光纤光栅传感技术革新：高精度解调算法实现新突破

stone小石 · 发表于 3 天前

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在当今工业与工程领域，传感器技术作为信息获取的核心手段，一直推动着智能化监测系统的进步。其中，光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating, FBG）传感器凭借其体积小、抗电磁干扰、耐腐蚀、本质安全等优势，已成为桥梁、矿山、航空航天等复杂环境中健康监测的重要工具。然而，传感器的性能不仅取决于其硬件设计，更依赖于后端信号解调算法的精度与可靠性。传统解调方法在抗噪性能、解调精度和处理重叠光谱等方面存在明显局限，这促使了高精度解调算法的快速发展。

本文将以一篇综述性研究为基础，深入探讨光纤光栅高精度解调算法的研究进展，涵盖其传感原理、类型、制作方法，并重点分析单峰与多峰检测算法的原理、优缺点及实际应用。通过真实数据和图表支持，力求为传感器领域的专家和从业者提供一份全面而实用的技术参考。

（如果你对本文感兴趣，想深入了解相关技术细节或需要原文，请私信作者沟通交流）一、光纤光栅传感技术概述1.1 传感原理简介

光纤布拉格光栅是在光纤纤芯中形成的周期性折射率调制结构，其作用类似于一个波长选择性的反射镜。满足布拉格条件的特定波长光将被反射，该中心波长λB由光栅的有效折射率neff和周期Λ共同决定，关系式为 λB = 2neffΛ。

当外界环境如温度、应变发生变化时，会引起neff和Λ的改变，从而导致λB发生漂移。通过监测中心波长的漂移量，即可实现对被测物理量的感知与测量。

当外界物理量如温度或应力作用于光纤光栅时，其有效折射率或栅格周期会发生变化，导致布拉格波长发生漂移。通过精确检测这种波长偏移，即可实现对温度、应变等参数的高精度测量。

1.2 主要类型及其特点

光纤光栅根据其折射率分布和结构特点，可分为多种类型，每种适用于不同应用场景：

光纤布拉格光栅（FBG）：反射峰位于1550 nm通信波段附近，广泛应用于温度和应力测量。但其反射谱常伴有旁瓣和噪声，需借助解调算法提升精度。

啁啾光纤光栅：折射率呈线性变化，适用于光纤通信中的色散补偿，成本低且损耗小。

倾斜光纤光栅：折射率条纹与轴线成一定角度，可实现纤芯模与包层模的耦合，多用于化学、生物传感。

切趾光纤光栅：通过渐变折射率调制有效抑制反射谱的旁瓣和噪声，但制作成本较高。

长周期光纤光栅（LPFG）：周期较长，易与包层模耦合，适用于生物和化学传感，且无需修改结构强度。

这些不同类型的光纤光栅各具优势，选择适合的类型并结合高精度解调算法，可显著提升传感系统的整体性能。

1.3 制备方法简介

光纤光栅的制备方法多样，各有优缺点：

纵向驻波干涉法：最早的方法，效率低且稳定性差。

全息曝光法：结构简单，刻蚀效率高，但对光源稳定性要求高。

相位掩模法：工业化生产首选，工艺简单，成品率高，适用于切趾光栅制作。

振幅掩模法：常用于长周期光栅，通过镂刻金属板形成周期性光场。

激光直写法：灵活性高，但控制精度要求严苛，生产效率低。

微弯变形法：利用光弹效应，结构简单，热稳定性好。

腐蚀法：通过周期性腐蚀包层改变有效折射率，适用于压力和扭矩形变测量。

其中，相位掩模法因其稳定性和易实现性，成为当前主流方法。未来，多种方法的结合有望生产出更精密的光纤光栅，为高精度解调奠定硬件基础。

二、光纤光栅解调方法概述

光纤光栅传感器的核心在于通过检测波长漂移来反映物理量变化，因此解调算法的精度直接决定了整个系统的性能。目前，常见的解调方法包括光谱检测法、匹配光栅法、边沿滤波法、非平衡臂干涉法和扫描激光器法等。

其中，扫描激光器法因其高分辨率、高速度以及适用于波分复用网络，成为当前研究的热点。该方法通过可调谐激光器扫描FBG反射峰，当输出波长与反射峰中心波长一致时，检测功率峰值点，从而实现快速动态解调。

此外，光源质量和复用技术也显著影响解调性能。例如，通过优化激光器结构，可将波长分辨率提升至2.3 pm，实时解调频率提高至100 kHz。波分复用、空分复用和时分复用技术的应用，则使大规模、多点监测成为现实。

三、单峰检测解调算法

在实际应用中，FBG反射光谱往往受到噪声、器件非线性和环境因素的影响，呈现非理想形态。图3展示了高斯理论模型与实际波形的对比，可见实测光谱存在顶部扁平、底部噪声和图像扭曲等问题。

3.1 传统寻峰算法

传统单峰检测算法主要包括以下几种：

直接寻峰算法：选取采样数据最大值作为峰值，简单但抗噪性能差，误差较。

功率加权算法（质心法）：以反射光功率为权重计算波长平均值，对噪声敏感，误差随信噪比降低而增大。

一般多项式拟合法：通过多项式拟合曲线，依赖数据准确性，抗噪性能差。

高斯拟合算法：假设光谱符合高斯分布，通过最小二乘法拟合，抗噪性能好，可靠性高。

高斯多项式拟合算法：结合高斯变换与多项式拟合，精度介于前两者之间。

高斯非线性曲线拟合算法：精度高，但因参数不确定，实际应用受限。

表1总结了这六种算法的解调精度、抗噪性能及优缺点。可见，高斯拟合算法在精度和抗噪性方面表现最佳，成为改进的热点。

表1 六种传统光纤光栅解调算法总结

3.2 改进型单峰寻峰算法

为解决传统算法的不足，研究人员提出了多种改进方法：

Gaussian-LM算法：结合Levenberg-Marquardt优化，既有全局收敛性又有局部精度，将中心波长误差从±0.2 nm降至±0.03 nm，同时降低系统资源消耗（图5、图6）。

小波变换结合高斯拟合：通过对信号分解、阈值量化及重构，再使用LM算法优化，使解调误差低于5 pm。

三点寻峰算法：通过设定窗口大小和波长间隔，在三个点进行寻峰，精度达0.4 pm，但对光谱对称性要求高（图7）。

光谱奇偶函数分解法：针对非对称光谱，通过奇偶函数分解确定重心位置，均方根误差小，但抗噪性能仍需提升。

图像处理算法（如Steger算法）：将图像处理方法引入解调，提取灰度曲线峰值，抗噪性能好，误差在1 pm以内，且不受光谱对称性限制（图8）。

优化目标函数方法：结合机器学习算法（如差分进化算法），在未知真实反射率的情况下仍能解调畸变光谱，提升了解调适用性。

幅度比曲线法：通过计算谐波幅度比创建曲线，将平均最大测量误差从±1.54 pm降至±0.15 pm，克服了半峰全宽对精度的限制。

高增益失真解调法：针对光电探测器输出失真问题，使用时域响应函数拟合峰值，误差控制在±1.777 pm内。

这些改进算法显著提升了单峰检测的精度和鲁棒性，为复杂环境下的传感应用提供了有力支持。

四、多峰检测寻峰算法

随着传感器网络的发展，单只FBG已无法满足多点、多参数测量需求。多峰检测算法应运而生，用于处理多个FBG传感器的反射光谱。

4.1 多峰自适应寻峰算法

陈勇等人提出了一种结合希尔伯特变换和非对称广义高斯模型的多峰自适应算法。该方法先对光谱去噪，再通过希尔伯特变换分割峰值区域，最后用非对称模型修正峰值，检测误差低于1 pm（图9）。

4.2 基于希尔伯特变换的多峰检测

Liu等人引入“分而治之”思想，通过希尔伯特变换预定位多峰，并将分离器阈值设为零，提升了解调速度和可移植性。

4.3 连续小波变换分割法

Ding等人利用连续小波变换（CWT）选择合适尺度的小波基，通过极值点分割原始信号，适用于噪声与峰重叠的情况，实验表明其在调整分割长度和定位中心波长方面具有优势。

4.4 不变矩检索法

Guo等人提出的不变矩检索（IMR）算法，仅需36个数据点即可实现4个FBG的精确解调，对采样分辨率要求低（可达20 pm），适用于微应变测量。

4.5 畸变光谱解调算法

江灏等人针对光谱畸变问题，构建超高斯理论函数，将解调问题转化为优化问题，结合分布式估计算法，平均误差控制在1 pm以内（图10）。该方法不仅能解调畸变光谱，还能定量估计畸变程度，延长了传感器网络的使用寿命。

4.6 重叠光谱解调算法

陈静等人针对光谱重叠问题，提出峰值匹配分布式估计算法，通过构建优化模型并反复进化求解，即使在光谱完全重叠的情况下，平均误差也能控制在10 pm以内，显著提升了网络复用能力。

五、未来展望与总结

光纤光栅高精度解调算法在过去几年中取得了显著进展，从传统的直接寻峰到基于图像处理和机器学习的智能算法，解调精度和抗噪性能不断提升。未来，随着传感器网络的大规模应用，多峰检测算法将成为主流发展方向。具体而言：

1.单峰算法的进一步完善：需解决光谱不对称、局部畸变及光电探测器非线性等问题，提升基础算法的鲁棒性。

2.多算法融合：结合不同算法的优势，例如将图像处理与优化模型相结合，进一步提高解调精度和速度。

3.硬件与算法协同优化：通过提升光源质量、发展先进复用技术，为高精度解调提供更好的硬件基础。

4.应对复杂环境：重点攻克光谱畸变和重叠问题，优化相应算法，延长传感器网络在恶劣环境下的使用寿命。

总之，光纤光栅高精度解调算法不仅是传感技术发展的关键，更是推动工业监测、智能结构健康管理的重要力量。未来，随着算法与硬件的深度融合，光纤光栅传感器必将在更多领域发挥不可替代的作用。

本文内容整理自《激光与光电子学进展》2022年第59卷第13期《光纤光栅高精度解调算法研究进展综述》，作者：韩超、胡宗鑫

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