CN113984126A - 基于不同掺杂双芯弱反射fbg阵列的温度应变监测系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于不同掺杂双芯弱反射FBG阵列的温度应变监测系统和方法，包括宽带脉冲光源、多个光纤耦合器、反射镜、光开关、双芯光纤扇出器、双路光电探测器、光纤延时线、信号处理单元、计算机、双芯弱FBG阵列以及光纤；将双纤芯时分复用和OFDR技术相结合，利用不同掺杂纤芯在时域上交替实现对同一测试点原位监测，具有不同温度/应变的敏感系数，通过同一波长的脉冲光源实现信号解耦，既保持了弱光栅可以分布式大容量监测的优势，又可以实现基于宽脉冲激光信号的OFDR监测技术，空间分辨率与动态范围两个指标不再相互制约，借助宽脉冲激光的高能量优点，可以实现长距离、高空间分辨率和大动态范围的测量。
Description
技术领域
本发明涉及光纤传感和分布式多参量监测技术领域，更具体地说，涉及一种基于不同掺杂双芯弱反射FBG阵列的温度/应变监测系统。
背景技术
随着科学技术的发展和物联网应用要求的提高，光纤传感网络正在向大容量和多参量测量方向发展，基于瑞利散射、布里渊散射、拉曼散射的分布式光纤传感网络为高电压、强磁场干扰、大电流、复杂几何空间、易燃、易爆等恶劣环境的空间上连续分布各点的温度、应变等物理参量的测量提供了可行的新手段。分布式光纤传感技术是伴随着光时域反射技术(OTDR)的产生而发展起来的，如利用光时域反射技术测量瑞利背向散射信号的强度和偏振态来监测温度/应变；利用光时域反射技术测量拉曼背向散射信号的强度来监测温度；利用光时域反射技术测量布里渊散射信号的强度和频移来监测温度/应变。
受限于技术原理，基于布里渊散和基于拉曼散射的分布式光纤传感系统响应速度与空间分辨率都较低，复杂昂贵的系统也限制了两类分布式测量技术的工程化应用。基于瑞利散射的分布式光纤传感系统响应速度快、灵敏度高，但系统的信噪比较低，测量精度与空间分辨率低，难以实现对温度和应变的定量检测等。
目前，可实现同时监测温度和应变参数的光纤传感系统主要有以下几种：
1.K·贝达德、R·S戴尔、李洁等提出利用单根光纤实现温度和应变的同时监测(K·贝达德，等.用于同时测量温度和应变的光纤,CN109959987A[P].2019.)，该光纤的纤芯中包含多个掺杂剂浓度分布，该发明便于针对光纤使用更简单的制造和组装工艺，但该发明仅仅讨论在同一位置实现两个参量的监测，没有对不同位置的分布式监测进行讨论。
2.利用并行排列的松套和紧套两根光纤，根据布里渊频移计算温度和应变。该方法需要在工程应用前设计传感光纤结构，不适合己经敷设传感光纤的场合。
3.利用布里渊频移和功率对温度和应变都敏感的特性，根据二元一次方程组解算温度和应变。该方法中布里渊散射功率的低信噪比会导致温度和应变测量精度的大幅下降，而且己敷设传感光纤的功率初值难以确定，这些都制约了该方法的工程应用。
4.利用布里渊频移和拉曼散射信号解算温度和应变。该方法可有效区分温度和应变，但使用单模光纤测量温度的拉曼设备价格昂贵，两台设备更导致成本上升，而且两台设备测量的数据存在融合与配准问题。
相比现有基于散射光信号进行分布式探测的光纤传感器，光纤光栅具有更高的信噪比，传感功能也更加丰富。现有弱光纤光栅阵列虽然在动态振动信号测量方面可实现分布式测量，但是，对温度与应变等静态量信号还只是一种准分布式测量。并且由于光纤对温度与应变的交叉敏感，通过另外加一根只感温光纤的方式很难保证该光纤不受到应力的扰动，温度补偿光栅与测量光栅的位置偏差等都会造成测量精度难以保证，在工程应用中存在困难。
发明内容
为了解决上述问题，针对现有技术的缺陷和不足，本发明提供一种基于不同掺杂双芯弱光栅阵列与瑞利散射结合的多参量分布式传感监测系统，利用单根光纤实现空间高密度的温度和应变测量。
本方案的技术解决方案是：
一种基于不同掺杂双芯弱反射FBG阵列的温度应变监测系统，包括宽带脉冲光源(1)、第二光纤耦合器(2)、第三光纤耦合器(3)、第四光纤耦合器(4)、第九光纤耦合器(9)、反射镜(5)、光开关(6)、双芯光纤扇出器(8)、双路光电探测器(10)、光纤延时线(7)、信号处理单元(11)、计算机(12)、双芯弱FBG阵列(13)以及一定长度的光纤；
所述宽带脉冲光源(1)通过分光比为1:9的第二光纤耦合器(2)将光源分成两路，其中光功率为9/10的激光进入第一支路，功率为1/10比例的激光进入第二支路；所述第四光纤耦合器(4)、第九光纤耦合器(9)和光纤延时线(7)相连接构成马赫曾德尔干涉仪；所述第三光纤耦合器(3)与反射镜(5)和光开关(6)相连接构成迈克尔逊干涉仪；所述双路光电探测器(10)、信号处理单元(11)和计算机(12)相连接构成传感解调及监测部分；所述光开关(6)通过双芯光纤扇出器(8)与双芯弱FBG阵列(13)连接形成通路；所述计算机通过电缆分别与光开关(6)、宽带脉冲光源(1)连通；
宽带脉冲光源由计算机(12)设置参数后，主路光源由第二光纤耦合器(2)、第三光纤耦合器(3)输出后通过时分方式控制光开关(6)，在时间t11和t21期间分别对不同掺杂的第一纤芯、第二纤芯注入宽带脉冲激光，经双芯弱FBG阵列(13)反射后的激光通过第三光纤耦合器(3)与经反射镜(5)反射后的参考光源发生干涉，干涉后的激光输出给双路光电探测器(10)；第二光纤耦合器(2)输出的辅路光源通过第四光纤耦合器(4)、光纤延时线(7)和第九光纤耦合器(9)形成干涉，干涉后的激光输出给双路光电探测器(10)；双路光电探测器(10)输出的电信号送给信号处理单元(11)，信号处理单元(11)的完成两路电信号的采集、存储以及预处理，信号解调的由计算机中的软件完成，计算机软件功能包括：将双纤芯时分复用和OFDR技术相结合，对时间t12和t22期间的测量数据进行融合，在完成各弱FBG寻址的基础上，基于瑞利散射效应完成各FBG处的温度和应变的测量。
所述的监测系统，监测系统中的宽带脉冲光源受计算机控制，脉冲激光的重复周期、宽度和波长范围与系统不匹配时，可以进行相应微调。
所述的监测系统，双芯弱FBG阵列(13)包括第一纤芯和第二纤芯，采用不同折射率系数的单模双芯光纤刻制而成，采用相同的掩模版刻写，各FBG的反射光谱具有相同的3dB带宽、中心波长和超低反射率。
所述的监测系统，信号解调由计算机中的软件完成，计算机软件具体包括以下步骤：
步骤1：在t11时间内对第一纤芯注入脉冲激光；
步骤2：在t12时间内对反射回来的传感光信号进行光电转换，并完成第一纤芯的信号解调的预处理，包含第一纤芯上各弱FBG的粗略寻址，基于OFDR技术的弱光栅寻址过程如下：
注入的宽脉冲扫频激光的光场表达式为：
其中v0是宽脉冲扫频激光的初始光频，ξ是光源的扫频速率，A0为光强的振幅，φ(t)是光源自带的相位噪声；
上述宽脉冲扫频激光在其中一纤芯中传输时，经过某一弱光栅反射后，得到以下反射光：
其中：L为某一弱光栅与光源的距离，A(L)表示经过距离2L传输后的反射光的振幅，c为光速，ni(i为0或1)为两不同掺杂光纤的有效折射率；
光电探测器输出的电信号表达式为：
其中k是与光电探测器灵敏度有关系的常数，fb是注入激光与反射激光的差频，等于
式(3)中的第二项是差频部分2πfbt，随时间呈线性变化，属于有用项，对上式进行快速傅里叶变换就可以得到拍频信号的频率大小，然后再结合已知的扫频速率、折射率和光速就可以计算出反射点的位置L；
步骤3：在t12时间内对第二纤芯注入脉冲激光；
步骤4：在t22时间内对反射回来的传感光信号进行光电转换，并完成第二纤芯的信号解调的预处理，包含第二纤芯上各弱FBG的粗略寻址，其计算过程和步骤2中的计算方法相同；
步骤5：在t3时间内，对第一纤芯和第二纤芯的数据进行融合，实现各弱FBG的精确寻址，同时利用瑞利散射效应完成各FBG处的温度和应变，在信号处理过程使用神经网路和人工智能现代数字信号处理技术实现快速提取与温度和应变相关的特征参量，以提高测量的实时性和精确性；
步骤6：根据步骤5微调脉冲激光的参数，以更好满足监测系统的需求；
步骤7：重复以上步骤1-步骤5的过程。
基于任一所述的温度应变监测系统的温度应变监测方法，主路光源由第二光纤耦合器(2)、第三光纤耦合器(3)输出后通过时分方式控制光开关(6)，在时间t11和t21期间分别对不同掺杂的第一纤芯、第二纤芯注入宽带脉冲激光，经双芯弱FBG阵列(13)反射后的激光通过第三光纤耦合器(3)与经反射镜(5)反射后的参考光源发生干涉，干涉后的激光输出给双路光电探测器(10)；第二光纤耦合器(2)输出的辅路光源通过第四光纤耦合器(4)、光纤延时线(7)和第九光纤耦合器(9)形成干涉，干涉后的激光输出给双路光电探测器(10)；双路光电探测器(10)输出的电信号送给信号处理单元(11)，信号处理单元(11)的完成两路电信号的采集、存储以及预处理，信号解调的由计算机中的软件完成，计算机软件功能包括：将双纤芯时分复用和OFDR技术相结合，对时间t12和t22期间的测量数据进行融合，在完成各弱FBG寻址的基础上，基于瑞利散射效应完成各FBG处的温度和应变的测量。
所述的温度应变监测方法，信号解调由计算机中的软件完成，计算机软件具体包括以下步骤：
步骤1：在t11时间内对第一纤芯注入脉冲激光；
步骤2：在t12时间内对反射回来的传感光信号进行光电转换，并完成第一纤芯的信号解调的预处理，包含第一纤芯上各弱FBG的粗略寻址，基于OFDR技术的弱光栅寻址过程如下：
注入的宽脉冲扫频激光的光场表达式为：
其中v0是宽脉冲扫频激光的初始光频，ξ是光源的扫频速率，A0为光强的振幅，φ(t)是光源自带的相位噪声；
上述宽脉冲扫频激光在其中一纤芯中传输时，经过某一弱光栅反射后，得到以下反射光：
其中：L为某一弱光栅与光源的距离，A(L)表示经过距离2L传输后的反射光的振幅，c为光速，ni(i为0或1)为两不同掺杂光纤的有效折射率；
光电探测器输出的电信号表达式为：
其中k是与光电探测器灵敏度有关系的常数，fb是注入激光与反射激光的差频，等于
式(3)中的第二项是差频部分2πfbt，随时间呈线性变化，属于有用项，对上式进行快速傅里叶变换就可以得到拍频信号的频率大小，然后再结合已知的扫频速率、折射率和光速就可以计算出反射点的位置L；
步骤3：在t12时间内对第二纤芯注入脉冲激光；
步骤4：在t22时间内对反射回来的传感光信号进行光电转换，并完成第二纤芯的信号解调的预处理，包含第二纤芯上各弱FBG的粗略寻址，其计算过程和步骤2中的计算方法相同；
步骤5：在t3时间内，对第一纤芯和第二纤芯的数据进行融合，实现各弱FBG的精确寻址，同时利用瑞利散射效应完成各FBG处的温度和应变，在信号处理过程使用神经网路和人工智能现代数字信号处理技术实现快速提取与温度和应变相关的特征参量，以提高测量的实时性和精确性；
步骤6：根据步骤5微调脉冲激光的参数，以更好满足监测系统的需求；
步骤7：重复以上步骤1-步骤5的过程。
由于采用了上述的技术方案，本发明具有如下优越性：
1、本发明将双纤芯时分复用和OFDR技术相结合，利用不同掺杂纤芯在时域上交替实现对同一测试点原位监测，具有不同温度/应变的敏感系数，通过同一波长的脉冲光源实现信号解耦，既保持了弱光栅可以分布式大容量监测的优势，又可以实现基于宽脉冲激光信号的OFDR监测技术，空间分辨率与动态范围两个指标不再相互制约，借助宽脉冲激光的高能量优点，可以实现长距离、高空间分辨率和大动态范围的测量。
2、本发明相对于拉曼和布里渊分布式传感系统，本系统结构简单，响应速度快，空间分辨率高，项目的研究成果将可直接应用于油气管线、高速铁路、周界安防等领域的监测，具有很高的经济与社会价值，应用前景十分广泛。
附图说明
图1为系统组成原理框图；
图2为不同掺杂双芯光纤光栅；
图3为宽带脉冲激光注入和信号处理的逻辑时序图；
图4为利用FBG光谱样本训练GPR模型；
图5为利用GPR模型预测温度和应变；
1、宽带脉冲光源、2、第二光纤耦合器、3、第三光纤耦合器、4、第四光纤耦合器、9、第九光纤耦合器、5、反射镜、6、光开关、7、延时线、8、双芯光纤扇出器、10、双路光电探测器、11、信号处理单元、12、计算机、13、双芯弱FBG阵列；
具体实施方式
以下结合具体实施例，对本发明进行详细说明。
如图1所示，一种基于不同掺杂双芯弱反射FBG阵列的温度应变监测系统，包括宽带脉冲光源1、多个光纤耦合器(第二光纤耦合器2、第三光纤耦合器3、第四光纤耦合器4、第九光纤耦合器9)、反射镜(5)、光开关(6)、双芯光纤扇出器(8)、双路光电探测器(10)、光纤延时线(7)、信号处理单元(11)、计算机(12)、双芯弱FBG阵列(13)以及一定长度的光纤；
所述宽带脉冲光源1通过分光比为1:9的第二光纤耦合器2将光源分成两路，其中光功率为9/10的激光进入图1中的上支路(第一支路)，功率为1/10比例的激光进入图1中的下支路(第二支路)；所述第四光纤耦合器4、第九光纤耦合器9和光纤延时线7相连接构成马赫曾德尔干涉仪；所述第三光纤耦合器(3)与反射镜5和光开关6相连接构成迈克尔逊干涉仪；所述双路光电探测器10、信号处理单元11和计算机12相连接构成传感解调及监测部分；所述光开关6通过双芯光纤扇出器8与双芯弱FBG阵列13连接形成通路；所述计算机通过电缆分别与光开关6、宽带脉冲光源1连通。
监测系统中的宽带脉冲光源受计算机控制，脉冲激光的重复周期、宽度和波长范围与系统不匹配时，可以进行相应微调；双芯弱FBG阵列13包括第一纤芯和第二纤芯，采用不同折射率系数的单模双芯光纤刻制而成，如图2所示，采用相同的掩模版刻写，各FBG的反射光谱具有相同的3dB带宽、中心波长和超低反射率。
监测系统的工作原理是：宽带脉冲光源由计算机12设置参数后，主路光源由第二光纤耦合器2、第三光纤耦合器3输出后通过时分方式控制光开关6，如图3所示，在时间t11和t21期间分别对不同掺杂的两个纤芯(第一纤芯、第二纤芯)注入宽带脉冲激光，经双芯弱FBG阵列13反射后的激光通过第三光纤耦合器(3)与经反射镜5反射后的参考光源发生干涉，干涉后的激光输出给双路光电探测器10；第二光纤耦合器(2)输出的辅路光源通过第四光纤耦合器(4)、光纤延时线7和第九光纤耦合器(9)形成干涉，干涉后的激光输出给双路光电探测器10；双路光电探测器10输出的电信号送给信号处理单元11，信号处理单元11的完成两路电信号的采集、存储以及预处理，信号解调的由计算机中的软件完成，计算机软件功能主要包括：将双纤芯时分复用和OFDR技术相结合，对时间t12和t22期间的测量数据进行融合，在完成各弱FBG寻址的基础上，基于瑞利散射效应完成各FBG处的温度和应变的测量。具体包括以下步骤：
步骤1：在t11时间内对第一纤芯注入脉冲激光；
步骤2：在t12时间内对反射回来的传感光信号进行光电转换，并完成第一纤芯的信号解调的预处理，包含第一纤芯上各弱FBG的粗略寻址，基于OFDR技术的弱光栅寻址过程如下：
注入的宽脉冲扫频激光的光场表达式为：
其中v0是宽脉冲扫频激光的初始光频，ξ是光源的扫频速率，A0为光强的振幅，φ(t)是光源自带的相位噪声。
上述宽脉冲扫频激光在其中一纤芯中传输时，经过某一弱光栅反射后，得到以下反射光：
其中：L为某一弱光栅与光源的距离，A(L)表示经过距离2L传输后的反射光的振幅，c为光速，ni(i为0或1)为两不同掺杂光纤的有效折射率。
光电探测器输出的电信号表达式为：
其中k是与光电探测器灵敏度有关系的常数，fb是注入激光与反射激光的差频，等于
式(3)中的第二项是差频部分2πfbt，随时间呈线性变化，属于有用项，对上式进行快速傅里叶变换就可以得到拍频信号的频率大小，然后再结合已知的扫频速率、折射率和光速就可以计算出反射点的位置L。
步骤3：在t12时间内对第二纤芯注入脉冲激光；
步骤4：在t22时间内对反射回来的传感光信号进行光电转换，并完成第二纤芯的信号解调的预处理，包含第二纤芯上各弱FBG的粗略寻址，其计算过程和步骤2中的计算方法相同；
步骤5：在t3时间内，对第一纤芯和第二纤芯的数据进行融合，实现各弱FBG的精确寻址，同时利用瑞利散射效应完成各FBG处的温度和应变，在信号处理过程使用神经网路和人工智能现代数字信号处理技术实现快速提取与温度和应变相关的特征参量，以提高测量的实时性和精确性；
步骤6：根据步骤5微调脉冲激光的参数，以更好满足监测系统的需求；
步骤7：重复以上步骤1-步骤5的过程。
其中基于机器学习的弱FBG光谱智能识别算法如下：
第1步为训练过程：按照图4的方法，利用实验测试的双芯弱FBG反射光谱的数据进行训练，通过机器学习得到高斯过程回归(GPR)模型；
第2步为预测过程：参考图5，将监测到的弱FBG光谱输入到已经训练完成的GPR模型中，其输出结果为温度或应变。
其中对第一纤芯和第二纤芯的数据进行融合，具体工作分为两步：
步骤1：考虑到第一纤芯1和第二纤芯2的数据是时分测量的，即不是严格意义上的同时测量，需以时间t为基准，对时间滞后的第二纤芯2数据的时间轴添加偏移量Δt，将对准后的得到的光谱信息作为图4中的输入数据；
步骤2：在实际工程布线中，双芯光纤处于任意弯曲状态，弯曲方向具有随意性，在对弱FBG寻址时，为了减少误差，将两个纤芯的位置测量结果的平均值
作为最终弱FBG的寻址位置。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于不同掺杂双芯弱反射FBG阵列的温度应变监测系统，其特征在于，包括宽带脉冲光源(1)、第二光纤耦合器(2)、第三光纤耦合器(3)、第四光纤耦合器(4)、第九光纤耦合器(9)、反射镜(5)、光开关(6)、双芯光纤扇出器(8)、双路光电探测器(10)、光纤延时线(7)、信号处理单元(11)、计算机(12)、双芯弱FBG阵列(13)以及一定长度的光纤；
所述宽带脉冲光源(1)通过分光比为1:9的第二光纤耦合器(2)将光源分成两路，其中光功率为9/10的激光进入第一支路，功率为1/10比例的激光进入第二支路；所述第四光纤耦合器(4)、第九光纤耦合器(9)和光纤延时线(7)相连接构成马赫曾德尔干涉仪；所述第三光纤耦合器(3)与反射镜(5)和光开关(6)相连接构成迈克尔逊干涉仪；所述双路光电探测器(10)、信号处理单元(11)和计算机(12)相连接构成传感解调及监测部分；所述光开关(6)通过双芯光纤扇出器(8)与双芯弱FBG阵列(13)连接形成通路；所述计算机通过电缆分别与光开关(6)、宽带脉冲光源(1)连通。
2.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，主路光源由第二光纤耦合器(2)、第三光纤耦合器(3)输出后通过时分方式控制光开关(6)，在时间t11和t21期间分别对不同掺杂的第一纤芯、第二纤芯注入宽带脉冲激光，经双芯弱FBG阵列(13)反射后的激光通过第三光纤耦合器(3)与经反射镜(5)反射后的参考光源发生干涉，干涉后的激光输出给双路光电探测器(10)；第二光纤耦合器(2)输出的辅路光源通过第四光纤耦合器(4)、光纤延时线(7)和第九光纤耦合器(9)形成干涉，干涉后的激光输出给双路光电探测器(10)；双路光电探测器(10)输出的电信号送给信号处理单元(11)，信号处理单元(11)的完成两路电信号的采集、存储以及预处理，信号解调的由计算机中的软件完成。
3.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，计算机软件功能包括：将双纤芯时分复用和OFDR技术相结合，对时间t12和t22期间的测量数据进行融合，在完成各弱FBG寻址的基础上，基于瑞利散射效应完成各FBG处的温度和应变的测量。
4.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，监测系统中的宽带脉冲光源受计算机控制，脉冲激光的重复周期、宽度和波长范围与系统不匹配时，可以进行相应微调。
5.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，双芯弱FBG阵列(13)包括第一纤芯和第二纤芯，采用不同折射率系数的单模双芯光纤刻制而成，采用相同的掩模版刻写，各FBG的反射光谱具有相同的3dB带宽、中心波长和超低反射率。
6.根据权利要求1所述的监测系统，其特征在于，信号解调由计算机中的软件完成，计算机软件具体包括以下步骤：
步骤1：在t11时间内对第一纤芯注入脉冲激光；
步骤2：在t12时间内对反射回来的传感光信号进行光电转换，并完成第一纤芯的信号解调的预处理，包含第一纤芯上各弱FBG的粗略寻址，基于OFDR技术的弱光栅寻址过程如下：
注入的宽脉冲扫频激光的光场表达式为：
其中v0是宽脉冲扫频激光的初始光频，ξ是光源的扫频速率，A0为光强的振幅，φ(t)是光源自带的相位噪声；
上述宽脉冲扫频激光在其中一纤芯中传输时，经过某一弱光栅反射后，得到以下反射光：
其中：L为某一弱光栅与光源的距离，A(L)表示经过距离2L传输后的反射光的振幅，c为光速，ni(i为0或1)为两不同掺杂光纤的有效折射率；
光电探测器输出的电信号表达式为：
其中k是与光电探测器灵敏度有关系的常数，fb是注入激光与反射激光的差频，等于
式(3)中的第二项是差频部分2πfbt，随时间呈线性变化，属于有用项，对上式进行快速傅里叶变换就可以得到拍频信号的频率大小，然后再结合已知的扫频速率、折射率和光速就可以计算出反射点的位置L；
步骤3：在t12时间内对第二纤芯注入脉冲激光；
步骤4：在t22时间内对反射回来的传感光信号进行光电转换，并完成第二纤芯的信号解调的预处理，包含第二纤芯上各弱FBG的粗略寻址，其计算过程和步骤2中的计算方法相同；
步骤5：在t3时间内，对第一纤芯和第二纤芯的数据进行融合，实现各弱FBG的精确寻址，同时利用瑞利散射效应完成各FBG处的温度和应变，在信号处理过程使用神经网路和人工智能现代数字信号处理技术实现快速提取与温度和应变相关的特征参量，以提高测量的实时性和精确性；
步骤6：根据步骤5微调脉冲激光的参数，以更好满足监测系统的需求；
步骤7：重复以上步骤1-步骤5的过程。
7.基于权利要求1-6任一所述的温度应变监测系统的温度应变监测方法，其特征在于，主路光源由第二光纤耦合器(2)、第三光纤耦合器(3)输出后通过时分方式控制光开关(6)，在时间t11和t21期间分别对不同掺杂的第一纤芯、第二纤芯注入宽带脉冲激光，经双芯弱FBG阵列(13)反射后的激光通过第三光纤耦合器(3)与经反射镜(5)反射后的参考光源发生干涉，干涉后的激光输出给双路光电探测器(10)；第二光纤耦合器(2)输出的辅路光源通过第四光纤耦合器(4)、光纤延时线(7)和第九光纤耦合器(9)形成干涉，干涉后的激光输出给双路光电探测器(10)；双路光电探测器(10)输出的电信号送给信号处理单元(11)，信号处理单元(11)的完成两路电信号的采集、存储以及预处理，信号解调的由计算机中的软件完成，计算机软件功能包括：将双纤芯时分复用和OFDR技术相结合，对时间t12和t22期间的测量数据进行融合，在完成各弱FBG寻址的基础上，基于瑞利散射效应完成各FBG处的温度和应变的测量。
8.根据权利要求5所述的温度应变监测方法，其特征在于，信号解调由计算机中的软件完成，计算机软件具体包括以下步骤：
步骤1：在t11时间内对第一纤芯注入脉冲激光；
步骤2：在t12时间内对反射回来的传感光信号进行光电转换，并完成第一纤芯的信号解调的预处理，包含第一纤芯上各弱FBG的粗略寻址，基于OFDR技术的弱光栅寻址过程如下：
注入的宽脉冲扫频激光的光场表达式为：
其中v0是宽脉冲扫频激光的初始光频，ξ是光源的扫频速率，A0为光强的振幅，φ(t)是光源自带的相位噪声；
上述宽脉冲扫频激光在其中一纤芯中传输时，经过某一弱光栅反射后，得到以下反射光：
其中：L为某一弱光栅与光源的距离，A(L)表示经过距离2L传输后的反射光的振幅，c为光速，ni(i为0或1)为两不同掺杂光纤的有效折射率；
光电探测器输出的电信号表达式为：
其中k是与光电探测器灵敏度有关系的常数，fb是注入激光与反射激光的差频，等于
式(3)中的第二项是差频部分2πfbt，随时间呈线性变化，属于有用项，对上式进行快速傅里叶变换就可以得到拍频信号的频率大小，然后再结合已知的扫频速率、折射率和光速就可以计算出反射点的位置L；
步骤3：在t12时间内对第二纤芯注入脉冲激光；
步骤4：在t22时间内对反射回来的传感光信号进行光电转换，并完成第二纤芯的信号解调的预处理，包含第二纤芯上各弱FBG的粗略寻址，其计算过程和步骤2中的计算方法相同；
步骤5：在t3时间内，对第一纤芯和第二纤芯的数据进行融合，实现各弱FBG的精确寻址，同时利用瑞利散射效应完成各FBG处的温度和应变，在信号处理过程使用神经网路和人工智能现代数字信号处理技术实现快速提取与温度和应变相关的特征参量，以提高测量的实时性和精确性；
步骤6：根据步骤5微调脉冲激光的参数，以更好满足监测系统的需求；
步骤7：重复以上步骤1-步骤5的过程。
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