法,利用小波去噪结合莱文伯-马奈特(LM)算法调节权值后向传输(BP)网络对布里渊散射谱进行特征提取。克服了传统BP神经网络易陷入局部极值的缺点,保证求解的精度。数值仿真表明,该方法适合不同权重比、不同线宽和低信噪比以及大测量范围的情况进行光谱拟合,并且在信噪比为10dB的情况下得到拟合度均超过0.96。实验结果表明,该方法适用于多种泵浦功率情况下的布里渊散射谱的特征提取,优于传统BP神经网络算法且具有较高的拟合精度。     

基于宽带光源和自外差检测的布里渊光时域反射温度传感系统

为简化系统结构、减小相干瑞利噪声对系统性能的影响,提出了一种采用宽带光源的瑞利和布里渊散射自外差检测布里渊光时域反射温度传感系统.分析了瑞利和布里渊自外差检测原理,研究了布里渊频移和自外差信号功率与光纤温度和应变的关系.设计并搭建采用宽带光源的自外差检测布里渊光时域反射温度传感系统,获得了常温下沿光纤分布的自外差信号功率谱及不同温度时加温段光纤的功率谱,验证了布里渊频移和自外差信号相对功率变化随温度的线性增加关系.通过实验数据获得的布里渊频移和相对功率变化的温度系数分别为1.07±0.01MHz/℃和(0.37±0.09)%/℃.本文的研究结果为基于瑞利和布里渊自外差检测布里渊光时域反射传感系统的温度和应变同时测量提供了理论和实验依据.     

基于TTDF和CNS算法的多路BOTDR散射谱信息高精度分析研究

传统的BOTDR光纤传感系统采用单路传感光纤实现对信息特征的测量,交叉敏感等不可控因素会使散射谱拟合精度较低,信息分析偏差较大。设计了一种同时对多路传感信息进行检测的BOTDR系统。针对基于布里渊光时域反射(BOTDR) 的多路传感散射谱高精度特征提取的要求,提出了一种三次数据融合(TTDF)与布谷鸟牛顿搜索(CNS)相结合的散射谱信息分析方法。该方法利用TTDF对信息数据的融合能力,根据狄克逊准则和格拉布斯准则,剔除了异常值的影响,减小了传感信号的误差;采用布谷鸟牛顿搜索算法进行频谱拟合,不仅通过布谷鸟的智能搜索能力得到全局最优解,而且以该最优解作为牛顿算法的初值进行局部寻优,保证了频谱拟合的精度,提高了布里渊散射谱信息分析的准确度。在温度信息散射谱线性权重比为1∶9的情况下,分析了不同线宽散射谱信息的提取。采用该方法进行多路数据融合的方差约为0.003 0,散射谱的中心频率约为11.213 GHz,温度误差小于0.15 K。理论分析和仿真结果表明,将此方法用于基于布里渊光时域反射的多路分布式光纤传感系统,可有效提高多路传感信号的准确度和布里渊散射谱信息分析的精确度。     

基于改进二次多项式拟合的布里渊频移快速高精度提取算法

为了在保证测量准确性的基础上提高基于布里渊散射的光纤分布式传感的实时性,对布里渊频移的快速、高精度提高算法进行了研究。实现了基于二次多项式拟合的布里渊频移提取算法和典型的基于洛伦兹、高斯、伪Voigt和Voigt模型的算法,采用光时域反射计(BOTDR)实测了一段长光纤上的布里渊谱,采用以上算法提取了对应的布里渊频移。计算结果表明,二次多项式拟合算法的计算速度明显快于以上经典算法,其计算耗时仅分别为以上经典算法的1.15%,1.80%,1.51%和0.51%,但计算误差明显大于经典算法,影响了其实际应用。以上结果与对应数值产生布里渊谱的计算结果吻合。为了提高该算法的计算准确性,系统研究了扫频范围、扫频点数、信噪比、线宽和扫频范围偏差对基于二次多项式的布里渊频移提取准确性的影响。结果表明:当扫频点数固定时随扫频范围增加布里渊频移误差先减少到最小值后逐渐增加,扫频点数固定时最佳扫频范围为1个线宽;扫频范围不变时随扫频点数和信噪比的增加布里渊频移误差分别成幂和指数规律减少;扫频范围与线宽比值不变及扫频点数不变时随线宽增加布里渊频移误差线性增大;随扫频范围偏差增加误差逐渐增大,实际用于拟合的谱信号尽量围绕布里渊频移左右对称。根据以上研究结果提出了一种用于布里渊频移快速提取的改进二次多项式拟合算法,该算法从测量得到布里渊谱中截取1倍线宽且关于最大增益对称的谱信号用于后续拟合,较之经典的谱拟合算法,改进算法不仅能大幅提高计算速度且计算准确性与经典算法相似。采用数值产生及实测布里渊谱的计算结果验证了所提出算法的有效性。提出的算法不仅能有效提高基于布里渊散射的光纤分布式传感的实时性。     

提高布里渊光时域反射应变仪测量空间分辨力的等效脉冲光拟合法

由于探测光脉冲宽度受到限制,布里渊光时域反射仪(BOTDR)在对光纤上的应变进行分布式测量时,空间分辨力只能达到1 m。针对布里渊光时域反射仪单次采样接收背向布里渊散射信号(BBS)需要一定的时间,提出了基于等效脉冲光的多洛仑兹拟合法以提高其应变测量的空间分辨力。该方法将探测光脉冲在布里渊光时域反射仪完成单次采样所需的时间上进行积分,将积分函数作为等效脉冲光的表达式,再根据等效脉冲光的形状将布里渊光时域反射仪接收到的背向布里渊散射谱(BBS)细分,并对它进行多洛仑兹迭代拟合,准确求得每个细分布里渊散射谱的中心频率,进而利用光纤中布里渊频移与应变的对应关系,得到光纤中与细分布里渊散射谱对应的细分光纤单元上的应变情况。实验结果表明,利用这种方法,可使布里渊光时域反射仪应变测量的空间分辨力提高至0.05 m。     

基于微波电光调制的布里渊光时域分析传感器

针对布里渊光时域分析分布式传感原理和受激布里渊散射的特点,应用微波电光调制分布反馈式半导体激光器产生频移可调的探测光,和传感光纤中相反方向传输的脉冲激励光进行受激布里渊散射作用,当探测光和激励光的频率差在布里渊频移附近时,频移探测光和激励光产生受激布里渊散射,通过改变探测光的频移值,检测探测光功率信号,可得到沿光纤各处的布里渊频移,再利用布里渊频移和应变（或温度）的关系,计算得到沿光纤分布的传感量。设计了基于微波电光调制的布里渊光时域分析传感器实验系统,实现了25km的分布式温度传感,达到5m的空间分辨力和3℃的温度分辨力。     

结合布里渊光时域分析和光时域反射计的分布式光纤传感器

对于普通单模光纤的布里渊散射光,其频移是温度或应变的函数,因此通过检测布里渊频移可得到沿光纤分布的温度或应变。但布里渊散射分布式光纤传感器有光时域分析和光时域反射计两种结构,两者具有不同的性能特点和使用场合,在实际传感应用中需要加以选择,用以实现有效的长距离光纤传感。如何在一个系统中融合这两种分布式光纤传感技术,其关键是产生传感所需的频移参考光或探测光。采用光纤激光器作为单一光源,基于微波电光调制产生频移参考光或探测光,并应用正交偏振控制来抑制偏振相关信号衰弱。在同一系统中实现了25 km普通单模光纤的布里渊光时域分析和光反射计,在5 m空间分辨率下达到3℃的温度分辨率。     

基于布里渊散射的分布式光纤传感技术

基于布里渊散射的分布式光纤传感技术是目前国内外研究的热点。其中基于时域定位的布里渊分布式光纤传感技术主要分为布里渊光时域反射和布里渊光时域分析两种。国内对基于布里渊光时域反射技术的分布式光纤传感技术的研究报道比较多。介绍了基于布里渊光时域分析技术的分布式光纤传感技术的研究现状,并对基于时域定位的两种传感技术进行了分析对比。总结了布里渊散射分布式光纤传感技术实用化存在的问题及可能的解决方法,指出了该传感技术进一步的发展方向。     

基于径向基函数神经网络的传感布里渊散射谱特征提取

基于布里渊效应的分布式光纤传感器以其可在沿光纤中同时获得被测量场时间和空间上的连续分布信息,成为当前国际的研究热点。根据光纤中布里渊散射谱的传输特点和高精度特征提取的要求,提出了利用莱文伯-马夸特(L-M)算法调节权值的径向基函数神经网络(RBFN)对布里渊散射谱进行特征提取。通过与反向传播(BP)神经网络、五次多项式曲线拟合法和三次样条插值法进行预测比较,在中心频率为11.213GHz,权重比为4∶1的仿真散射谱模型中,本方法相对误差最小,仅0.0015179%,温度相对误差仅为0.152℃,且拟合度较好。在不同脉宽和不同温度下的同一检测系统中,前者的综合评价指标优于其他三种拟合方法。数值分析和实验研究均表明径向基函数神经网络适用于对布里渊散射谱进行拟合,有效提高了预测精度。     

布里渊散射谱参数提取问题的混合优化算法研究与应用

提出了一种将Particle Swarm Optimization(PSO)算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法按概率混合优化的新算法,将其用于Pseudo-Voigt型布里渊散射谱以提高其拟合度和频移提取精度。新算法以PSO算法为主框架,首先用PSO算法进行全局搜索,在优化一定次数后每次优化随机产生一个概率rand(0,1),若rand(0,1)小于或等于事先设定的概率P,则把PSO算法得到的最优解作为LM算法的初值进行局部深度搜索,将LM算法得到的最优解替换先前PSO算法的最优解,继续使用PSO算法进行全局搜索;若rand(0,1)大于P则仍然用PSO算法搜索,等待下一次优化产生随机概率rand(0,1)进行判断,交替使用两种算法直至获得理想的全局最优解。仿真分析和实验表明,新算法克服了单一算法的缺点,提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的精度,充分证明了新算法的实用性和可行性。     

一种基于多准则决策和PSO-LM混合优化算法的多峰Brillouin散射谱的特征提取方法

采用传统方法对多峰Brillouin散射谱进行拟合的过程中,通常是以谱线最大功率点为基准的,却忽略了其他比该点小但却是极值的功率点。这样获得的拟合曲线通常只有一个峰值,相当于把除最高峰之外还有多个小峰的多峰Brillouin散射谱进行了简化,导致大量有用信息的丢失。为了提高Brillouin散射谱的特征提取精度,提出了一种基于MCDM和PSO-LM混合优化算法的多峰Brillouin散射谱特征提取方法(MCDM-PSO-LM)。MCDM可以识别和准确定位多峰Brillouin散射谱的各个波峰和波谷;PSO-LM混合优化算法可以实现分别对各个波峰和波谷的曲线进行拟合并找到每一个波峰的中心频率,该算法既克服了PSO算法过早收敛于局部极值和LM算法依赖初值的问题,又可以将PSO算法的全局搜索能力和LM算法的局部收敛能力结合在一起。较传统算法而言,MCDM-PSO-LM算法保证了对最优值求解的速度和精度,提高了运算能力,使解析解最大限度地接近最优值。分别在不同信噪比和不同线宽条件下进行仿真验证,频移和温度误差分析结果表明,MCDM-PSO-LM方法可以对多峰Brillouin散射谱的各个波峰与波谷进行准确定位,可用于多峰Brillouin散射谱的特征提取,识别效果明显强于传统算法,提高了信息分析的准确性。     

一种新的光纤布里渊传感散射谱拟合方法

讨论了应用于光纤分布式布里渊传感散射谱最优化拟合的Levenberg-Marquardt(L-M)非线性最小二乘算法。分析并推导了一种可较好地反映入纤脉冲宽度越来越窄所引起的光纤分布式布里渊传感散射谱形状变化的Pseu-do-Voigt分析拟合模型。由调制脉冲光和调制器泄漏连续光共同作用所产生的光纤分布式布里渊传感散射谱应为Lorentzian型谱和Gaussian型谱的线性权重组合。Gaussian型函数部分可视为Lorentzian型函数谱的近似修正处理。基于L-M算法对光纤布里渊传感散射谱采样数据进行了曲线拟合和最优化参数估计,所得到的结果与理论分析情况吻合。     

Distributed Brillouin fiber sensing based on spectrum line fitting and wavelet packet denoising

A novel signal processing method is proposed to improve the spatial resolution, frequency resolution and dynamic characteristics of BOTDR. For the BOTDR system with 50 ns pump pulse, by using spectrum line fitting technology based on Levenberg-Marquardt (LM) algorithm, the spatial resolution is improved from 5 m to 5 cm. Combination of LM fitting algorithm, a large frequency scanning interval is adopted without sacrificing measurement accuracy of the BOTDR system. It reduces the number of sampling points of Brillouin spectrum significantly. So, the fitting speed is improved greatly. This is the first time using a large scan interval to increase the spectrum line fitting speed. To improve the fitting speed, the difference between the reference and measured spectrum is used to estimate the variation of Brillouin frequency shift. The measured amplitude of Brillouin spectrum is used to estimate the width of region strain occurred. Finally, by using wavelet packet denoising technology, the spectra containing noise are fitted successfully.