CN113891189A - 一种新型fbg传感网络的设计 - Google Patents
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Abstract
针对大型结构健康监测的光纤光栅传感网络难以同时兼顾大复用容量和低维护成本的问题，本发明设计了一种蛛网形拓扑结构的传感网络。这种结构网络利用了波分复用来增加网络的复用容量，并优化了基于门控循环单元(GRU)的模型来对重叠波长进行解调。设计的新型传感网络具有较高的网络可靠性和较高的网络复用容量，我们截取了蛛网形网络的部分结构进行实验，设计了四种故障情况进行对比，证明了蛛网形网络具有较高的可靠性；通过改进解调模型的网络结构增加模型识别精度，采用训练良好的模型对不同重叠程度光谱解调，在89.9％情况下其均方根小于1pm，可以证明改进的GRU模型可以有效的对重叠光谱进行解调，大大增加了网络的复用容量。本发明设计的新型传感网络可以有效的增加网络的可靠性和复用容量。
Description
技术领域
本发明属于光纤传感技术领域，具体涉及一种基于门控循环单元(GRU)的蛛网形光纤布拉格光栅(FBG)传感网络的设计。
背景技术
近年来，光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating，FBG)传感器发展迅速。它具有抗电磁干扰、耐腐蚀、体积小、线性传感、易于网络化复用等优点，被广泛应用于各个领域的压力监测和温度监测。提高传感器网络可靠性目前有两种常用方法，一种是构建网络时节点使用光开关，另一种则是使用光耦合器来组成网络。在大型结构的健康监测中，大量的光开关不但造成成本的增加，而且控制起来也十分困难。使用光耦合器就可以避免远端控制问题，还可以提供冗余链路增强网络的可靠性和自愈性。
传统的波分复用技术中每一个FBG传感器都需要各自的独立工作区，且相互之间不允许重叠，这就大大限制了在有限的光源带宽的条件下的FBG传感的复用数量。2018年汪泽凡等人提出了一种基于光耦合器的蜂窝形光纤光栅传感网络的拓扑结构，可以有效地的提高光纤光栅传感网络的可靠性和自愈性。但是这种网络不便与网络复用技术结合起来用于增加网络的复用容量。
综合考虑到光纤光栅传感网络的可靠性与大容量的复用，本发明提出了一种基于光耦合器的蛛网形光纤光栅传感网络的拓扑结构，这种拓扑结构可以更好的与复用技术结合来大大增加网络复用容量。并且复用技术使用允许FBG传感器的中心波长新型波分复用技术，使用改进的门控循环单元(Gated circulation unit，GRU)模型对重叠的波形进行FBG中心波长的检测。
本发明设计的新型传感网络使得传感网络的可靠性和大容量复用得到了有机的结合，增加了传感网络的可靠性并且增加了网络的复用容量和精确性，更好的应用于大型结构的健康监测系统中，其具体内容如下。
发明内容
本发明的目的是设计一种基于GRU的新型FBG传感网络，可以有效的增加网络的可靠性和复用容量。
有鉴于此，本发明提供了一种基于蛛网形拓扑结构的传感网络。这种结构网络利用了波分复用来增加网络的复用容量，并优化了基于门控循环单元(GRU)的模型来对重叠波长进行解调，设计的新型传感网络具有较高的网络可靠性和较高的网络复用容量。
本发明所述蛛网形拓扑结构，其主体结构由三部分组成：
可选的，所述蛛网形拓扑结构的光纤链路上分布着FBG传感器；
可选的，所述蛛网形拓扑结构中节点(D)是一个1×n的光耦合器；
可选的，所述蛛网形拓扑结构中心局端(Center office，CO)为中央控制单元；
可选的，所述蛛网形拓扑结构中CO通过标记不同的D来区分不同的FBG传感器；
可选的，所述蛛网形拓扑结构通过Dijkstra算法，选择最短的传输路径，并将寻径结果保存为路由表。
本发明设计的传感网络的工作流程如下，
在系统启动时首先由计算机通过查找路由表判断系统是否存在故障，如果没有故障就控制光源发出入射光；
光信号通过既定路径到达传感器并返回到光谱分析仪(Optical spectrumanalyzer，OSA)中进行预处理；
再由GRU模型进行解调，最终获取物理量。
如果系统存在传输故障，则使用Dijkstra算法选择新的传输路径后再进行光信号的传输和处理。
本发明通过蛛网形的拓扑结构和允许光谱重叠的波长检测技术，可以有效的增加网络的可靠性和复用容量。蛛网性的拓扑结构为传感网络提供了大量冗余链路，可以提高网络的可靠性，利用门控循环单元对光谱的序列特征进行训练学习得到解调模型，实现对重叠波长的解调。有效增加了传感网络的可靠性，并且利用GRU算法构建的解调模型可以实现对重叠光谱的高精度解调，大大增加了网络的复用容量和精确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为传感系统工作流程图
图2为传感网络拓扑结构图
图3为传感网络系统框图
图4为蛛网形网络故障自愈示意图
图5为GRU算法的训练过程图
图6为在五种重叠情况下训练模型测试结果图
图7为GRU模型实测不同应变值下四个FBG的波长值
具体实施方式
下面将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、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是设计一种基于GRU的新型FBG传感网络，可以有效的增加网络的可靠性和复用容量。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明设计了一种新型FBG传感网络，其具体工作流程如下，具体包括：
步骤101：在系统启动时首先由计算机通过查找路由表判断系统是否存在故障
在实际应用中，步骤101，具体包括：在系统启动时首先由计算机通过查找路由表判断系统是否存在故障，如果系统存在传输故障，则使用Dijkstra算法选择新的传输路径后再进行光信号的传输和处理；
步骤102：控制光源发出入射光；
步骤103：光信号通过既定路径到达传感器并返回到OSA中进行预处理；
步骤104：由GRU模型进行解调，最终获取物理量。
如图2所示，本发明应用了一种蛛网形网络拓扑结构，首先由CO控制光源产生入射光，由光纤链路传输到FBG传感器，然后返回反射光，反射光中包含着物理量变化信息，该反射光经由光纤链路到达CO。最后，CO从反射光谱中提取出变量信息，就完成了对环境参量的实时监测。当传感网络出现故障时，通过为Dijkstra算法添加约束实现光谱通过冗余链路传输，这样传感网络就实现了自愈，进而提高了网络的可靠性。
如图3所示，本发明还提供了一种基于GRU的蛛网形传感网络系统。宽带光源产生的入射光传输到FBG传感网络，它经过了光环形器和一个1×8的光开关，每一条光纤链路上的FBG的反射光经过该条光纤链路反向传输至光环形器，反射光经由光环形器进入光谱分析仪(OSA)进行采样，该光谱分析仪检测波段范围为c波段(常规波段1530-1565nm)，由采样设备(OSA)采集的光谱数据传输入电脑端(PC)进行中心波长的检测。传统的波分复用(WDM)中的FBG传感器的工作区域相互独立，不允许重叠，这造成每一个FBG传感器占用一定的波长范围，在有限的光源带宽下复用容量受到严重限制。本发明所设计的新型复用模型允许任意两个FBG光谱重叠，这将大大增加FBG传感网络复用容量。
在实际可靠性测试中，所述蛛网形网络将功率为100mW、半峰全宽(FWHM)为50nm的宽带光源作为实验中的光源部分，光通过光环形器进入网络，到达传感器产生反射谱通过链路反向传输至光环形器，再进入OSA对1550-1555nm范围采样，分辨率设为10pm，采样点数为300个。光环形器的作用是分离正反向传输光，网络中所有的光耦合器输出端为3端口。实验所采用的FBG传感器的中心波长分别是1552.475nm，1552.925nm，1553.315nm，1553.765。为客观评价检测性能，使用均方根误差(RMSE)指标作为数据质量评价指标，验证蛛网形网络的检测性能。
为了验证传感网络的可靠性，我们取网络的一部分进行验证，拓扑结构如图4所示。由于传感网络的故障主要是光纤的断裂，故验证实验以讨论光纤断裂为主。我们主要列举了一些故障情况来分析网络的自愈性，当网络中的光纤链路发生断裂时，网络CO可以通过识别D来定位故障位置，并且通过Dijkstra算法可以自动寻找新的最短传输路径，则传感信号仍然可以通过其他冗余链路进行传播，实现网络的自愈。
如图4，我们把目标传感器定义为F'，将它附近几个光耦合器分别设为D1、D2、D3，我们通过控制光耦合器D1、D2、D3导通与断开来模拟光纤链路的断裂。具体实验步骤如下：
故障1(红色表示)：断开D1的输入端，CO可以接受到目标传感器F'的反射光谱。
故障2(蓝色表示)：断开D1的输入以及输出，此时的CO仍然可以接收到F'的反射光谱。
故障3(绿色表示)：断开D1的输入输出以及D2的输入，CO可以接收到F'反射光谱。
故障4(紫色表示)：断开D1和D2的输入输出，此时虽然有通路可以使入射光传输到F'，但是经过的上一传感器与目标传感器F'的工作波长一样，导致CO并不能接收到F'的反射光谱，在这种故障情况下传感网络并不能完成自愈，需要人工解决故障。
综上所述，本发明所提出的蛛网形传感网络具有一定的网络自愈能力，提高了传感网络的可靠性，对大型结构的健康监测工程具有借鉴意义。实验结果总结见表1。
表1蛛网形网络可靠性实验结果
测试例
为了进一步验证GRU模型对多个FBG传感网络重叠光谱检测的有效性，进行四个FBG传感网络的检测实验.采用四个FBG串联组成传感网络，其工作带宽为1550-1555nm。实验通过施加应力改变FBG1的中心波长，而FBG2、FBG3和FBG4的波长固定在原来位置从而实现光谱的重叠，采集10000个样本数据对GRU模型进行训练，并从中抽取2000个样本来当作本次实验的的测试样本。模型采用三层GRU结构通过Keras框架实现，其中Keras的底层库采用TensorFlow。
将1550～1555nm范围的光谱数据(1000个点)输入到模型中，输出为FBG1、FBG2、FBG3和FBG4的中心波长值。GRU批次大小设为64，最初学习率是0.01，最终学习率0.0001，衰减率为0.5，采用8000个样本进行训练，2000个测试样本，最大迭代次数设为1000。训练过程如图5，经过1000次迭代之后训练与测试误差保持在0.5pm左右。
该模型经过充分训练后，无需再训练即可检测光谱波长数据。该模型用于测试2000个测试样本，测试结果中89.9％的测试RMSE小于1pm。图6和表2是测试样本中五种比较典型的重叠案例的测试结果，可见GRU模型的测试误差保持在0.5pm左右，该模型对重叠的波形解调有着较高的精确性。
表2对不同重叠情况的光谱解调结果
图7展示了在对FBG1施加不同压力下的四个FBG传感信号的波长值，不难看出在各种程度重叠的情况下GRU模型都能够检测到每个FBG传感器的波长。在对FBG1传感器均匀施加压力的情况下，FBG1传感器的波长检测结果呈现线性变化，其余传感器波长基本保持不变，可以证明GRU模型可以在不同的情况下实现对四个传感器波长的准确识别。故经过优化网络结构的GRU模型可以完成对光谱不同程度重叠情况下的FBG中心波长的检测并有效增加识别精度。
本发明提出了一种基于GRU的新型FBG传感网络，通过蛛网形的拓扑结构和允许光谱重叠的波长检测技术，可以有效的增加网络的可靠性和复用容量。蛛网性的拓扑结构为传感网络提供了大量冗余链路，具有一定的网络自愈性，在大多数情况下可实现传感网络的自愈，有效增加了传感网络的可靠性；利用门控循环单元对光谱的序列特征进行训练学习得到解调模型，实现对重叠波长的解调，利用GRU算法构建的解调模型可以实现对重叠光谱的高精度解调，大大增加了网络的复用容量和精确性。
本发明中应用具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例及测试例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (7)
1.一种基于门控循环单元(GRU)的蛛网形光纤布拉格光栅(FBG)传感网络，其特征在于，包括：
应用于光纤布拉格光栅(FBG)传感网络的一种蛛网形拓扑结构；
用于传感网络的蛛网形拓扑结构具有一定的网络自愈性，在大多数情况下可实现传感网络的自愈；
利用门控循环单元(GRU)算法构建的解调模型可以实现对重叠光谱的高精度解调；
根据所述基于GRU的蛛网形FBG传感网络可以有效的增加网络的可靠性和复用容量。
2.根据权利要求1所述的基于门控循环单元(GRU)的蛛网形光纤布拉格光栅(FBG)传感网络，其特征在于，所述根据所述蛛网形拓扑结构，具体包括：
根据所述由中心局端(CO)控制光源产生入射光，由光纤链路传输到FBG传感器；
返回反射光，反射光中包含着物理量变化信息，该反射光经由光纤链路到达CO；
CO从反射光谱中提取出变量信息，完成对环境参量的实时监测；
当传感网络出现故障时，通过为Dijkstra算法添加约束实现光谱通过冗余链路传输，这样传感网络就实现了自愈，进而提高了网络的可靠性。
3.根据权利要求1所述的基于门控循环单元(GRU)的蛛网形光纤布拉格光栅(FBG)传感网络，其特征在于，所述根据所述利用GRU算法构建的解调模型，将该模型用于测试2000个测试样本，测试结果中89.9％的测试RMSE小于1pm。
4.一种基于GRU的蛛网形传感网络系统，其特征在于，所述基于GRU的蛛网形传感网络系统应用如权利要求1-3任意一项所述的基于门控循环单元(GRU)的蛛网形光纤布拉格光栅(FBG)传感网络，所述基于GRU的蛛网形传感网络系统包括：多个光纤布拉格光栅传感器、光环形器和一个1×8的光开关、光谱分析仪和计算机；
多个所述光纤布拉格光栅传感器设置在1×8的光开关右侧区域；多个所述光纤布拉格光栅传感器离散设置；所述光纤布拉格光栅传感器与所述1×8的光开关连接；所述1×8的光开关与所述由光环形器连接；所述光环形器还与光谱分析仪连接；所述光谱分析仪还与所述计算机连接；所述光谱分析仪用于采样所述光纤布拉格光栅传感器采集的光谱数据；所述计算机根据所述光谱分析仪采集的光谱数据进行中心波长的检测。
5.根据权利要求4所述的基于GRU的蛛网形传感网络系统，其特征在于，所述光纤布拉格光栅传感器的个数大于等于8×4个。
6.根据权利要求4所述的基于GRU的蛛网形传感网络系统，其特征在于，所述光谱分析仪采样范围为1530-1565nm，分辨率设为10pm，采样点数为300个。
7.根据权利要求4所述的基于GRU的蛛网形传感网络系统，其特征在于，所述光环形器的作用是分离正反向传输光，网络中所有的光耦合器输出端为3端口。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20220104 |
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