一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法

本发明涉及光纤传感领域，特别是一种利用智能算法来实现光学游标效应强度解调的方法。

背景技术：

1、光纤传感器由于其体积小、耐腐蚀、抗电磁干扰、抗辐射等优点而得到了迅速发展和广泛应用。为了提高灵敏度和分辨率，光学游标效应近年来在光纤传感器中得到了广泛的研究和应用。光学游标效应的原理类似于游标卡尺，将两个自由光谱范围相似、对待测量响应灵敏度不同的干涉仪串联或并联，即可产生光学游标效应。当待测量发生微小变化时，两个干涉仪叠加光谱的包络会发生明显的移动。传感器经过实验标定后，通过检测光谱包络的变化即可实现对待测参量的测量。与单个的干涉仪相比，光学游标效应可以将传感器的灵敏度提高几倍甚至几十倍，通常两个传感器对待测量的灵敏度差别越大灵敏度越高。

2、产生光学游标效应的干涉仪主要有迈克尔逊干涉仪、马赫-曾德尔干涉仪、萨格纳克干涉仪和法布里-珀罗干涉仪。任意两个合适的同类型或不同类型的干涉仪组合，都可以产生光学游标效应。虽然光学游标效应传感器的结构形式和测量的参量不尽相同，但现有的解调方法都是基于波长解调。其基本原理为：让宽带光源发出的光通过传感器；用光谱分析仪记录输出光谱；在计算机上通过数据处理提取光谱的包络；通过光谱包络特征波长的移动量与外界待测量间的函数关系来实现解调。

3、现有的光学游标效应波长解调方法存在两个主要问题：其一，解调系统依赖光谱分析仪来测量光谱，导致解调系统成本高昂；其二，需要对光谱进行后续处理来提取光谱包络，解调过程复杂，难以实现集成化和实时解调。这两个缺点极大地限制了光学游标效应传感器的实际应用。

技术实现思路

1、为了克服现有光学游标效应解调方法存在的问题，本发明提出了一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法。

2、本发明采用的技术方案是：一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法，其主要步骤如图1所示。包括传感器的光谱响应测量1、干涉仪特征参数的提取2、光谱重构和插值3、重构光谱的波长取样4、训练神经网络5、测量相对光强6、输出待测量7。这七个步骤可以分为两个阶段：一、传感器标定阶段，包括步骤1-4；二、传感器解调阶段，包括步骤5-7。传感器标定阶段负责采集和生成训练神经网络所需的数据集，建立取样波长间的相对光强比与待测量的关系。传感器解调阶段测得取样波长处的相对光强后将不同波长间相对比光强比输入神经网络，经神经网络计算实现待测量的解调。具体来说，步骤1中用光谱分析仪记录不同待测量作用下传感器输出的游标效应光谱。步骤2对步骤1中记录的所有光谱进行快速傅里叶变换和最优化光谱拟合，得到干涉仪光程差与待测量的函数关系。步骤3利用步骤2中得到的光程差与待测量间的函数关系对游标效应进行重构和光谱插值。步骤4在取样波长处对步骤3产生的光谱进行光强取样，得到任意两个波长间相对光强比与干涉仪光程差间的函数关系。步骤5利用步骤4产生的数据对神经网络进行训练。用传感器的标定数据完成神经网络训练后，解调阶段只需测量取样波长处的相对光强，将不同波长间的相对光强比输入神经网络，即可解调出干涉仪当前的光程差。利用解调出的光程差可以重构游标效应光谱，评估传感器的波长灵敏度。如果不需要评估传感器的灵敏度，也可以直接利用光程差与待测量的函数关系，直接得到待测量的当前值。

3、与现有的技术方案相比，本发明可产生的有益效果是：解调系统不再依赖昂贵的光谱分析仪，仅需利用光电探测器测量取样波长处的相对光强即可，可以显著地降低解调系统的成本。另外，解调系统也无需提取光谱包络，而是可由训练过的神经网络算法直接计算出测量结果，在单片机等嵌入式设备上即可实现解调，提高了解调系统的集成化水平和实时解调能力。

技术特征：

1.一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法，其特征是：包括标定和解调两个阶段。标定阶段包括传感器的光谱响应测量、干涉仪特征参数的提取、光谱重构和插值、光谱波长取样、训练神经网络；解调阶段包括测量相对光强、经神经网络计算输出待测量。解调系统由dfb激光器、合束器、3db耦合器、信号光探测器、参考光探测器和信号处理模块构成，通过测量取样波长处的相对光强，将不同波长间的相对光强比作为参数输入训练好的神经网络来实现待测量的解调。

2. 根据权利要求 1 所述的一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法，其特征是：通过对实测光谱的快速傅里叶变换、基于最优化算法的光谱拟合、插值、波长取样来形成智能算法的训练数据集。

3.根据权利要求 1 所述的一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法，其特征是：智能算法为前馈神经网络算法，取样波长间的相对光强比为输入参数，待测量或传感腔光程差作为输出参数。

4. 根据权利要求 1 所述的一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法，其特征是：解调系统由dfb激光器、合束器、3db耦合器、信号光探测器、参考光探测器和信号处理模块构成。

5.根据权利要求 1 所述的一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法，其特征是：解调系统中dfb激光器的波长与标定过程中取样波长一致，波长数量不小于3个，波长分布范围根据游标效应光谱包络的周期确定，一般不超过光谱包络的一个周期并尽量等波长间隔分布。

技术总结
本发明公开了一种基于智能算法的光学游标效应强度解调方法。该方法解调阶段不依赖昂贵的光谱分析仪，仅需测量取样波长处的相对光强，即可由经标定数据训练好的神经网络实现对待测量的解调。神经网络的训练数据由传感器标定过程提供。标定过程中，首先用光谱分析仪测得随待测量变化的游标效应光谱，然后依次对实测光谱进行快速傅里叶变换、最优化光谱拟合、光谱重构和插值，最后通过对重构光谱进行波长取样，将不同波长间的相对光强比作为数据集并用之训练神经网络。解调系统由多个波长的DFB激光器、合束器、3dB耦合器、传感器、信号光探测器、参考光探测器、信号处理模块构成。DFB激光器的波长与标定过程中的取样波长一致。驱动电路依次开关不同波长的DFB激光器，由两个光电探测器测得相对光强，将不同波长间的相对光强比作为输入参数提供给信号处理模块中的智能算法，经过智能算法的计算输出待测量的值。本发明解调阶段无需光谱分析仪和光谱包络提取，具有成本低、可实时解调、易于集成和便于应用等优点。

技术研发人员：韩群,张腾
受保护的技术使用者：天津大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17