CN115014572B - 一种利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法 - Google Patents

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CN115014572B CN202210635659.9A CN202210635659A CN115014572B CN 115014572 B CN115014572 B CN 115014572B CN 202210635659 A CN202210635659 A CN 202210635659A CN 115014572 B CN115014572 B CN 115014572B
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Abstract

本发明公开了一种利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法，包括：在工业现场同时对应安置电学温度传感器和分布式光纤温度梯度传感器，并同步采集数据；对电学温度传感器位置和温度梯度传感器的传感通道进行标定；设置数据融合算法，并使用粒子滤波算法进行数据融合，根据当前采集的传感器数据计算获得实时状态的温度检测结果；根据实时的检测结果进行工业现场的异常温度判定并报警。本发明同时利用电学温度传感器和分布式光纤温度梯度传感器的优点，通过融合分布式光纤温度梯度传感器数据与电学传感器数据，提升电学传感器的温度场监测的精度、热响应时间等性能，加快对工业现场异常温度变化的检测速度以及报警速度。

Description

一种利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法
技术领域
本发明涉及工业现场温度监测技术领域，具体地讲，是涉及一种通过数据融合的方式利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法。
背景技术
由于工业现场对温度监测的必要，热电阻、热电偶等电学传感器被广泛运用于石油、化工、电力生产等工业现场进行大范围的温度场测量。
使用电学传感器在电力生产工业现场环境进行测量中，往往容易受到电磁干扰从而影响温度精度。并且为了提高电学传感器的鲁棒性，通常需要对电学温度传感器的外层涂抹绝缘涂层进行封装，但是封装后同样也降低了环境与传感器的热交换速度。并且在某些应用场所，电学温度传感器可能无法直接安装在被测对象上，会导致对电学温度传感器的热传导效能降低，例如在大型发电机定子的温度监测中，直接将热电阻与定子线棒或者定子铁芯相接触可能会改变内部电磁场环境，并且热电阻会受到更大的电磁干扰，所以热电阻只能安装在定子绝缘层外进行温度测量。所有的绝缘层同时也是隔热层，它隔断了热的传导，形成内、外大的温差和滞后的温度响应。因为热电阻无法直接测量到发电子定子线棒以及铁芯的温度，只能测量设备绝缘层外的表面温度，延迟了对温度的实时响应。而在需要大范围测温的工业现场，若大量使用多点采集式的电学温度场测量方式由于布线繁多，施工难度大，灵活性低，难以全面覆盖，从而存在组网困难，难以测量出准确的温度场信号的缺点。
由于分布式光纤传感具有无源，抗电磁干扰，安装方便，可长距离布设，只用一根光纤作为感知外界参数的器件以及传输信号的器件等特点，使得分布式光纤传感具有组网简单，可以将光纤直接安装于需要被测温对象表面直接进行测量，降低热响应的延迟等优点。目前的分布式光纤测温手段主要有基于拉曼散射、基于布里渊散射的分布式光纤温度传感器以及基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器。由于拉曼散射信号较弱，基于拉曼散射的分布式光纤温度传感器需要多次平均才能得到结果，导致响应速度过慢。基于布里渊散射的分布式光纤温度传感器的系统结构复杂、成本高、精度低。基于瑞利散射的分布式光纤温度传感器，目前主流的光学结构，不论是相干光相敏光时域反射仪还是啁啾脉冲相敏光时域反射仪，都需要在发射机产生大范围波长调谐啁啾脉冲，接收机进行超高速的采样，因此其发射、接收机的成本非常高昂。而基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器基于相敏光时域反射仪，具有结构简单、成本低、温度梯度精度高的特点，但由于相敏光时域反射仪存在低频的相位漂移，因此无法在长时间尺度上测量绝对温度，也不适用其单独测温的环境。
因此，面对诸多工业现场大范围测温难、准确度低、灵活性小、响应度差的应用问题，发明人深入研究，提出在工业现场充分利用传统电学传感器和新一代基于相敏光时域反射仪的分布式光纤温度梯度传感器的各自优势，采用数据融合的数据处理方法，来提升电学传感器温度阵列的测量精度和热响应性能，加快对工业现场异常温度变化检测和报警速度的技术方案。
发明内容
针对上述技术问题，本发明提供一种利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法，通过融合基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器数据和电学传感器数据，提升电学传感器的温度场监测精度、降低热响应时间，加快对工业现场异常温度变化的检测速度和报警速度。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法，包括以下步骤：
S100、根据工业现场的温度检测区域布设的电学温度传感器及其形成的温度场设置基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器，使基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器和电学温度传感器形成检测对应关系，并同步采集电学温度传感器数据和基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器数据；
S200、将基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器的不同传感通道与电学温度传感器的不同检测位置进行标定；
S300、设置数据融合算法：根据基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器数据和电学温度传感器数据建立预测方程和测量方程，然后共同融合形成基于检测时间线的温度状态映射关系表达式；
S400、使用粒子滤波算法对温度状态映射关系表达式进行数据融合，根据当前采集的传感器数据计算获得实时状态的温度检测结果；
S500、通过预设的温度报警阈值条件，比对并判断所述获得的实时状态的温度检测结果是否存在异常，当存在异常时进行报警并进行异常应急处理。
具体地，所述步骤S100中，当工业现场的温度检测区域已存在电学温度传感器时，设置的基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器在所述温度场范围内规律走向并对应覆盖所有所述电学温度传感器所在位置；
当工业现场的温度检测区域需全新布设温度传感器时，先按检测温度场的形成要求布设电学温度传感器，再基于布设的电学温度传感器规律设置基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器，并对应覆盖所有所述电学温度传感器所在位置。
具体地，所述步骤S200中标定的过程如下：
S201、在工业现场的温度检测区域内选择一个电学温度传感器所在的位置，使用辅助设备临时改变该位置的温度，然后根据基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器检测到的最强温度变化信号所在的传感通道，标定该位置的电学温度传感器与基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器的该传感通道为准确对应关系；
S202、采用步骤S201的方式逐个测试温度检测区域内的每个电学温度传感器，完成对所有电学温度传感器位置和对应的基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器的传感通道的标定。
具体地，所述步骤S300中设置数据融合算法的过程包括：
由基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器获得当前位置m与设定的参考位置之间的温度差信息成正比的相位差信号，由电学温度传感器获得当前位置与设定的参考位置之间的温度差，记为，为比例系数，
建立的预测方程为
  ……(1)
其中，Tm,e为预测状态下第m个位置的温度值参量，为预测状态下第m个位置的温度梯度参量，为预测状态下参考位置的温度梯度参量，tk和tk+1表示第k时刻和第k+1时刻，，
建立的测量方程为
  ……(2)
其中，Tm为第m个位置由电学温度传感器测得的温度值，为在参考位置由基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器测得的温度梯度；
将预测方程和测量方程共同融合形成基于检测时间线的温度状态映射关系表达式：分别将设为，将式(1)改写为
  ……(3)
其中Xk+1表示在k+1时刻的预测状态，Xk表示在k时刻的预测状态，并有
   ……(4)
   ……(5)
分别将设为，将式(2)改写为
  ……(6)
其中，，表示在k+1时刻的测量值，h()表示式(2)中的映射关系。
具体地，所述步骤S400中使用粒子滤波算法对温度状态映射关系表达式进行数据融合的过程为
S401、确定状态误差协方差Q和测量误差协方差R；
S402、在第k时刻时：有预测状态Xk以及预估误差协方差，在Xk处根据按照Xk的先验概率分布生成N个粒子点，每一个粒子设置为，i=1,2,…,N，并且按照概率分布的不同为每个粒子配置相应的权重；
S403、根据建立的预测状态方程式(3)，更新粒子状态，从转移概率中得到新的粒子集，其中，具体的某一个粒子点更新：
  ……(7)
其中，v是随机生成的符合状态误差协方差Q的正态分布概率值，为4行一列的列向量；
S404、接下来对权重进行更新，权重值的更新公式为：
  ……(8)
其中，为归一化参数，代表第k+1时刻的观测概率分布，由式(7)更新后的粒子结合式(6)，算出预测的，代表第i个粒子通过预测方程得到的第k+1时刻的估计观测值，当由传感器得到第k+1时刻的测量值Zk+1时，计算更新后的N个粒子与Zk+1的差值，即：
  ……(9)
由于设定传感器测量概率满足高斯分布，由此改写式(8)得到粒子权重的更新公式为：
  ……(10)；
S405、按照此时的权重和粒子，生成第k+1时刻的Xk+1状态估计：
  ……(11)；
S406、此过程结束后，根据粒子的当前权重从粒子集中重新抽取N个粒子，并为该重新抽取的N个粒子配置均等的权重1/N，完成重采样，再由式(11)获得数据融合后的k+1时刻的温度检测结果；
S407、重复S403-S407过程，由初始时刻直到当前时刻，得到的X的序列为实时状态的温度检测结果。
具体地，所述步骤S406中采用如下的重采样策略：
由于粒子的当前权重是经过归一化之后的，即，对当前的N个粒子，在0-1的数轴上分别找到当前权重对应的点；随后在0-1的范围内随机生成N个0-1的数作为采样参数，若第j次生成的采样参数，j=1,2,…,N，落到的范围内，则复制对应的粒子，将其赋值给作为重新抽取的第j个粒子；完成全部赋值后的即为重新抽取的N个粒子，由此得到更新后的；然后将更新后的粒子的权重全部更新为1/N。
具体地，所述步骤S500中温度报警阈值条件设置为多个等级，为不同等级的温度报警阈值条件配置对应的异常应急处理方案。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
（1）本发明利用基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器具有的温度梯度精度高、响应快、免疫电磁干扰、可直接将光纤布设于被测对象表面，可大范围组网测量等特点，巧妙地与常规电学温度传感器结合应用于工业现场的温度检测中，通过融合分布式光纤温度梯度传感器数据与电学传感器数据，提升了电学传感器的温度场监测精度、降低了热响应时间，加快了对工业现场异常温度变化的检测速度以及报警速度。
（2）本发明采用预测建模和实际测量数据相结合的方式构建数据融合算法，并且综合采用温度值测量数据和温度梯度值测量数据提高了检测数据的准确度和精度，而且利用粒子滤波算法保证了检测结果数据的可靠性。
附图说明
图1为本发明过程的流程示意图。
图2为实现本发明的融合系统的结构示意图。
图3为本发明-实施例1中传感光纤在发电机定子工业现场中的布设示意图。
图4为本发明-实施例2中传感光纤在电池储能舱工业现场中的布设示意图。
图5为本发明-实施例3中传感光纤在光伏板工业现场中的布设示意图。
图6为本发明-实施例中分布式光纤温度梯度传感器的相位-通道-时间瀑布图。
图7为本发明-实施例中第17通道的温度梯度相位-时间图。
图8为本发明-实施例中电学传感器测得温度信号示意图。
图9为本发明-实施例中数据融合后的效果示意图。
图10为本发明-实施例中双点位测试的第一个点位的相位-通道-时间瀑布图。
图11为本发明-实施例中双点位测试的第二个点位的相位-通道-时间瀑布图。
图12为本发明-实施例中双点位测试的第一个点位的数据融合效果示意图。
图13为本发明-实施例中双点位测试的第二个点位的数据融合效果示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
实施例
如图1所示，该利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法，包括以下步骤：
S100、根据工业现场的温度检测区域布设的电学温度传感器及其形成的温度场设置基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器，使基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器和电学温度传感器形成检测对应关系，并同步采集电学温度传感器数据和基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器数据；其中，当工业现场的温度检测区域已存在电学温度传感器时，设置的基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器在所述温度场范围内规律走向并对应覆盖所有所述电学温度传感器所在位置；当工业现场的温度检测区域需全新布设温度传感器时，先按检测温度场的形成要求布设电学温度传感器构成传感阵列，再基于布设的电学温度传感器规律设置基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器，并对应覆盖所有所述电学温度传感器所在位置。
如图2所示，由基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器和电学温度传感器构成的系统包括温度梯度传感器检测支路和电学温度传感器检测支路，以及同时与该两条支路连接的上位机。所述温度梯度传感器检测支路包括窄线宽激光器、1x2耦合器、声光调制器、EDFA(光纤放大器)、环形器、传感光纤、2x2耦合器和光电探测器，通过波形发生器为声光调制器配置调制模式，窄线宽激光器发射的探测光，通过1x2耦合器后被分成两路，一路经过声光调制器对光进行调制后经过EDFA放大后进入环形器，经环形器后调制光进入传感光纤，随后接收到的瑞利背向散射光从环形器中出来与另一路未调制光经过2x2耦合器后经过光电探测器后进行数据采集进入上位机，其中传感光纤用于布设在工业现场的温度检测区域并与该温度检测区域内已布设的电学温度传感器阵列相匹配；所述电学温度传感器检测支路包括电学温度传感器、温度采集模块，该电学温度传感器按常规检测要求正常布置于工业现场的温度检测区域内，电学温度传感器在工业上一般采用热电阻，通过三线制接法接入温度采集模块中再将数据采集进入上位机。上位机设置同步采样率，完成时间以及采样率的同步，保证温度梯度传感信号数据和温度传感信号数据的同步采集。
S200、将基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器的不同传感通道与电学温度传感器的不同检测位置进行标定；标定的过程如下：
S201、在工业现场的温度检测区域内选择一个电学温度传感器所在的位置，使用辅助设备临时改变该位置的温度，然后根据基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器检测到的最强温度变化信号所在的传感通道，标定该位置的电学温度传感器与基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器的该传感通道为准确对应关系；该辅助设备为热风机、吹风机等可对指定位置进行小范围加热或降温的设备仪器；
S202、采用步骤S201的方式逐个测试温度检测区域内的每个电学温度传感器，完成对所有电学温度传感器位置和对应的基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器的传感通道的标定。
S300、设置数据融合算法：根据基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器数据和电学温度传感器数据建立预测方程和测量方程，然后共同融合形成基于检测时间线的温度状态映射关系表达式；过程包括：
由基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器获得当前位置m与设定的参考位置之间的温度差信息成正比的相位差信号，由电学温度传感器获得当前位置与设定的参考位置之间的温度差，记为，为比例系数，
建立的预测方程为
  ……(1)
其中，Tm,e为预测状态下第m个位置的温度值参量， 为预测状态下第m个位置的温度梯度参量，为预测状态下参考位置的温度梯度参量，tk和tk+1表示第k时刻和第k+1时刻，，
建立的测量方程为
  ……(2)
其中，Tm为第m个位置由电学温度传感器测得的温度值，为在参考位置由基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器测得的温度梯度；
将预测方程和测量方程共同融合形成基于检测时间线的温度状态映射关系表达式：分别将设为，将式(1)改写为
  ……(3)
其中Xk+1表示在k+1时刻的预测状态，Xk表示在k时刻的预测状态，并有
   ……(4)
   ……(5)
分别将设为，将式(2)改写为
   ……(6)
其中，，表示在k+1时刻的测量值，h()表示式(2)中的映射关系。
S400、使用粒子滤波算法对温度状态映射关系表达式进行数据融合，根据当前采集的传感器数据计算获得实时状态的温度检测结果；过程为：
S401、根据测量精度要求确定状态误差协方差Q和测量误差协方差R；
S402、在第k时刻时：有预测状态Xk以及预估误差协方差，在Xk处根据按照已知的先验概率分布生成N个粒子点，每一个粒子设置为，i=1,2,…,N，并且按照概率分布的不同为每个粒子配置相应的权重；本实施例中，将k时刻初始化为初始时刻，N个粒子状态与初始时刻相同，权重设置为1/N；
S403、根据建立的预测状态方程式(3)，更新粒子状态，从转移概率中得到新的粒子集，其中，具体的某一个粒子点更新：
  ……(7)
其中，v是随机生成的符合状态误差协方差Q的正态分布概率值，为4行一列的列向量；
S404、接下来对权重进行更新，权重值的更新公式为：
  ……(8)
其中，为归一化参数，代表第k+1时刻的观测概率分布，然后由式(7)更新后的粒子结合式(6)，算出预测的，代表第i个粒子通过预测方程得到的第k+1时刻的估计观测值，当由传感器得到第k+1时刻的测量值Zk+1时，计算更新后的N个粒子与Zk+1的差值，即：
  ……(9)
根据设定，传感器测量概率满足高斯分布，即观测概率分布为高斯分布，由此改写式(8)得到粒子权重的更新公式为：
  ……(10)；
S405、按照更新后的权重和粒子，生成第k+1时刻的Xk+1状态估计：
   ……(11)；
S406、此过程结束后，根据粒子的当前权重从粒子集中重新抽取N个粒子，并为该重新抽取的N个粒子配置均等的权重1/N，完成重采样，再由式(11)获得数据融合后的k+1时刻的温度检测结果；具体地采用如下的重采样策略：
由于粒子的当前权重是经过归一化之后的，即，对当前的N个粒子，在0-1的数轴上分别找到当前权重对应的点；随后在0-1的范围内随机生成N个0-1的数作为采样参数，若第j次生成的采样参数，j=1,2,…,N，落到的范围内，则复制对应的粒子，将其赋值给作为重新抽取的第j个粒子；完成全部赋值后的即为重新抽取的N个粒子，由此得到更新后的；然后将更新后的粒子的权重全部更新为1/N。
S407、重复S403-S407过程，得到的X的序列为实时状态的温度检测结果。
S500、通过预设的温度报警阈值条件，比对并判断所述获得的实时状态的温度检测结果是否存在异常，当存在异常时进行报警并进行异常应急处理；其中温度报警阈值条件设置为多个等级，为不同等级的温度报警阈值条件配置对应的异常应急处理方案。
实施例1
将本发明方法及系统应用于大型发电机定子温度监测的工业现场中，由于大型发电机电子温度监测中通常都已配备大量PT100热电阻，本发明应用时只需在原有热电阻基础上增设基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器及其系统即可。基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器的工作原理为激光器输出的窄线宽连续激光被调制器调制为脉冲光，然后通过环形器注入传感光纤。背向瑞利散射信号和本振信号形成拍频信号一起进入相干接收机。当外界温度变化的时候，会使得后向瑞利散射光相位发生改变，通过解调拍频信号得到瑞利相位从而测量出温度变化量。将热电阻的测温系统和分布式光纤温度梯度传感器的测温系统接入同一上位机中进行系统融合，系统结构如图2所示。
传感光纤和热电阻的布设位置如图3所示，将传感光纤1按蛇形方式依次绕置安装固定在大型发电机所有定子插槽2内，传感光缆从定子绕组3端部引出并与分布式光纤温度梯度传感解调仪连接，该分布式光纤温度梯度传感解调仪用于将传感光缆上的具有温度梯度信号的散射光信号解调后送入上位机进行信号处理；传感光缆沿定子插槽顺向安装固定，绕过定子插槽端部再沿相邻的定子插槽顺向安装固定，安装过程中需要经过原有部署好的热电阻4直至传感光缆覆盖所有定子插槽。
在大型发电机停机情况下，将分布式光纤温度梯度传感通道位置与原有的电学温度传感器位置进行标定，以便准确的使用不同通道数据与不同电学传感器温度信号进行融合处理。标定时，在第n个电学温度传感器的位置，通过使用热风机使其位置温度出现短暂少量的上升，则传感光缆第m通道能检测到最强的温升信号，此时，第n个电学传感器的位置处于传感光缆的第m通道。从第一个电学温度传感器开始，重复上述过程，完成全部电学温度传感器与传感光缆位置的标定。
然后设置上述数据融合算法，使用粒子滤波对原有温度数据（电学温度传感器）以及温度梯度数据（分布式光纤温度梯度传感器）进行融合。
通过设置报警温度T作为温度报警阈值条件，当系统某一位置达到报警温度时，系统发出温度报警信号，并在上位机中将该位置标出；还通过设置报警位置数量作为报警阈值条件，若检测到多个位置温度超过报警温度T，则将发电机停机，并发出报警信号以及提示温度异常位置。
实施例2
将本发明方法及系统应用于电池储能站温度监测的工业现场中，由于电池储能电站的大力发展，若电池热失控则可能导致电力传输、存储发生故障甚至会导致起火爆炸。故电池储能电站的电池储能舱中大量布控了热电阻传感器，通过本发明将基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器及其系统融合于其已有的电学温度传感器监测系统中，可有效提升电池储能电站的热电阻温度监测的能力。
基于电池储能舱中原有的电学传感器的位置，匹配安装布设传感光缆：将传感光纤40按蛇形方式依次绕置安装固定在储能电池舱10内的电池模组20内，喷水降温管道30配置在电池模组之间，传感光缆从电池仓出口引出并与在机房的分布式光纤温度梯度传感解调仪连接，安装过程中传感光纤需要经过原有部署好的温度传感器50直至传感光缆覆盖所有的电池模组，如图4所示。
在储能电池舱停机的情况下，将分布式光纤温度梯度传感通道位置与原有的电学温度传感器位置进行标定，标定时，在第n个电学温度传感器的位置，通过使用吹风机使其位置温度出现短暂少量的下降，则传感光缆第m通道能检测到最强的温度下降信号，此时，第n个电学传感器的位置处于传感光缆的第m通道。从第一个电学温度传感器开始，重复上述过程，完成全部电学温度传感器与传感光缆位置的标定。
然后设置上述数据融合算法，使用粒子滤波对原有温度数据以及温度梯度数据进行融合。
通过设置降温温度与切断温度以及报警温度变化率，当使用系统测出温度小于时，温度变化率大于时，系统发出报警信号。当温度大于降温温度小于报警温度时，系统打开风冷散热系统，并发出报警信号。若温度大于切断温度但温度变化率小于，此时切断电网与电池储能站的连接，发出报警信号，系统打开的风冷降温装置持续运作。若温度大于切断温度且温度变化率大于时，此时在上一步的基础上，系统启动灭火装置，对可能会失控造成火灾的电池组进行灭火、降温。
实施例3
将本发明方法及系统应用于光伏电站温度监测的工业现场中，由于光伏电站一旦发生火灾，不仅会损害电力系统稳定性，影响发电效率，严重时发生起火亦会危及人身安全。故光伏发电站多采用热电阻进行光伏板温度监控，通过本发明将基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器及其系统融合于其已有的电学温度传感器监测系统中，可有效提升其热电阻监测系统的性能。
通常在单个光伏板100上布设有一个热电阻300，将传感光纤200按照蛇形布置依次绕置安装固定在光伏板上，后传感光纤顺向绕置于另一个光伏板，传感光缆从最后一个光伏板引出并与分布式光纤温度梯度传感解调仪连接，该分布式光纤温度梯度传感解调仪用于将传感光缆上的具有温度梯度信号的散射光信号解调后送入上位机进行信号处理，如图5所示。
在光伏发电站停机的情况下，将分布式光纤温度梯度传感通道位置与原有的电学温度传感器位置进行标定，标定时，由于每个光伏板上布设有一个热电阻，使用热风枪对每一个光伏板吹风，使其进行短时快速的温升，此时第n个光伏板可以对应找到传感光缆的第m个通道。从第一个光伏板依次标定至最后一个。
然后设置上述数据融合算法，使用粒子滤波对原有温度数据以及温度梯度数据进行融合。
通过设置报警温度T，若系统某一位置温度超过报警温度，系统发出温度报警信号，并在上位机中将该位置对应的光伏板号码标出，若检测到多个位置温度超过报警温度T，则将光伏发电站停机，随后发出报警信号。
本发明还提供了该基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器和电学温度传感器构成的系统的效果试验验证。
通过实验室环境模拟工业现场的温度检测区域中某处出现的异常温升，基于标定的传感通道位置，确定该异常温升位置的电学温度传感器以及对应的分布式光纤温度梯度传感器的第17传感通道。由图6至图8展示的结果可以判断出该处位置的检测数据异常，从而准确定位出该异常位置。同时通过图9展示的结果，“测量温度”表示电学温度传感器实际测量的时间-温度曲线，“融合温度”表示采用本发明方法获得的时间-温度曲线，可见，利用本发明的方法相比原有的电学温度传感器，可以更快地检测出异常情况。
如图10至图13展示了实验室环境中模拟两个位置同时异常温升的检测表现，同样通过融合结果可以更为快速准确地检测出异常情况。
而且本发明的方法及系统无需对现有常规的热电阻传感器的结构以及电路进行改变，只需要在被测对象中多布设一路光纤及其系统，布设简单，组网方便。通过本发明方法可以加快电学温度传感器及其构成的传感阵列的热响应速度，加快工业现场的对异常故障导致温度变化的报警速度。
上述实施例仅为本发明的优选实施例，并非对本发明保护范围的限制，但凡采用本发明的设计原理，以及在此基础上进行非创造性劳动而做出的变化，均应属于本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100、根据工业现场的温度检测区域布设的电学温度传感器及其形成的温度场设置基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器，使基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器和电学温度传感器形成检测对应关系，并同步采集电学温度传感器数据和基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器数据；
S200、将基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器的不同传感通道与电学温度传感器的不同检测位置进行标定；
S300、设置数据融合算法：根据基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器数据和电学温度传感器数据建立预测方程和测量方程，然后共同融合形成基于检测时间线的温度状态映射关系表达式；其中设置数据融合算法的过程包括：
由基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器获得当前位置m与设定的参考位置之间的温度差信息成正比的相位差信号，由电学温度传感器获得当前位置与设定的参考位置之间的温度差，记为，为比例系数，
建立的预测方程为
……(1)
其中，Tm,e为预测状态下第m个位置的温度值参量，为预测状态下第m个位置的温度梯度参量，为预测状态下参考位置的温度梯度参量，tk和tk+1表示第k时刻和第k+1时刻，，
建立的测量方程为
……(2)
其中，Tm为第m个位置由电学温度传感器测得的温度值，为在参考位置由基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器测得的温度梯度；
将预测方程和测量方程共同融合形成基于检测时间线的温度状态映射关系表达式：分别将设为，将式(1)改写为
  ……(3)
其中Xk+1表示在k+1时刻的预测状态，Xk表示在k时刻的预测状态，并有
  ……(4)
  ……(5)
分别将设为，将式(2)改写为
  ……(6)
其中，，表示在k+1时刻的测量状态，h()表示式(2)中的映射关系；
S400、使用粒子滤波算法对温度状态映射关系表达式进行数据融合，根据当前采集的传感器数据计算获得实时状态的温度检测结果；
S500、通过预设的温度报警阈值条件，比对并判断所述获得的实时状态的温度检测结果是否存在异常，当存在异常时进行报警并进行异常应急处理。
2.根据权利要求1所述的利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法，其特征在于，所述步骤S100中，当工业现场的温度检测区域已存在电学温度传感器时，设置的基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器在所述温度场范围内规律走向并对应覆盖所有所述电学温度传感器所在位置；
当工业现场的温度检测区域需全新布设温度传感器时，先按检测温度场的形成要求布设电学温度传感器，再基于布设的电学温度传感器规律设置基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器，并对应覆盖所有所述电学温度传感器所在位置。
3.根据权利要求2所述的利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法，其特征在于，所述步骤S200中标定的过程如下：
S201、在工业现场的温度检测区域内选择一个电学温度传感器所在的位置，使用辅助设备临时改变该位置的温度，然后根据基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器检测到的最强温度变化信号所在的传感通道，标定该位置的电学温度传感器与基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器的该传感通道为准确对应关系；
S202、采用步骤S201的方式逐个测试温度检测区域内的每个电学温度传感器，完成对所有电学温度传感器位置和对应的基于瑞利散射的分布式光纤温度梯度传感器的传感通道的标定。
4.根据权利要求3所述的利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法，其特征在于，所述步骤S400中使用粒子滤波算法对温度状态映射关系表达式进行数据融合的过程为
S401、确定状态误差协方差Q和测量误差协方差R；
S402、在第k时刻时：有预测状态Xk以及预估误差协方差，在Xk处根据按照Xk的先验概率分布生成N个粒子点，每一个粒子设置为，i=1,2,…,N，并且按照概率分布的不同为每个粒子配置相应的权重；
S403、根据建立的预测状态方程式(3)，更新粒子状态，从转移概率中得到新的粒子集，其中，具体的某一个粒子点更新：
  ……(7)
其中，v是随机生成的符合状态误差协方差Q的正态分布概率值，为4行一列的列向量；
S404、接下来对权重进行更新，权重值的更新公式为：
  ……(8)
其中，为归一化参数，代表第k+1时刻的观测概率分布，由式(7)更新后的粒子结合式(6)，算出预测的，代表第i个粒子通过预测方程得到的第k+1时刻的估计观测值，当由传感器得到第k+1时刻的测量值Zk+1时，计算更新后的N个粒子与Zk+1的差值，即：
  ……(9)
由于设定传感器测量概率满足高斯分布，由此改写式(8)得到粒子权重的更新公式为：
  ……(10)；
S405、按照此时的权重和粒子，生成第k+1时刻的Xk+1状态估计：
  ……(11)；
S406、此过程结束后，根据粒子的当前权重从粒子集中重新抽取N个粒子，并为该重新抽取的N个粒子配置均等的权重1/N，完成重采样，再由式(11)获得数据融合后的k+1时刻的温度检测结果；
S407、重复S403-S407过程，由初始时刻直到当前时刻，得到的X的序列为实时状态的温度检测结果。
5.根据权利要求4所述的利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法，其特征在于，所述步骤S406中采用如下的重采样策略：
由于粒子的当前权重是经过归一化之后的，即，对当前的N个粒子，在0-1的数轴上分别找到当前权重对应的点；随后在0-1的范围内随机生成N个0-1的数作为采样参数，若第j次生成的采样参数，j=1,2,…,N，落到的范围内，则复制对应的粒子，将其赋值给作为重新抽取的第j个粒子；完成全部赋值后的即为重新抽取的N个粒子，由此得到更新后的；然后将更新后的粒子的权重全部更新为1/N。
6.根据权利要求5所述的利用光纤瑞利散射提升温度传感阵列性能的方法，其特征在于，所述步骤S500中温度报警阈值条件设置为多个等级，为不同等级的温度报警阈值条件配置对应的异常应急处理方案。
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