Содержание к диссертации
Введение
1. Современные тенденции организации адаптивных оптоэлектронных информационно-измерительных систем мониторинга распределений физических полей 29
1.1. Общие принципы организации информационно-измерительных систем мониторинга распределений физических полей 29
1.2. Современные тенденции создания распределенных волоконно-оптических измерительных сетей 39
1.3. Современные тенденции применения нейросетевых методов обработки данных в информационно-измерительных системах 62
1.4. Постановка целей и задач диссертации 68
2. Физические принципьі организации и функционирования интегрирующих волоконно-оптических измерительных линий распределенных измерительных сетей
2.1. Общие принципы построения интегрирующих волоконно-оптических измерительных линий 71
2.2. Физические принципы организации и функционирования интегрирующих фазовых волоконно-оптических измерительных линий 75
2.3. Принципы создания фазовых интегрирующих измерительных линий на основе одноволоконных двухмодовых интерферометров 87
2.4. Принципы создания фазовых интегрирующих измерительных линий на основе одноволоконных многомодовых интерферометров 96
2.5 Выводы 101
3. Адаптивные методы обработки выходных сигналов интегрирующих фазовых волоконно-оптических измерительных линий 102
3.1. Метод адаптивной обработки выходных сигналов интегрирующих измерительных линий на основе одноволоконных двухмодовых интерферометров с использованием элемента согласования одно- и двухмодовых волоконных световодов 102
3.2. Метод адаптивной обработки выходных сигналов интегрирующих измерительных линий на основе одноволоконных многомодовых интерферометров с использованием электронного устройства корреляционной обработки
3.2.1. Обработка поля излучения на выходе одноволоконного многомодового интерферометра с использованием фотографического амплитудного корреляционного пространственного фильтра
3.2.2. Корреляционный метод оптоэлектронной амплитудной пространственной фильтрации излучения для адаптивной обработки сигналов одноволоконных многомодовых интерферометров
3.3- Метод адаптивной обработки выходных сигналов интегрирующих измерительных линий на основе одноволоконного многомодового интерферометра с использованием динамических голограмм 129
3.3.1. Обработка поля излучения на выходе одноволоконного моногомодового интерферометра методом голографической 129 фильтрации на стационарной голограмме
3.3.2. Процесс формирования адаптивного корреляционного голографического фильтра в фоторефрактивной среде 132
3.3.3. Особенности процесса формирования адаптивного корреляционного голографического фильтра в фоторефрактивной среде осциллирующей спекловой картиной одноволоконного многомодового интерферометра 148
3.3.4. Экспериментальное исследование адаптивных свойств корреляционного фильтра, сформированного в фоторефрактивном кристалле, в задаче мониторинга состояния твердых тел, находящихся под действием механических напряжений 156
3.4. Выводы 161
4. Нейросетевые принципы обработки сигналов распределенных волоконно- оптических измерительных сетей 163
4.1. Принципы формирования информационных массивов распределенными волоконно-оптическими измерительными сетями томографического типа
4.2. Нейросетевая обработка информационных массивов, формируемых распределенными измерительными сетями с линейной функцией передачи 172
4.3. Нейросетевая обработка информационных массивов, формируемых распределенными измерительными сетями с нелинейной функцией передачи 190
4.4. Нейросетевые принципы реконструкции распределений физических полей с использованием адаптивной оптоэлектронной информационно-измерительной системы 200
4.5. Выводы 204
Заключение 206
Список использованных источников 214
Приложение 1
- Современные тенденции создания распределенных волоконно-оптических измерительных сетей
- Физические принципы организации и функционирования интегрирующих фазовых волоконно-оптических измерительных линий
- Метод адаптивной обработки выходных сигналов интегрирующих измерительных линий на основе одноволоконных многомодовых интерферометров с использованием электронного устройства корреляционной обработки
- Нейросетевая обработка информационных массивов, формируемых распределенными измерительными сетями с линейной функцией передачи
Современные тенденции создания распределенных волоконно-оптических измерительных сетей
Во многих случаях процесс мониторинга физических полей или процессов связан с необходимостью измерения конкретного параметра в определенной точке пространства или конструкции. Такие измерения обычно производятся датчиками сосредоточенного типа и легко выполняются с помощью широкого набора стандартных датчиков физических величин.
Однако волоконно-оптические датчики сосредоточенного типа, в сравнении с аналогичными датчиками другой природы, обеспечивают привнесение в измерительную технику таких новых качеств, как: оптимизация чувствительности измерительного устройства за счет выбора длины ВС в первичном преобразователе и возможность проведения измерений дистанционно, на большом удалении, без увеличения уровня аддитивного шума [17,118-120].
Современная номенклатура ВОД позволяет с высокой точностью измерять практически все физические величины. Как правило, волоконно-оптический датчик сосредоточенного типа состоит из трех структурных блоков (рис. 1.4): 1) измерительный преобразователь, функция которого заключается в восприятии результата внешнего физического воздействия на волоконный световод и преобразовании его в изменение одного из параметров каналируемого в ВС светового излучения; 2) передающий это излучение волоконный световод (ВС), нечувствительный к внешнему воздействию; 3) оптоэлектронный блок, в состав которого входят: источник света, устройство ввода/вывода излучения в световод, вторичный преобразователь, предназначенный для преобразования оптических сигналов в выходной электрический сигнал с заданными параметрами.
Применение большого количества сосредоточенных датчиков в одной ИИС привело к необходимости их мультиплексирования в протяженные ВОИЛ. В таких измерительных линиях, получивших название мультиплексированных или квазираспределенных несколько удаленных датчиков объединяются единственной линией связи, по которой сигналы от каждого датчика передаются на устройство обработки информации (рис. 1.5) [14,37,51,121,122-156].
Для построения мультиплексированной ВОИЛ необходимо организовать внутри линии связи несколько независимых каналов для передачи на устройство обработки информации данных от каждого из датчиков в отдельности. В настоящее время разработано большое число схем разделения каналов.
В измерительных системах с временным разделением каналов [51,121-126], основанных на принципе оптической временной рефлектометрии, датчики включаются последовательно или параллельно по ВС и опрашиваются зондирующими импульсами. Длительность зондирующих импульсов и частота их повторения выбираются такими, чтобы каждому вводимому в световод импульсу соответствовала серия выходных неперекрывающихся импульсов, сформированных отдельными датчиками.
При спектральном разделении каналов [19, 51, 121, 122, 128-154] сигналу каждого из приемных устройств предоставляется отдельная полоса частот и спектры сигналов различных приемников не перекрываются. В простейшем случае используют несколько источников излучения с различной длиной волны, каждый из которых направляет излучение к соответствующему приемнику по отдельному световоду. Затем сигналы всех приемников одновременно передаются по единому волоконному световоду к анализатору спектра, при этом вклад каждой спектральной компоненты характеризует выходной сигнал отдельного датчика. Необходимость использования для каждого из датчиков отдельного подводящего световода, и большого числа источников, делает данный способ достаточно неудобным [19]. Использовать единый подводящий световод можно, если воспользоваться широкополосным (или перестраиваемом в широкой полосе частот) источником света. При этом спектральный диапазон каждого из датчиков формируется с помощью селективных оптических фильтров, которые могут быть совмещены с волоконными разветвителями, например, при использовании решеточных элементов связи [19].
Еще более прогрессивным является способ, когда спектральный решеточный элемент одновременно является приемником физических воздействий. Например, можно воспользоваться устройствами на основе брэгговских дифракционных решеток [12, 51, 122, 139-154]. В этом случае, все решетки имеют различный период и, поэтому, каждая из них настроена на свою собственную длину волны. Используя широкополосный или перестраиваемый по длине волны источник, можно получить отраженный сигнал отдельно для каждой из решеток. Воздействие внешнего механического напряжения на решетку приводит к изменению ее периода и, как следствие, к некоторому преобразованию спектра отраженных волн, что регистрируется при спектральном анализе, который может быть проведен с использованием электронных, оптических, волоконно-оптических или интегрально-оптических устройств [51,144-152]. Однако важным недостатком, препятствующим широкому использованию существующих систем такого типа, является высокая чувствительность брэгговских решеток к температуре, причем проблема разделения сигналов о механическом и температурном воздействии на брэгговские решетки не решена до настоящего времени [12, 47, 49].
Метод разделения каналов по длине когерентности [155-156] основан на том, что степень когерентности световых пучков, излучаемых частично когерентным источником является функцией оптической разности хода пучков. Как правило, метод предполагает использование двух световодных линий: опорной и сигнальной. Сигнальная линия предназначена для связи с приемными устройствами, а опорная для анализа когерентных свойств сформированного ими излучения. Если длина когерентности источника меньше, чем расстояние между приемниками, то можно выделить сигнал одного из них, а именно того для которого выполняется условие о равенстве оптических путей в опорном и сигнальном световодах. Основная проблема, которая возникает при таком способе мультиплексирования, состоит в необходимости перестройки в широком диапазоне оптического пути излучения в опорном ВС, для последовательного опрашивания всех датчиков.
Физические принципы организации и функционирования интегрирующих фазовых волоконно-оптических измерительных линий
Для построения фазовых интегрирующих волоконно-оптических измерительных линий наибольший интерес с практической точки зрения представляют одноволоконные многомодовые интерферометры [17,249,257].
Принцип действия измерительного преобразователя интегрирующей фазовой ВОИЛ основан на чувствительности фазы направляемого в волоконных световодах излучения к внешним воздействиям. Рассмотрим изменение фазы LP/m моды, распространяющейся в стандартном слабонаправляющем ВС со ступенчатым профилем показателя преломления, под действием некоторой физической величины F.
Если считать, что величина внешнего воздействия на волоконный световод достаточно мала так, что заметных изменений структуры световода и, соответственно, дополнительных неоднородностей в ВС не возникает, то, как следует из (2.2.1), изменение фазы направляемой моды ВС может быть вызвано либо изменением длины волоконного световода, либо изменением постоянной распространения моды.
Пуассона, для кварцевого стекла приблизительно равный 0,2. Кроме того, большинство деформационных величин (например, давление, температура, продольные и поперечные нагрузки) одновременно влияют на длину и показатель преломления материала световода [17, 199]. В таких случаях изменение показателя преломления также можно связать с удлинением ВС.
Как было показано в работах [71-72], это означает, что интегральные данные, собираемые сетью интегрирующих ВОИЛ, позволяют проводить реконструкцию пространственных распределений скалярных физических величин, например, давления или температуры. В то же время существует значительный класс векторных физических величин, таких, как напряженности электрических и магнитных полей, поля деформаций и механических напряжений, градиенты распределения величин и т.д., распределения которых принципиально важно знать в различных практических областях. Как показано в работах [73-76,200,269,272] уникальная способность волоконных световодов размещаться практически по любой заданной траектории позволяет решить проблему реконструкции распределений параметров векторных физических величин, ранее недоступную классической томографии.
В большинстве случаев воздействие исследуемой векторной величины на интегрирующую ВОИЛ является функцией взаимного расположения вектора Р, характеризующего эту векторную величину, и оси волоконного световода (ВС). При этом, как правило, величина воздействия пропорциональна проекции вектора Р на оптическую ось [19].
Это не позволяет использовать стандартные методы, реализующие обратное преобразование Радона [3] для реконструкции распределений декартовых компонент исследуемого векторного поля по набору значений U(L) . В результате, возникает необходимость получения дополнительной информации об исследуемом поле. Пусть новая волоконная измерительная линия представляет собой последовательность чередующихся чувствительных и нечувствительных к внешним воздействиям участков. Эта измерительная линия расположена в исследуемом поле по новому контуру Li , проходящему вблизи исходного контура L. Чувствительные участки новой ИЛ размещены под некоторым углом 9 по отношению к направлению L. При этом длина чувствительных участков настолько мала, что максимальное отклонение 8 (рис.2.3) контура Li от контура L не превышает расстояния, на котором происходит изменение параметров исследуемого поля. Нечувствительные участки линии, уложенной вдоль контура L] , расположены ортогонально к L, так чтобы вернуться к исходному контуру можно было по кратчайшему пути.
В случае, когда оказывается технически сложно изготовить модифицированные волоконно-оптические измерительные линии, решение задачи реконструкции векторного поля также оказывается возможным. Для этого необходимо иметь набор совместно используемых измерительных линий чувствительных только к проекции вектора поля на их ось и к проекции вектора поля на направление, нормальное к их оси [75, 76, 200]. Раздельное же их использование делает возможным восстановление распределений либо только вихревого, либо только потенциального физических полей.
Незначительная чувствительность интегрирующих ВОИЛ к регистрации таких параметров механических вибрационных полей как амплитуда и интенсивность колебаний точек поверхности объекта, их скорость и ускорение приводят к необходимости применения дополнительных преобразователей -чувствительных элементов (ЧЭ). С этой целью конструкцию измерительной линии следует модифицировать, придав ей чувствительность к указанным параметрам [249,271,274]. Поперечные колебания поверхности будут оказывать прямое воздействие на параметры излучения в волоконном световоде, если измерительный преобразователь ВОИЛ будет содержать набор ЧЭ, представляющих собой участки ВС с закрепленными концами (рис.2.4.).
Колебания отрезков ВС будут возбуждаться в таких ЧЭ под воздействием вибрации внешней среды так, как это происходит в классической задаче о поперечных колебаниях струны под воздействием внешней периодической силы. При этом для повышения чувствительности в области низких частот к центру отрезков ВС в каждом из ЧЭ крепится инерционная масса [43,165,202-204]. В этом случае волоконный световод играет роль упругой среды, обеспечивающей периодические колебания инерционной массы вследствие воздействия на систему колебательного процесса со стороны акустического или сейсмического полей. Результирующая деформация изгиба и растяжения натянутых участков ВС обуславливает фазовую чувствительность ВОИЛ к параметрам вибрационного поля.
Метод адаптивной обработки выходных сигналов интегрирующих измерительных линий на основе одноволоконных многомодовых интерферометров с использованием электронного устройства корреляционной обработки
Методы пространственной фильтрации изображений являются простым, эффективным и наиболее быстродействующим методом обработки оптической информации, позволяющим проводить корреляционные измерения в реальном масштабе времени. В связи с этим способ успешно применяется для корреляционной пространственной фильтрации картины излучения многомодовых интерферометров.
В качестве элемента, реализующего оптическую корреляционную обработку сигнала ОМИ, возможно использование фотографического амплитудного корреляционного пространственного фильтра (АКПФ) [232,79]. Схема амплитудной корреляционной пространственной фильтрации представлена на рис.3.9.
Амплитудный корреляционный пространственный фильтр записывается дальним полем излучения ОМИ на фотопластинке в отсутствие воздействий на интерферометр. Стационарность картины межмодовой интерференции обусловливает пространственное согласование опорного негативного изображения, записанного на АКПФ, и интерференционного сигнала. В результате пространственного согласования пропускание излучения через фильтр минимально. Внешние воздействия на интерферометр приводят к перераспределению картины межмодовой интерференции. Как следствие, мощность прошедшего фильтрацию сигнала возрастает. Таким образом, фотографический АКПФ позволяет регистрировать сигнал о декорреляции опорного и считывающего оптических сигналов, как и все пространственные фильтры, в реальном масштабе времени.
Из представленных результатов следует, что фотографический амплитудный корреляционный пространственный фильтр является устройством способным преобразовать сигнал фазовой модуляции мод ОМИ в промодулированный по интенсивности световой сигнал, который может быть легко зарегистрирован обычными фотоприемными устройствами. Получаемый сигнал связан функциональной зависимостью с величиной удлинения ОМИ, что дает возможность проводить количественные измерения. Результаты экспериментальных исследований эффективности обработки выходных сигналов ОМИ с использованием АКПФ, проведенные в работе [81], показали, что динамический диапазон изменения мощности на выходе фильтра составляет »7 дБ.
Эффективная работа фотографического фильтра возможна, если в отсутствие измеряемых величин поддерживается полное пространственное согласование оптического сигнала ОМИ и записанного на фильтре опорного изображения. Даже небольшое смещение фильтра обуславливает выделение вклада уже других собственных волн и, как следствие, принципиальное изменение характера выходного сигнала. Вместе с тем неконтролируемые изменения условий окружающей среды (температуры, давления и т.п.) приводят к постепенной отстройке от начального распределения картины межмодовой интерференции, что будет сдвигать рабочую точку на рабочей характеристике фильтра и, как следствие, вносить искажения в выходной сигнал. Если же рассогласование сигнального и опорного распределений становится настолько большим, что приводит к полной декорреляции этих распределений, дальнейшая работа фильтра по обработке выходного излучения многомодового интерферометра становится невозможной. В результате требуется частая перезапись фильтра, что практически недостижимо в условиях его эксплуатации.
Таким образом, методы амплитудной пространственной фильтрации непригодны для создания протяженных интегрирующих измерительных линий на основе одноволоконных многомодовых интерферометров. Для построения таких линий на основе одноволоконных многомодовых интерферометров, в которых используются существенно многомодовые ВС, необходимо проведение исследований, направленных на разработку принципов адаптивной обработки сигналов таких интерферометров.
Скомпенсировать отстройку картины межмодовой интерференции от начального распределения можно, если записываемый на фильтре опорный сигнал будет адаптироваться под изменения поля излучения ОМИ. Это становится возможным, если фоторегистрирующий слой фильтра выполнен на основе динамической среды, оптические характеристики которой модулируются интенсивностью оптического сигнала. Требуемая фоторегистрирующая система должна быть достаточно инерционной, чтобы отслеживать только медленные изменения поля излучения ОМИ не воспринимая быстрые изменения, соответствующие сигнальной компоненте.
Хороших результатов в создании методов корреляционной обработки сигналов ОМИ, адаптируемых к неконтролируемому изменению картины межмодовой интерференции, удается добиться при использовании электронных средств регистрации, хранения и обработки данных. Простейший способ электронной корреляционной обработки выходных сигналов ОМИ основан на использовании ЭВМ для реализации алгоритма адаптивной обработки. Однако, такой способ не отличается высоким быстродействием из-за последовательного принципа действия традиционных вычислительных устройств.
Нейросетевая обработка информационных массивов, формируемых распределенными измерительными сетями с линейной функцией передачи
Измерительная информация, поступающая от распределенной измерительной сети томографического типа, требует специальной обработки для реконструкции распределения параметра исследуемого физического поля [243].
Рассмотрим информационно-измерительную систему, в которой сбор данных об исследуемом физическом поле осуществляется с использованием распределенной волоконно-оптической измерительной сети с линейной функцией передачи. Формируемый данной измерительной сетью информационный массив, представленный вектором Х={хь...хм}, является набором томографических данных, по которым нейросеть должна реконструировать квантованное распределение исследуемого параметра физического полям (вектор Y={yb...yN}).
Входные элементы персептрона, осуществляющие разветвление информационных потоков, условно можно считать нейронами. Однако слой, который они образуют, принято считать нулевым и не учитывать.
Последовательный метод обучения заключается в том, что нейросеть сначала обучается реконструкции вектора Yi, входящего в первую обучающую пару, затем эта пара отбрасывается и нейросеть обучается реконструкции вектора Y2 из второй пары и так далее до тех пор, пока обучающая страница не завершится. После этого весь процесс повторяется вновь.
Параллельный метод заключается в том, что на каждом шаге обучения нейросети предлагается новая пара из обучающей страницы, но всякий раз матрица связей модифицируется незначительно, так что обучение происходит постепенно, и только после его полного завершения нейросеть способна восстанавливать любой вектор Y из обучающей страницы.
Численные эксперименты, проводившиеся с математическими моделями однослойного персептрона позволили провести сравнительную характеристику этих двух методов. На рис.4.5 представлен график зависимости суммарной ошибки рассогласования от количества шагов обучения для модели нейросети, состоящей из 31 входных и 64 выходных нейронов. При этом под шагом предполагается однократная модификация матрицы связей по правилу (4.2.5). Линия с номером 1 соответствует последовательному методу, линия с номером 2 - параллельному.
Параметр є в выражении (4.2.5) определяет скорость обучения. Как следует из работ [189, 242], значение этого параметра может быть определено только экспериментальным путем в процессе обучения нейросети. Такой подход неудобен и значительно снижает затрачиваемое на обучение время.
Следовательно значение sopt позволяет обеспечить минимальное рассогласование между требуемыми и действительными значениями активности выходных нейронов для однократной модификации матрицы связей. Как следует из выражения (4.2.9) Е(Еор1)=0 . Это означает, что при таком значении є обучение осуществляется за один шаг, после чего реальная активность нейронов выходного слоя полностью совпадает с требуемой.
В случае, когда обучающая страница состоит более чем из двух пар векторов, после первого шага обучения, выполненного для каждой пары, (цикл обучения) суммарная ошибка рассогласования Е, определяемая выражением (4.2.6), не может быть равна нулю. Требуется значительное количество циклов обучения для того, чтобы минимизировать суммарную ошибку. Для линейной модели персептрона поверхность ошибок представляет собой параболоид с единственным минимумом. Однако для успешной работы нейросети не обязательно обеспечить достижение этого минимума. Обычно достаточно задать требуемое значение Е, которое обеспечит приемлемую точность реконструкции нейросетью функции распределения исследуемого параметра физического поля. При этом обучение будет оптимальным, а соответствующее ему значение є будет считаться оптимальным, если заданное значение суммарной ошибки рассогласования будет достигнуто по истечении наименьшего количества шагов обучения.
Для исследования принципов оптимизации обучения однослойного персешрона были проведены численные эксперименты с математическими моделями указанной сети, которые обучались реконструкции дискретных значений функции распределения {f(r)} в области, разбитой на некоторое количество участков (раздел 4.1). На рис.4.6 представлена зависимость Е(є) после первого цикла обучения для модели нейросети, состоящей из 31 входного и 64 выходных нейронов. Обучение проводилось параллельным методом. Под циклом обучения здесь понимается такое количество модификаций матрицы связей, которое равно количеству обучающих пар в странице. То есть в процессе цикла каждая обучающая пара предлагается нейросети для обучения только один раз. Обучающая страница содержала 68 пар векторов.
Как видно из рисунка для первого цикла обучения существует оптимальное значение параметра обучения є, при котором ошибка минимальна (єі=2,9-10"6). Однако из этого не следует, что данное значение будет оптимально для всего процесса обучения нейросети. Для каждого последующего цикла существует свое оптимальное значение є. Представляется наиболее быстрым способ обучения, при котором на каждом цикле обучения параметр є выбирается оптимальным для данного цикла. Однако, как показали результаты численных экспериментов с математическими моделями нейросетей (рис.4.7), для всего процесса обучения существует одно общее значение параметра є, при котором заданное значение ошибки рассогласования достигается за минимальное количество циклов обучения. Оптимальное значение Б=4,9-10"5.
