线阵InGaAs扫描FBG反射谱的传感解调方法

研究并实现了一种基于256像元线阵InGaAs扫描的光纤布拉格光栅传感解调系统。针对线阵InGaAs探测器,分析了光纤光栅反射谱中心波长定位原理,可实现多个FBG光谱的同时解调,单通道解调传感器数量取决于FBG的带宽和中心波长漂移范围。对256个像素点的光谱数据,通过设置的阈值判断反射谱的个数,分别对每一个谱峰进行拟合,基于高斯指数曲线模型实现了寻峰算法,获得了中心波长。搭建FBG解调系统采集光谱数据,寻峰算法的稳定性达到0.5 pm。该解调方法无机械移动部件,实现了多光纤光栅波长寻峰的并行快速响应,波长解调范围为1 525～1 570 nm,为多光纤光栅传感提供了高速解调方案。     

高速度高精度光纤布拉格光栅解调的寻峰算法研究

为实现高速度、高精度的光纤光栅传感解调,提出了一种基于状态机的自适应半峰检测寻峰算法。算法通过对FBG反射波形的实时跟踪确定波形数据,通过对波形数据的统计分析得到寻峰阈值,通过校验与补偿精确得到峰值位置。实验测试表明,对于2kHz的解调速度,解调分辨率达到1pm,静态噪声在±2pm以内,长时间测试的稳定性误差在2pm以内,系统动态范围在0～-30db,光功率衰减导致的稳定性误差在4pm以内。这表明,本算法从速度、精度、抗干扰性、稳定性等方面都能够满足高速解调的需要。     

DWDM技术在新型波长解调方法中的应用

为实现光纤传感器的波长解调,以8通道50 GHz密集型波分复用器作为光纤光栅压力传感器中的解调工具,依据各个通道的中心波长作为波长的标定基准,利用从各通道中获得的光功率输出值获得光纤光栅反射光谱分布曲线的包络,并以高斯多项式拟合法作为光纤光栅波长寻峰算法,最终获得光纤光栅反射光谱的中心波长的准确位置,从而实现结构简洁、成本低廉、全光纤的波长解调系统,系统压力与波长的线性拟合度为0.996 5,实验测得的波长分辨率可达0.3 pm,最大引用误差为2.6%,测量精度为0.16 MPa。     

F-P标准具和参考光栅相结合的高稳定性FBG解调系统

为了提高光纤布喇格光栅（FBG）解调系统的稳定性和准确性,避免由于压电陶瓷的迟滞性、蠕变性以及温度变化引起的法布里-珀罗（F-P）滤波器驱动电压与透射波长不成线性的问题,采用了可调谐环形腔激光器作为扫描光源,与F-P标准具、温补参考光栅、传感光栅3个单独的通道结构相结合的FBG解调方法。通过理论分析和实验验证,选择中值滤波加滑动平均滤波的方法滤除噪声,采用基于强度阈值的频谱相关寻峰算法更加准确地找到反射谱峰值的位置。结果表明,每个通道单独分开的解调方案的波长长期稳定性可达0.4pm,温度与波长的线性度高于99.90%。该系统能够实现对温度、应变等参量的稳定性的测量。     

多峰光纤布拉格光栅传感信号的自适应寻峰处理

针对寻峰算法不能自适应检测光纤布拉格光栅(FBG)多峰值光谱的问题,提出了一种多峰自适应寻峰算法。采用滑动均值滤波法对光谱信号进行去噪预处理,并结合希尔伯特变换对多峰光谱自适应峰值区域分割;分析了谱峰的不对称特性,对单峰光谱采用基于非对称广义高斯模型的峰值修正策略,实现了峰值的精确定位。实验结果表明,与对比算法相比所提算法寻峰精度最高,稳定性最好,检测误差在1 pm以下,对分布式传感网络中的多峰值检测具有借鉴意义。     

光纤光栅解调系统的寻峰算法研究

为了提高光纤光栅波长解调系统的反射谱寻优精度,利用遗传算法的未成熟收敛性进行了研究.阐明了遗传算法提高解调精度的原理,以可调谐F-P腔的光纤光栅解调系统为基础,验证了算法的可行性和可靠性.使用MAT-LAB对F-P腔滤波光纤光栅解调系统的反射光谱进行寻峰,得到传感光纤光栅的中心波长.分析了算法中初始种群数量、遗传代数、变异率对的寻优结果影响,并得到一组最佳遗传算法参量.算法精度达到3pm数量级,50次重复计算数据标准差小于0.5pm.结果表明,该算法稳定高效、实用性强,可以显著减小噪声对光纤光栅传感系统的影响,提高解调精度.     

光纤光栅解调系统信号处理算法的实现

针对目前市场上的光纤光栅解调仪体积大、功耗高的缺点,提出了将DSP应用于光纤光栅解调系统实现波长解调的方案;同时,为了减小DSP运算的数据量,提高光纤光栅解调系统的实时性,提出了一种光谱寻峰算法,通过与Matlab中的峰值检测模块的处理结果进行对比分析,证明了算法的有效性.     

宽带FBG与自相关算法提高CCD解调精度的研究

为提高光纤光栅解调算法的精度,设计了3 dB带宽在1~3 nm之间的宽带布拉格光栅与自相关算法解调系统,使用线阵CCD检测光谱,进行波长寻峰分析与实验验证。线阵CCD离散像素点之间波长间距固定,宽带布拉格光栅可得到更多有效像素数据点;自相关算法只考虑传感测量时光谱的偏移程度,可抵消背景噪声,消除光栅刻写或封装过程中操作不当引起光谱异常的影响,从而提高光栅中心波长解调精度。温度测量结果表明,使用自相关算法解调啁啾光栅与宽带光栅,误差较高斯算法分别减少54.05%和40.87%,此算法可以使啁啾光栅达到正常光栅的解调精度。并且,使用宽带光栅的解调误差仅为啁啾光栅的50%。     

基于小波变换的高斯曲线拟合在峰值定位中的应用

针对低速率解调仪采样获得光纤布喇格光栅反射光谱解调精度低的缺点,采用了一种基于小波变换的高斯(WTG)曲线拟合方法。利用小波变换对反射光谱信号进行分解,对小波细节分量进行阈值量化处理,在此基础上,运用处理后的细节分量和近似分量对信号进行重构;然后对重构后的信号插值并进行高斯曲线拟合,使用Levenberg-Marquardt(LM)算法优化高斯拟合系数。仿真实验结果表明:与直接寻峰算法、高斯拟合算法相比,WTG算法的峰值定位误差最小,解调精度更高。     

级联光栅硅胶封装的脉象传感器研究

提出了一种基于级联光栅的脉象波传感器。相同参数的两个光纤光栅组成级联光栅并植入硅胶腕带中,其中一个光栅作为传感光栅被用于感知脉搏信号,另一个光栅作为匹配光栅被用于解调。由于两个光栅参数完全相同,其反射峰重叠,传感器反射光谱表现为单个反射峰。脉搏搏动产生的应变变化对传感光栅进行调制,导致传感光栅反射峰的中心波长产生偏移,进而导致传感器反射光的强度变化。通过对反射光的强度进行监测,即实现了脉象信息的测量和提取。实验中分别测试了健康男性青年和老年受试者,以及同一个健康男性受试者上午8时和下午8时的脉象信息。结果显示,传感器可有效提取不同受试者的脉象特征点,测试结果符合中医脉象理论。当环境温度变化时,级联光栅中两个光栅的反射峰以相同速率向同一方向偏移,传感器反射光谱的强度不变,因此该传感器不受环境温度影响。此外,该传感器具有结构简单、解调方便、成本较低等优点,在脉象测试中具有一定的应用潜力。     

基于FPGA的光纤光栅温度传感器高速解调系统

为了实现对光纤光栅温度传感器的高速解调,采用了一种基于现场可编程门阵列和小型光谱仪模块的光纤光栅温度传感器高速解调系统,利用放大自发辐射光源产生的近红外宽带光辐射,照射光纤光栅温度传感器,对其反射光通过高斯拟合寻峰算法确定中心波长,并由中心波长偏移量判定环境温度的解调方法,进行了理论分析和实验验证。结果表明,在30℃~60℃温度范围内,完成了解调速率达20kHz、温度灵敏度为12.49pm/℃的高速温度测量,实现了对光纤光栅温度传感器的高速解调。     

基于卷积神经网络的混叠光谱解调方法

研究了一种基于深度学习的光纤光栅混叠FBG光谱解调方法。利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)模型处理混叠光谱非线性序列模型问题,通过一维卷积神经网络预测识别混叠光谱中心波长,并搭建了并联结构的混叠光谱数据自动采集实验系统,验证了混叠光谱的中心波长高精度解调。实验分析了训练样本、迭代次数对训练时间、测试时间、解调精度的影响,并对训练完成后的模型进行了解调时间测试。分别与其他解调算法进行了解调精度和测试时间对比,同时对同一组光谱数据使用解调模型算法及最高点寻峰算法进行中心波长值的对比并进行误差分析。实验结果表明:解调模型均方根误差结果为0.082 58 pm,使用Intel(R) Core(TM) i7-8550U CPU （Central Processing Unit）的解调计算时间为0.338 s。研究结果表明:采用卷积神经网络模型对于混叠光谱中心波长解调结果的准确性具有合理性,与其他算法相比,文中的解调算法在解调精度和时间上具有优势,模型大小在400 kB以下,所需算力较小,可部署在小型嵌入式设备中,在大规模机载传感网络,结构健康监测中有良好的应用前景。     

偏振光谱识别光学系统的复原方法与设计

为准确方便获取4个波长相关的斯托克斯参量,可采用强度调制型偏振光谱成像技术,从偏振光谱强度调制理论与傅里叶变换解调方法入手分析推导计算了偏振光谱信息的复原过程,据此得到了系统的基本结构。以模块化设计的思路分别设计了光谱部分光学系统的前置望远物镜及Offner分光系统,设计结果实现了在400~1 000 nm谱段光谱分辨率1.24 nm,并结合光谱系统参数匹配设计完成了前端偏振光谱调制模块,给出了一套完整的设计实例。最后通过实验验证了偏振光谱调制模块设计的合理性与傅里叶变换解调方法的可行性,为偏振光谱信息复原奠定了基础。     

基于Lissajous曲线拟合的EFPI光纤传感器腔长解调

为提高非本征光纤珐珀传感器(Extrinsic Fabry-Perot Interferometric, EFPI)腔长解调的精度，基于EFPI传感器反射光谱近似余弦函数的特性，设计了一种基于李萨如图形(Lissajous-Figure)与标准形式椭圆曲线拟合的解调方法。将两组光强信号经过坐标变换拟合为标准椭圆曲线，以减少求解参数；并通过经验模态分解对数据进行分析，去余项后将得到的极值点代入椭圆曲线求解。将离散数据点分别移动5、10、15、20、25个点测试五组不同相移对解调结果的影响并选取其中误差最小的一组对EFPI传感器进行横向负载实验，分别施加5~25 N的应力，通过拟合椭圆曲线的解调方法将计算腔长差与理论腔长差相对比。结果表明，实际腔长差随负载成正比，平均误差值为5.690%左右，可以准确获取 EFPI 的腔长。