CN106908169B - 一种分布式光纤温度传感器数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种分布式光纤温度传感器数据处理方法，属于传感器技术领域，包括：在利用滤波器模板对分布式温度传感器测量的连续温度数据进行滤波处理之前，对连续温度数据进行边缘检测；在边缘检测结果为温度突变处时，滤波器模板在进行平滑滤波时跳过此边缘。本发明通过在对分布式光纤温度传感器测量的数据进行平滑滤波处理之前，先对温度数据中的边缘进行检测，然后在平滑滤波时跳过每个边缘。这就避免了对边缘位置使用平滑时，使得边缘位置变得平缓，从而降低了系统的空间定位精准度和测温的精准度。

Description

一种分布式光纤温度传感器数据处理方法

技术领域

本发明涉及传感器技术领域，特别涉及一种分布式光纤温度传感器数据处理方法。

背景技术

分布式光纤温度传感器是一种实时连续测量沿光纤方向温度场分布的技术，该技术大多采用光纤中的拉曼背向散射光强对温度的敏感来实现温度的调节。但是由于拉曼散射光非常微弱，目前，普遍采用累加平均的方法来提供高信噪比，理论上可以认为，只要进行足够多的平均次数，总能够使噪声水平控制在可接受的范围内。但是在实际应用中，由于温度测量的实时性对于分布式光纤传感来说也是一个重要的参数，在平均次数过多的情况下，温度测量的实时性也会变差。因此，在实际应用中，一般通过信号累加平均和信号滤波相结合的方式来提高整个系统的信噪比。

一般对于数字信号来说，经典的滤波方法包括：傅立叶变换滤波、短时傅立叶变换滤波、小波变换滤波和平滑滤波等。对于分布式传感，目前广泛使用的只有频域中的小波变换滤波而不采用空域中的平滑滤波。因为空域中的平滑滤波虽然能够有效的去除噪声的影响，但是具有降低分布式温度数据中包含的空间分辨率、增加部分温度数据的测量误差这些较为严重的缺陷。

但是，长期的实践表明，虽然数字信号在频域中的小波变换滤波方法能有效的改善系统的信噪比，但是该方法也存在一些明显的缺陷：一是，该方法需要针对不同性能的传感器进行单独的调试，实现及运算过程相对复杂。二是，该方法难以在嵌入式系统中进行数据处理的相关硬件中实现，其应用受到了极大的限制。

发明内容

本发明的目的在于提供一种分布式光纤温度传感器数据处理方法，以保证在不降低系统定位精确度和测温精确度的条件下简单的实现平滑滤波。

为实现以上目的，本发明采用的技术方案为：提供一种分布式光纤温度传感器数据处理方法，包括：

在利用滤波器模板对分布式温度传感器测量的连续温度数据进行滤波处理之前，对连续温度数据进行边缘检测；

在边缘检测结果为温度突变处时，滤波器模板在进行平滑滤波时跳过此边缘。

与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：本发明通过在对分布式光纤温度传感器测量的数据进行平滑滤波处理之前，先对温度数据中的边缘进行检测，然后在平滑滤波时跳过每个边缘。这就避免了对边缘位置使用平滑时，使得边缘位置变得平缓，从而降低了系统的空间定位精准度和测温的精准度。

附图说明

图1是本发明一实施例提供的一种分布式光纤温度传感器数据处理方法的流程示意图；

图2是本发明一实施例中利用滤波器模板进行空间滤波的示意图；

图3是本发明一实施例中的滤波器模板示意图；

图4是本发明一实施例中利用现有平滑滤波方法对温度测量数据进行滤波的实际效果图；

图5是本发明一实施例中利用改进后的平滑滤波方法对温度测量数据进行滤波的实际效果图。

具体实施方式

下面结合图1至图5所示，对本发明做进一步详细叙述。

如图1所示，本实施例公开了一种分布式光纤温度传感器数据处理方法，该方法包括如下步骤S1至S2：

S1、在利用滤波器模板对分布式温度传感器测量的连续温度数据进行滤波处理之前，对连续温度数据进行边缘检测；

S2、在边缘检测结果为温度突变处时，滤波器模板在进行平滑滤波时跳过此边缘。

进一步地，在步骤S1中，对连续温度数据进行边缘检测，具体包括如下步骤：

对连续温度数据中的相邻不同温度点进行做差处理；

当存在至少两个连续相邻不同温度点之间的差值的绝对值均大于预设阈值时，则判断该至少两个连续相邻不同温度点之间为温度突变处。

其中，在实际应用中，滤波器模板是采用自由游走的方式，也就是说模板的游走方式是不受限制的。如果分布式光纤温度传感器连续测量的两个不同温度区域时，必然会在温度分布图中有一个温度上升沿或者温度下降沿，温度上升沿或者温度下降沿称为温度突变处。而本实施例中在采用滤波器模板进行平滑滤波时，跳过这个温度上升沿或者下降沿，因此，能够保留温度信号的上升沿和下降沿的大小不变，提高了平滑滤波后的温度数据的真实性。

进一步地，本实施例中的边缘检测方法包括但不限于作差法。比如本实施例中进行边缘检测的方法还可以为对两个连续相邻不同温度点间的曲线做微分求导，然后根据边缘斜率的大小判断此处是否为温度突变处。其中，当斜率趋于零时，该两个连续相邻不同温度点之间不存在上升沿或者下降沿。在斜率大于零或者小于零时，该两个连续相邻不同温度点之间存在上升沿或者下降沿。因此，本实施例只要保护的是在平滑滤之前对温度数据中的边缘进行检测的思想，本领域技术人员可以根据实际情况采用不同的边缘检测方法。

进一步地，在步骤S2之前，还包括：

判断边缘检测结果是否为温度突变处，如果是，则执行步骤S2；

如果否，则利用滤波器模板对此边缘进行平滑滤波。

需要说明的是，在实际应用中，温度数据中的噪声信号本身就是无规律变化的，噪声信号之间也可能存在信号突变。因此，需要对边缘检测结果进行判断识别，以区分当前检测到的信号突变是温度信号突变还是噪声信号突变。

进一步地，判断边缘检测的结果是否为温度突变处，具体包括：

将边缘检测结果与预设的精度阈值进行比较；

在边缘检测结果大于精度阈值时，则此边缘为温度突变处；

在边缘检测结果小于或等于精度阈值时，则此边缘为噪声突变处。

其中，本实施例中预设的精度阈值是一个用来与边缘检测结果进行比较的值，本实施例中预设的精度阈值的具体指为0.8。

进一步地，上述的步骤S2中，还包括，在两个连续相邻温度点之间不存在上升沿或者下降沿时，采用滤波器模板对连续的温度数据进行平滑滤波处理。

具体地，在分布式温度数据中模板就像一个小标尺，标尺的刻度可以有3个、5个或者更大，刻度的间距对应分布式温度数据中的两点间距，平滑的过程是将分布式温度数据中的某个值用其相邻的值进行改变，具体步骤为：

(1)将模板在分布式温度数据中漫游，并将尺子的中心与分布式温度中的某个数据重合；

(2)将模板中的各个系数与对应的数据值相乘，系数均在[0，1]范围内且系数的和为1；

(3)将所有的乘积累加；

(4)将上述的累加结果赋值给模板中心位置的数据。

如图2所示，图a是分布式光纤温度传感器测量的一部分连续数据，将图b是一个刻度为5的模板，模板系数在模板内标出，如果将k₀所在的位置与分布式温度数据T₅重合，如图c所示：那么模板中对数据处理后输出的结果为：

R＝k₀T₅+k₁T₆+k₂T₄+k₃T₃+k₄T₇；

将R取代T₅的数据就完成了该温度数据的滤波，同样对原始温度数据中的每个数据都按照这种方式进行处理，就可以实现对所有温度数据的平滑滤波。

进一步地，将采用现行平滑滤波方法对分布式温度数据进行滤波的效果与采用本实施例公开的平滑滤波方法对分布式温度数据进行滤波的效果进行比较如下：

图4为采用现行平滑滤波方法，利用图3所示的滤波器模板对一次恒温箱温度测量数据进行滤波的效果图，从图4中可以看出，这种方法对温度数据起到了很好的平滑作用，但是同时使得温度数据的上升沿和下降沿变得平缓，间接的影响了分布式温度传感系统的空间分辨率，同时使得上升沿和下降沿附近的温度测量结果误差变大。

图5为采用本实施例公开的方法对分布式温度数据进行滤波处理后的效果图，从图中可以看出，该方法不仅能对温度数据起到很好的平滑作用，还能保留温度信号在上升沿和下降沿的大小不变，保证了分布式温度传感系统的空间分辨率和温度测量结果的准确性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，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 (4)

1.一种分布式光纤温度传感器数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤S1至S2：

S1、在利用滤波器模板对分布式温度传感器测量的连续温度数据进行滤波处理之前，对连续温度数据进行边缘检测；

S2、在根据边缘检测结果判断有至少两个连续相邻不同温度点之间为温度突变处时，滤波器模板在进行平滑滤波时跳过此边缘。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中的对连续温度数据进行边缘检测，具体包括：

对连续温度数据中的相邻不同温度点进行做差处理；

当存在至少两个连续相邻不同温度点之间的差值的绝对值大于预设阈值时，则判断该至少两个连续相邻不同温度点之间为疑似温度突变处。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述步骤S2之前，还包括：

判断边缘是否为温度突变处，如果是，则执行步骤S2；

如果否，则利用滤波器模板对此边缘进行平滑滤波。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的判断边缘是否为温度突变处，具体包括：

将边缘检测结果与预设的精度阈值进行比较；

在边缘检测结果大于精度阈值时，则此边缘为温度突变处；

在边缘检测结果小于或等于精度阈值时，则此边缘为噪声突变处。

Images