基于FBG传感器的铁路计轴系统Word文件下载.docx
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1、理论分析
1.1FBG光学计轴
光纤布拉格光栅是一种反射型光栅，当宽带光源经过光纤布拉格光栅后，一部分光会被反射，另一部分光会透射出去。
光纤光栅建模和分析的理论基础是耦合模理论，利用波长匹配条件，可推导出中心波长和周期的关系为：
。
任何对FBG的外界影响，如温度、应变等，都会导致FBG谐振中心波长发生变化，对比变化前后的中心波长，即可测定出受外界物理参量影响的程度。
通过车轴应变的改变，就可以知道是否有有车轮经过，也即达到计轴目的[1]。
图1光纤光栅结构图
2.2电学计轴
鉴相式计轴传感器结构如图2所示，传感器部分由励磁子系统和感应子系统组成，位于钢轨外侧的励磁磁通由电磁检测盒子提供30kHz和29kHz的励磁电压。
无车轮经过时励磁侧与感应侧的电压同相位；
当车轮经过传感器时，传感器周围的磁场分布发生改变，导致励磁侧的电压与感应侧的电压的相位相反，对相位的变化进行检测和处理从而形成轨道轴计数信号[2]。
图2鉴相式计轴传感器结构组成图
2、信号检测原理
2.1F-P滤波器解调
当一束宽带光波信号进入到F-P腔中的时候，仅仅允许一窄带光波信号射出，出射光波信号的中心波长由F-P腔的腔长相决定。
F-P腔的结构如图3所示，它的主要组成部分包括：
2个平行的石英板（G1和G2、2个透镜（L1和L2）和压电体。
平行的两石英板G1和G2的内部表面被镀上了高反膜，在工艺要求上，两板需严格的保持平行。
当入射光波信号经过腔时，若光信号波长与腔长满足关系:
（n=0,1,2,...）则光波在F-P的G1和G2之间多次反射从而产生多光束干涉，并输出与腔长L对应的窄带光波信号。
可调谐F-P腔工作时，两板间的腔长间隔L通过驱动压电体来改变，利用不同的驱动电压得到不同的腔长，进而得到具有不同中心波长的光信号滤波器[1]。
图3可调F-P腔示意图
以可调谐F-P滤波器为核心，可以构建出光纤光栅解调系统，如图4所示。
解调系统主要包括宽带光源、耦合器、F-P滤波器、信号处理电路等部分。
其工作过程如下：
宽带光源发出光波信号，经由3dB耦合器进入FBG，满足Bragg条件的光波信号被FBG反射回来，反射信号经由3dB耦合器进入可调谐F-P滤波器中，F-P滤波器的腔长通过在与其连接的PZT（压电陶瓷）上施加锯齿状的扫描电压进行调整，此时探测器接收到的信号会随着腔长的变化而发生改变，且当F-P滤波器的输出光谱与FBG光谱重合时的光强最大，利用信号调理电路，将光脉冲信号转化为时序电脉冲信号，再依据F-P腔透射波长与扫描电压的标定值，最后得出FBG波长值。
波长若发生周期性改变，即可通过波长实现高速铁路计轴。
图4可调谐F-P滤波法波长解调示意图
2.2匹配光栅解调法
基于匹配光栅解调法的基本原理是使用两个初始反射谱相同的FBG，其中FBG1作为参考光栅，能将进入其中的宽带光反射回来一个窄带光作为信号光，信号光经过光分束器后按相等的比例分别进入光电探测器PD1和光环形器2，经过环形器2的信号光被传感光栅FBG2反射回。
实际设计中可以将结构进一步简化。
图6中FBG1和FBG2反射谱的交叉阴影部分即为对应的光强I。
图5匹配光栅解调原理图
图6匹配解调示意图
此时如果传感光栅和参考光栅的反射谱重叠，从传感光栅反射出的光强Ｉ最大；
如果两光栅所处局部环境温度相同且两光栅不产生任何的应变，光强Ｉ会是一个定值，这是因为FBG1和FBG2反射的中心波长会沿着相同的方向发生平移，从而导致阴影部分的面积是一个定值；
如果温度不变而FBG2的轴向应变发生变化，就会使得FBG2的中心波长右移，阴影面积变小，光强Ｉ变小，并随着两光栅反射谱的继续分离而逐渐减小。
在参考光栅所处局部环境温度和轴向应变已知的情况下，通过对光强Ｉ的检测即可实现对传感光栅中心反射波长的解调。
光功率P的变化仅与作用在传感光栅FBG2上的轴向应变
有关，克服了光纤光栅对温度和应变的交叉敏感问题。
3、计轴原理和MATLAB仿真结果
3.1匹配光纤光栅仿真模拟
使用光纤光栅传感器测量钢轨应变，当列车运行时，车轮依次轧过布设有光纤光栅传感器的钢轨，在光纤光栅布设处产生周期性应变导致反射光强Ｉ发生周期性强弱变化；
通过对光强Ｉ的监测可以获得钢轨上有无列车驶过及列车轮数，从而实现对列车的计轴功能。
现有列车计轴系统普遍采用电磁感应式轨道传感器，易受电磁干扰，信号传输距离短；
应变式轨道传感器可以克服此问题，但电子应变片易受潮湿环境干扰，稳定性差，有效寿命短，而新颖的光纤光栅传感器可以克服上述缺点，提高可靠性。
MATLAB对FBG在有车和无车两种状态的反射谱进行了仿真模拟，结果如图7所示[3]。
图7FBG仿真结果
3.2数据处理——平滑滤波
理想的计轴信号波形为一串脉冲信号，轮对数目与脉冲数目相互对应，在实际系统中，由于外界环境影响以及处理电路的热噪声叠加作用，实测信号往往叠加有一定的噪声，使得脉冲信号产生一定失真，于是，对信号进行滤波处理十分必要。
这里，我们用MATLAB进行数据处理的仿真，对软件模拟的计轴信号进行滤波平滑，实际脉冲、高斯噪声及脉冲与噪声叠加波形如图8所示。
图8实际脉冲、高斯噪声及脉冲与噪声叠加波形
分别对信号进行阈值处理和滑动平均。
设定阈值为45微应变，信号幅值小于阈值时则对信号幅度进行0.3倍衰减，信号幅值大于阈值时则保留当前数据不变，与此同时，我们设置m=3的滑动平均窗口对数据进行3点的滑动平均处理，仿真结果如图9。
图9阈值=45，滑动平均结果
相对于滑动平均处理，使用阈值处理信号使得信号尖峰脉冲完全保留，细节损失较小，有利于后续的脉冲计数，但是，实际列车运行过程中，时常存在轻载车厢与重载车厢混合搭配的情况，轻载和重载车厢使钢轨所产生的形变存在较大差距，由此测得的脉冲信号幅度相差较大，所以选择合适的阈值尤为重要。
使用滑动平均处理数据时，信号中叠加的噪声得到了有效抑制，拥有较高的性噪比，但是，信号的脉冲尖峰细节损失严重，不利于后续的脉冲计数。
4.结束语
基于光纤布拉格光栅传感器的铁路计轴有很多的优点，这种铁路计轴方法可以很好的替代传统电磁计轴方法。
基于F-P谐振腔的滤波法虽然也能实现解调计轴，但采样率较低。
基于匹配光纤光栅解调的方法克服了温度应变交叉敏感的难关，另外，通过钢轨最大应变与轮重的对应关系可以获得通过各轴轴重，是检测货车超偏载技术的一种方案。
信号的数据模拟过程中，通过脉冲信号与高斯白噪声的叠加，很好的模拟了实际的计轴信号。
对比阈值和滑动平均的数据处理结果，阈值处理后的脉冲信号细节得到了很好的保留，滑动平均则较好的抑制了高斯噪声，具有较高的信噪比。
参考文献:
[1]潘建军.光纤传感轨道状态监测的研究与应用[D].武汉：
武汉理工大学，2013.
[2]王胤燊.轨道计轴传感器电磁系统的分析与研究[D].哈尔滨：
哈尔滨工业大学，2013.
[3]QUANYu，HEDa-wei，WANGYong-sheng,etal.AxleCounterforHigh-speedRailwayBasedonFiber
BraggGratingSensorandAlgorithmOptimizationforPeakSearching[C].7thInternationalSymposiumon
AdvancedOpticalManufacturingandTestingTechnologies:
SmartStructureandMaterialsforManufacturing
andTesting,2014.
FBG--matlab仿真模拟：
functionFBG_TransferMatix（n_eff,L,lambda_Brag）
lambda_Brag=1550*1e-9;
%布拉格光栅中心波长/m
n_eff=1.47;
%光栅有效折射率
L=0.008;
%布拉格光栅长度/m
lambda=1e-9*linspace（1548,1552,500）;
kappa_L=3;
kappa=kappa_L/L;
%交流耦合系数
F=[10;
01];
P11=0.113;
P12=0.252;
%P11，P12为应-光张量的分量
v=0.16;
%泊松比
E=180*1e-6;
%15吨轴重下产生的180微应变
Pe=n_eff*（P12-v*（P11+P12））;
deltalambda_Brag=lambda_Brag*（1-Pe）*E;
lambda_D=lambda_Brag+deltalambda_Brag
fornum=1:
500
f=tansmit_fiber（L,kappa,num,n_eff,lambda,lambda_Brag）;
f=f*F;
r（num）=f（2,1）/f（1,1）;
RR（num）=（abs（-r（num）））^2;
end
f1=tansmit_fiber1（L,kappa,num,n_eff,lambda,lambda_D）;
f1=f1*F;
r1（num）=f1（2,1）/f1（1,1）;
RR1（num）=（abs（-r1（num）））^2;
%subplot（2,1,1）
plot（lambda*1e9,RR,'
r'
lambda*1e9,RR1,'
b-.'
）;
legend（'
无车'
'
有车'
xlabel（'
波长/nm'
ylabel（'
透射率'
%holdon
%subplot（2,1,2）;
%plot（lambda*1e9,RR1,'
b'
%xlabel（'
%ylabel（'
%title（'
有车驶过'
%传输矩阵功能函数
functionf1=tansmit_fiber（L,kappa,num,n_eff,lambda,lambda_Brag）
delta（num）=2*pi*n_eff*（1./lambda（num）-1./lambda_Brag）;
s（num）=sqrt（kappa.^2-delta（num）.^2）;
s11（num）=cosh（s（num）*L）-1i*（delta（num）/s（num））*sinh（s（num）*L）;
s12（num）=-1i*（kappa/s（num））*sinh（s（num）*L）;
s21（num）=1i*（kappa/s（num））*sinh（s（num）*L）;
s22（num）=cosh（s（num）*L）+1i*（delta（num）/s（num））*sinh（s（num）*L）;
f1=[s11（num）s12（num）;
s21（num）s22（num）];
functionf1=tansmit_fiber1（L,kappa,num,n_eff,lambda,lambda_D）
delta（num）=2*pi*n_eff*（1./lambda（num）-1./lambda_D）;
End
数据处理：
closeall;
clearall;
clc;
y=load（'
D:
\轨道电路传感与检测\matlab\data.txt'
subplot（3,1,1）;
plot（y）;
title（'
脉冲波形'
noise=10.*wgn（1,length（y）,2）;
subplot（3,1,2）;
plot（noise）;
噪声信号波形'
y2=y+noise;
subplot（3,1,3）;
plot（y2）;
噪声和脉冲叠加波形'
figure;
%阈值
y3=zeros（length（y2））;
fori=1:
1:
length（y2）
ify2（i）<
45
y3（i）=y2（i）*0.3;
elsey3（i）=y2（i）;
subplot（2,1,1）
plot（y3）;
阈值=45'
%滑动平均
y4=zeros（length（y3））;
m=3;
length（y2）-m+1
forj=0:
m-1
y4（i）=y4（i）+y2（i+j）;
y4（i）=y4（i）/m;
subplot（2,1,2）
plot（y4）;
滑动平均m=3'
）
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