張帥 魯猛 麥建聰 朱萍玉

特約論文

基于光功率切割算法的級聯(lián)FBG光譜重疊識別研究*

張帥 魯猛 麥建聰 朱萍玉

（廣州大學機械與電氣工程學院，廣東 廣州 510006）

針對級聯(lián)光纖布拉格光柵（FBG）傳感器使用時，實際工況不確定應變可能使2個中心波長鄰近的FBG光譜動態(tài)重疊，引起測試信號紊亂而無法被商用FBG解調(diào)設備軟件正確解調(diào)，導致被測對象的真實應變丟失或失真問題，提出一種FBG光譜光功率切割算法。建立光功率等值線函數(shù)模型，搜索等間隔光功率等值線族與FBG光譜的交點，依據(jù)交點個數(shù)對2個具有鄰近中心波長的FBG光譜重疊狀態(tài)進行識別。經(jīng)風電葉片交變載荷疲勞試驗中2個級聯(lián)FBG實測數(shù)據(jù)計算案例表明，本文提出的FBG光譜光功率切割算法能有效識別2個FBG傳感器的重疊光譜，為級聯(lián)FBG傳感器工程應用自診斷提供了解決方案。

級聯(lián)光纖布拉格光柵；光功率等值線；光譜重疊；光功率切割算法

0 引言

光纖布拉格光柵（fiber Bragg grating, FBG）傳感器是近年發(fā)展起來的一種新型光纖傳感器，具有重量輕、體積小、靈敏度高等特點，廣泛應用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領(lǐng)域[1-2]。其主要原理是通過FBG傳感器反射光譜的中心波長漂移量來反映被測物體的外部環(huán)境變化。目前，針對大型結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測，大多利用FBG傳感器復用技術(shù)[3-5]，將FBG傳感器組成傳感器網(wǎng)絡，獲取結(jié)構(gòu)相關(guān)信息。然而，由于光源帶寬限制，過多的FBG復用導致反射光譜重疊，使解調(diào)設備無法識別反射光譜的中心波長[6]，進而造成解調(diào)設備采集信號異常，對FBG復用技術(shù)在實際工程中的應用提出重大挑戰(zhàn)。近年來，解調(diào)算法的改進研究備受關(guān)注。文獻[7]提出基于狼群算法解調(diào)中心波長，并引入學習因子和變異系數(shù)，跳出局部極值以增強全局搜索能力，對多個FBG復用系統(tǒng)進行解調(diào)，提高了解調(diào)精度。文獻[8]提出人工蜂群（artificial bee colony, ABC）算法解調(diào)中心波長，并在此基礎(chǔ)上提出改進ABC（IABC）算法，以改善FBG漂移后中心波長的解調(diào)精度，并應用于多個FBG復用系統(tǒng)。以上研究重點均是面向多路FBG傳感器并聯(lián)復用的解調(diào)系統(tǒng)，而在實際風電葉片交變載荷監(jiān)測中發(fā)現(xiàn)，當單通道級聯(lián)FBG傳感網(wǎng)絡中存在2個FBG傳感器初始波長鄰近的狀況時，也會出現(xiàn)反射光譜重疊的現(xiàn)象，導致監(jiān)測系統(tǒng)采集信號異常，無法反映風電葉片的工作狀態(tài)。

基于此，本文提出一種FBG光譜光功率切割算法，識別具有鄰近中心波長的級聯(lián)FBG重疊光譜。

1 光纖光柵應變傳感原理

當外界溫度或應變發(fā)生變化時，會引起光柵周期和有效折射率變化，導致光纖光柵中心波長偏移，如圖1所示。

當光纖光柵受到軸向均勻應變時，一方面引起光柵周期變化：

另一方面引起有效折射率變化：

式中：

11——光纖應變分量；

12——光纖應變張量；

——泊松比。

上述兩方面變化的同時引起光纖光柵波長變化。由公式(1)可得

將公式(2)和(3)代入公式(4)得

定義有效彈光系數(shù)P為

則公式(5)可簡化為

式中：

公式(7)為光纖光柵受軸向均勻應變時波長漂移量與外界應變關(guān)系的表達式，波長漂移量與外界應變有良好的線性關(guān)系。

2 光纖光柵光譜重疊試驗及成因分析

FBG光譜重疊可能發(fā)生在單通道級聯(lián)的FBG傳感網(wǎng)絡。當級聯(lián)的2個FBG傳感器中心波長相近時，小中心波長的FBG受拉伸應變作用，而大中心波長的FBG受壓縮應變作用，二者的中心波長可能在某個時刻達到相同，從而產(chǎn)生反射光譜重疊現(xiàn)象，使解調(diào)設備錯誤識別或無法識別反射光譜的中心波長，給數(shù)據(jù)采集帶來困擾。圖2為風電葉片交變載荷疲勞試驗中波長鄰近的2個FBG傳感器獲取的異常數(shù)據(jù)波形，采樣頻率為1 000 Hz。

圖2 FBG傳感器波形失真

由圖2可以看出，波形嚴重失真，無法確認傳感器好壞或判定傳感器信號失真。該應變信號理論為正弦波形，在信號1/4周期時間段（32.660～33.040 s）內(nèi)，對于FBG#A傳感器，應變值為單調(diào)增加，對應傳感器的中心波長值也應為單調(diào)增加；對于FBG#B傳感器，應變值為單調(diào)減小，對應傳感器的中心波長值也應為單調(diào)減小，而圖2中FBG傳感器波形顯示較為紊亂。將32.750～33.800 s時間段內(nèi)的2個FBG傳感器的中心波長值以0.005 s的時間間隔列出，如表1所示。

表1 2個串聯(lián)FBG傳感器中心波長值

由表1可以看出，F(xiàn)BG傳感器的中心波長值并非單調(diào)增加或減小，而是大小波動。

為了對以上數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題的原因進行細致分析，設計試驗將2個中心波長鄰近的FBG傳感器串聯(lián)在同一通道中，組成級聯(lián)FBG傳感網(wǎng)絡。通過模擬風電葉片交變載荷疲勞試驗，使2個FBG傳感器受到相反的作用力，中心波長小的FBG#A傳感器受到拉伸應變，中心波長大的FBG#B傳感器受到壓縮應變，并記錄試驗過程中2個FBG傳感器的光譜重疊數(shù)據(jù)。FBG#A和FBG#B傳感器相關(guān)參數(shù)如表2所示。

表2 FBG傳感器相關(guān)參數(shù)

首先，將FBG#A和FBG#B傳感器分別布置于風電葉片的吸力面SS面和壓力面PS面，如圖3所示。

圖3 FBG傳感器安裝示意圖

然后，對風電葉片進行交變載荷疲勞試驗；最后，對風電葉片上的2個FBG傳感器波長變化進行分析。

結(jié)合2個FBG傳感器光譜變化和傳感器受力狀態(tài)，分析FBG傳感器在1/2周期信號內(nèi)波形變化，信號波形如圖4所示。

圖4 FBG傳感器1/2周期波形變化

風電葉片處于靜止狀態(tài)時，F(xiàn)BG#A和FBG#B傳感器的光譜中心波長分別為λ0和λ0。當風電葉片向一側(cè)運動并使PS面受壓時，位于PS面上的FBG#B傳感器跟隨風電葉片產(chǎn)生壓縮形變，導致光纖光柵周期變小，進而中心波長向左移動。同時，風電葉片的SS面被拉伸，位于SS面上的FBG#A傳感器受到拉伸形變，導致光柵周期增大，進而中心波長向右移動。當FBG傳感器中心波長信號位于圖4所示波形變化的第Ⅰ階段時，由于初始中心波長λ0<λ0，對應在光譜圖上，λ0和λ0的波峰在波長軸上相向移動至λ1和λ1，兩個光譜發(fā)生重疊，光譜變化如圖5(a)所示。

隨著風電葉片繼續(xù)運動，F(xiàn)BG#B傳感器繼續(xù)受到壓縮應變，中心波長繼續(xù)向波長減小的左側(cè)移動。FBG#A傳感器受到拉伸應變，中心波長繼續(xù)向波長增大的右側(cè)移動。2個中心波長不斷向彼此靠近，波峰在波長軸上相向移動至λ2和λ2時，光譜發(fā)生部分重疊，光譜變化過程示意圖如圖5(b)所示。此過程FBG傳感器的波形變化過程處于圖4中的第Ⅱ階段。2個FBG傳感器光譜重疊后，解調(diào)設備無法準確識別中心波長，故在第Ⅱ階段FBG#B傳感器讀取了FBG#A傳感器的中心波長。

當風電葉片向一側(cè)運動到極限位置后，便開始反向運動，F(xiàn)BG#B傳感器所受壓縮應變減小，導致光纖光柵周期變大，進而中心波長向右移動。相應地，F(xiàn)BG#A傳感器中心波長向左移動，直至重疊光譜分離為不重疊光譜，F(xiàn)BG傳感器波形變化處于圖4中的第Ⅲ階段，光譜變化如圖5(c)所示。

圖5 光譜重疊模型示意圖

試驗過程記錄了單通道級聯(lián)FBG傳感網(wǎng)絡出現(xiàn)的2個FBG傳感器光譜重疊的數(shù)據(jù)，利用光譜數(shù)據(jù)將FBG光譜波形重構(gòu)，如圖6所示。

圖6 部分重疊光譜

3 光功率切割算法及應用

為保證商用FBG解調(diào)設備軟件有效識別光譜重疊，本文提出一種FBG光譜光功率切割算法。該算法的原理是先建立一條垂直于光譜軸的光功率等值線函數(shù)模型；然后，將光功率等值線函數(shù)模型在一定的光功率值區(qū)間（光功率切割區(qū)間）等間隔取值，建立光功率等值線族；最后，在光功率切割區(qū)間內(nèi)搜索水平光功率等值線族與光譜波形之間的交點個數(shù)。由于未重疊和發(fā)生重疊后的光譜波形特征不同，所以交點個數(shù)也不同，通過搜索交點個數(shù)，實現(xiàn)光譜重疊識別。

FBG光譜光功率切割算法示意圖如圖7所示。

圖7 FBG光譜光功率切割算法示意圖

圖8 交點統(tǒng)計圖

由圖8可以看出，在?20 ～ ?30 dBm范圍內(nèi)，部分重疊光譜有2個、3個交點；非重疊光譜信號，由于2個FBG傳感器的中心波長分離，交點個數(shù)保持穩(wěn)定的4個。因此，通過搜索重疊光譜和非重疊光譜與光功率線之間的交點個數(shù)，可識別光纖光柵的光譜是否重疊，以此實現(xiàn)對級聯(lián)FBG波長重疊的識別。

4 結(jié)論

本文以風電葉片為例，研究FBG傳感器光譜重疊產(chǎn)生的原因，提出一種FBG光譜光功率切割算法，實現(xiàn)重疊光譜的識別。該算法通過讀取和處理風電葉片的實際光譜數(shù)據(jù)，可識別多個波長相近的FBG傳感器的重疊光譜，在實際工程測量中具有重要意義。

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Research on Spectral Overlap Recognition of Cascaded Fiber Bragg Grating Based on Optical Power Cutting Algorithm

ZHANG Shuai LU Meng MAI Jiancong ZHU Pingyu

(School of Mechanical and Electrical Engineering of Guangzhou University, Guangzhou 510006, China)

When using cascaded fiber Bragg grating (FBG) sensors, the uncertain strain may dynamically overlap the FBG spectra adjacent to two central wavelengths under actual working conditions, causing the test signal to be disordered and unable to be correctly demodulated by the commercial FBG demodulation equipment software, resulting in the loss or distortion of the real strain of the tested object. A FBG spectral optical power cutting algorithm is proposed and an optical power contour function model is established, Search the intersection of the equidistant optical power contour family and the FBG spectrum, and identify the overlapping states of two FBG spectra with adjacent central wavelengths according to the number of intersections. The calculation case of the measured data of two cascaded FBG sensors in the alternating load fatigue test of wind turbine blades shows that the FBG spectral optical power cutting algorithm proposed in this paper can effectively identify the overlapping spectra of two FBG sensors, and provides a solution for the self diagnosis of cascaded FBG sensors in engineering application.

cascaded fiber Bragg grating sensors; optical power contour; spectral overlap;optical power cutting algorithm

TH212；TH213.3

A

1674-2605(2022)04-0002-05

10.3969/j.issn.1674-2605.2022.04.002

國家重點研發(fā)項目（2018YFB1501201）

張帥,魯猛,麥建聰,等.基于光功率切割算法的級聯(lián)FBG光譜重疊識別研究[J].自動化與信息工程,2022,43(4):7-11.

ZHANG Shuai,LU Meng, MAI Jiancong, et al. Research on spectral overlap recognition of cascaded fiber Bragg grating based on optical power cutting algorithm[J]. Automation & Information Engineering, 2022,43(4):7-11.

張帥，男，1995年生，碩士生，主要研究方向：測控技術(shù)與儀器。

魯猛，男，1993年生，碩士生，主要研究方向：測控技術(shù)與儀器。

麥建聰，男，1997年生，碩士生，主要研究方向：先進傳感技術(shù)。

朱萍玉（通信作者），女，1971年生，博士，教授，主要研究方向：先進傳感與檢測技術(shù)，智能制造與智能維護。E-mail: pyzhu@gzhu.edu.cn