CN108896274B - 一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法 - Google Patents

一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法，该方法可以通过噪声方差及瑞利散射谱品质因素两个参数有效地指导用户对子集窗的大小进行最优选取，主要采用互相关分析计算参考瑞利散射谱和测量瑞利散射谱之间的偏移量，从而得到被测光纤中的应变信息，其中用于互相关计算的两组瑞利散射谱子集的长度通常是由用户基于经验定义的子集窗，而该子集窗对互相关计算的可靠性及应变测量的精度有着关键性影响，合理地优化子集窗对提高互相关可靠性及应变计算精度可以起到重要的作用。

Description

一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法
技术领域
本发明涉及结构健康监测领域,尤其涉及一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法。
背景技术
光频域反射技术(Optical Frequency Domain Reflectometry,OFDR)是分布式光纤测量与传感技术中新兴的发展方向。较传统光时域反射方法(Optical Time DomainReflectometry,OTDR)，OFDR具有信噪比高，空间分辨率高，灵敏度高等特点。基于OFDR的分布式应变测量主要是通过互相关分析计算被测光纤中应变发生前后的瑞利散射谱偏移量，从而得到相应的应变信息。
在实际测量过程中，应变测量的精度受很多因素的影响，如信噪比的大小，子集窗的长度，插值函数的选择等。其中对于噪声的处理、插值函数的选择可以根据测量需求调整解调算法软件以满足用户对测量精度的需求。而对于子集窗长度的定义，通常由用户基于已有测量经验粗略地给出，而子集窗的长度对互相关计算的可靠性及应变测量的精度有着关键性影响。
一般来说，子集窗的长度越长，测量子集内包含的区别与其他子集的特征信息就越多，这样得到的互相关分析结果就越可靠。但是子集窗的长度越长，反应结构局部潜在应变信息的能力就越差，也就是应变测量准确性的下降。因此，基于以上两点的考虑，子集窗的长度选择应该在满足互相关计算可靠性的基础上越小越好。
发明内容
根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法具体包括以下步骤：
S1：采用光频域反射计方式采集被测光纤中的瑞利散射谱信息，其中瑞利散射谱信息包括参考瑞利散射谱和测量瑞利散射谱；
S2：采用子集窗长度优化算法计算该组瑞利散射谱的子集窗长度；
S3：根据S2中得到的子集窗长度在距离域上对测量瑞利散射谱和参考瑞利散射谱进行截断，得到若干个距离域上的测量子集和参考子集；
S4：将S3得到的距离域上的测量子集和参考子集进行逆傅立叶变换，此时测量子集和参考子集变换到谱域，谱域上的各组测量子集和参考子集进行互相关分析得到每组子集的频谱偏移量ΔF；
S5：将每组子集的频谱偏移量ΔF转换为被测光纤中的应变信息ε。
进一步的，所述参考瑞利散射谱的子集窗长度采用如下方式获取：
S21：计算当前瑞利散射谱中的噪声方差D(η)；
S22：根据所需的应变计算精度σ，通过品质因素Q的阈值计算公式计算Q的阈值；
S23：设置应变测量的空间分辨率为M，计算该光纤的子集数量子集窗长度初始值W＝M，子集窗扩展步长S＝1；
S24：对谱域上的瑞利散射谱数据进行傅里叶变换，用长度为W的子集窗在变换得到的距离域数据上截取K个子集；
S25：将每个子集进行补零至I个点的傅里叶逆变换，计算子集的信号强度梯度平方和和瑞利散射谱品质因素Q，其中其中δn＝gn+1-gn；
S26：判断当前子集窗长度下的品质因素Q是否超过设定阈值，如果超过阈值，则子集窗长度即为M；
如果未超过阈值，则子集窗长度为M+S，S＝S+1，重复进行S24、S25、S26直到品质因素Q超过设定阈值。
由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法，该方法可以通过噪声方差及瑞利散射谱品质因素两个参数有效地指导用户对子集窗的大小进行最优选取，主要采用互相关分析计算参考瑞利散射谱和测量瑞利散射谱之间的偏移量，从而得到被测光纤中的应变信息，其中用于互相关计算的两组瑞利散射谱子集的长度通常是由用户基于经验定义的子集窗，而该子集窗对互相关计算的可靠性及应变测量的精度有着关键性影响，合理地对子集窗长度进行优化选取对提高互相关可靠性及应变计算精度可以起到重要的作用。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，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为本发明方法的原理图；
图2为本发明中光纤长度上子集窗扩展流程示意图；
图3为本发明中子集窗计算流程图；
具体实施方式
为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：
如图1-图3所示的一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法，具体包括以下步骤：
S1：采用光频域反射计方式采集被测光纤中的瑞利散射谱信息。瑞利散射谱数据包括参考瑞利散射谱和测量瑞利散射谱。参考瑞利散射谱是被测光纤在初始状态或无应力状态下采集的一组瑞利散射谱数据。测量瑞利散射谱是被测光纤在受应力状态下采集的一组瑞利散射谱数据。
S2：采用子集窗长度优化算法计算上述参考瑞利散射谱的最优子集窗长度。具体包括以下步骤：
子集窗长度的优化算法主要通过当前瑞利散射谱中的噪声方差D(η)及定义一个所需的应变计算精度σ，通过公式求得所需的瑞利散射谱品质因素Q的阈值，进而通过品质因素Q的计算公式得到最优子集窗长度N，具体计算流程如下：
(1)计算噪声方差D(η)；
(2)根据所需的应变计算精度σ，通过品质因素Q的阈值计算公式计算Q的阈值；
(3)设置测量的空间分辨率为M，计算该光纤的子集数量子集窗长度初始值W＝M，子集窗扩展步长S＝1；
(4)对谱域上的瑞利散射谱数据进行傅里叶变换，用长度为W的子集窗在变换得到的距离域数据上截取K个子集；
(5)将每个子集进行补零至I个点的傅里叶逆变换，计算子集的信号强度梯度平方和及其中δn＝gn+1-gn，Q为定义为瑞利散射谱品质因素；
(6)判断当前子集窗长度下的品质因素Q是否超过阈值。如果超过阈值，子集窗长度即为M；未超过阈值，子集窗长度为M+S，S＝S+1，重复进行步骤(4)、步骤(5)、步骤(6)的计算直到品质因素Q超过设定阈值。
S3：根据S2中得到的子集窗长度在距离域上对测量瑞利散射谱和参考瑞利散射谱进行截断，得到若干个距离域上的测量子集和参考子集；
S4：将S3得到的距离域上的测量子集和参考子集进行逆傅立叶变换，此时测量子集和参考子集变换到谱域，谱域上的各组测量子集和参考子集进行互相关分析得到每组子集的频谱偏移量ΔF；
S5：将S4中每组子集的频谱偏移量ΔF通过公式ε＝ΔF/K，转换为最终的各子集的应变信息，其中K为光纤应变灵敏度系数。
实施例：
第一步，采用图1示的光频域反射计OFDR采集一组被测光纤长度为22米的参考瑞利散射谱和测量瑞利散射谱，光源扫描波长范围10nm，扫描速率20nm/s，数据长度为3000000。
第二步，计算该组瑞利散射谱的最优子集窗长度。
S21：计算得到该组瑞利散射谱信号的噪声方差D(η)＝4；
S22：设定所需的应变计算精度σ＝0.05，通过理论模型公式计算品质因素Q＝1.2×106，并设置为阈值；
S23：设置空间分辨率M＝300，被测光纤共包含K＝1350个子集。设置子集窗长度初始值W＝300，扩展步长S＝20，截止子集窗长度W＝500；
S24：对瑞利散射谱数据进行傅里叶变换(FFT)，数据从谱域转换到距离域，按子集窗长度W＝300截取K＝1350个子集；
S25：将各子集数据进行傅里叶逆变换(IFFT)并补零至1000个点，计算当前子集窗长度下的品质因素Q＝7.89×104；
S26：判断当前子集窗长度W＝300下的品质因素Q未超过阈值，子集窗长度为W＝320，重复进行S24、S25和S26，最终确定子集窗长度为340。
步骤三，依据步骤二中得到的子集窗长度340在距离域上对测量瑞利散射谱和参考瑞利散射谱进行截断。
步骤四，将步骤三中得到的距离域上的测量子集和参考子集进行逆傅立叶变换，此时测量子集和参考子集变换到谱域。谱域上的各组测量子集和参考子集进行互相关分析，得到每组子集的频谱偏移量ΔF。
步骤五，步骤四中每组子集的频谱偏移量ΔF通过公式ε＝ΔF/K，K为光纤应变灵敏度系数，转换为最终的各子集的应变信息ε。
表1给出了实施例过程中用公式计算得到的瑞利散射谱数据在不同子集窗长度下计算得到品质因素Q。表2给出了在不同应变计算精度要求下用公式计算得到的品质因素Q的阈值，以及对应的所需子集窗长度。
表1实验中瑞利散射谱信号在不同子集窗长度下计算所得的品质因素Q
表2在不同应变计算精度下品质因素Q阈值及对应的子集窗长度
计算精度δ Q阈值 子集窗长度
0.01 3e6 /
0.02 7.5e5 /
0.03 3.33e5 500
0.04 1.87e5 420
0.05 1.2e5 340
0.06 8.3e4 320
0.07 6.1e4 300
0.08 4.7e4 300
0.09 3.7e4 300
0.1 3e4 300
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于子集窗长度优化算法的分布式光纤应变解调方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：采用光频域反射计方法采集被测光纤中的瑞利散射谱信息，其中瑞利散射谱信息包括参考瑞利散射谱和测量瑞利散射谱；
S2：采用子集窗长度优化算法计算该组瑞利散射谱的子集窗长度；
S3：根据S2中得到的子集窗长度在距离域上对测量瑞利散射谱和参考瑞利散射谱进行截断，得到若干个距离域上的测量子集和参考子集；
S4：将S3得到的距离域上的测量子集和参考子集进行逆傅立叶变换，此时测量子集和参考子集变换到谱域，对谱域上的各组测量子集和参考子集进行互相关分析得到每组子集的频谱偏移量ΔF；
S5：将每组子集的频谱偏移量ΔF转换为被测光纤中的应变信息ε；
所述参考瑞利散射谱的子集窗长度采用如下方式获取：
S21：计算当前瑞利散射谱中的噪声方差D(η)；
S22：根据所需的应变计算精度σ(ε)，通过公式计算瑞利散射谱品质因子阈值Qt；
S23：设置应变测量的空间分辨率为M，计算该光纤的子集数量子集窗长度初始值W＝M，子集窗扩展步长S＝1；
S24：对谱域上的瑞利散射谱数据进行傅里叶变换，用长度为W的子集窗在变换得到的距离域数据上截取K个子集；
S25：将每个子集进行补零至I个点的傅里叶逆变换，计算子集的信号强度梯度平方和和瑞利散射谱品质因素Q，其中其中δn＝gn+1-gn；
S26：判断当前子集窗长度下的品质因子Q是否超过阈值Qt，如果超过阈值Qt，则子集窗长度即为M；
如果未超过阈值Qt，则子集窗长度为W＝M+S，并令S＝S+1，重复进行步骤S24、S25、S26直到品质因子Q超过阈值。
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