CN102664604A - 提高光纤光栅传感网络解调系统去噪性能的复合滤波算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种提高光纤光栅传感网络解调系统去噪性能的复合滤波算法，可以根据外界环境对系统的影响随时更改算法的初始参数值，实现高速传感数据的有效分析处理。本发明相比没有应用滤波算法或采用普通滤波算法方式的光纤光栅传感网络解调系统在去噪性能和稳定性方面有了很大提高，而且不影响系统速度。可应用在基于不同复用的光纤光栅传感器网络解调系统中，对温度或压力等参数实现高灵敏度的监测，在石油化工、航空航天、地质和岩土工程、交通、电力等领域具有广泛的应用价值。

Description

提高光纤光栅传感网络解调系统去噪性能的复合滤波算法

技术领域

本发明涉及光纤光栅传感器及传感网络技术，可应用在基于不同复用的光纤光栅传感器网络解调系统中，对温度或压力等参数实现高灵敏度的监测，在石油化工、航空航天、地质和岩土工程、交通、电力等领域具有广泛的应用价值。

背景技术

与常规传感技术相比，光纤光栅传感具有抗电磁干扰和辐射、重量轻、体积小、绝缘、耐高温、耐腐蚀等众多优异的性能，越来越受到特殊场合或恶劣环境应用的青睐。

目前，大多数传统的光纤光栅传感器系统只适用于单信道的监测，为了克服这个缺点，各种复用技术被引入到了光纤光栅传感系统中。但是，在各种复用系统中由于电路中的电流噪声、散粒噪声和光路中宽带光源噪声等的影响，使得系统数据结果产生较大抖动，因此需要通过硬件和软件算法的结合去噪，才能使系统能够得到理想的结果。然而硬件的滤波去噪能力往往有限，在此情况下就需要通过软件方式运用算法对数据进行一定的修正和处理。

目前较为常用的滤波算法大都能够有效地抑制噪声(如限幅滤波算法和滑动滤波算法)，但也各自存在不同的优缺点。例如限幅滤波算法能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰，然而无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。而滑动滤波算法对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，但是却对偶然出现的脉冲性干扰抑制作用较差。

研究人员曾在一些光纤光栅传感解调系统中提到过通过一些算法提高系统精度，但是极少提到运用算法进行滤波处理，只是在部分文章中提到了通过拟合算法提高系统精度。但这些技术并不能有效地消除噪声对系统的影响，而且还可能因大量数据处理影响系统速度。针对于此，本发明提出了一种有效的光纤光栅传感网络数据处理的算法。

发明内容

本发明目的是通过运用新型复合滤波技术，以进一步提高光纤光栅传感网络解调系统的去噪性能和稳定性。本发明的另一目的是将新型复合滤波技术应用在更多种类的光纤光栅传感网络解调系统中。

本发明的目的是通过如下手段实现的：

1、提高光纤光栅传感网络解调系统去噪性能的复合滤波算法，针对由一系列感知外界参数变化的光纤光栅组成的传感网络，在接收端经光电探测转换为电压信号后，进行连续数据处理，具体过程如下：

1)设置幅度参数x、数组长度参数y，n和sum置零；读入模数转换后的信号电压数组；

2)若其中一个电压值a_i同时大于它前后两个电压值与幅度参数x之和，则这个数不保存；否则将电压值a_i存入一个长度为y的数组a[y]中，使sum＝sum+a_i，同时n值自加；

3)当n值自加到y+1时，即数组a[y]中的数存满之后，将电压值a_y+1与sum相加后减去a[y]数组中的第一个电压值即a_(n-y)求得平均数；此后每找出一个数a_i，即通过相同方法获得一次平均数；

4)将3)所得平均数作为去噪后信号电压输出至数据处理单元。

采用本发明相比没有应用滤波算法或采用普通滤波算法方式的光纤光栅传感网络解调系统在去噪性能和稳定性方面有了很大提高，而且不影响系统速度，具有广泛的应用价值。

附图说明：

图1为本发明应用的典型光纤光栅传感器网络解调系统示意图。

图2本发明的一个典型流程图。

图3为本发明与滤波之前的时序对比图，其中a为滤波之前，b为复合滤波之后。

图4为本发明与滤波之前的直方图，其中a为滤波之前，b为复合滤波之后。

图5为本发明与滤波之前的概率密度对比图，其中实线为滤波之前，虚线为复合滤波之后。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的描述。

图1表示了本发明应用的典型光纤光栅传感器解调系统装置图。宽带光源101产生的光经过环形器一102入射到传感光栅阵列一103中，与光栅阵列一波长对应的光被反射，然后通过环形器二104入射光栅阵列二105中，光栅阵列103和105初始状态为一一匹配的(即匹配光栅阵列，基于这一方法的传感系统不是本专利主要内容，这里就不详细介绍)，对应的光被反射回来后通过环形器二的另一输出端口通过光电转换器106进入到电域解调系统中。

在电域解调系统中，光信号首先通过光电转换器转变为电信号，在经过一个放大器107之后进入模数转换芯片108，将外界的模拟信息转换成数字信号，然后进入主处理单元109后再对其进行信号处理与分析(包括滤波)，实现对外界参数变化的监测。

图2为本发明算法实施的一个典型流程图。在测量的模数转换后的信号电压数组中，如果其中一个数a_i同时大于它前后两个电压值与幅度参数x之和(x为所设的幅度参数值，为一个数值，可根据情况自己设定或者根据外界情况采用自适应方式调整)，则这个电压值不保存。当不满足同时大于它前后两个电压值与幅度参数x之和，将电压值a_i存入一个长度为y(y为数组长度参数，为一个整数值，可根据经验值选定)的数组a[y]中，使sum＝sum+a_i，同时n(初始值为0)值自加。当n值自加到y+1时，即数组a[y]中的数存满之后，将第a_y+1个数与sum相加后减去a[y]数组中的第一个值即a_(n-y)求得平均数输出。此后每找出一个数a_i，通过相同方法求一次平均。例如在光纤光栅测应变的系统中，由噪声引起的畸变点的峰值一般都超过实际测量值30000，因此我们设定一个门限值x(例如20000)，并且把超过这个值的点数滤除。而y是要求的平均点的个数，理论上认为y值越大，滤波效果越好，但是y值过大就会增加初始化的时间，因此结合滤波效果和初始化时间，y值可取为1000。

基于图1所示的结构我们进行了实验对比，每一个光栅我们采集62436个数据分析，主处理单元包括了FPGA(现场可编程门阵列)和ARM(处理器)部分。经过FPGA寻峰处理后，每个光栅有10406个数据依次进入ARM中进行滤波处理。以其中一个信道为例，利用本发明提出的复合滤波进行处理后，从ARM输出的有效信号个数为9525。如果定义信号有效率为：E_effective＝N_f/N_t，其中，N_f表示滤波后的采样点个数，N_t表示滤波前采样点总个数，可以得到复合滤波算法的有效率为0.91。如果利用标准差来衡量系统的稳定性，标准差越小，稳定性越高。复合滤波法对应的稳定性为167.71。图3为本发明与滤波之前的时序对比图，其中a为滤波之前，b为复合滤波之后，可以看出在使用新型滤波算法之后，信号的大部分抖动被抑制。

图4为本发明与滤波之前的直方图，其中a为滤波之前，b为复合滤波之后。图5为本发明与滤波之前的概率密度对比图，其中实线为滤波之前，虚线为复合滤波之后。如果使用峰值功率的动态范围来比较滤波前后系统的性能，定义为：

$\mathrm{Dynamic}\left(\mathrm{dB}\right)=10\log \frac{P_{\max }}{P_{\min }}$

P_max、P_min分别表示最大功率和最小功率。对比发现，滤波前FBG峰值功率的动态范围是1.03-dB，利用复合滤波后动态范围被压缩到0.31-dB，可以看出在使用新型滤波算法之后，噪声被得到了明显的抑制。

采用本发明算法的光纤光栅传感网络可以是可以由单一光纤光栅也可以由两个及两个以上光纤光栅组成，可以基于不同复用技术及其组合，包括时分复用、波分复用、码分复用或空分复用，所测外界参数可以是压力、温度或者形变。

Claims (3)

1.提高光纤光栅传感网络解调系统去噪性能的复合滤波算法，针对由一系列感知外界参数变化的光纤光栅组成的传感网络，在接收端经光电探测转换为电压信号后，进行连续数据处理，具体过程如下：

1)设置幅度参数x、数组长度参数y，n和sum置零；读入模数转换后的信号电压数组；

2)若其中一个电压值a_i同时大于它前后两个电压值与幅度参数x之和，则这个数不保存；否则将电压值a_i存入一个长度为y的数组a[y]中，使sum＝sum+a_i，同时n值自加；

3)当n值自加到y+1时，即数组a[y]中的数存满之后，将电压值a_y+1与sum相加后减去a[y]数组中的第一个电压值即a_(n-y)求得平均数；此后每找出一个数a_i，即通过相同方法获得一次平均数；

4)将3)所得平均数作为去噪后信号电压输出至数据处理单元。

2.根据权利要求1所述之提高光纤光栅传感网络解调系统去噪性能的复合滤波算法，其特征在于，幅度参数x和数组长度参数y由传感网络应用场合的特点选定。

3.根据权利要求1所述之提高光纤光栅传感网络解调系统去噪性能的复合滤波算法，其特征在于，所述选定包括经验值选定或采用自适应的方式自动调整。

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