[发明专利]一种基于两模光纤的车辆振动监测装置及方法

权利要求书

1.一种基于两模光纤的车辆振动监测装置，其特征是，包括激光器、脉冲光发生器、环形器、模分复用器、两模传感光纤、采集卡、数字信号处理单元、2个偏振控制器、2个光电转换及电信号处理模块、以及4个光耦合器；

激光器的输出端连接第一光耦合器的输入端，第一光耦合器的一个输出端连接脉冲光发生器的输入端，第一光耦合器的另一个输出端连接第二光耦合器的输入端；

脉冲光发生器的输出端连接光环形器的第一端口，光环形器的第二端口连接模分复用器的LP₀₁模端口，模分复用器的复用端口连接两模传感光纤；两模传感光纤沿公路地面铺设；

光环形器的第三端口连接第三光耦合器的一个输入端，模分复用器的LP₁₁模端口连接第四光耦合器的一个输入端；

第二光耦合器的一个输出端经由第一偏振控制器连接第三光耦合器的另一个输入端；第二光耦合器的另一个输出端经由第二偏振控制器连接第四光耦合器的另一个输入端；

第三光耦合器的两个输出端同时连接第一光电转换及电信号处理模块的两个输入端，第一光电转换及电信号处理模块的两个输出端同时连接采集卡；第四光耦合器的两个输出端同时连接第二光电转换及电信号处理模块的两个输入端，第二光电转换及电信号处理模块的两个输出端同时连接采集卡；采集卡的输出端与数字信号处理单元的输入端连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于两模光纤的车辆振动监测装置，其特征是，第一光耦合器的分光比为80:20，其中80％输出端与脉冲光发生器输入端连接，20％输出端与第二光耦合器的输入端连接。

3.根据权利要求1所述的一种基于两模光纤的车辆振动监测装置，其特征是，第二光耦合器、第三光耦合器和第四光耦合器的分光比为50:50。

4.根据权利要求1所述的一种基于两模光纤的车辆振动监测装置，其特征是，脉冲光发生器为光纤耦合声光调制器，其所产生的脉冲光的脉冲周期大于光在两模传感光纤中传播一个来回的时间。

5.根据权利要求1所述的一种基于两模光纤的车辆振动监测装置，其特征是，第一光电转换及电信号处理模块的两个输出端输出IQ两路射频信号，其均携带LP₀₁模后向瑞利散射光信息；第二光电转换及电信号处理模块的两个输出端输出IQ两路射频信号，其均携带LP₁₁模后向瑞利散射光信息。

6.一种基于两模光纤的车辆振动监测方法，其特征是：包括步骤如下：

步骤1、LP₀₁模的连续激光分为两路：一路经调制后产生LP₀₁模光脉冲，并注入两模传感光纤；另一路经偏振调控后产生本振光；

步骤2、让样本车辆从铺设在公路地面上的两模传感光纤的某一采样点即样本采样点上驶过，地面产生振动使两模传感光纤发生扰动，从而产生携带着振动信息的LP₀₁模和LP₁₁模后向的瑞利散射光；

步骤3、携带着振动信息的LP₀₁和LP₁₁模后向的瑞利散射光传回两模传感光纤的注入端，并分别与本振光进行合束后，得到LP₀₁模和LP₁₁模振动合束光信号；

步骤4、对步骤3所得的LP₀₁模和LP₁₁模振动合束光信号经过光信号处理、光电转换和电信号处理后，通过采样得到两模传感光纤在样本采样点处LP₀₁模和LP₁₁模的振动时域信号；

步骤5、分别对步骤4所得的样本采样点处LP₀₁模和LP₁₁模的振动时域信号进行方差和极差计算，得到样本采样点处LP₀₁模和LP₁₁模时域信号的方差和极差；

步骤6、使用经验模态分解法分别对步骤4所得的样本采样点处LP₀₁模和LP₁₁模的振动时域信号进行分解，得到LP₀₁模和LP₁₁模振动信号本征模分量；并分别对LP₀₁模和LP₁₁模振动信号本征模分量进行积分处理后，得到样本采样点处LP₀₁模和LP₁₁模振动信号本征模分量能量值；

步骤7、将步骤5所得到的样本采样点处LP₀₁模和LP₁₁模时域信号的方差和极差和步骤6所得到的样本采样点处LP₀₁模和LP₁₁模振动信号本征模分量能量值作为样本数据，并对应地输入神经网络进行训练，得到训练好的神经网络；

步骤8、实时采集从两模传感光纤所返回的LP₀₁模和LP₁₁模后向的瑞利散射光，并将其分别与本振光进行合束后，得到LP₀₁模和LP₁₁模合束光信号；

步骤9、对步骤8所得的LP₀₁模和LP₁₁模合束光信号经过光信号处理、光电转换和电信号处理后，通过采样得到两模传感光纤在各个采样点处的LP₀₁模和LP₁₁模的时域信号；

步骤10、对于步骤9所得的每个采样点处的LP₀₁模和LP₁₁模的时域信号，采用变异系数法分别对LP₀₁模和LP₁₁模的时域信号进行变异系数处理，并将变异系数处理所得到的LP₀₁模信号和LP₁₁模信号相乘，得到两模传感光纤沿线的扰动曲线；

步骤11、如果步骤10中得到的扰动曲线中存在振动峰，则将步骤9所得到的各个采样点处的LP₀₁模和LP₁₁模的时域信号中振动峰处LP₀₁模和LP₁₁模的时域信号同时送入步骤12和13中；若步骤10中得到的扰动曲线中未存在振动峰，则忽略本帧数据，返回步骤8；

步骤12、对振动峰处LP₀₁模和LP₁₁模的时域信号进行方差和极差计算，得到振动峰处P₀₁模和LP₁₁模时域信号的方差和极差；

步骤13、使用经验模态分解法分别对振动峰处LP₀₁模和LP₁₁模的时域信号进行分解，得到LP₀₁模和LP₁₁模振动信号本征模分量；并分别对LP₀₁模和LP₁₁模时域信号本征模分量进行积分处理后，得到振动峰处LP₀₁模和LP₁₁模时域信号本征模分量能量值；

步骤14、将步骤12所得到的振动峰处LP₀₁模和LP₁₁模时域信号的方差和极差和步骤13所得到的振动峰处LP₀₁模和LP₁₁模时域信号本征模分量能量值作为实测数据，并对应地送入神经网络进行处理，由神经网络判断和识别该处的振动是否为车辆振动。