长距离双M_Z干涉型振动传感器实时定位算法研究

长距离双M�Z干涉型振动传感器实时定位算法研究* * 谢尚然1* * , 邹琪琳3, 屠亦军2 , 张秀峰2, 王利威1 , 张 � 敏1, 廖延彪1 ( 1.清华大学电子工程系,北京 100084; 2.国家电网浙江舟山市电力公司,浙江舟山 316000; 3.宁波诺可电子 科技发展有限公司,浙江宁波 315000) 摘要:提出了一种基于离散小波预处理的长距离双Mach�Zehnder( M�Z)干涉型振动传感器实时定位算法。在进 行互相关时延估计前,首先利用离散小波分解寻找振动起始点,并提取出有效数据域,在显著提高运算速度的 同时,有效降低了各类相干噪声和干扰引入的定位误差。利用总长 30. 498 km的普通室外光缆进行了现场实 验,结果明,算法在2 MHz采样率情况下达到了50 m的定位精度,定位时间不超过1 s。 关键词:双Mach�Zehnder( M�Z)干涉型振动传感器; 离散小波分解; 实时定位算法 中图分类号: TN247 � � 文献标识码: A � � 文章编号: 1005�0086( 2009) 08�1020�05 A study on real�time location method for long distance dual M�Z interferometric vibra� tion sensor XIE Shang�ran1* * , ZOU Qi�lin3 , TU Yi�jun2 , ZHANG Xiu�feng2, WANG Li�wei1 , ZHANG Min1 , LIAO Yan�biao1 ( 1. Department of Electronic Engineer ing, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 2. State Grid Zhejiang Zhoushan Electric Power Company, Zhoushan 316000, China; 3. Ningbo Nuoke Electronic Technology Development CO. , LTD. , Ningbo 315000, China) Abstract: A novel real�time locat ion method for long distance dual Mach�Zehnder( M�Z) interferomet ric vibration sensor is proposed. First, staring point of vibration signal is found by discrete wavelet decompo� sit ion, then effective data domain is got from original signal, and finally cross�correlation delay est ima� t ions is carried out. Themethod can reduce the impact of coherent noise and interference effectively while significantly increasing the operat ion speed. Field test on 30. 498 km general outdoor cable proves that the method achieves a location accuracy of 50 m in the case of 2 MHz sample rate and running time is less than 1 s. Key words: dual Mach�Zehnder( M�Z) interferometric vibrat ion sensor; discret e wavelet decomposition; real�time location method 1� 引 � 言 � � 双 Mach�Zehnder(M�Z)干涉型振动传感器属于分布式光 纤传感器,是传感领域的研究热点之一。双M�Z干涉型振动 传感器检测灵敏度高,主要技术难点在于对振动的准确实时定 位。目前报导的定位算法大部分是对两路干涉信号直接进行 互相关时延估计,这种方法思路简单,易于实现,但在长距 离应用下极易受到噪声和干扰影响,定位误差较大,而且算法 实时性能不好。文献[ 1]采用直接互相关定位算法,在光缆总 长 20 km、10 MHz采样率情况下,最大定位误差为 149 m;文献 [ 2]采用类似算法,在光缆总长 23. 640 km、2. 5 MHz采样率情 况下,最大定位误差为 131 m;文献[ 3]加入了 PGC调制解调方 案,在光缆总长 18. 46 km、1 MHz采样率情况下,平均定位误 差 230 m。上述文献中,均无对定位算法运行时间的报导。 � � 本文提出了一种基于离散小波预处理的实时振动定位算 法。首先利用离散小波分解寻找振动起始点,并提取出有效数 据域,之后再对有效数据域进行带通滤波和互相关时延估计, 既显著提高了算法运算速度,又有效降低了各类相干噪声和干 扰引入的定位误差。在总长为 30. 498 km 的普通室外光缆上 进行了现场实验,结果表明,经预处理的定位算法在 2 MHz采 样率情况下达到了 50 m 的定位精度,定位时间不超过 1 s,性 能明显优于传统的直接互相关定位算法。 2� 双M�Z干涉型传感器振动定位原理和误差产 生原因 � � 光学系统结构框图如图 1所示。这是在单向M�Z干涉仪 光 电 子 � 激 光 第 20 卷 第 8 期 � 2009 年 8 月 � � � � � � Journal of Optoelectronics � Laser � � � � � � � � Vo l. 20 No . 8 � Aug . 2009 *� � � 收稿日期: 2008�12�18 � 修订日期: 2009�03�02 � * � 基金项目:国家科技支撑资助项目(2007BAE19B04) � * * E�mail: zhanxiongfei@ gmail. com 基础上改进得到的双向M�Z干涉仪结构。激光器输出的窄带 激光经耦合器 1分成两路,分别从干涉臂两端的耦合器 2和耦 合器 3进入传感区域,在对端的耦合器处发生干涉并输出,在 探测器D1和D2处得到干涉信号。设干涉臂总长度为 L ,发生 振动的位置C距耦合器 2为 X。该振动信号造成的两干涉臂 相位差沿两相反方向传播到D1、D2的距离不同,分别为 L- 2X 和X。设真空中光速为 c,光纤纤芯折射率为 n,则C 点相 位差信号传播到D1、D2的时间差为 � � � � �t = L - X + L c/ n - X c/ n = 2n c (L - X) (1) 只要测量出 �t,就可以反推出振动发生的位置X。由此可见,振 动定位的主要任务是对两路干涉信号进行时延估计,即估计 �t。 图 1� 双M�Z干涉型振动传感器光学系统结构框图 Fig. 1� Optical system of dual M�Z based interferometric vibration sensor � � 实际应用中, D1、D2探测到的干涉信号首先要经过采集卡 进行 AD转换。设采集卡采样频率为 Fs,则 �t 时间对应的时 延点数 �N = �t�Fs ,代入式( 1)并反解 X ,可得 X= L- c 2n �t = L- c 2n �N F s 。定义定位精度 dx 为 1个采样周期(即 �N = 1) 内光在光纤纤芯中的传播距离,因此 � � � � dx = - c 2n 1 Fs = c 2nF s (2) 在固定光纤上,纤芯折射率 n可认为不变,因此定位精度 dx 只 与采样频率Fs 有关。定位精度是采样操作所引入的量化误差, 采样频率越高,定位精度越高。从另一角度理解,定位精度可以 看作系统在固定采样率情况下能够达到的最小误差。 � � 实际上,诸多因素会导致系统定位误差超过定位精度。 首先, M�Z干涉仪灵敏度很高,在检测到图 1中 C处主要振 动的同时,干涉臂沿线各个位置的微弱振动也会反映在输 出干涉信号上,这些不同位置的干扰对应不同的 �t,会对 �t的估计结果产生影响;其次,长距离干涉仪干涉臂长难以 精确控制,而干涉相位噪声又与臂长差成正比[ 4,5] , 因此臂 长差的存在会降低干涉信号的信噪比和可见度,影响互相 关时延估计结果;再次,长距离干涉臂沿线各点的光散射噪 声累加形成的总散射噪声很大,而且散射噪声中含有很强 的相干成分,这些成分在互相关运算中无法排除,会显著增 大定位误差。另外,各光电器件引入的随机噪声以及温度 慢漂等环境因素也会影响定位结果。总之,长距离 M�Z干 涉仪输出干涉信号中含有众多噪声和干扰,这些成分是产 生定位误差的主要原因。如何快速有效地滤除噪声排除干 扰是定位算法面临的首要问题。 � � 另一方面,系统输出的干涉信号是非平稳信号,时域上 分为纯噪声干扰部分和振动信号部分。相对纯噪声干扰部 分,振动信号部分持续时间很短。若直接对全部输出干涉 信号进行滤波和互相关操作,不仅会花费大量的运算时间, 无法保证算法实时性能,而且会增大噪声干扰对定位结果 的影响。算法需要处理的只是全部干涉信号中的一小部分 有效振动数据,如何快速准确地提取干涉信号中的有效数 据域是定位算法面临的另一问题。 3� 基于离散小波预处理的实时振动定位算法 3.1 � 定位算法 � � 为了解决上述问题,定位算法有必要在进行互相关运算之 前对信号进行预处理。预处理的任务有二,一是尽可能地滤除 噪声排除干扰,二是提取干涉信号中的有效数据域。为避免滤 波运算时间过长,流程上先利用离散小波分解寻找振动起始 点,之后从振动信号部分截取一段数据作为有效数据域,最后 对有效数据域进行带通滤波,这样可以最大限度地减少滤波运 算量。预处理之后,对滤波后的两路有效数据域进行互相关运 算。互相关运算在进行时延估计的同时,可以排除非相干噪声 的影响。最后,通过寻找互相关结果的最大值得到定位结果。 由以上,定位算法流程如图 2所示。 3.2 � 信号预处理 � � 干涉仪输出的两路干涉信号典型波形如图 3所示。 � � 图 3( a)是用钢尺敲击约 30 km长普通层绞式通信用室外 光缆铠装得到的干涉信号,采样率为 2 MHz,采样时间为 1 s。 可以看到,信号整体非平稳,分为纯噪声干扰部分和振动信号 部分,由图 3( b)局部放大可知,振动起始位置在 1. 073 � 106 附 近。振动信号持续时间约为 0. 1 s,仅占全部信号持续时间的 10%,同时背景噪声干扰强烈,信号信噪比很低,约为 5 dB。 � � 预处理的第一步是寻找振动起始点。由图 3( a)可知,振动 信号峰峰值整体上大于背景噪声干扰峰峰值。因此,理论上可 以通过时域设定峰峰值阈值来确定振动起始点。但是,由于信 号未经滤波,这样得到的结果很容易受到相干噪声和干扰的影 响,鲁棒性不高。另外,由器件和温漂引入的直流漂移也会对 峰峰值的计算带来困难。寻找振动起始点本质上是寻找一段 信号的突变点,而小波分析恰恰是确定非平稳信号突变点的有 力工具[6]。小波分解运算的物理意义是利用不同中心频率不 同带宽的一组滤波器对原始信号进行滤波,得到各层小波系 数。最上层小波系数对应滤波器的中心频率最高,带宽最宽。 随着小波系数层数降低,中心频率逐渐降低,带宽逐渐变窄。 振动起始点处含有很强的高频成分,因此在上层小波系数中会 出现明显的突变点,通过对该层小波系数设定阈值即可找到该 突变点,从而确定振动起始点。与此同时,由于每一层小波系 数只对应特定的频带范围,该范围之外的噪声和干扰将被滤 除,因此大大降低了噪声和干扰以及直流漂移的影响。为节省 运算时间,在进行离散小波分解之前先对原始信号降采样。振 动信号的主要频率集中在 2 kHz左右,为确保不丢失振动信号 信息,将信号采样率从 2 MHz降到5 kHz。降采样操作既减少 了小波分解的运行时间,又滤除了5 kHz以上的高频噪声和 干扰。 �1021� 第 8期 � 谢尚然等:长距离双 M�Z干涉型振动传感器实时定位算法研究 � � � � � � � � � � � � � � � � 图2� 基于离散小波预处理的实时振动定位算法流程图 Fig. 2� Flowchart of real�time locating vibration algorithm based on discrete�wavelet pretreatment 图3� 干涉仪输出两路干涉信号典型全局波形及事件起始位置局部放大 Fig. 3� Overall and local enlarge of typical two�channel interference signal � � 降采样后原始信号及其第 1~ 3层离散小波分解细节系数 如图 4所示。可见,上层细节系数中均含有明显的突变点信 息,而且细节系数信噪比从第 1层至第 3层逐渐提高。但注意 到第 3层细节系数由于滤波器中心频率过低,原始信号信息出 现丢失,因此算法选择第 2层细节系数确定小波域振动起始 点。设定判断阈值为第 2层细节系数最大值的 0. 25,首次超过 该阈值的点判定为小波域振动起始点。得到小波域起始点之 后,可以根据降采样率以及小波系数与原始信号的比例关系推 算原始信号振动起始点。首先,原始信号降采样率为 2M/ 5K = 400;其次,根据MALLAT 算法[7] ,第 2层小波系数点数为原 信号 1/ 22,但由于运算中存在卷积误差,实际得到的第 2层小 波细节系数点数为原信号的 1258/ 5000。图 4中,第 2层小波 系数小波域起始点为 675,因此推算出的原始信号事件起始点 为[ 675� 400 �5000/ 1258] = 1073131,与图 3( b)起始点局部放 大图中显示的实际情况吻合。 � � 准确找到振动起始点后,就可以提取有效数据域。根据互 相关理论[ 8, 9] ,互相关时延估计结果误差与观测时间、信号带宽 和信号信噪比等因素有关。观测时间越长、带宽越宽和信噪比 越高,互相关时延估计结果误差越小。振动信号在起始点附近 存在突变,相比其他部分含有更丰富的频率成分,带宽较宽,利 于进行互相关运算。因此,算法从振动起始点开始向后截取若 干点作为有效数据域。有效数据域长度对应观测时间,截取点 数越多,时延估计结果越准确,但相应算法运行时间越长。所 以,截取点数需要在实验中根据互相关误差大小和算法运行时 间折中确定。一般截取点数在 5~ 10 k范围内选取。 � � 有效数据域是原始信号的一部分,需要通过带通滤波操作 提高信噪比。有效数据域的数据点数相比原始信号少很多,因 此滤波速度大大提高。带通滤波器的频带范围与有效数据域 的带宽有关。有效数据域带宽取决于某些外界因素,例如振动 产生的方式、施加振动的介质、作用力大小以及光缆类型等等。 针对不同类型的振动信号,带通滤波器的低频截止频率一般在 0. 1~ 0. 5 kHz范围内变化,高频截止频率在 5~ 10 kHz范围内 变化。 �1022� � � � � � � � � � � � � � � � � � � 光电 子 � 激 光 � 2009年 � 第 20卷 � 图4� 降采样后原始信号1~ 3层离散小波分解细节系数 Fig.4 � Detail coefficient of level 1~ 3 discrete wavelet decomposition of down�sampled signal 3. 3 � 互相关时延估计 � � 预处理得到的两路有效数据域,已经滤除了大部分相干噪 声和干扰,而互相关运算可以消除不相干噪声的影响[ 7]。两路 有效数据域信号(截取点数为 10 k)互相关结果如图 5所示。 可见,经预处理信号的互相关结果峰值锐利,利于确定最大值 位置。互相关结果最大值位置对应的时延为两路信号时延点 数的一次估计,算法在进行一次互相关后,交换互相关函数两 路参数位置再次运算, 2次运算得到的时延估计均值作为最终 时延点数,将其代入式( 1)即可得振动定位结果。 图5� 两路滤波后有效数据域信号互相关结果 Fig.5 � Cross correlation result of two� channel filtered suitable data 4� 实验结果 � � 以上定位算法已由C语言全部编程实现,并在 visual c+ + 6. 0平台上搭建软件架构和界面。算法在总长为 30. 498 km的 普通层绞式通信用室外光缆上进行了现场实验,振动信号由钢 尺敲击光缆铠装产生。光缆上每间隔 1 m 印有出厂时严格标 定的绝对长度值,可以利用该标定长度作为振动发生实际位置 参考值。实验用工控机型号为研祥 801A( Intel �R Core 2 Duo CPU, 2 G RAM) ,采集卡为研华PCI�1714(可 4通道同时采集, 最高采样率为 30 MHz) ,采样率设为 2 MHz。预处理步骤中, 有效数据域截取点数取 10 k,带通滤波器频带范围取 0. 2~ 8 kHz。实验时,在 30 km缆上的 8个不同位置( 0、8000、10000、 21000、23000、25000、27000和 30498 m)产生敲击事件,每个位 置敲击 5次,每次敲击作用力大小基本相同。每次敲击时,记 录算法寻找到的振动起始点位置、算法定位结果及运行时间, 并保存全部数据。 � � 首先,验证算法寻找振动起始点的准确程度。通过人工分 析实验保存数据,可以知道每次敲击事件振动起始点的准确位 置。算法寻找到的振动起始点与人工确定的准确位置间的误 差统计结果见表 1(每个敲击位置误差取 5次敲击最大值, + 表 示在准确位置之后, - 表示在准确位置之前)。 表1 � 振动起始点寻找误差统计 Tab. 1 � Statistics of event starting point determining error Event number Event start in g point determining er ror/ point s 1 + 500 2 + 850 3 + 550 4 + 750 5 + 450 6 - 360 7 + 550 8 + 700 � � 可以看到,振动起始点寻找误差与总数据点数相比十分微 小,可以认为是由离散小波分解中的量化误差所致,而且由于 起始点寻找误差远远小于有效数据域截取点数 10 k,因此不会 对互相关时延估计产生影响。 � � 为说明算法性能优势,将本文算法与传统的直接互相关定 位算法进行比较。直接互相关定位算法流程是对全部 2 M个 数据点进行带通滤波(带通滤波范围 0. 2~ 8 kHz) ,并对滤波后 所有数据点进行互相关,没有经过预处理环节。 � � 两种算法定位误差的比较如图 6所示,其中每个位置定位 误差为 5次敲击的平均值。 � � 由式( 2) ,采样率Fs= 2MHz时,定位精度 dx= 50m。图 6 中,定位精度上下限即对应 � 50 m,定位误差超过上下限间的 范围则表示算法没有达到该定位精度。从图 6( a)可以看出,本 文算法由于有效去除了噪声和干扰的影响,提取出有效数据域 进行时延估计,因此在 8个不同位置的定位误差均未超过定位 精度上下限,说明算法在采样率 2 MHz情况下达到了 50 m的 定位精度。相比而言,直接互相关定位算法利用所有滤波后数 据进行时延估计,使没有振动信号的纯噪声干扰部分也参与了 互相关运算,这部分数据持续时间很长,含有很多未被完全滤 除的相干噪声和干扰成分。这些相干噪声和干扰产生的位置 在光缆上随机分布,综合结果是使时延估计的结果趋向于零, �1023� 第 8期 � 谢尚然等:长距离双 M�Z干涉型振动传感器实时定位算法研究 � � � � � � � � � � � � � � � � 图 6� 两种算法定位误差均值比较 Fig. 6� Comparison of locating mean error of two algorithms 即趋向于两路信号完全不相关。图 6( b)中,敲击位置 8(光缆 末端,即图 1中耦合器 3位置)的定位误差很小,是由于在光缆 末端敲击时得到的两路干涉信号时延点数恰好为零(式( 1)中, x= L 时 �t= 0) ,与相干噪声和干扰引入的影响相一致。但在 其他位置敲击时,定位误差明显超过定位精度上下限。综上可 知,预处理环节去除噪声干扰影响效果明显,本文算法可以达 到定位精度要求,性能明显优于直接互相关定位算法。 � � 两种算法运行时间的比较见表 2,其中每个位置运行时间 为 5次敲击的平均值。 表 2 � 两种算法运行时间比较 Tab. 2 � Comparison of two algorithms running time Event number Pret reatment algorithm/ s Direct corr elat ion algor ithm/ s 1 0. 821 2. 573 2 0. 796 2. 568 3 0. 792 2. 545 4 0. 831 2. 551 5 0. 827 2. 570 6 0. 795 2. 546 7 0. 822 2. 578 8 0. 826 2. 579 � � 可以看到,本文算法由于在离散小波分解之前进行了降采 样操作,并且只对有效数据域进行互相关,运行时间明显少于 直接互相关定位算法。实际上,光学系统输出的干涉信号是源 源不断地进入采集卡等待处理的,因此需要信号处理系统在对 当前 1 s数据进行处理的同时,对下 1 s数据进行缓存,以保证 数据不丢失。若算法运行时间超过 1 s,会造成数据处理和缓 存不能同步,最终导致软件系统崩溃。由表 2可知,本文算法 运行时间均小于 1 s,满足了系统实时性要求。而直接互相关 算法则不能满足要求。 5� 结 � 论 � � 现场实验结果表明,本文提出的基于离散小波预处理的长 距离M�Z干涉型振动传感器定位算法,实现了准确实时定位 的目标。与传统直接互相关定位算法相比,由于加入了预处理 环节,在显著提高运行速度的同时,有效降低了各类相干噪声 和干扰引入的定位误差,在 2 MHz采样率情况下达到了 50 m 的定位精度,定位时间不超过 1 s。 参考文献: [ 1] � CHENWei�min,WU Jun,TAN Jing, et al. Locating technology for twin Mach�Zehnder distributed optical fiber sensing system[ J]. Acta Opti� caSinica, 2007, 27(12): 2128�2132. ( inChinese) [ 2] � ZHOUYan, JINShi�jiu, ZENGZhou�mo, LI Li�jing, et al. Study on the distributed optical fiber sensing technology for pipeline safety detec� t ionand location[ J] . Journal of Optoelectronics �Laser(光电子 �激 光) ,2008, 19(7) : 922�924. [ 3] � LUOGuang�ming,ZHANGChun�xi, et al. Distributed fiber opticpertur� bation locating sensor based on Dual�Mach�Zehnder interferometer [ A] . SPIE[ C]. 2008, 6222: 66220Z1�Z7. [ 4] � YANG Jun, PEI Ya�peng, LIU Zhi�hai, et al. Precise measurement on armlength differences of fiber optical Mach�Zehnder interferometer [ J]. Journal of Harbin Engineering University, 2007, 28( 9) : 1060� 1064. [ 5] � WUYue�feng, XIAO Hao, ZHANGSong�wei, et al. Study of polariza� t ion�inducedphasenise inmichelson interferometer with faraday rota� tor mirror[ J] . Journal of Optoelectronics. Laser(光电子 �激光), 2008, 19(11): 1446�1449. ( inChinese) [ 6] � YANGFu�sheng. Analysis and Application of Wavelet Transformation [ M] . Beijing:SciencePress, 1999. [ 7] � Mallat S. A theory for multi�resolution signal decomposition: The wavelet representation[ J]. IEEE trans Patt Anal Machine intell,1989, 11(7) :674�693. [ 8] � AzariaM, Hertz D. Time delay estimationby generalized cross corre� lation methods[ J]. IEEE Trans Acoust, Speech, Signal Processing, 1984,ASSP�32(2) : 280�285. [ 9] � KnappC H, Carter GC. The generalized correlationmethod for esti� mationof time delay[ J] . IEEE Trans Acoust, Speech, Signal Process� ing, 1976, 24: 320�327. 作者简介: 谢尚然 � ( 1985- ) ,男,满族,北京人,硕士研究生,从事分布式光纤传感技 术的研究� �1024� � � � � � � � � � � � � � � � � � � 光电 子 � 激 光 � 2009年 � 第 20卷 �