分布式传感（精选8篇）
分布式传感 篇1
1、引言
近年来, 许多研究人员潜心研究拥有视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉人类五官的智能机器人系统。其中, 触觉传感器是人类与机器人之间的交互的重要手段之一[1]。在智能机器人和触觉接口中引入了好几种触觉传感器, 用来检测压力、质地和温度等的变化。一些应用微型机电系统的触觉传感器技术在这一领域得到了广泛应用[2,3,4,5]。但是, 在本论文中, 使用光纤传感器制造一种触觉传感器。光纤在某些恶劣环境下具有诸如敏感和抗干扰能力强的特性, 特别适合应用在在工业机械周围, 因为这里普遍存在电磁场和静电场。光纤传感器不受潮湿环境的影响。在本论文中, 我们设计了两种使用光纤传感器的触觉传感器。一种是利用光纤布拉格光栅 (FBG) 传感器的触觉传感器。这种类型的触觉传感器可以简单描述成有宽带光源和一些光纤光栅组成的波长复用方法, 在给定的光纤中拥有不同的布拉格波长。另一种采用微型光纤弯曲 (MBOF) 的触觉传感器在硅橡胶中使用横光纤结构。这种触觉传感器的类型也可以简单描述为采用光学纤维束布线。此传感器的光学测量系统由一个单光源和探测器紧凑的设计在一起。
2、光纤布拉格光栅触觉传感器
光纤布拉格光栅触觉传感器通过检测返回的布拉格信号波长的位移来感应压力和温度的变化。传感器系统包括布拉格光栅的典型工作---即从宽带源向光纤中注入光。结果, 光栅引起布拉格波长的窄谱分量的变化, 或者在传送过程中, 这一部分在观测到的光谱丢失。布拉格波长是由材料的折射率和光栅间距决定的。因此, 光纤布拉格光栅触觉传感器通过检测布拉格波长位移的改变来做出相应变化。因此, 光纤通过获取外部压力信息来引起自身动态压力的变化。
光纤布拉格光栅触觉传感器的设计与制作。
为了设计触觉传感器元件, 引起光强减弱和布拉格信号失真的微弯曲度必须考虑在内。为了避免这些因素, 我们设计为桥式传感器。在与传感器的轮辋密切相关的布拉格光栅光纤方向上, 这种传感器能够对称的扩展。
所制作对的样本传感器有待进一步评估。通过评测, 我们发现桥式传感器的布拉格波长和作用力之间的线性关系。原型传感器的精度为99.9%, 而分辨率约为0.001N。这种压力传感器的分辨率取决于用来测量布拉格波长的可调法布里-珀罗滤波器的精度。如果可调法布里-珀罗滤波器精度提高, 力传感器的分辨率会加强。同时, 通过对比, 这种传感器证明具有重复使用频率高和较小的延迟等优点。
3、光纤微弯曲触觉传感器
3.1 光纤微弯曲触觉传感器的结构与制造
为了设计光纤微弯曲触觉传感器, 我们使用了嵌入在硅橡胶中的横光纤架构。所设计的接触面具有相同的硅橡胶, 集中体现光纤横截面的外部接触力。当这一接触力作用于接触面时, 光纤的上表面和下表面通过硅橡胶内应力的变化同时发生微弯曲。在开始制作触觉传感器元件之前, 维数必须首先确定下来。该传感器因为要应用于机器人的人工皮肤上, 所以它的厚度是非常重要的。传感器越薄, 就越适合用于人工皮肤。通过实验验证, 在这篇论文中, 我们的传感器厚度为2mm。2mm的厚度能够使光纤嵌入到硅橡胶中而不至于裸露在外。由于硅橡胶传感器, 试验样本相当具有弹性, 因此, 他可以轻易的用于诸如曲面等各种形状。
3.2 光测量系统的设计
光纤微弯曲触觉传感器的光测量系统比光纤布拉格光栅触觉传感器更加紧凑, 因为此种传感器用普通光源, 同时通过检测光强度的改变来发挥作用。但是, 事实上, 这类触觉传感器相比于光纤布拉格光栅触觉传感器需要更多的光纤。触觉传感器分布的越广, 需要的光纤越多。为了解决这个问题, 我们引入光纤束。很多条光纤聚合在一起成为光纤束。因此, 通过使用光纤束, 许多条光纤被处理成一条线。
光纤微弯曲触觉传感器的光测量系统由一个简单的光源和一个光检测器组成。我们用一个小的LED灯作为光源, 用电荷耦合器件作为这个传感器系统的光检测器。通过使用两者, 整个光测量系统的尺寸变得最小。每个光纤的强度变化可以由电荷耦合器测量一次, 即使使用的光纤束也是这样。同时, 光强的改变由电荷耦合器的输出信号进行计算。用电荷耦合器输出信号的灰度值来表示光纤的光强度的变化。
3.3 光纤微弯曲触觉传感器的评价
这种传感器的敏感系数为-20灰度值/N, 这个样本传感器的分辨率为0.05N。通过校准传感器的灵敏度, 可以获得传感器的确切的负载量。校准过程是非常简单的。我们把敏感度和光强改变量相乘, 可以计算出传感器的负载量。但是, 会有约6.3%的延迟误差。因为此类传感器的原材料硅橡胶的特质是非线性的, 所以这种延迟误差无法避免。重复性误差约为2%。硅橡胶也对传感器的负载产生一定的影响。通过相同的实验设备, 我们验证了实验样本传感器的最大负荷量。光强变化和应用负载之间的线性关系在承载量达到15N时产生变化, 成非线性关系。通过插入接触面的不同, 这种现象可以用来估算硅橡胶接触面所承受压力的突变量。因此, 这种传感器的最大承载量为15N, 这是保证光强成线性变化的临界点。
4、结语
光纤布拉格光栅触觉传感器通过检测布拉格波长的变化来获得额外的分布力信息。这种传感器有一个桥式传感器和一根光纤组成, 结构比较简单。这类桥式传感器能够修正嵌入在光纤中的布拉格光栅微小弯曲和鸣响的影响。我们制作和评价了光纤布拉格光栅触觉传感器。结果, 所制作的光纤布拉格光栅触觉传感器表现出了很高的准确性, 分辨率达到了0.001N。同时, 我们设计和实验了光纤布拉格光栅触觉传感器的3*3光纤传感器阵列。这个3*3的传感器阵列在每根光纤中有九个不同的布拉格光栅。也就是说, 设计一种简单的接线和结构紧凑的触觉传感器系统是可能的。但是, 光纤布拉格光栅触觉传感器的测量系统相当笨重和昂贵。
对于光纤微弯曲触觉传感器, 嵌入在弹性硅橡胶中的横光纤结构也是较为简单的。负载强度和光强变化的线性关系已经有实验得出。所制作的样本实验传感器有很好的表现:传感器的分辨率为0.05N, 最大承载量为15N。但是, 因为传感器本身材质硅橡胶的原因, 有一个小的延迟误差存在。我们设计了基于传感器的光纤织物结构的触觉传感器。当我们设计了触觉传感器的时候, 需要很多光纤, 但是我们可以使用光纤束把它们集成一束光纤。触觉传感器的测量系统是由一个LED灯和一个由光源和检测器组成的电荷耦合元件组成的。由于使用了小的LED和电荷耦合元件, 这种传感器的测量系统相对于光纤布拉格光栅触觉传感器, 更加紧凑。
参考文献
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车轮传感器电磁分布研究 篇2
摘要：针对车轮传感器是保证铁路运输安全、提高运输效率及管理系统自动化所必需的一种核心设备问题，通过分析了车轮传感器的工作原理，利用Ansoft Maxwell 3D有限元仿真软件对传感器电磁系统进行了仿真，在建立合理的车轮传感器电磁仿真模型的基础上，分析了线圈的位置和角度对传感器电磁分布产生的影响，优化了发送和接收线圈的结构，对车轮传感器的设计和研制具有一定的指导意义.
关键词：传感器；电磁场；线圈；Ansoft
DOI：10.15938/j.jhust.2015.02.010
中图分类号：U284.47
文献标志码：A
文章编号：1007-2683（2015）02-0053-04
0 引 言
随着经济的高速发展，我国在铁路建设方面的投入大幅增加，对于铁路设备和铁路安全运行的要求也愈来愈高.车轮传感器是保证铁路运输安全、提高运输效率及管理系统自动化所必需的一种核心设备.同前，国内外流行的车轮传感器主要有无源和有源两种形式.而无源传感器由于自身的不足，只能在列车运行速度高于5km/h的时候才可以使用，所以现在大多数都采用有源车轮传感器
电磁感应车轮传感器是有源车轮传感器的一种，种类繁多，应用最为广泛.然而其详尽的磁场分布规律和定量分析的文献围内外公开的甚少，准确分析和计算车轮传感器中电磁系统的磁场分布是传感器优化设计和研制的关键问题，
1 车轮传感器的工作原理
电磁感应车轮传感器主要是利用线圈互感原理研制的.当列车车轮通过计测点时，车轮传感器接收端的磁通量会发生变化，从而得到轮轴信息.发送端和接收端一般由铜质线圈和磁性材料构成，但由于磁性材料的温度稳定性差，我们采用了空心线圈，车轮传感器的电磁系统包括发送线圈和接收线圈，发送线圈安装在钢轨外侧，接收线圈安装在钢轨内侧，车轮传感器的装置图如图1所示：
2 车轮传感器有限元建模
目前，工程技术领域内常用的数值模拟方法有：有限单元法、边界元法、离散单元法和有限差分法，就适用性与应用的广泛性而言，主要是有限单元法.Ansoft Maxwell作为世界著名的商用低频电磁场有限元软件，在实际中有着广泛的应用.此软件把复杂的数学计算放到后台进行处理，使用者可以直接面向需要解决的问题，建立模型，设置材料属性，参数及其他相关的求解设置，然后进入后处理步骤，得到相关电磁场和参数的详细信息.
2.1 求解器设定和几何建模
车轮传感器的电磁分布属于不对称的非线性开域时变磁场，无法建立二维磁场模型，所以只能利用Ansoft Maxwell 3D进行有限元建模，车轮传感器周围电磁场属于非线性似稳磁场，对于似稳磁场通常采用Ansoft中的涡流场求解器进行仿真分析，
几何建模中主要有发射和接收线圈、车轮和铁轨等几何体.根据铁路用热轧钢轨的标准CB2585-2007中的分类，仿真计算中所用到的钢轨采用50kg/m的钢轨，车轮采用铁道行业标准TB/T10IO-2005中所规定的RD33型轮对，然而在实际的仿真中，由于车轮和铁轨的尺寸过大，剖分的网格数过多，对计算资源要求很高，所以我们对其进行了简化处理，钢轨和模拟车轮的具体尺寸如图2所示，钢轨的长度设定为200mm.
2.2指定材料属性
车轮传感器的材料属性如下表所示.
2.3激励源和边界条件设定
由于车轮传感器主要是利用发送线圈和接收线圈的互感原理设计的，发送线圈需要通过一定的电流，接收线圈中才会感应出信号.仿真时在发送线圈添加240mA的正弦电流信号，接收线圈添加为被动激励信号，在涡流场求解器中可以利用软件自动计算得出接收线圈中感应出的信号值.为了提高仿真速度，计算过程中设定几何边界为阻抗边界.引入阻抗边界条件后，可以对透入深度进行忽略，减小了器件表层划分过于细致带来的庞大计算量.
3 仿真结果分析
车轮传感器是利用线圈的互感设计的，发送线圈和接收线圈的位置和角度对车轮传感器的灵敏度有着至关重要的影响，要设计出最优的传感器结构，必须先确定出其适合的角度和位置.本模型是以Maxwell中的3D涡流场进行模拟仿真的，可以利用接收线圈中的感应磁通量来衡量其最优结构.模型的YOZ平面投影图和网络剖分图如图3所示.
数据由于接收线圈位置受车轮轮缘导致的空间限制，只能试着改变发射线圈的位置和角度来达到优化传感器结构的目标，本文以发射线圈的几何相对位置Y=82mm，Z=72mm，α=65°作为基准位置，分别改变发射线圈的横向距离y、纵向距离Z和角度α，通过对接收线圈中磁通量的变化进行分析，利用Maxwell软件中的计算器Fields Calculator对磁通量进行计算，得到的接收线圈内部截面磁通量值如表2，3，4所示.
由于钢轨周围的空间限制，实际的发射线圈调整角度也受到限制，我们只对40°至85°进行了仿真.从表2我们可以看出随着发射线圈角度的增加，接收线圈中的磁通量有一定的波动，考虑到本文是利用无车轮和有车论时磁通量的差值来进行车轮轮轴的测量，我们选择磁通量值较大且有、无车轮时差值较大的作为线圈的最佳安放位置.当α=65°有时接收线圈的磁通量值比较大，并且与无车轮时接收线圈的磁通量差值最大，因此选α=65°作为接收线圈最佳安放角度.
同样由于钢轨周围的空间限制，实际的发射线圈水平位置和垂直位置也受到限制，线圈不可能无限的接近铁轨，根据铁路部门的相关规定以及在实际安装中装置的安装空间限制，我们只对水平位置Y=74mm至y=108mm和垂直位置Z=60㎜至Z=78mm之间的位置进行仿真，从表3和表4我们可以看出，水平位置y=82mm时有车轮时接收线圈的磁通量值最大，并且与无车轮时接收线圈的磁通量差值最大；垂直位置Z=72mm时有车轮时接收线圈的磁通量值比较大，并且与无车轮时接收线圈的磁通量差值最大，所以选水平位置y=82mm.垂直位置Z=72mm作为接收线圈最佳安放位置.
通过对以上3个表格进行分析可以确定线圈的最佳安放位置为y=82mm，Z=72mm，α=65°.与传感器处于最佳安放位置时，传感器的磁感应云图，如图4和图5所示，磁感应矢量图，如图6和图7所示.此时接收线圈中感应到的磁通量值最大且与无车轮时磁通量差值最大，如果按这个结构设计传感器的电磁系统，可以提高传感器信号的灵敏度.
5 结 论
两描述分布式视频压缩传感 篇3
随着无线网络和多媒体技术的快速发展,低功耗的无线视频设备逐渐流行。由于有限的电池能量和内存,以及不稳定的无线网络,这些设备需要低复杂度的编码算法和稳定的传输。
传统的视频编码算法,例如H.26x,MPEG系列标准,由于这些算法在编码端采用了运动估计、正交变换、运动补偿等,造成了较高的计算复杂度,所以不符合上述要求。然而分布式视频编码(DVC)[1],也称Wyner-Ziv(WZ)视频编码,其主要采用了独立编码和联合解码的编码框架,具有一定的信道传输的鲁棒性和低复杂度编码的特点,近几年来在图像/视频编码的研究方面,一直是人们研究的热点课题。DVC把复杂的计算从编码端转移到解码端,因此表现出低复杂度编码特性。同时,压缩传感(CS)[2]理论也激起人们的兴趣,能同时进行数据采集和压缩,其采样数量远小于奈奎斯特采样,通过随机测量方法,提供一个简单的编码和高精确的重构。所以根据DVC和CS各自的特性综合生成一个新的框架叫做分布式视频压缩传感(DCVS)[3],这不仅减少了视频压缩的数据量,而且降低了编码的复杂度。
近几年,多描述编码(MDC)引起了人们的关注,其特点是延时小、无需重传、易于实时视频传输,适用于互联网、无线通信网这些不稳定的网络的实时视频传输,是一种新的面向不可靠信道传输的编码方法。视频信号被分成多个描述,每个描述通过单独的信道传输。当一些描述丢失时,可以通过收到的描述来估计丢失描述,恢复出质量可接受的视频;当收到的描述增多时,恢复出的视频质量变得更好。
为了满足低耗视频设备的低复杂度编码和稳定的传输,笔者利用DCVS和MDC各自的特性,综合生成一种多描述分布式视频压缩传感(MD-DCVS)新的方案。在MD-DCVS框架里,为了提高系统的性能,应用了块压缩传感(BCS)、自适应稀疏基和双边运动估计补偿。
1 压缩传感(CS)理论
Donoho[4]和Candes[5]等人在2004年提出了CS理论,CS理论是一种全新的信号描述与处理的理论框架,其主要内容在某一变换域内具有稀疏表示的信号,或者是此信号是可压缩的,就可以基于与变换基不相关的少量线性观测将变换所得的高维信号投影到一个低维空间上,最后通过求解一个最优化问题,可以从这些少量的观测值中高概率地恢复出原始信号。
假设信号x为1个RN空间的M×1维列向量,则其可用1组基向量(稀疏基)ΨN×N的线性组合来表示,其数学表达式为[4]
x=Ψ·θ (1)
式中:θ表示稀疏系数;信号x具有可压缩性或稀疏性,信号是可压缩的是指在允许较少的损失情况下,具有较少的大系数和许多小系数,小系数都是极小或接近于零的数。信号是稀疏的,是指只有K个非零系数,K远小于N,其余所有系数都为零,这样还可称作K-稀疏信号。信号的稀疏基选择,由信号本身的特点决定,如离散傅里叶变换(DFT)基、离散余弦变换(DCT)基、离散小波变换(DWT)基,都可作为信号的稀疏基。
信号的采样与压缩是通过观测矩阵线性投影实现的,设Φ为M×N(M≪N)的观测矩阵,则长度为N的信号x的观测值y可由线性测量直接获得
y=Φ·x=Φ·(Ψ·θ)=A·θ (2)
式中:y是M×1的观测值向量;A=Φ·Ψ为M×N的矩阵;Φ满足以下的条件:1)受限等距特性准则(RIP)[5];2) 非相干性。测量矩阵Φ的列与稀疏基矩阵Ψ的行不能相互表示。x可以凭借这些观测值,通过贪婪追踪算法或者转化为凸优化问题求解,从而精确重建原信号。
2 分布式视频压缩传感(DCVS)
DCVS框架[3]如图1所示。在编码端,一个视频序列由几组图像组成,每组图像包括一个关键帧和一些CS帧,关键帧可以作为相邻CS帧的参考帧。在编码端,每一帧(关键帧或者CS帧)都单独被CS压缩,而关键帧CS测量率比CS帧高。
在解码端,每一关键帧可以通过梯度投影稀疏重建(GPSR)[6]算法来恢复,GPSR算法的初始值和迭代终止条件,可以通过视频序列之间相关性进一步改进。对于CS帧,首先根据已解码的关键帧,运动补偿内插出其边信息,然后通过联合稀疏模型(JSM)和边信息进行重建。
3 多描述编码(MDC)
一个简单的两描述编解码框架如图2所示,编码端首先将一个视频信号用多描述视频编码器分成两个子序列,即描述S1和S2,然后分别单独通过信道1和信道2传输;解码端包括一个中心解码器和两个边解码器,当两个描述S1和S2都可以收到时,中心解码器起作用;当描述S2完全丢失时,边解码器1起作用;当描述S1完全丢失时,边解码器2起作用。由图2可知,当所有的描述被收到时,中心解码器将恢复出最好的质量视频序列;假设一个描述丢失,相应的解码边将从收到的描述来估计丢失的描述,恢复出可接收的视频序列。因为这两个描述之间相关,所以丢失的描述能够用收到的描述来估计。一般来说,描述间的相关性越高,更高质量的描述能够被估计出来。然而,随着相关性增加,冗余也增加,编码的效率也随之降低。所以,在MDC中,在编码效率和恢复出的视频质量之间的权衡很重要。
4 两描述分布式视频压缩传感(2D-DCVS)
为了实现低功耗视频设备的低复杂度编码及无线网络传输的稳定性,本文根据MDC和DCVS各自特性,综合产生一种2D-DCVS新的方案,该方案框架如图3所示。
4.1 编解码的描述
在编码端,一个视频序列通过奇偶分离法,将视频分成两个描述,即奇数帧子序列和偶数帧子序列。每一个描述被分成几组图像,每组图像又包括一个关键帧和一些CS帧。每一关键帧按照CS方法编码;对于每一CS帧,为了降低编码复杂度,先把每一帧图像分成块,然后用块压缩传感 (BCS)[7]方法进行帧观测,对一个图像块xB,其观测值为
yB=ΦB·xB (3)
式中:yB表示观测值向量;ΦB表示观测矩阵,是由结构化随机矩阵(SRMS)[8]方法构造的。SRM的优点是计算速度快、结构简单。SRM建立在可靠数学模型的基础上,能有效测量广泛种类的稀疏信号,在精确恢复所需的观测值个数的矩阵中,几乎达到最佳效果,是一种性能优异的观测矩阵。
在解码端,每一关键帧可以通过GPSR算法来重建;而每个图像块也通过GPSR算法进行重构,这是一个无限制凸优化问题,表示为
式中:yB是从式(3)获得的观测值;A=ΦB·ΨB,ΨB是xB的稀疏基,即:xB=ΨB·θB,θB是xB在ΨB基下的系数;‖·‖2表示l2范数;‖·‖1表示l1范数;τ是一个非平衡参数。稀疏变换矩阵在很多CS算法中,通常都选择固定且正交的变换基向量,例如DFT,DCT,DWT等。因为相邻的两个视频序列之间,存在着紧密联系,具有很大相似性,所以自适应稀疏基是由当前块的前/后已重构的关键帧中相应位置的一些相邻的块组成。两个相邻帧中的一些块,可以线性组合起来近似表示当前块,在此稀疏基下,图像块表现出更好的稀疏性,因此可以得到较好的CS恢复质量。
为了充分利用视频中相邻帧之间的相关性,首先通过已解码的关键帧,然后用关键帧进行双边运动估计补偿内插,最终获得当前CS帧的边信息。当用GPSR算法恢复当前块xB=ΨB·θB时,可以设置其初始值为边信息中相应的块SB=ΨB·θSB,即
4.2 边解码器和中心解码器
假设只仅收到一个描述(以描述1为例),描述1的所有关键帧即K帧(1,5,9,…),首先通过GPRS算法重建;然后CS帧由通过已恢复出相邻关键帧运动补偿内插产生的边信息,并利用自适应稀疏基对CS帧中的每个图像块的恢复进行联合重建;最后由重构的所有的奇数帧内插描述2的偶数帧,以便获得人们可接受的完整视频序列。具体细节描述如图4所示。
假设所有描述都收到,所有的K帧(1,2,5,6,…)通过GPRS算法重建;所有CS帧(3,4,7,8,…)通过BCS恢复。如上文所述,利用双边运动估计补偿,能够恢复出更好质量的CS帧,最后能够获得最好质量的视频序列。具体细节描述如图5所示。
5 实验结果
本文选取2个视频测试序列Foreman和Hall,新方案2D-DCVS和文献[9]DCVS作比较。观测率(Measurement Rate)是两个描述之和,包括关键帧和CS帧;PSNR为在解码端视频恢复的平均值;视频图像组GoP大小为2;块的大小为16×16。
从图6可知,对于Hall,边解码器和中心解码器恢复出的视频质量,在相同测量率下,2D-DCVS明显优于DCVS;2D-DCVS得到大约0.7～1.4 dB的中心质量的提高,0～1.3 dB左右的边质量提高。而对于Foreman,中心质量提高了0.2～0.8 dB,边质量在测量率为0.33时降低,但恢复出的视频质量可以接受。从实验结果看到,在低观测率时,2D-DCVS比DCVS更好,因为对帧和块平均分配观测值是不合理的。图7表明2D-DCVS与DCVS恢复出的连续的帧质量几乎相当。另外,随着GoP增加,2D-DCVS的性能下降,因为MDC破坏了帧之间的相关性。然而,MDC的优点是当一个描述丢失,恢复出的视频质量可以接受,而且对于不可靠的信道,传输具有一定的鲁棒性。
6 结束语
本文提出一种新的2D-DCVS框架,考虑到低功耗视频设备编码端复杂度和实时性要求,应用了块压缩传感;为了进一步利用视频序列之间的相关性,应用自适应稀疏基对图像块解码,图像块在此稀疏基下具有更强的稀疏性;最后,应用双边运动估计补偿来优化重建的结果。实验结果展示本方案满足无线网络的需求。未来的研究是将两描述分布式视频压缩传感扩展成为多描述分布式视频压缩传感,以及在实际的互联网和无线传输网络中如何应用,从而更好地提高其实用价值。
参考文献
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一种分布式光纤震动传感系统 篇4
关键词：光纤传感,偏振控制,目标定位
0 引言
现代安全防卫系统中及时发现和定位入侵行为具有重要的现实意义。传统的安全防卫系统主要有摄像机视频识别、红外线传感和地磁传感等。这些检测方法受设备供电限制,监测距离较短,抗电磁干扰能力弱,维护成本高。分布式光纤震动传感系统能测量整个光纤长度上随时间变化的震动信息,具有检测距离远、抗电磁干扰能力强和安装后易维护等优点,已成为防卫系统领域最具有应用前景的技术之一[1,2]。
分布式光纤传感技术应用光纤纵向特性进行测量,其测量参量作为光纤长度的函数,可以在整个光纤长度上对光纤分布路径上的外部物理参量进行连续不间断地测量,同时提供被测物理参量的时间和空间信息。随着光纤传感技术的进步,基于不同技术方案的分布式光纤传感器得到了深入研究与讨论,主要包括基于散射效应的OTDR传感器和基于光波干涉效应的干涉型传感器[3,4,5]。与散射型传感器相比,干涉型传感器利用前向传输光进行信号处理与目标定位,因此具有灵敏度和动态范围方面的优势。Sagnac干涉技术和M-Z干涉技术是分布式干涉型传感器采用的两种主要技术方案。相比于Sagnac干涉技术,M-Z干涉技术具有解调技术简单和对光源相干性要求低的特点,因此基于双M-Z干涉技术的光纤传感系统适合长距离分布式应用。目前干涉型光纤传感器的解调一般采用相位生成载波( PGC) 技术和基于3×3光纤耦合器干涉的被动解调技术。相比于3×3光纤耦合器干涉的被动解调方案,PGC技术具有解调结果失真、动态范围受限以及采用外调制产生载波时光路比较复杂等缺点,因此3×3解调技术得到了广泛应用。
本文采用一种全新的光路形式,设计了一种基于双M-Z干涉仪技术方案的分布式光纤震动传感系统,该系统采用3×3解调方案,具备目标信息无失真获取、外界目标信号定位和目标信息识别,最终形成报警信息输出功能。
1 分布式光纤震动传感系统原理分析
1. 1 系统原理
分布式光纤震动传感系统的结构示意图如图1所示。系统主要由光源、光隔离器、光分路器、偏振控制器、偏振控制单元、环形器、3×3耦合器、光电探测器和信号处理单元组成。其中2个环形器和2个3×3耦合器构成2个双向马赫—曾德尔干涉仪。
光源发出的窄线宽激光经过光隔离器后,进入光分路器,然后按照1∶1比例分为2路作为每个马赫-曾德尔干涉仪光源。其中一路光信号通过偏振控制器1和环行器1后,输入到由第1耦合器和第2耦合器构成的M-Z干涉仪1,干涉仪输出信号进入第2探测器组完成光电转换,第2探测器组输出信号作为第1偏振控制单元反馈信号对通过第1偏振控制器的光波偏振态进行控制; 另一路光信号通过偏振控制器2和环行器2后,输入到由第2耦合器和第1耦合器构成的马赫—曾德尔干涉仪2,干涉仪输出信号进入第1探测器组完成光电转换,第1探测器组输出信号作为第2偏振控制单元反馈信号对通过第2偏振控制器的光波进行偏振态控制。第1探测器组输出与第2探测器组输出信号输出至信号处理单元,信号处理单元对2路信号进行3×3解调得到目标信号,对2路目标信号进行相关运算得到目标位置,对目标信息识别得到目标类型,通过对以上目标信息综合形成报警信息输出。
1. 2 3×3解调原理
下面以第一干涉仪为例介绍光纤传感器的解调方案。窄线宽激光器发出的激光经过光隔离器和光分路器后分成2路相干光源,其中一路作为第一干涉仪的输入光源,输入的相干光信号经过偏振控制器和环形器1后进入由3×3耦合器1和3×3耦合器2构成的第一干涉仪,再在干涉仪输出端干涉,最终将相位调制的光强信号分3路,3路光信号间互成120°相位差。此时,即使一路光信号的偏置点处于余弦曲线的最大点或最小点,另外2路光信号由于存在着120°相位差可以将偏置点移至线性区,极大提高了检 测灵敏度,避免了信 号的相位 衰落现象[6]。
设3路输出光强信号I1、I2和I3,分别为:
由式( 1) 、式( 2) 和式( 3) 可以得到:
由式( 4) 消除光源输出直流量的影响,并对式( 1) 、式( 2) 和式( 3) 微分可得到:
式( 2) 消除直流量后与式( 7) 、式( 5) 的差相乘,即
同理可以得到:
式( 8) 、式( 9) 和式( 10) 相加后,
考虑到干涉条纹的峰值亮度受光源强度及偏振态变化而可能受到的影响,故将式 ( 11) 除以由式( 12) 得到的3路信号平方和B2。
最后再将所得的商对时间做积分,即可完整恢复原信号函数( t) 。
1. 3 系统定位原理
基于马赫—曾德尔干涉仪的分布式光纤传感系统,结构如图2所示,光源发出的相干激光经光分路器1后分成2路相干光源,2路相干光源分别经过耦合器2、3,由2个方向分别进入由4、5构成的马赫—曾德尔干涉仪,外界信号对由不同方向经过干涉仪的光信号同时进行相位调制,分别从干涉仪的输出端拾取2路光信号,光信号经光电转换后,由信号处理模块对包含有外界信息的信号x1( t) 和x2( t) 运用互相关算法进行触发位置定位。
传感系统干涉仪干涉臂长为L,假定在距始端耦合器4距离为x处发生扰动事件,则扰动信号传输至探测器2和探测器1的时延Δt为:
假定2路探测器输出信号分别为x1( t) 和x2( t) ,s( t) 为目标扰动信号,Δt为信号延迟,n1( t) 和n2( t) 为加性噪声。假定n1( t) 、n2( t) 、x1( t) 和x2( t) 互不相关,则2路探测器输出的信号为:
式中,Δt就是所估计信号到达2个探测器的时间差,根据式( 13) 可求得扰动位置x,即
利用互相关函数法确定两相关信号之 间时延,即
由上述假设n1( t) 、n2( t) 、x1( t) 和x2( t) 互不相关,可得
式中,Rss( τ) 为扰动信号s( t) 的自相关函数。由自相关函数的性质可知Rss( τ - Δt) ≤Rss( 0) ,即当τ - Δt = 0时,2个探测器接收信号相关性最大,相关函数峰值点位置即为时延值。,进而通过式( 16)得到目标扰动位置[7]。
1. 4 偏振控制原理
由于光纤温度变化,几何弯曲等因素影响,光纤传输过程中偏振态发生随机变化[8]。基于双M-Z干涉技术的分布式光纤传感系统由于偏振态的随机变化会发生偏振衰落现象,偏振衰落不仅会导致输出信噪比下降,更重要的是会导致系统定位精度下降[9]。在如图1所示的分布式光纤传感系统中,在相干光信号进入干涉仪前加入偏振控制器来控制输入光信号偏振状态,避免信号偏振衰落,提高系统定位精度[10]。
在分布式光纤震动传感系统中,偏振态控制器分别对双Mach-Zehnder干涉仪的双向光波进行偏振态控制,以补偿干涉仪偏振态变化,经偏振态控制的光波经干涉仪输出后的2路干涉信号分别进入光电探测器,经光电转换后作为反馈信号分别输入至对应偏振控制单元。
偏振控制单元利用干涉仪输出的反馈信号,运用基于敏感通道选择及控制的偏振控制方法,调整偏振控制器各通道的输入电压信号,利用反馈回路连续调节控制光波偏振态,直至2路信号满足相关系数大于阈值,且每路信号可见度大于可见度阈值。
所述的敏感通道选择及控制的偏振控制法具体过程是: 选取2路干涉信号,其中一路作为参考信号,另一路作为相关信号。
对于可见度控制过程可用以下函数描述:
式中,Vi,i = 1,2,3,4,分别为偏振控制器1各通道上所加的电压; A为信号幅度。
对于相关度控制过程可用以下函数描述:
式中,Vi,i =5,6,7,8,分别为偏振控制器2各通道上所加的电压; C为参考信号与相关信号的相关系数。
敏感通道选择及控制的偏振控制法具体流程如下:
1选取参考信号偏振敏感通道。在另外3个通道输入电压值为0 V情况下,选择其中某一通道( 1≤i≤4) 施加0 ~ VMAX之间固定步长变化电压值,记录该通道在不同电压之下的输出信号可见度。比较每一通道单独施加电压情况下,输出信号可见度的变化情况,选取变化最大通道为敏感通道。
2选取相关信号偏振敏感通道。在另外3个通道输入电压值为0 V情况下,选择其中某一通道( 1≤j≤4) 施加0 ~ VMAX之间固定步长变化电压值,记录该通道在不同电压之下的输出信号可见度。比较每一通道单独施加电压情况下,输出信号可见度的变化情况,选取变化最大通道为敏感通道。
3设置控制阈值。选取参考信号的敏感通道可见度均值作为参考信号可见度阈值ATh,设定相关信号相关系数阈值为CTh。
4初始化参考信号偏振控制器初始电压Vi,1≤i≤4。对于参考信号,设定敏感通道i可见度最大值对应电压值为该通道初始电压,其他通道设为0 V。
5初始化相关信号偏振控制器初始电压Vj。设定敏感通道j可见度最大值对应电压值为该通道初始电压,其他通道设为0 V。测定当前信号相关系数C,若C≥CTh,选取当前电压为相关通道控制电压,若C < CTh,则以相关系数差值作为权值调节当前相关通道电压值,若调节后C≥CTh,则停止调整,若调节后电压超出0 ~ VMAX范围,仍不能满足C≥CTh,则在除当前敏感通道的剩余通道中,重复步骤2和步骤5,选取满足要求的敏感通道j及电压值Vj。
6参考信号偏振控制。测量参考信号当前可见度A,若A≥ATh,则保持参考信号各通道当前电压,若A < ATh,则以相关系数差值作为权调节当前敏感通道电压值,若调节后A≥ATh,则停止调整,选取当前电压为参考通道控制电压,若调节后电压超出0 ~ VMAX范围,仍不能满足A≥ATh,则重复步骤1、步骤3、步骤4和步骤5。
7相关信号偏振控制。测量当前信号相关系数C,若C≥CTh,则保持相关信号各通道当前电压,若A < ATh,则调节当前敏感通道电压值,若调节后A≥ATh,则停止调整,选取当前电压为参考通道控制电压,若调节后电压超出0 ~ VMAX范围,仍不能满足A≥ATh,则重复步骤2、步骤3和步骤5。
8重复步骤6和步骤7。
本系统中最大偏振控制电压VMAX= 1 V,以0. 2 V步长进行电压调节。依据步骤1和步骤2的控制流程,敏感通道测试结果如表1所示。依据选取原则,选定偏振控制器1的2通道为参考信号敏感通道,偏振控制器2的3通道为相关信号敏感通道。
选取参考信号的敏感通道可见度均值作为参考信号可见度阈值,即ATh= 0. 844 V /2 = 0. 422 V,设定相关信号相关系数阈值为CTh= 0. 9。相关系数C1= 0. 718低于阈值情况下的信号波形图如图3所示。依据控制流程和所给出阈值,经偏振控制器调节后C3= 0. 925高于阈值情况的信号波形图如图4所示。
2 实验结果分析
实验中采用传感光纤长度为30. 15 km,在干涉仪距离第一探测器组14. 48 km处施加人员走动信号,2个探测器输出信号经信号处理单元解调后输出的信号波形图如图5所示。
从图5可以看出,传感解调系统可以无失真的得到目标震动信号[11,12]。图6为利用互相关算法将图5所示探测器输出的两路解调信号进行互相关运算的结果图。
从图6中可以看出,在Δt = 0. 16 ms时相关函数取得最大值。依据上述系统定位原理,可算出扰动点位置为14. 46 km,与实际扰动位置误差为20m。因此,基于图1所示的系统框图,采用前述的偏振控制、信号解调和目标定位方法,可以真实还原目标信号,准确定位目标位置。验证了系统的可行性。
3 结束语
分布式光纤光栅传感的研究与发展 篇5
分布式传感是光纤光栅传感技术得以推广的原因之一, 它利用光纤布拉格光栅中心反射波长值的不同来识别网络中各点的变化状况, 不仅实现了大范围测量场内分布信息的提取, 还解决了目前测量领域的许多难题, 成为国内外的研究热点之一。与其它形式的传感器相比, 分布式光纤光栅传感器具有以下不可替代的突出优点:①抗腐蚀、抗电磁干扰, 并能在恶劣的化学环境下工作;②传感头尺寸小 (标准裸光纤为125um) 、结构简单且质轻, 因此具有良好的可掩埋性;③耐温性能好 (工作温度可达400～600℃) ;④可形成各种光纤光栅传感网络, 不仅可实现大面积的多点测量, 还可实现较强能力的复用;⑤可对多项参数进行同时测量;⑥潜在的低成本;⑦传输距离远 (长达几公里) ;⑧测量结果具有很好的重复性。
1.1 分布式光纤光栅传感的分类
分布式光纤传感器可分为完全分布式光纤传感器和准分布式光纤传感器二种。完全分布式光纤传感器是利用一根光纤实现对整个测量场的测量, 并同时获得被测量随空间和时间变化的分布信息, 其光纤不仅能传输信号, 还是敏感元件;而准分布式光纤传感器是将多个点式传感器组合起来从而实现测量场的分布式测量, 其光纤仅能传输信号, 不作为敏感元件。
(1) 完全分布式光纤传感器。
完全分布式光纤传感器是只使用一根光纤作为敏感元件, 其光纤既可作为传感元件, 又可作为传输元件, 可以在整个光纤长度上实现对沿光纤分布的环境参数的连续测量, 同时也可获得被测量随时间变化的信息和其空间分布状态。与传统传感器相比, 它消除了其存在的传感“盲区”, 不再受传统的单点测量的限制, 在真正意义上实现了分布式光纤传感。其基本原理如图1所示。
(2) 准分布式光纤传感器。
准分布式光纤传感器是使用传感网络系统进行测量的, 其光纤不作为传感元件, 只作为传输元件, 其敏感元件为多个点式的传感器, 它们采用串联或各种网络结构形式连接起来, 利用波分复用、时分复用或频分复用等技术形成分布式网络系统, 进而可以较精确地分时或同时得到被测量信息的空间分布, 也可同时得到某一点或某些空间点上不同被测量的分布信息, 但它只能得到某些离散空间位置上的传感信息, 仍存在一定的传感“盲区”。其基本原理如图2所示。
1.2 分布式光纤光栅传感技术
FBG (光纤布拉格光栅) 传感系统的主要性能指标有:组网规模、响应速度和解调系统的分辨率。在这3项指标中, 组网规模由解调系统的信噪比、网络的拓扑结构及光源的发射功率等因素决定, 响应速度由解调技术和组网规模决定, 而分辨率则取决于传感系统所采用的解调方法。目前, 应用相对比较广泛的光纤光栅信号解调方法主要有匹配光纤光栅滤波法、边缘滤波法、非平衡扫描迈克尔逊干涉法、可调谐F-P滤波法、可调谐窄带光源法以及衍射法等。下面就这几种解调方法进行简单的对比, 如表1所示。
近几年, 对于光纤光栅传感器的信号复用技术, 国内外已经开展了广泛而深入的研究。截止到目前, 关于信号复用技术的研究也很多, 光纤光栅复用技术主要有波分复用 (WDM) 、时分复用 (TDM) 和空分复用 (SDM) 。下面就这几种复用技术的优缺点进行简单的对比, 如表2所示。
2 传感器的布置与故障定位
在实际检测应用中, 较常用的是准分布式传感器, 也称为点传感器, 即通常所说的分布式光纤光栅传感系统。在设计光纤光栅传感系统时, 应尽量做到在只采用一两根光纤的情况下能尽可能多地寻址传感器, 并能最有效地利用光能, 减小串扰的同时保证每个传感器的性能等。又鉴于光纤光栅可以十分灵活地串并接, 并且对压力、振动和温度等多种参量能进行实时测量。因此, 可以将光纤光栅以一定的形式串并接, 构建成线阵、面阵, 甚至体阵的传感网络, 应用于大型结构的实时监测中。
2.1 传感器的布置
对于准分布式光纤传感系统, 存在传感器测点如何布置的问题, 如果其测点设计不得当, 包括测点数目不足或过多、布置不合理、测点有效性和针对性不佳等, 不但会影响到结构安全性评估的可靠性和准确性, 还容易造成过高的施工费和无效检测, 严重影响其经济性能和使用效果, 所以监测点的选择和传感器的布置极为关键。
(1) 基本布置方式。
准分布式光纤传感系统是由多个分立式的光纤传感器按照一定的拓扑结构、离散地组合起来的多路复用系统, 对于受力和架构较为简单的结构, 其传感器的布置方法可采用以下简单的布局方式。其结构如图3所示, 图中FOS为光纤传感头, C为光耦合器, SC为星型耦合器。
(2) 特殊布置方式。
对于其它大型结构, 受力较为复杂, 要考虑其独特的结构特点。因此, 应首先对被检测对象的典型损坏和结构特点进行分析, 并结合光纤光栅传感器的特性和原理, 对被检测对象的结构强度进行分析 (可采用数学算法, 如有限元分析法) 。了解其重点位置的应力分布情况, 即可合理地推断出该结构监测点的位置以及传感器的布置方法, 其具体步骤如表3所示。
2.2 故障定位方法
在结构故障检测之前, 要对检测系统传感器的位置进行编号和分类, 并通过屏幕地图的方式显示出各个监测点的编号以及其对应在结构上的具体位置, 以便于数据结果的统计和分析。采集得到数据后, 我们就可通过一些算法或利用一些软件来进行故障定位, 但这些方法的原理大多较复杂, 在此, 介绍一种利用挠度矩阵来进行故障定位的简单方法:首先利用光纤光栅传感网络进行结构应变的测量, 进而可得到结构未受损前的挠度矩阵;用同样的方式, 测量得到受损结构的挠度矩阵;分析故障前后其挠度矩阵的变化, 即可计算出故障定位向量, 进而可确定结构的损伤区域。该挠度方法实现了结构故障的准确定位以及对结构健康状况的实时监测, 其核心可由式 (1) 表示。
[FD-FU]L=ΔF·L=0 (1)
式 (1) 中, L矩阵为一力矩阵, FD和FU则分别表示结构受损前后的挠度矩阵。L矩阵的列向量为故障定位向量DLV (Damage Location Vectors) , 将该故障定位向量加于平板上, 测量其应变, 根据最小应变能原理和DLV理论, 故障位置的应变应为0。因此, 对于每一个负载DLV向量, 首先使其作用于目标结构上, 然后找出内部应变为零的单元, 最后取各故障定位向量对应应变为零单元的交集, 即是受损区域。
式 (1) 的解有两种可能, 第一种解是△F=0, 表示结构无故障, 对于故障定位的研究没有任何意义;第二种解是L为△F的右零空间, 显然, 如若△F不等于0, 则可通过计算出△F的右零空间进而得到L矩阵, 这也正是我们所需要研究的DLV向量。F的计算公式为:
undefined
式 (2) 中, f是在传感器坐标下的负载向量矩阵, F是挠度矩阵, △是相应的位移向量 (由光纤传感器测量得到) 。
3 分布式光纤光栅的应用与发展
光纤光栅 (FBG) 传感器除了具有一般光纤传感器耐高温、耐腐蚀等优点之外, 还具有波长编码, 抗干扰能力强等特性。另外, 它较易于在一根光纤中连续写入多个光栅, 以制成分布式光纤光栅传感, 制得的光栅阵列轻巧柔软, 可与波分复用或时分复用技术等相结合, 且十分适于作为分布式传感元件贴于结构表面或埋入到材料和结构的内部, 以实现对结构应变、温度以及压力等的多点监测, 这对于目前国际上热点研究的灵巧结构、智能材料具有十分重要的意义。正是由于其具有许多独特的优势, 即可解决许多传统传感器无法解决的难题, 因此, 自从它问世以来, 就被广泛应用于机械、交通、电力、医疗、石化、航空航天以及民用建筑等各个领域。
4 结束语
目前, 分布式光纤光栅技术还处于研究阶段, 要完全满足各种大型设施高精度、高可靠的监测要求, 广泛应用于实际中, 不仅需要理论知识的支持, 更需要通过大量的试验验证, 并根据经济性能进行优化, 才能得到较佳方案。因此, 只有通过大量的实验, 得出更有意义的结果, 才能使分布式光纤传感技术进入到实用化阶段, 才能在国防建设和国民经济的众多领域中发挥其巨大的作用。
摘要：分布式传感是光纤光栅传感技术得以推广的优点之一, 它利用光纤布拉格光栅中心反射波长值的不同来识别网络中各点的变化状况, 不仅实现了大范围测量场内分布信息的提取, 还解决了目前测量领域的许多难题。简单介绍了布式光纤光栅传感的分类及其解调技术和复用技术, 深入研究了分布式光纤光栅传感系统中传感器的布置方式和故障定位方法, 并介绍了分布式光纤光栅传感的应用和发展现状。
关键词：分布式光纤光栅,传感器布置,故障定位
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分布式传感 篇6
随着城市高压线缆从空中向地下铺设工程的实施,目前城市输电线路基本采用地下隧道的形式运输电力。对城市输电网络进行安全健康监测、及时发现故障、确保社会的正常运行越来越重要。但是电缆隧道现场环境十分恶劣,常规安防报警设备完全无法应用。现场环境状况:1) 地下电缆沟长时间使用后,容易积水、积淤泥,常规电子设备无法在如此恶劣的环境内长期工作;2) 电缆隧道内无220 VAC供电电源,常规电子设备无法供电,且由于地下电缆沟内环境恶劣,长距离220 VAC供电也容易引起漏电危险。
为解决电缆沟内输电电缆防盗预警的问题,有厂家提出利用低压脉冲反射[1]原理的思路,并推出相应产品。其基本原理是首先把输电电缆的接地屏蔽层对地电压抬高,然后向输电电缆屏蔽层注入低压脉冲。当该脉冲沿输电电缆屏蔽层传播到阻抗不匹配点,如短路点、故障点、中间接头等位置即产生反向脉冲,该反向脉冲回送到测量点被仪器记录下来。通过计算发生脉冲与反射脉冲的时间差和脉冲在屏蔽层的波速度,即可计算阻抗不匹配点。但这种产品存在2 个问题:1) 把输电电缆的接地屏蔽层对地电压抬高,会给输电电缆的正常运行带来新的不安全、不稳定因素,给电网运行带来新的安全隐患;2) 电缆沟内输电电缆众多,每条输电电缆的屏蔽层都要抬升对地电压,改造工作量繁重,人力物力投入巨大。为此,本文提出基于分布式光纤传感技术的电缆隧道安全状态在线监测系统,利用分布式光纤入侵传感系统,可有效解决以上问题。
1 系统结构
基于分布式光纤传感技术的电缆隧道安全状态在线监测系统结构图如图1 所示,光纤传感主机采用基于偏振光时域反射(polarization optical time-domain reflectometer,POTDR)[2,3,4,5,6]原理的传感系统,光纤传感主机通过互联网与安全状态发布服务器相连,用户可使用个人电脑、智能手机等终端设备通过互联网与服务器连接,进而获取电缆隧道的安全状态。当隧道内电缆受到外力破坏(如盗窃、施工等行为)时,运维人员可第一时间获取破坏点地理位置信息,赶赴现场进行处理。
光纤传感主机放置在电缆隧道的始发点或者中继点(一般为变电房)内。变电房内提供200 VAC市政供电,配备互联网连接接口。传感光缆沿电缆隧道进行铺设。光缆自身具有防腐蚀、防电磁干扰等优点,可适应电缆隧道恶劣的环境。由于光缆作为传感单元,传感现场无需供电,所以不存在传感设备现场供电难的问题。光缆沿被保护的电缆铺设,未对电网任何设备进行改造,对电网的安全未引入新的不确定因素。
2 布线方式
全分布式光纤传感技术[7,8,9],因不需要传感器(只需要采用光纤)即可测量沿光纤路径的时间和空间连续分布信息,克服了点式传感器(如光纤光栅传感器)难以全方位连续监测被测场的缺陷,并具有损耗低、耐腐蚀、易安装铺设、抗电磁干扰、信号数据可多路传输等传统安防产品不具备的优点,从而成为目前安防领域最理想的大型设施无损检测技术。但实际电缆隧道中线缆繁杂,环境复杂,不良的布线方式严重影响光纤传感系统的应用效果和稳定性。本文根据实际工程对传感光缆布线方式进行了优化。根据现场环境并经过多次试验,提了S形的传感光缆敷设方法。一根光缆根据电缆隧道的整体走向,按照S形与多根电缆捆绑,如图2 所示。该敷设方法的优点有:1) 一根光缆覆盖多条电缆,节约光缆用量;2) 当存在偷盗行为时,由于S形光缆的非绷直状态,会造成光缆的形变量较大,有利于光纤传感的信号检测。
3 算法原理
一种基于分布式光纤传感技术的电缆隧道安全状态在线监测系统采用基于POTDR的分布式光纤传感系统,系统结构图如图3 所示。
脉冲光源发射监测脉冲进入传感光纤,光电探测器探测传感光纤瑞利散射光经过检偏之后的强度信息,此强度信息为沿着光纤分布的强度信息P(z)。当传感光纤未受任何外界扰动时,P(z) 随时间的变化表现为缓变的过程,图4 为未扰动时相邻2 个脉冲周期的POTDR曲线。当传感光纤受到外界扰动并引起光纤的位移时,P(z) 随时间的变化表现为快速的变化过程,图5 为当1350 m处受到扰动时,相邻2 个脉冲周期去噪后的POTDR曲线。由图5 可知,在1400 m左右位置,P(z)开始出现较大的差异(图中圆圈所示区域)。但是由于光电探测器的热噪声、外界环境干扰等因素影响,从图5 中2 条曲线差值看,很难直接准确判断扰动位置为1350 m处。为此本文提出改进的判断算法。
注:T1、T2为2个相邻周期的数据;|T1-T2|为2组数据差的绝对值
虽然有时2 组数据的算术平均数、标准差和偏态系数都相同,但它们分布曲线顶端的高耸程度却不同。峰度系数可描述这种数组之间的差异,它反映了频数分布曲线顶端尖峭或扁平程度。统计学用四阶中心矩来测定峰度。当有信号差异的2 组数据进行比较时,由于数据处于不同的分布状态,其峰度系数必定存在较大差异,可利用四阶中心矩来区分有无信号差异。
本文设计的数据处理算法,首先对相邻2 个周期去噪后的POTDR曲线作差处理,得到2 条曲线的差异D(z)=|P(z)T1-P(z)T2|;然后对D( z) 进行分组处理,设数组Y1为D(z) 的前100 个数据点;数组Y2为D(z) 的第2 至第101 共计100 个数据点;数组Y3为D(z) 的第3 至第102 共计100 个数据点;以此类推;最后分别求出数组Y1,Y2,… ,YL-n+1的四阶中心距:
其中,,k=1,2,…,L-n+1;L为数组D的长度。
按照上述数据处理算法对图5中的数据进行处理,结果如图6所示。
从图6可以看出,设定强度阈值为1011时,超过强度阈值的位置在1365 m处。这个结果和实际扰动位置(1350 m)存在一定的误差。产生误差的原因有:1) 由于实验中POTDR的脉冲宽度为1μs,对应的空间分辨率为100 m;2) 由于整个系统存在环境噪声、光电探测器热噪声等各种噪声,所以强度阈值不能设置太低,以免引起误报警。
然而实际工程中由于现场环境复杂,仅靠阈值判定报警误报率较高。如降雨或者老鼠等小动物扰动光纤可能会引起信号超过阈值。为此本文设计了振铃算法。设振铃宽度J和振铃次数阈值I,将连续J个周期的分段四阶矩波形与强度阈值进行比较,记录每个周期内距离最近的超过阈值点。当超过I个周期都存在超过阈值点时触发报警,报警点为所有超过阈值的点中距离最近的点。J和I的值可根据具体的现场环境进行调整。在南方电网某局的现场试点工程中测试发现,当J和I分别选择150 和10 时,报警效果较好。
4 标定方法
由于光纤传感系统检测距离和实际地理位置难以标定,特别是采用S形敷设方法后,事件发生点到光纤传感主机的光缆长度和实际地理位置更加难以对应。本文建立基于Web平台[10]的管理系统,提出基于地理信息系统(geographic information system,GIS)[11]的标定方法,可快速准确地对分布式光纤入侵系统进行标定。
基于GIS的定位算法流程图如图7 所示。首先,在服务平台添加报警节点表单,表单包括节点名称(实际地理位置常用名称)、距离(光纤传感主机到此点所敷设的光缆长度)、经纬度(唯一标示此点在地图上的位置)等参数;然后,当管理平台接收到光纤传感主机发来的报警信号后,提取报警信息中的距离信息,将报警距离和表单中的节点距离信息依次比较,找到最接近的一个节点,判断此节点附近出现入侵事件并提醒用户注意。
5 结语
结合电缆隧道安全监测的具体应用场景,本文提出了一种基于分布式光纤传感技术的电缆隧道安全状态在线监测系统。与典型的传统监测方式(如基于低压脉冲原理的系统、基于电子振动传感的智能井盖视频监控等)相比,光纤传感系统在电缆隧道的监控应用中有2 个优点:1) 现场无需供电,解决了现场环境复杂、取电难等问题;2) 无需对电网系统进行任何改造,避免引入新的不安全因素。此外本文根据电缆隧道现场环境的特殊性,在分布式光纤振动传感技术已有成果的基础上,设计并优化了事件识别算法和布线方式,建立了基于Web平台的管理系统,提出了基于GIS的标定方法。研究成果在南方某辖区进行了工程试点,取得了良好的效果。
参考文献
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分布式传感 篇7
1. 分布式光纤传感器的基本组成的分类
1.1 分布式光纤传感器的基本组成
一般情况下，光纤传感器由光源、传感或传输用光纤、光电检测器、解调器及信号处理电路等部分组成。光纤传感器突出的优点是光信号不仅能直接感知，而且还可以利用半导体二极管，进行光电转换，还具有可靠性好、体积小、重量轻、硅资源丰富、抗腐蚀、耐高压、抗电磁干扰、电绝缘性能好等特点。分布式光纤传感系统中的传感元件仅为光纤;一次测量就可以获取整个光纤区域内被测量的一维分布图，将光纤架设成光栅状，就可测定被测量的二维和三维分布情况;系统的空间分辨力一般在米的量级，因而对被测量在更窄范围的变化一般只能观测其平均值;
1.2 分布式光纤传感技术的分类
分布式光纤传感技术可分为4类：(1)利用后向瑞利散射的传感技术;(2)利用喇曼效应的传感技术;(3)利用布里渊效应的传感技术;(4)利用前向传输模耦合的传感技术。
2. 基于分布式光纤传感技术在石油行业企业现场总线监控中的应用
本文将采用PROFIBUS现场总线控制系统，以光纤温度传感器等光纤传感器为现场检测手段，通过PLC进行数据采集，在利用现场总线和IT技术对数据进行处理，从而实现安全实时监控的光纤传感安全监测系统。基于现场总线技术的自动化监控的特点是现场总线技术用一条通信电缆将控制器与现场设备接，使用数字化通信完成底层设备通信及控制要求。其相对于传统分布式监控系统的优点是：(1)降低了系统及工程成本。对大范围、大规模I/O的分布式系统来说，基于分布式光纤传感技术在石油行业企业现场总线监控系统省去了大量的电缆、I/O模块及电缆敷设工程费用，降低了系统及工程成本。(2)系统可靠性高、可维护性好。基于分布式光纤传感技术在石油行业企业现场总线监控采用总线连接方式替代1对1的I/O连线，对于大规模I/O系统来说，减少了由接线点造成的不可靠因素。同时，系统具有现场级设备的在线故障诊断、报警、记录功能，可完成现场设备的远程参数设定、修改等参数化工作，也增强了系统的可维护性。(3)增强了现场级信息集成能力。基于分布式光纤传感技术在石油行业企业现场总线监控系统可从现场设备获取大量丰富信息，能够更好的满足工厂自动化的信息集成要求。现场总线是数字化通信网络，还可实现设备状态、故障、参数信息传送。系统除完成远程控制，还可完成远程参数化工作。(2)开放式、互操作性、互换性、可集成性。不同厂家产品只要使用同一总线标准，就具有互操作性、互换性，因此设备具有很好的可集成性。系统为开放式，允许其它厂商将自己专长的控制技术，市场上将有许多面向行业特点的监控系统。
2.1 应用要求
某石油行业企业炼油厂油品罐区有1#、2#、3#等3个分站。根据安全管理要求和现场情况，拟新建1套监控系统将，监控站设在2#操作室。通过对罐区操作参数如阀门回讯、液位报警等信号及周围环境参数如可燃气体报警、温度、湿度等信号的集中采集，这样不仅可以进行生产上的集中监控，而且可以综合各种安全监控参数，可以实现生产和安全的双重监控功能。
2.2 系统组成
本系统由生产控制系统和安全控制系统两大部分组成。生产控制系统负责设备自动控制、数据信号采集和生产管理，安全控制系统负责安全监督与远程安全监控。这两部分具有相对的独立性与互相的联合性，构成了一个有机的整体。现场控制系统采用profibus现场总线，现场设备采用西门子公司S7-400系列PLC。生产系统可分为两层，分别为检测层和操作层。检测层为危险区，由相关的光纤传感器进行检测，现场采集的光信号在操作层经过光电转换转换成电信号，并直接传送PLC进行处理。PLC和扩展单元之间profibus连接，并且在各个分站通过profibus设置分监控站。PLC和监控系统之间使用ethernet连接，现场采集的温度信号、开关量、液位信号通过etherne进入操作层系统监控，这样使得PLC系统相对独立。
2.3 安全程序
(1)数据采集，采集生产与运行中控制系统传递的参数;(2)对采集的阀门回讯信号，对比流程管理，找出某一时间段的活动流程;(3)对当前活动流程，找出必须关闭的阀门;(4)冲突流程分析，根据阀门和公用管线进行组态分析，找出不能同时运行的流程;(5)若环境可燃气浓度报警时，则判断是否连续3点报警，若是，则启动预案系统。(6)对罐操作参数进行分析，若温度存在硬报，则指示打开相应的安全设施;(7)若出料的流程，液位发出低限硬报时，则提示切换流程，(8)若进料流程，液位超过设定的高度，则提示切换流程，并根据有关原则，找出待切换的球罐，按先开后关的原则进行切换。
2.4 运行测试
基于分布式光纤传感技术在石油行业企业现场总线监控系统经过安装、调试，运行情况良好。并通过了有关部门的验收。达到了以下功能：光纤液位计仪表测试范围：0-10m，测量精度：2mm，分辨率为1mm，当液位达到3.30m时，二次仪表发出声光报警(软报警)，当液位低于3.29m时，停止报警，当温度下降到10.1℃时，温度报警发出声光报警，上升到10.2℃时停止报警。系统监控画面可直接显示各储油罐油泵工作状态，阀门开关状态，班报日报、月报并具备打印功能。
3. 基于分布式光纤传感技术在石油行业企业现场总线监控中的应用配套措施
在抓安全管理上严格按照“三不放过”的原则认真对每次生产进行过程分析，定期召开安全例会。总结每次运行的安全情况找出可取经验，同时制定出对策进行实施。把存在的任何安全问题当成大事故，严格分析、追究、兑现。通过严要求、严管理实施安全工程，高标准高境界的教育，使得本企业的生产与运行一直无出现安全事故。
总之，石油行业企业的安全生产监控系统是一个集控制、管理、监测于一体的分布式系统。基于分布式光纤传感技术在石油行业企业现场总线监控系统以PLC构成系统的底层控制站，完成生产过程的数据实时采集和过程控制，并在此基础上建立了远程监控系统，整个系统实现了生产参数自动检测、自动控制，提高了企业工艺自动化水平，也极大改善了安全生产状况，值得推广应用。
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分布式传感 篇8
为了最小化损失, 在一个大的地理区域 (如森林) 内的多个不同地方的事件的探测需要尽早地追踪。我们想到了一个能够监视一片广阔的分布式地理区域的分布式WSN。传感器节点使用限定的结构进行部署, 部署的传感器的数量取决于事件发生的可能性。例如, 一个大的森林包括一些岩石的组合, 这些岩石分散在森林中的一大片区域, 很多高大的树木集中在被称作亚区或亚森林的一个特定区域, 在这种情况下, 便没有必要在森林中的岩石区部署传感器。因此, 事件发生可能性越大的地方传感器的密度也就越大。
图1展示了一个分布式WSN。每个亚森林区包括一个重要的Sink节点和一个次要的Sink节点, 如果主Sink节点失去功效则次Sink节点可以代替它, 整个系统还可以正常运行。在图1中只展示了一个可以和属于其它亚区域或亚森林的主Sink节点共享信息的Sink节点, 这些Sink节点是首尾节点, 他们之间可以通过直接连接进行通信, 例如他们之间的一次跳跃通信。来自亚森林的任何一个sink节点充当着头sink节点, 头sink节点可以查询来自不同亚森林的另外sink节点的信息。头部可以存储信息并追踪多个亚区的时间, 它也发出较早的探测和在WSN中事件发生地点的警报信息。
2 系统模型
我们想出了一个包含N个传感器节点的WSN, 在监测区域的这些传感器节点被有结构的进行部署, 来给网络编码创造机会。这N个传感器节点周期性的感知温度并将数据传送给sink节点。根据功能, WSN中的传感器节点被分为三种, 叶节点主要被用来感知并传送信息;集合节点主要用来聚集使用网络编码收到的信息并传送它;有一些转播节点向sink节点转播信息。
3 假设
为了应用可以提高分布式WSN性能的网络编码技术, 提出了下列假设。
每个节点被放置在彼此距离大约相同距离处。
节点按照2D平面进行放置;考虑到传感器部署平面不统一。
N是传感器节点的数量, S是Sink节点的数量。N和S的值取决于森林的深度。S取决于在一个地理区域内森林分成了多少块, 对于一个大森林来说N值很大。
在部署传感器的时候, 每个传感器节点分配了一个唯一的ID。
Sink节点维持了一个表格, 其中每行包含一个ID和一组坐标。在WSN中sink节点使用这张表来定位和追踪森林火灾。
所有传播都包含源ID和sink节点ID, 这种传播方式成为多播。
e1和e2是集合节点收到的两个信息, f是一个用来计算这两个数值间主要区别的二项式, 并且返回yes或no。如果e1和e2相差不超过γ, 函数f返回false, 否则返回true。两数之差的绝对值用d表示:d=e1~e2。
f:{0 if d<γ, 1 otherwise}
4 无线传感器节点和sink节点的规则
在网络中传感器节点的作用广义上包括感知、聚集和转播。传感器节点的功能是由制定预部署策略的部署者所决定的。集合节点是比叶传感器节点更强大的节点。sink节点是具有更高的带宽, 更强大的处理能力和存储能力的末端节点。
在网络中, 叶节点用来感知和传播。它存储先前传播的数据, 如果现在感知的数据 (温度) 和先前传送的数据差别较大, 新感知的数据就会像图2所示传送给聚合节点。这样通过避免不必要的数据传输节省了很多能量。
聚合节点的作用是作为网络编码节点, 这些节点运行启发式算法来限制大量信息流并实现节省网络带宽的网络编码。聚合节点使用f函数来决定是否应用网络编码。
5 部署策略和拓扑结构
部署策略是2D的。如图2所示, WSN是递归构建的。图3展示了一个更一般化的框架。图2中, 节点1和节点3是sink节点, 一个sink节点是主sink节点, 另一个sink节点是从sink节点, 但是他们在WSN中有同样的作用, 如图所示, 节点1和节点3从大量的传感器节点中获取大量的数据。拓扑结构最初由节点1、2、3、4、8、19、12和16组成。这称作初始级别L0, L0包括8个节点。现在拓扑结构递归构建级别L1、L2、L3…LP。L1包含8个叶传感器节点和4个聚合节点, 其中节点5、10、13和18是聚合节点, 节点6、7、9、11、14、15、17和20是叶传感器节点。级别L1包含 (r+q) 个节点, 其中r表示叶传感器节点的数量, q是级别L1中添加的聚合传感器节点的数量。此外, 拓扑结构进行递归构建, 则级别L2包含2 (r+q) 个节点, 随着WSN中级别的增加这个过程会继续添加新的传感器节点。提出的这个结构是可以升级的, 并且随着级别的提高, 它可以容纳更多的传感器节点。
6 结论
在这篇论文中我们展示了一个健壮的可知网络编码数据聚合方法。这种方法将通过减少网络中传输的信息数量来提高网络的性能, 它还为来自多个传感节点到sink节点的多对多网络流提供保护来防止连接失败, 我们提出的方法的效率已经在地理应用即野外火灾探测的帮助下得到论证。这种递归的部署策略是可升级的, 并可应用在一个大的分布式无线传感器网络中。
摘要：无线传感器网络 (WSNs) 被广泛的部署用来监视像适度、温度和土壤肥沃度等信息。当传感器节点采集到数据并且将数据传到网络时, 网络的流量增加并且可能造成可导致广播风暴问题的堵塞。阐述了最优化数据集合和减少WSN内传播信息的数量的网络编码。一个可知编码部署策略通过在传感器节点集合中创造网络编码机会表现出来。我们的部署策略可产生一个支持多对多网络流的拓扑结构。它同时也提供了在网络中防止出现多个错误的保护。此外, 我们提出了一种可以限制不必要传播的启发。
关键词：分布式WSN,数据集合,网络编码
参考文献
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