CN105157871A - 用于荧光测温系统的信号处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于荧光测温系统的信号处理方法，所述信号处理方法包括根据荧光强度信号在固定时间内的噪声幅度分布和信噪比对采集的荧光信号进行过滤处理并对过滤后的所述荧光信号进行去噪处理，计算处理后荧光强度信号的荧光寿命，获取荧光寿命和温度的转换关系以标定温度；本发明可有效提升测温的准确性、稳定性和灵敏度。

Description

用于荧光测温系统的信号处理方法

技术领域

本发明涉及光纤测温技术领域，特别是涉及一种用于荧光测温系统的信号处理方法。

背景技术

荧光光纤测温系统是一种新型的温度传感器，利用荧光寿命和温度之间的单调对应关系实现。与传统的测温仪(如热电偶、热敏电阻)相比，具有抗电磁干扰、高精度、寿命长、适应性好等特点，适合高电压、强电磁环境，可以应用于各种工业环境中的温度监测。

荧光是电子受激辐射产生的。激励停止后，电子在激发态停留后返回基态的平均时间为荧光寿命。荧光测温系统采集荧光强度信号，计算荧光寿命并标定温度。测温的准确性和灵敏度受光源噪声、荧光噪声和系统噪声的影响。为了适应特殊的工业环境，降低成本，噪声会随着系统硬件的设置而大幅增加。所以高效精确的信号处理方法是荧光测温系统的重要组成部分，有必要针对低信噪比的荧光光纤测温系统的稳定性弱、精度低等技术问题，提供一种准确稳定的信号处理方法。

发明内容

一种用于荧光测温系统的信号处理方法，包括：

根据荧光强度信号在固定时间内的噪声幅度分布和信噪比对采集的荧光信号进行过滤处理并对过滤后的荧光信号进行去噪处理；

计算处理后荧光信号的荧光寿命；

获取所述荧光寿命和温度的转换关系以标定温度。

在其中一个实施例中，所述对过滤后的所述荧光信号进行去噪处理时，采用小波变换、定长积分或均值算法对所述荧光信号进行去噪处理。

在其中一个实施例中，所述计算处理后荧光信号的荧光寿命时，采用差分算法或非线性最小二乘Levenberg-Marquart拟合算法计算处理后荧光信号的荧光寿命。

在其中一个实施例中，所述差分算法包括双步长差分算法和多项式差分算法。

在其中一个实施例中，所述双步长差分算法采用以下公式计算荧光寿命：

荧光寿命 $\mathrm{\τ}=-({\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{T_0}{b}_i/\log R1(t_i,a,b_i))/T_0;$ 或者

荧光寿命 $\mathrm{\τ}=-{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{T_0}{b}_i\log R1(t_i,a,b_i)/{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{T_0}{\left(\log R1(t_i,a,b_i)\right)}^2;$

其中，a和b为设置的两个步长参数，T₀为自然数，R1(t,a,b)＝D(t+b,a)/D(t,a)，D(t,a)＝M(t+a)-M(a)，M(t)为所述对采集的荧光信号进行过滤和去噪处理后获取的荧光信号的衰减曲线。

在其中一个实施例中，所述多项式差分算法采用以下公式计算荧光寿命：

荧光寿命τ＝-a/log(r)；

其中，r是多项式或者多项式的根，n和a是大于1的自然数，T₀为自然数，R2(t,n,a)＝D(t,na)/D(t,a)，D(t,a)＝M(t+a)-M(a)，M(t)为所述对采集的荧光信号进行过滤和去噪处理后获取的荧光信号的衰减曲线。

在其中一个实施例中，所述获取荧光寿命和温度的转换关系时，采用最小二乘法进行以下多项式拟合以获取荧光寿命和温度的转换关系：

H＝c₀+c₁τ+...+c_nτⁿ；

其中，H表示温度，τ表示荧光寿命，(c₀,c₁,...,c_n)表示多项式系数。

本发明的信号处理方法通过信号的噪声分析，自适应地过滤和去噪，加强了荧光寿命计算的稳定性，从而提高了荧光测温系统的精度和灵敏度。信号过滤指选择有限次有限时间的荧光信号以提高信噪比；去噪方法有均值、积分和小波变换以加强稳定性；荧光寿命的计算方法有差分法和LM拟合全局算法；采用多项式标定荧光寿命和温度之间的转换关系。

附图说明

图1为本发明所述信号处理方法的流程示意图；

图2为本发明所述差分和LM算法计算的结果示意图。

具体实施方式

荧光物质受激辐射，在激励停止后返回基态的平均时间，称为荧光寿命。他与温度单值对应，这一特性可被应用于荧光光纤测温系统以测量环境温度。

荧光光纤温度传感器检测到的光强数据随时间指数衰减，其衰减速度由荧光寿命决定。荧光寿命测量的方法有相位调制法和时域法，从光强衰减数据计算荧光寿命的方法有门限法、傅里叶变换法、空间谱估计法、Prony方法和LM拟合法等。一般地讲，荧光衰减曲线是多个指数函数之和加上光子噪声和系统噪声，如放大器输出基准电平噪声。门限法和傅里叶变换法主要适用于单指数函数拟合，空间谱估计法、Prony方法和LM拟合算法适用于多指数函数拟合，其中LM非线性拟合是一种信赖域方法，应用广泛且准确度高。实际测温系统中采用窄线宽激光和特殊的荧光物质及滤波处理，得到的荧光强度曲线近似为单指数函数曲线。荧光寿命拟合的精度不仅依赖于算法，还依赖于信号数据的噪声分布，并且，在荧光信号比较低，噪声大的情况下，荧光寿命的计算结果会出现较大偏差，对所要获取的物理量的计算造成很大影响，因此，选择合适的去噪和拟合算法以获得稳定的荧光寿命数据计算温度就显得十分重要。

为此，参照图1所示，本发明提供了一种用于荧光测温系统的信号处理方法，包括：

S110：根据荧光强度信号在固定时间内的噪声幅度分布和信噪比对采集的荧光信号进行过滤处理并对过滤后的所述荧光信号进行去噪处理；

S120：计算处理后的荧光信号的荧光寿命；

S130：获取所述荧光寿命和温度的转换关系以标定温度。

以上所述信号处理方法对采集的荧光信号进行过滤和去噪处理，保证信号的信噪比和稳定性，可有效提高后续计算荧光寿命的准确度，防止荧光寿命的计算出现较大的偏差，从而提升测温的准确性和稳定性。

在对荧光信号进行过滤时，由于荧光寿命的计算精度依赖于信号数据的噪声分布，因此，步骤110对采集的荧光信号进行过滤时，根据荧光信号在固定时间内的噪声幅度分布和信噪比对荧光信号进行过滤。

为提高后续计算荧光寿命的准确度，对采集的荧光信号进行去噪处理时，可采用小波变换、定长积分或均值算法对荧光信号进行去噪处理。

在对荧光信号采集时，荧光信号通常为荧光测温系统连续采集的N段时长为L的荧光衰减光强数据，并计算其每个时间点N段数据的均值M1(t)，标准差S(t)和信噪比SNR(t)。在对荧光信号进行过滤时，为减小误差，可以选择合适的自然数L和N值，保留部分原来连续采集的荧光数据，去除余下的荧光数据，使得荧光数据的噪声幅度足够小，信噪比足够高，以实现对荧光信号的有效过滤；去噪时，若采用小波去噪，则对N段时长为L的数据做二维小波分解，小波系数处理之后，取N段均值得到M(t)或直接对M1(t)做一维小波去噪得到M(t)，M(t)即为对采集的荧光信号进行过滤和去噪处理后获取的荧光信号的衰减曲线，t表示时间。若采用积分去噪，则计算M(t)的部分和G(t)＝(M(t)+M(t+1)+…+M(t+K))/(K+1)，作为M(t)的定长积分的估计，其中K为一固定自然数。

理想连续时间情况下，M^*(t)＝Ae^-t/τ+B，为单指数函数，含有三个参数(A,τ,B)，A表示荧光的初始强度，τ是荧光衰减到初始强度的1/e的时间即荧光寿命，B表示系统噪声，近似为常数。实际中，M*(t)是单指数函数加上一定的光子噪声和系统噪声。当t趋于无穷大时，光强趋于零，光子噪声也趋于零，其信噪比与光强的平方根成正比。系统噪声一般为白噪声。M*(t)的定长积分仍然是单指数函数和噪声的和，且具有相同的寿命参数。

为获取荧光寿命的准确、稳定值，步骤120计算处理后的荧光信号的荧光寿命时，采用差分算法或非线性最小二乘Levenberg-Marquart拟合算法计算处理后荧光信号的荧光寿命。

差分算法包括双步长差分算法和多项式差分算法，其中，双步长差分算法采用以下公式计算荧光寿命：

荧光寿命 $\mathrm{\τ}=-({\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{T_0}{b}_i/\log R1(t_i,a,b_i))/T_0;$ 或者

荧光寿命 $\mathrm{\τ}=-{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{T_0}{b}_i\log R1(t_i,a,b_i)/{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{T_0}{\left(\log R1(t_i,a,b_i)\right)}^2;$

其中，a和b为设置的两个步长参数，T₀为自然数，R1(t,a,b)＝D(t+b,a)/D(t,a)。

多项式差分算法采用以下公式计算荧光寿命：

荧光寿命τ＝-a/log(r)；

其中，r是多项式或者多项式的根，n和a是大于1的自然数，T₀为自然数，R2(t,n,a)＝D(t,na)/D(t,a)。

以上双步长和多项式差分算法所采用的公式中，D(t,a)＝M(t+a)-M(a)，M(t)为所述对采集的荧光信号进行过滤和去噪处理后获取的荧光信号的衰减曲线。

非线性最小二乘Levenberg-Marquart拟合算法即为单指数函数LM拟合算法。采用LM非线性最小二乘拟合带常数项的单指数函数中的三个参数，即可得到荧光寿命。LM拟合是一种信赖域算法，用二次型近似目标函数，在一定范围内求二次型的局部最小值通过迭代逼近最优解。这种方法收敛速度快，计算精度高。

一般情况下，算法的误差会随着荧光衰减曲线M(t)误差的增大而增大。LM算法的精度高于差分法。当M(t)的误差在0.5％以内时，LM算法的精度为0.2％，双步长/多项式差分法的精度为0.4％。算法中参数的最佳选取也需要根据M(t)的误差统计分析而定。图2显示了依次采用双步长差分算法、多项式差分算法和LM拟合算法计算的荧光寿命的稳定性曲线，其中横坐标为连续测量的次数，纵坐标是荧光寿命计算结果。图中记录了计算的精度，由测量的最大值和最小值的差的二分之一除以均值得到。因此，荧光寿命计算的稳定性依赖于算法的选择，不同算法的结果之间有一定偏差，但最终可以通过(荧光寿命，温度)的多项式标定消除这种偏差对温度的影响。

温度和荧光寿命的关系理论上是单值对应的，呈现为光滑的曲线，可以通过多项式标定。具体的，为获取准确、稳定的温度值，本发明采用最小二乘法进行以下多项式拟合获取荧光寿命和温度的转换关系：

H＝c₀+c₁τ+...+c_nτⁿ；

其中，H表示温度，τ表示荧光寿命。

具体计算时，可以由选择差分算法或LM拟合算法在不同的温度(H₁,H₂,...,H_n)下计算对应的荧光寿命(τ₁,τ₂,...,τ_m)，并由此计算多项式H＝c₀+c₁τ+...+c_nτⁿ中的系数(c₀,c₁,...,c_n)。

Claims (7)

1.一种用于荧光测温系统的信号处理方法，其特征在于，包括：

根据荧光强度信号在固定时间内的噪声幅度分布和信噪比对采集的荧光信号进行过滤处理并对过滤后的所述荧光信号进行去噪处理；

计算处理后的荧光信号的荧光寿命；

获取所述荧光寿命和温度的转换关系以标定温度。

2.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述对过滤后的荧光强度信号进行去噪处理时，采用小波变换、定长积分或均值算法对所述荧光信号进行去噪处理。

3.根据权利要求1所述的信号处理方法，其特征在于，所述计算处理后荧光信号的荧光寿命时，采用差分算法或非线性最小二乘Levenberg-Marquart拟合算法计算处理后荧光信号的荧光寿命。

4.根据权利要求3所述的信号处理方法，其特征在于，所述差分算法包括双步长差分算法和多项式差分算法。

5.根据权利要求4所述的信号处理方法，其特征在于，所述双步长差分算法采用以下公式计算荧光寿命：

荧光寿命 $\mathrm{\τ}=-({\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{T_0}{b}_i/\log R1(t_i,a,b_i))/T_0;$ 或者

荧光寿命 $\mathrm{\τ}=-{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{T_0}{b}_i/\log R1(t_i,a,b_i)/{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{T_0}{\left(\log R1(t_1,a,b_i)\right)}^2;$

其中，a和b为设置的两个步长参数，T₀为自然数，R1(t,a,b)＝D(t+b,a)/D(t,a)，D(t,a)＝M(t+a)-M(a)，M(t)为所述对采集的荧光信号进行过滤和去噪处理后获取的荧光信号的衰减曲线。

6.根据权利要求4所述的信号处理方法，其特征在于，所述多项式差分算法采用以下公式计算荧光寿命：

荧光寿命τ＝-a/log(r)；

其中，r是多项式或者多项式的根，n和a是大于1的自然数，T₀为自然数，R2(t,n,a)＝D(t,na)/D(t,a)，D(t,a)＝M(t+a)-M(a)，M(t)为所述对采集的荧光信号进行过滤和去噪处理后获取的荧光信号的衰减曲线。

7.根据权利要求1－6任一所述的信号处理方法，其特征在于，所述获取荧光寿命和温度的转换关系时，采用最小二乘法进行以下多项式拟合以获取荧光寿命和温度的转换关系：

H＝c₀+c₁τ+...+c_nτⁿ；

其中，H表示温度，τ表示荧光寿命，(c₀,c₁,...,c_n)表示多项式系数。