光纤法-珀传感器解调算法研究与实现

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光纤法-珀干涉仪(Fabry-Perot Interferometry,FPI)传感器具有体积小,测量精度高、稳定性好、等特点,被广泛应用在静态参量传感领域,例如测量机翼的应变来监测飞机疲劳状况,对桥梁大坝等大型结构进行健康监测,还能用于化工领域实时监测反应物的折射率和温度。对于法-珀传感器来说,解调精度和灵敏度决定了传感器的探测精度,传感系统的覆盖范围则在很大程度上受到传感器复用容量的限制,在实际应用中,传感器还可能面临着温度波动串扰。本文对现有的光纤法-珀传感器解调算法进行了较为详细的分析,指出现有解调算法的不足,在此基础上针对光纤法-珀传感器的解调精度、灵敏度、复用方法和抗温度干扰等四个方面展开研究,主要研究内容及研究成果包括:(1)提出了利用激光器进行光谱稀疏采样重构的法-珀传感器解调算法。利用间隔可调谐激光器对法-珀传感器进行稀疏光谱采样,根据传感器反射光谱的解析性质利用极大似然法进行参数估计,通过拟合采样数据与理论光谱,可以解调出传感器的腔长。理论分析和仿真计算结果表明该解调算法最小腔长分辨率取决于采样间隔和信噪比。实验证明该解调算法具有大的腔长解调范围,在应变传感实验中实现了4.59 nm的腔长分辨率,在重复测量实验中,腔长解调波动范围小于0.84 nm,标准差0.159 nm。(2)提出了一种基于光谱采样实现游标效应的高灵敏度解调方法。为了产生游标效应,本文将可调谐激光器的采样间隔设置成与法-珀干涉仪自由光谱范围接近,稀疏采样得到的光谱类似于游标效应中的光谱包络,选择合适的包络峰值进行追踪,解调出光谱偏移量,能够有效增强解调灵敏度。在应变测试中,采样游标效应的灵敏度相对于寻峰法增加了14倍,达到0.01836 nm/με。通过改变采样间隔,可以灵活地调节解调灵敏度,对于已经存在的法-珀传感网络,只需要将系统光源替换成可调激光器,就能实现传感系统的在线升级。(3)提出了基于神经网络的法-珀传感器复用解调方法。不同腔长的法-珀传感器对应变有着不同的光谱响应,利用前馈神经网络对传感器光谱与施加在传感器上的应变进行拟合,找出应变与光谱的关系,再利用训练好的网络对光谱进行解调,提取出应变信息。在实验中,制作了腔长分别约为160μm和180μm的传感器,分别采集两个传感器在不同应变下的光谱,再合成混叠光谱作为训练数据。利用训练好的网络进行解调,在0-1020με范围内,前馈神经网络的串扰低至4.31με,而傅里叶变换法则会受到旁瓣影响,出现严重的串扰。理论分析表明,神经网络解调性能主要取决于反射光谱的信噪比,与训练光谱信噪比关系不大。(4)制作了一种抗温度干扰的光纤法-珀折射率传感器。利用空气腔/单模腔混合型法珀干涉仪作为传感头,同时测量传感头对两束不同波长的激光反射强度,由于两束激光之间的相位差恒定,因此其强度响应满足椭圆关系,在椭圆拟合过程中可以消除温度的影响,待测折射率信息可以从椭圆的半长轴长度计算得到。本文利用该系统测量了不同折射率的食盐水溶液,测量结果与阿贝折射率计的测量值吻合非常匹配,实现了0.0017的折射率分辨率。由于椭圆拟合过程中消除了温度的影响,因此测量结果对温度波动不敏感,对蒸馏水从沸腾冷却到常温的折射率测量结果证明了该传感器的抗温度干扰特性。
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