CN113670219B - 一种光纤线路的应变解调方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种光纤线路的应变解调方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱；根据预先训练的频移提取模型和背向散射光的布里渊谱，确定背向散射光的布里渊频移；根据光纤线路的环境信息和背向散射光的布里渊频移，解调光纤线路的应变。与现有技术相比，采用频移提取模型能够更快速得解调出背向散射光的布里渊频移，即使是在布里渊谱信噪比较低时，也能表现出更高的可靠性，执行本申请技术方案，可以提高光纤线路的应变解调速度以及解调准确性。
Description
技术领域
本申请实施例涉及光纤测量技术领域，尤其涉及一种光纤线路的应变解调方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着电力系统的发展，电力光缆(例如光纤复合架空线路，简称为光纤线路)的应用越来越广泛。光纤线路架设于空中，容易遭受外力破坏(如风吹、覆冰、山火、雷击等)导致发生故障。因此，对光纤线路的应变情况进行监测是非常有必要的。
现有技术中，常用基于最小二乘拟合的方法或基于洛伦兹模型的谱拟合方法来计算光纤中的脉冲光的布里渊频移，进而解调光纤线路的应变，从而实现对光纤线路的应变情况的监测。但是，该方法存在解调速度较慢且实时性较差的缺点，所以在对于光纤线路故障预警方面达不到预期效果。因此，需要设计一种光纤线路应变解调方法，以提高光纤线路的应变解调速度以及解调准确性。
发明内容
本申请实施例提供了一种光纤线路的应变解调方法、装置、设备及介质，以实现提高光纤线路的应变解调速度以及解调准确性。
第一方面，本申请实施例提供了一种光纤线路的应变解调方法，该方法包括：
获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱；
根据预先训练的频移提取模型和所述背向散射光的布里渊谱，确定所述背向散射光的布里渊频移；
根据所述光纤线路的环境信息和所述背向散射光的布里渊频移，解调所述光纤线路的应变；其中，所述应变是光纤线路因受温度变化和/或外力变化所发生的变化。
第二方面，本申请实施例提供了一种光纤线路的应变解调装置，该装置包括：
获取模块，用于获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱；
确定模块，用于根据预先训练的频移提取模型和所述背向散射光的布里渊谱，确定所述背向散射光的布里渊频移；
解调模块，用于根据所述光纤线路的环境信息和所述背向散射光的布里渊频移，解调所述光纤线路的应变；其中，所述应变是光纤线路因受温度变化和/或外力变化所发生的变化。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本申请任意实施例所述的光纤线路的应变解调方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现本申请任意实施例所述的光纤线路的应变解调方法。
本申请实施例提供了一种光纤线路的应变解调方法、装置、设备及介质，获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱；根据预先训练的频移提取模型和背向散射光的布里渊谱，确定背向散射光的布里渊频移；根据光纤线路的环境信息和背向散射光的布里渊频移，解调光纤线路的应变。执行本申请技术方案，可以提高光纤线路的应变解调速度以及解调准确性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1为本申请实施例提供的光纤线路的应变解调方法的第一流程示意图；
图2为本申请实施例提供的频移提取模型的结构图；
图3为基于洛伦兹模型计算的光纤前后两点布里渊频移之差；
图4为基于频移提取模型计算的光纤前后两点布里渊频移之差；
图5为本申请实施例提供的光纤线路的应变解调方法的第二流程示意图；
图6为本申请实施例提供的光纤线路的应变解调方法的第三流程示意图；
图7为本申请实施例提供的光纤线路的应变解调装置的结构示意图；
图8是用来实现本申请实施例的光纤线路的应变解调方法的电子设备的框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例一
图1为本申请实施例提供的光纤线路的应变解调方法的第一流程示意图；图2为本申请实施例提供的频移提取模型的结构图；图3为基于洛伦兹模型计算的光纤前后两点布里渊频移之差；图4为基于频移提取模型计算的光纤前后两点布里渊频移之差。本实施例可适用于根据光纤线路中背向散射光的信息，确定光纤线路的应变状况的情况。本实施例提供的光纤线路的应变解调方法可以由本申请实施例提供的光纤线路的应变解调装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的方式实现，并集成在执行本方法的电子设备中。
参见图1，本实施例的方法包括但不限于如下步骤：
S110、获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱。
在本申请实施例中，利用耦合器将脉冲光注入至光纤线路中，脉冲光在光纤线路中传播时，由于光纤线路中实际存在的不均匀性(如光纤接头点、光纤断裂点或光纤发生应变等)，沿光纤线路各点发生布里渊散射现象，一部分散射光沿传播相反方向回到注入端，即背向散射光。因此，可通过光电检测器在注入端获得光纤沿线的背向散射光的布里渊谱。其中，布里渊谱是关于背向散射光的波长和光功率的二维变化曲线。
S120、根据预先训练的频移提取模型和背向散射光的布里渊谱，确定背向散射光的布里渊频移。
在本申请实施例中，经上述步骤S110获取到背向散射光的布里渊谱之后，再通过频移提取模型对布里渊谱进行处理，从布里渊谱中提取出背向散射光的布里渊频移。
可选的，频移提取模型是将背向散射光的布里渊谱中的光功率作为样本，并通过Levenberg-Marquardt算法进行训练的；频移提取模型是单隐层的多层前馈人工神经网络，其结构如图2所示。
其中，多层前馈人工神经网络的输入输出关系如公式(1)所示：
式中，omq为针对第q个训练样本在输出层第m个神经元的输出；inq第q个训练样本中的样本数据，其中，Iq＝[i1q,i2q,…,inq,…,iNq]为第q个训练样本；和/>分别为隐层和输出层神经元的激活函数；αnh为输入层第n个神经元到隐层第h个神经元的激活函数；βhm为隐层第h个神经元到输出层第m个神经元的激活函数；θ1h和θ2m分别为隐层第h个神经元和输出层第m个神经元的阈值；N、H和M分别为输入层、隐层和输出层神经元数量。
其中，多层前馈人工神经网络的目标函数是对输入输出关系进行均方误差计算得到。多层前馈人工神经网络可通过相关算法优化权值矩阵和阈值矩阵可以实现目标函数的最小化。对多层前馈人工神经网络训练完成，得到频移提取模型之后，便可从背向散射光的布里渊谱中提取出布里渊频移。
现有技术中通过是基于洛伦兹模型来计算光纤线路中的背向散射光的布里渊频移。本申请是通过对多层前馈人工神经网络进行训练得到的频移提取模型，来提取光纤线路中的背向散射光的布里渊频移。
经试验数据可知，频移提取模型经过迭代后能够收敛，误差均为4.69MHz2，而基于洛伦兹模型的误差为4.96MHz2，因此，频移提取模型的误差要略小。此外，不同情况下频移提取模型均成功收敛于最小值点，没有陷入局部极小值点。
如图3为基于洛伦兹模型计算的光纤前后两点布里渊频移之差；如图4分别为基于频移提取模型计算的光纤前后两点布里渊频移之差。图中的Δv即为前后两个相邻点布里渊频移之差。由图3可知，对于洛伦兹模型，前后两点布里渊频移差距的最大值和均值分别为19.18和0.73MHz，大于10MHz的点有44个；由图4可知，对于频移提取模型，前后两点布里渊频移差距的最大值和均值分别为16.69和0.66MHz，大于10MHz的点仅有3个。考虑到入射光脉宽为10ns，而采样分辨率仅为0.5m，前后两个测量点的布里渊频移应该比较接近，二者的差距很大程度是由噪声及对算法影响导致。显然，频移提取模型提取得到光纤沿线前后两点的布里渊频移差距比洛伦兹模型对应结果更小，这可能是因为洛伦兹模型对参数初值要求较高，当信噪比过低时初值难以更准确获得，因而增加了洛伦兹模型的不稳定性。因此，验证了频移提取模型(尤其在布里渊谱信噪比较低时)具有更高的可靠性。
S130、根据光纤线路的环境信息和背向散射光的布里渊频移，解调光纤线路的应变。
其中，光纤线路的环境信息包括温度信息和外力信息；应变是指光纤线路因受温度变化和/或外力变化所发生的变化。
在本申请实施例中，经上述步骤S120确定背向散射光的布里渊频移之后，先获取光纤线路的温度信息和外力信息，再根据光纤线路的温度信息、外力信息和背向散射光的布里渊频移，解调光纤线路的应变。
具体的，布里渊频移和应变之间近似满足线性关系，但该线性关系中还存在关于光纤线路的环境信息的参数。因而，光纤线路的应变解调的具体过程为：首先获取光纤线路的温度信息和外力信息，确定环境信息的参数值；然后根据该环境信息的参数值，确定布里渊频移和应变之间的线性关系公式；最后根据布里渊频移，从该线性关系公式中求解出光纤线路的应变。
本实施例提供的技术方案，通过获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱；根据预先训练的频移提取模型和背向散射光的布里渊谱，确定背向散射光的布里渊频移；根据光纤线路的环境信息和背向散射光的布里渊频移，解调光纤线路的应变。本申请通过采用预先训练的频移提取模型，确定背向散射光的布里渊频移，从而解调出光纤线路的应变。与现有技术相比，采用频移提取模型能够更快速得解调出背向散射光的布里渊频移，即使是在布里渊谱信噪比较低时，也能表现出更高的可靠性，因而执行本申请技术方案，可以提高光纤线路的应变解调速度以及解调准确性。
实施例二
图5为本申请实施例提供的光纤线路的应变解调方法的第二流程示意图。本申请实施例是在上述实施例的基础上进行优化，具体优化为：增加了对背向散射光的布里渊频移的确定过程进行详细的解释说明。
参见图5，本实施例的方法包括但不限于如下步骤：
S210、获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱。
其中，布里渊谱是关于背向散射光的波长和光功率的二维变化曲线。
S220、根据背向散射光的布里渊谱，确定背向散射光的光功率。
在本申请实施例中，通过光电检测器在注入端获得光纤沿线的背向散射光的布里渊谱之后，再从该背向散射光的布里渊谱中，提取出背向散射光的光功率。
S230、将背向散射光的光功率输入至频移提取模型中，确定背向散射光的布里渊频移。
其中，频移提取模型是将背向散射光的布里渊谱中的光功率作为样本，并通过Levenberg-Marquardt算法进行训练的；频移提取模型是单隐层的多层前馈人工神经网络，多层前馈人工神经网络中输入层和输出层神经元数量分别为251和1，隐层神经元数量设置为10，最多迭代次数设置为1000。训练目标(布里渊频移的均方误差)设置为0.01MHz2。
在本申请实施例中，通过预先训练的频移提取模型，将背向散射光的光功率输入至频移提取模型中，便可输出得到背向散射光的布里渊频移。
S240、根据光纤线路的环境信息和背向散射光的布里渊频移，解调光纤线路的应变。
本实施例提供的技术方案，通过获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱；根据背向散射光的布里渊谱，确定背向散射光的光功率；将背向散射光的光功率输入至频移提取模型中，确定背向散射光的布里渊频移；根据光纤线路的环境信息和背向散射光的布里渊频移，解调光纤线路的应变。与现有技术相比，采用频移提取模型能够更快速得解调出背向散射光的布里渊频移，即使是在布里渊谱信噪比较低时，也能表现出更高的可靠性，因而执行本申请技术方案，可以提高光纤线路的应变解调速度以及解调准确性。
实施例三
图6为本申请实施例提供的光纤线路的应变解调方法的第三流程示意图。本申请实施例是在上述实施例的基础上进行优化，具体优化为：增加了对光纤线路的应变进行解调过程进行详细的解释说明。
参考图6，本实施例的方法包括但不限于如下步骤：
S310、获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱。
S320、根据预先训练的频移提取模型和背向散射光的布里渊谱，确定背向散射光的布里渊频移。
S330、判断光纤线路的温度是否发生变化；若否，则根据基准温度和背向散射光的布里渊频移，确定基准布里渊频移。
在本申请实施例中，获取光纤线路的温度信息，判断光纤线路的温度是否发生变化；若光纤线路的温度没有发生变化，则可以确定光纤线路的温度为基准温度。根据基准温度和背向散射光的布里渊频移可以计算出基准布里渊频移。
需要说明的是，光纤线路的基准温度是根据光纤线路所处的地区的温度有关；能够理解的是，同一季节下，东北地区光纤线路的基准温度和南方地区光纤线路的基准温度不同；同一地区下，冬天光纤线路的基准温度和夏天光纤线路的基准温度也不同。
S340、根据光纤线路的轴向位置、应变敏感系数和基准布里渊频移，确定光纤线路的应变中的外力变化状况。
在本申请实施例中，经上述步骤S330确定出基准布里渊频移之后，再根据如下公式(2)可以计算出光纤线路的应变中的外力变化状况。
式中，vB为布里渊频移；ε为应变(即应变中的外力变化状况)；z为光纤轴向位置；vB(T0,F)表示基准温度T0和无应变下光纤的布里渊频移；F为外力信息；为基于布里渊频移的应变敏感系数。
S350、判断光纤线路的外力是否发生变化；若否，则根据基准外力和背向散射光的布里渊频移，确定基准布里渊频移。
在本申请实施例中，获取光纤线路的外力信息，判断光纤线路的外力是否发生变化；若光纤线路的外力没有发生变化，则可以确定光纤线路的外力为基准外力。根据基准外力和背向散射光的布里渊频移，确定基准布里渊频移。
S360、根据光纤线路的轴向位置、应变敏感系数和基准布里渊频移，确定光纤线路的应变中的温度变化状况。
在本申请实施例中，经上述步骤S350确定出基准布里渊频移之后，再根据如下公式(3)可以计算出光纤线路的应变中的温度变化状况。
式中，vB为布里渊频移；ε为应变(即应变中的温度变化状况)；z为光纤轴向位置；vB(T,F0)表示基准外力F0和无应变下光纤的布里渊频移；T为温度信息；为基于布里渊频移的应变敏感系数。
需要说明的是，S330-S340对应的是对应变中的外力变化状况的解调过程，S350-S360对应的是对应变中的温度变化状况的解调过程，这两个过程是相互独立的。本申请实施例不对这两个过程的执行顺序进行限定，需要根据实际情况来确定两个过程的具体执行顺序，所以实际执行时可以是按照本申请上述实施例介绍的顺序执行，也可以是先执行S350-S360，再执行S330-S340。在实际执行时，S330-S340和S350-S360这两个过程可以是只存在其中一个，也可以是两个都存在，具体以实际执行时出现的情况而定。
本实施例提供的技术方案，通过获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱；根据频移提取模型和背向散射光的布里渊谱，确定背向散射光的布里渊频移；判断光纤线路的温度是否发生变化；若否，则根据基准温度和背向散射光的布里渊频移，确定基准布里渊频移；根据光纤线路的轴向位置、应变敏感系数和基准布里渊频移，确定光纤线路的应变中的外力变化状况；判断光纤线路的外力是否发生变化；若否，则根据基准外力和背向散射光的布里渊频移，确定基准布里渊频移；根据光纤线路的轴向位置、应变敏感系数和基准布里渊频移，确定光纤线路的应变中的温度变化状况。本申请通过判断光纤线路的温度或者外力是否发生变化，若温度没有发生变化，则解调光纤线路的应变中的外力变化状况；若外力没有发生变化，则解调光纤线路的应变中的温度变化状况。与现有技术相比，采用频移提取模型能够更快速得解调出背向散射光的布里渊频移，即使是在布里渊谱信噪比较低时，也能表现出更高的可靠性，因而执行本申请技术方案，可以提高光纤线路的应变解调速度以及解调准确性。
实施例四
图7为本申请实施例提供的光纤线路的应变解调装置的结构示意图，如图7所示，该装置400可以包括：
获取模块410，用于获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱。
确定模块420，用于根据预先训练的频移提取模型和所述背向散射光的布里渊谱，确定所述背向散射光的布里渊频移。
解调模块430，用于根据所述光纤线路的环境信息和所述背向散射光的布里渊频移，解调所述光纤线路的应变；其中，所述应变是光纤线路因受温度变化和/或外力变化所发生的变化。
进一步的，上述确定模块420，具体用于：根据所述背向散射光的布里渊谱，确定所述背向散射光的光功率；将所述背向散射光的光功率输入至频移提取模型中，确定所述背向散射光的布里渊频移。
进一步的，上述解调模块430，具体用于：判断所述光纤线路的温度是否发生变化；若否，则根据基准温度和所述背向散射光的布里渊频移，确定基准布里渊频移；根据所述光纤线路的轴向位置、应变敏感系数和所述基准布里渊频移，确定所述光纤线路的应变中的外力变化状况。
进一步的，上述解调模块430，还具体用于：判断所述光纤线路的外力是否发生变化；若否，则根据基准外力和所述背向散射光的布里渊频移，确定基准布里渊频移；根据所述光纤线路的轴向位置、应变敏感系数和所述基准布里渊频移，确定所述光纤线路的应变中的温度变化状况。
可选的，所述频移提取模型是将所述背向散射光的布里渊谱中的光功率作为样本，并通过Levenberg-Marquardt算法进行训练的；所述频移提取模型是单隐层的多层前馈人工神经网络。
本实施例提供的光纤线路的应变解调装置可适用于上述任意实施例提供的光纤线路的应变解调方法，具备相应的功能和有益效果。
实施例五
图8是用来实现本申请实施例的光纤线路的应变解调方法的电子设备的框图，图8示出了适于用来实现本申请实施例实施方式的示例性电子设备的框图。图8显示的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。该电子设备典型可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、车载终端以及可穿戴设备等。
如图8所示，电子设备500以通用计算设备的形式表现。电子设备500的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元516，存储器528，连接不同系统组件(包括存储器528和处理单元516)的总线518。
总线518表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
电子设备500典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备500访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储器528可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)530和/或高速缓存存储器532。电子设备500可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统534可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图8未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图8中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线518相连。存储器528可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请实施例各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块542的程序/实用工具540，可以存储在例如存储器528中，这样的程序模块542包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块542通常执行本申请实施例所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备500也可以与一个或多个外部设备514(例如键盘、指向设备、显示器524等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备500交互的设备通信，和/或与使得该电子设备500能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口522进行。并且，电子设备500还可以通过网络适配器520与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图8所示，网络适配器520通过总线518与电子设备500的其它模块通信。应当明白，尽管图8中未示出，可以结合电子设备500使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元516通过运行存储在存储器528中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本申请任一实施例所提供的光纤线路的应变解调方法。
实施例六
本申请实施例六还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序(或称为计算机可执行指令)，该程序被处理器执行时可以用于执行本申请上述任一实施例所提供的光纤线路的应变解调方法。
本申请实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请实施例操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请实施例进行了较为详细的说明，但是本申请实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (7)
1.一种光纤线路的应变解调方法，其特征在于，所述方法包括：
获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱；
根据预先训练的频移提取模型和所述背向散射光的布里渊谱，确定所述背向散射光的布里渊频移；
根据所述光纤线路的环境信息和所述背向散射光的布里渊频移，解调所述光纤线路的应变；其中，所述应变是光纤线路因受温度变化和/或外力变化所发生的变化；
所述根据预先训练的频移提取模型和所述背向散射光的布里渊谱，确定所述背向散射光的布里渊频移，包括：
根据所述背向散射光的布里渊谱，确定所述背向散射光的光功率；
将所述背向散射光的光功率输入至频移提取模型中，确定所述背向散射光的布里渊频移；
所述频移提取模型是将所述背向散射光的布里渊谱中的光功率作为样本，并通过Levenberg-Marquardt算法进行训练的；所述频移提取模型是单隐层的多层前馈人工神经网络，多层前馈人工神经网络的输入输出关系如下公式所示：
式中，omq为针对第q个训练样本在输出层第m个神经元的输出；inq第q个训练样本中的样本数据，其中，Iq＝[i1q,i2q,…,inq,…,iNq]为第q个训练样本；和/>分别为隐层和输出层神经元的激活函数；αnh为输入层第n个神经元到隐层第h个神经元的激活函数；βhm为隐层第h个神经元到输出层第m个神经元的激活函数；θ1h和θ2m分别为隐层第h个神经元和输出层第m个神经元的阈值；N、H和M分别为输入层、隐层和输出层神经元数量；
其中，多层前馈人工神经网络的目标函数是对输入输出关系进行均方误差计算得到；多层前馈人工神经网络通过相关算法优化权值矩阵和阈值矩阵实现目标函数的最小化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述光纤线路的环境信息和所述背向散射光的布里渊频移，解调所述光纤线路的应变，包括：
判断所述光纤线路的温度是否发生变化；
若否，则根据基准温度和所述背向散射光的布里渊频移，确定基准布里渊频移；
根据所述光纤线路的轴向位置、应变敏感系数和所述基准布里渊频移，确定所述光纤线路的应变中的外力变化状况。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述光纤线路的环境信息和所述背向散射光的布里渊频移，解调所述光纤线路的应变，包括：
判断所述光纤线路的外力是否发生变化；
若否，则根据基准外力和所述背向散射光的布里渊频移，确定基准布里渊频移；
根据所述光纤线路的轴向位置、应变敏感系数和所述基准布里渊频移，确定所述光纤线路的应变中的温度变化状况。
4.一种光纤线路的应变解调装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取光纤线路中背向散射光的布里渊谱；
确定模块，用于根据预先训练的频移提取模型和所述背向散射光的布里渊谱，确定所述背向散射光的布里渊频移；
解调模块，用于根据所述光纤线路的环境信息和所述背向散射光的布里渊频移，解调所述光纤线路的应变；其中，所述应变是光纤线路因受温度变化和/或外力变化所发生的变化；
所述确定模块，还用于：
根据所述背向散射光的布里渊谱，确定所述背向散射光的光功率；将所述背向散射光的光功率输入至频移提取模型中，确定所述背向散射光的布里渊频移；
所述频移提取模型是将所述背向散射光的布里渊谱中的光功率作为样本，并通过Levenberg-Marquardt算法进行训练的；所述频移提取模型是单隐层的多层前馈人工神经网络，多层前馈人工神经网络的输入输出关系如下公式所示：
式中，omq为针对第q个训练样本在输出层第m个神经元的输出；inq第q个训练样本中的样本数据，其中，Iq＝[i1q,i2q,…,inq,…,iNq]为第q个训练样本；和/>分别为隐层和输出层神经元的激活函数；αnh为输入层第n个神经元到隐层第h个神经元的激活函数；βhm为隐层第h个神经元到输出层第m个神经元的激活函数；θ1h和θ2m分别为隐层第h个神经元和输出层第m个神经元的阈值；N、H和M分别为输入层、隐层和输出层神经元数量；
其中，多层前馈人工神经网络的目标函数是对输入输出关系进行均方误差计算得到；多层前馈人工神经网络通过相关算法优化权值矩阵和阈值矩阵实现目标函数的最小化。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述解调模块，还用于：
判断所述光纤线路的温度是否发生变化；若否，则根据基准温度和所述背向散射光的布里渊频移，确定基准布里渊频移；根据所述光纤线路的轴向位置、应变敏感系数和所述基准布里渊频移，确定所述光纤线路的应变中的外力变化状况。
6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一项所述的光纤线路的应变解调方法。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的光纤线路的应变解调方法。
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| CN202110936058.7A CN113670219B (zh) | 2021-08-16 | 2021-08-16 | 一种光纤线路的应变解调方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
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