基于瑞利散射的反馈式光纤空气听声系统的制作方法

本发明涉及光纤听音、安防领域，特别是涉及一种基于瑞利散射的反馈式光纤空气听声系统、装置。

背景技术：

国内外现有的电子声音传感器已经较为成熟，但存在不抗电磁、射频干扰等缺陷。应用存在局限性。国内现有光纤声音传感器大致都处在实验阶段，而且实验效果不太理想。从采用的光源形式上看,现有的光纤声音传感器实验主要采用半导体二极管作为发光光源,但半导体二极管发射谱线宽、在光纤中色散大、响应速度低、发散角大、与光纤耦合效率低。用于光强调制的振动膜片主要采用镀铝膜片,其灵敏度受到一定限制。

技术实现要素：

本发明主要解决的技术问题是提供一种基于瑞利散射的反馈式光纤空气听声应用的系统和方法。通过光纤中瑞利散射的反馈光的反射强度调制，利用理论推导和有限元分析的方法对轻质薄膜进行参数分析，得出振动薄膜的优化设计方法。运用神经网络补偿法对光源功率变化、光纤传输损耗变化、电探测器的特性漂移和环境光等因素的影响进行补偿。能够实现空气中声音的精确监听，提高监听的准确性。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：光纤振动膜片的设计。

其中，所述振动膜片设计的步骤包括：振动膜片固定方式和材料选择。首先，本发明振动膜片采用是周边固支薄膜的安装方法。具体为四周强力粘结和压紧固定,周边固支的圆形薄膜的受到均匀分布声音压力。边固支的圆形薄膜的受到均匀分布声音压力作用时,可以看成小挠度平板弯曲,其沿厚度方向即:法线方向位移最显著,且与厚度方向的坐标无关。在材料的选择上可以使用超高反射率反射片(ESR)作为反射薄膜，该材料具有高弹性模量、低密度、无需再进行镀膜等优点。

其中，所述振动膜片设计，还应有振动膜片的有限元分析优化。采用有限元方法对振动薄膜进行优化设计，可以大大降低工作量。所以振动膜片的有限元分析优化步骤包括：建立圆形平薄膜模型,根据薄膜直径大小绘出薄膜的几何图形,设置材料的属性。选择结构分析类型。施加载荷与约束,对于周边固支薄膜,施加的载荷只有声音压力,约束为周边各点位移为0。在反馈式光纤空气听声系统中，根据振动薄膜的有限元分析优化，实现高可用振动膜片，提高系统灵敏度。

其中，为解决开头所述问题，在光纤震动膜片完善后。本发明采用的再一个技术方案是采用神经网络补偿法来降低外界对检测结果的干扰。反馈型光纤空气听声的测量精度受到光源功率变化、光纤传输损耗、光电探测器的特性漂移等影响。神经网络补偿法将调试重点放在稳定光源功率和消除外界干扰上，该方法用于光纤传感器中的回收的信号处理，通过大数据学习，进而降低光源功率的波动幅度和智能识别回收信号，稳定声音频率。

其中，所述神经网络的光强调制特性分析，对于基于瑞利散射的反馈式光纤听声来说，纤端光场强度的分布十分重要，直接关系到光强调制特性，故本发明对纤端光场强度的分析包括：许多光纤同行认为纤端光场是由光强沿径向分布的平面波和光强沿径向高斯分布的高斯光束两部分构成。实际上纤端光场既不是纯粹的高斯光束，也不是纯粹的均匀分布的几何光束。是这两者的相互调和，因此出现了两个无量纲调和参数，并给出高斯半宽的的修正结果为:

其中，ξ为与光源种类、光纤的数值孔径及光源与光纤耦合情况有关的综合调制参数。经过推导得到纤端光场分布形式:

其中，所述光强特性的纤端光场强度分布模型简化，本发明采用一根单模光纤作为发射和接收，单模光纤具有传输损耗小，可进行远距离测量，灵敏度更好的诸多优点。光纤按照光纤传输的模式理论，单模光光纤在稳态情况下只允许一种模式(基模)在其中传播，其余的高次模全部截止。在光纤端面上，光纤端面处的光强表达式为:

当在ρω处，光强下降为中心处光强，即单模光纤的模场直径就定义为ω。

附图说明

图1是本发明采用的振动膜片位移示意图；

图2是本发明采用的振动膜片灵敏度和膜片厚度的关系；

图3是本发明在真实环境中采集并计算出的Sr和Sp的时域信号；

图4是本发明光纤声音传感器系统框图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请。然而，对光纤听音领域熟悉的同行人员来说，在没有这些具体细节的其它实施方式中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对大家熟悉的装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

请参阅图1，图1为振动膜片位移示意图，包括：

采用周边固支薄膜的安装方法后，当P作用时，可以看成小挠度平板弯曲,其沿厚度方向(即法线方向)位移w最显著,且与厚度方向的坐标z无关。图1为平面极坐标系下圆形平膜片位移示意图,u,v和w分别是径向、环向和法向位移分量。对于小挠度问题,圆形薄膜中面上的径向位移分量u和环向位移分量v均为0，只考虑其沿法向的位移分量w，对于均匀对称分布压力作用情况，u，v，w均与θ无关。

其中对于周边固支的圆形振动薄膜，薄膜尺寸一定时，材料的弹性模量越大，密度越小，泊松比越大，则其固有频率越高；在材料一定的情况下，膜片越厚，半径越小，其固有频率越高。

图2示出的是振动圆形平面膜片的有限元分析后，得出的灵敏度和膜片厚度的关系。本发明选用超高反射率反射片(ESR)作为反射薄膜，ESR利用多层膜技术制成多层膜结构，具有高弹性模量、低密度、无需再进行镀膜等优点。振动薄膜的有限元分析主要按一下步骤进行:

建立圆形平薄膜模型,根据薄膜直径大小绘出薄膜的几何图形,设置材料的属性,ESR的相关参数为:密度ρm= 1290kg/m 3,弹性模量E= 7 100MPa,泊松比μ= 0.4;最后,进行网格划分,设置沿周长方向100等分。

选择结构分析类型,这里,分别对不同直径和不同厚度的周边固支圆形平薄膜的灵敏度和固有频率进行有限元分析。在薄膜灵敏度分析时,选择静力分析,在分析薄膜的频率特性时,选择模态分析和谐振分析,可以获得薄膜的各阶固有频率与谐振特性。

施加载荷与约束,对于周边固支薄膜,施加的载荷只有声音压力,约束为周边各点位移为0。通常情况下,人讲话的声压为60dB,根据声压级SPL和声压的换算关系SPL= 20lg(p/pr). (9)其中,pr为人耳能感受的1kHz声音的最小声压值,pr= 2×10- 5Pa,所以,60dB声压级换算成声压为p= 2×10- 2Pa。在薄膜上施加压力为p= 2×10- 2Pa的载荷,并设置周边元素位移为0作为约束。

请参阅图3，图3为神经网络补偿法对光纤传感器中信号处理的流程图，包括：

设光纤端面到反射面距离为,光源光功率为,则测量信号和参考信号分别是：，由于、不是显示，且、均收到的影响，因此可以用神经网络补偿算法根据、来得到的实测值,改变和可以得到一组和的样本集，并以这组样本集的和作为神经网络的输入进行训练，被测量作为期望输出，训练时不断比较其输出和被测量的差值e，并调整网络权值，使e小于预设值。实际测量时把、直接加到神经网络输入端，其输出端就是测量结果。

请参阅图4，图4示出的是基于瑞利散射的反馈式光纤空气听声系统的工作原理。图中未示出振动膜片等装置。本发明采用的是基于瑞利散射的Y型单模单光纤发射和接收方式。其工作原理是光源通过发射光纤入射到振动薄膜上,声音信号驱动薄膜振动,引起薄膜产生位移和曲率变化,发射光纤反射回接收光纤的光强受到调制,通过光电探测器和光电检测电路后得到反映声音的电信号。其过程可以分为声机转换、机光转换和光电转换三个步骤:

1.声音信号引起薄膜振动,产生薄膜位移,这个转换过程最重要的特性是薄膜的灵敏度和频率特性,即薄膜位移和固有频率与薄膜相关参数的关系。薄膜的灵敏度和频率特性的研究用于指导薄膜的设计特别是参数的选择；

2.薄膜由于声音信号产生位移,所以发射光纤反射回接收光纤的光将受到调制,其中包含了声音信息。这一转换过程的主要特性是光强调制函数,即接收光强和薄膜与光纤端面距离的关系。光强调制特性的研究用于指导光纤摆设方案的设计以及光纤端面与薄膜距离的选择；

3.接收光纤接收的调制光经过光电探测器转换成电流信号,再经过光电检测电路转化成电压信号。这一转换过程的主要特性是光电转换系数,即输出电压与接收光强的关系,它包括了光电探测器的灵敏度和光电检测电路的转换系数。光电转换特性用于指导光源和光电探测电路的设计。

以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。