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          低成本DVS系統解決方案

          2022-01-25 10:53:23

          低成本DVS系統解決方案

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          分布式光纖振動傳感系統( Distributed Optical Fiber Vibration Sensing System, DVS)是以光纖作為傳感器進行振動感知的光學儀器,該系統利用單根光纖同時實現振動的監測和信號的傳輸; 分布式光纖傳感技術是一種新興的傳感技術,將探測光纜沿管道同溝或者并行敷設,可實時獲得管道沿線任一點的溫度、應變、振動(聲音)信息,實現管道沿線泄漏、打孔盜油、地質災害等異常狀況實時監測,具有測量距離遠、連續分布式測量、可精確定位、安裝簡單、安全可靠、擴展性強等優點。

          系統所需器件

          RIO激光器(5kHz): http://www.eves-apples.com/?a=cpinfo&id=4492

          可調光衰減器: http://www.eves-apples.com/?a=cpinfo&id=854

          SOA光放大器: http://www.eves-apples.com/?a=cpinfo&id=1680

          光環形器: http://www.eves-apples.com/?a=cpinfo&id=259

          20km單模光纖(傳感器件)

          索雷博光電探測器(內置放大模塊)

          14pin激光二極管驅動

          信號發生器(調制SOA做光開關)

          示波器(數據采集裝置)

          計算機(數據處理裝置)


          005.png


          由于DVS對光源線寬的要求非常高,目前我們只有在RIO激光器中才能看到比較良好的傳感效果,dense light(50kHz)或DFB nl(100kHz)激光器均無法觀測到傳感振動信號。

          由于SOA種子光過大后脈沖性能不是很好,所以RIO輸出后需要添加一個衰減器控制輸入種子光功率在1mW(0dBm)左右,也可以可以稍微大一點,視SOA器件參數而定。

          我們的SOA調制頻率能達到40MHz,脈寬可達10ns,用于DVS是完全足夠的。10ns理論上對應的傳感精度是1m。

          環形器可以換成50:50耦合器,只是功率會下降一點。

          PD探測器選用索雷博的放大可調探測器(PDA10CS2),將內置的放大倍數調節至30dB檔,可以看到明顯的分布式散射信號了。

          最后對探測器的電壓信號進行實時采集。AFG信號發生器同時分出一路觸發信號給采集設備,實現同步采集。我們采用的是rigol示波器加matlab的方式進行采集。


          2022/08/26

          我們的DVS系統對比驗證第一個是RIO的,第二個是LD-PD,25km光纖長度

          RIO和LD-PD窄線寬激光器在DVS中的效果比對視頻


          RIO效果視頻





          LD-PD效果視頻

           


          2022/07/13


          QQ圖片20220713174017.jpg



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          2022/02/15

          添加了時間域單點振動判斷的降噪DVS采集算法(matlab)

           clear
           clc
           delete(instrfind)%清空連接端口
           len = 100000;
          ave = 20;%單次判定 時間域采樣次數
          tt=0.001;
          yu = 2;
          bil=1.1;
          offset=200;
          
           send = ':wav:data? CHANnel1';%發送指令讀取通道1數據
          E = visa('ni','USB0::0x1AB1::0x0588::DS1ET184552667::INSTR');
          E.InputBufferSize = len;
          fopen(E);
          
          
          for j = 1:ave%兩次采樣正好隔ave次平均后相減,
              fprintf(E,send);
              pause(tt)
          [data,len]=fread(E,len);
          wavepre(:,j) = offset-data(12:len-1);
          end
          
          subplot(2,1,1)
          p1=plot(wavepre(:,ave));
          axis([0 len 0 220])
          meanwav = bil*mean(wavepre,2)+yu;
          for j = 1:(ave - 1)
           errorpre(:,j) =  F( ( wavepre(:,j) - meanwav).* ( wavepre(:,j+1) - meanwav));
          end
          error = sum(errorpre,2);
          subplot(2,1,2)
          p2=plot(error);
          axis([0 len 0 ave])
          %for i = 1:100000  %采集次數
          i=1;
          while true
          %     fprintf(E,':run');
          % fprintf(E,':stop');
             % yu = mod(i-1,ave);%余數
             fprintf(E,send);
             [data,len]=fread(E,len);
             wave = offset-data(12:len-1);
             set(p1,'YData',wave);
           error1 = F((wave -meanwav).*( wavepre(:,ave) - meanwav));%求差后歸一化
           errorpre = [ errorpre error1];
           error = sum(errorpre,2);
          %  error = (wave - wavepre(:,yu+1));
             set(p2,'YData',error);
            
             title(i)  
              drawnow
               i=1+i;
             pause(tt)
          errorpre(:,1) = [];
          wavepre(:,1) =[]; %迭代數據
          wavepre=[wavepre wave];
          meanwav = bil*mean(wavepre,2)+yu;
          end
          fclose(E);
          function y = F(x)
          x(x>0) =0;
          x(x<0)=1;
          y = x;
          end










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            1. 
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                <span id="rwfor"><output id="rwfor"></output></span>
                <span id="rwfor"><sup id="rwfor"></sup></span>

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