基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法，激光器发出光脉冲，光脉冲通过波分复用器进入传感光纤，当温度变化时，光纤中的后向拉曼散射信号会跟着变化，之后经过波分复用器分离为斯托克斯光和反斯托克斯光，然后经过光电探测器转换为电信号，被采集卡采集到，将采集到的每个点的数据通过卡尔曼滤波进行处理，将所有采样点汇集到一起，可以得到一条温度随距离实时变化的曲线，对曲线进行迭代学习算法处理，进而可以得到下一时刻温度曲线，从而实现对温度的实时监测和预测。本发明专利技术能够使分布式光纤测温系统测得的温度值更接近真实值，并且能够实现对下一时刻的温度预测。

Distributed optical fiber temperature prediction method based on Kalman filter and iterative learning

【技术实现步骤摘要】
基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法
本专利技术涉及分布式光纤测温
，具体涉及一种基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法。
技术介绍
分布式光纤测温系统具有广阔的应用前景，可用于电缆温度和载流量监测、桥梁和隧道的监测、航空航天工业温度监测、油气管道的监测等，对保障工业生产安全和人民生活安全具有重要意义。现有的分布式光纤测温系统温度精度和分辨率普遍不高，虽然能够实现实时监测，但是稳定性不强，在实际应用中有缺陷。而基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度实时监测和预测方法，不仅可以使测得的温度更接近真实值，提高精度和分辨率，而且还能对温度进行预测。
技术实现思路
本专利技术所要解决的问题是：提供一种基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法，能够使分布式光纤测温系统测得的温度值更接近真实值，并且能够实现对下一时刻的温度预测。本专利技术为解决上述问题所提供的技术方案为：一种基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法，所述方法包括以下步骤，(1)、光脉冲进入传感光纤，反本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤，/n(1)、光脉冲进入传感光纤，反射回来的斯托克斯光信号和反斯托克斯光信号进入光电探测器转换为电信号，然后被采集卡采集；/n(2)、对采集到的数据进行卡尔曼滤波处理；/n(3)、把所有经过卡尔曼滤波处理后的采样点汇集在一起，可以解调出温度随沿光纤变化的曲线；/n

【技术特征摘要】
1.一种基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤，
(1)、光脉冲进入传感光纤，反射回来的斯托克斯光信号和反斯托克斯光信号进入光电探测器转换为电信号，然后被采集卡采集；
(2)、对采集到的数据进行卡尔曼滤波处理；
(3)、把所有经过卡尔曼滤波处理后的采样点汇集在一起，可以解调出温度随沿光纤变化的曲线；



其中，T0为参考温度；h为普朗克常数；kB为玻尔兹曼常量；Δv为拉曼频移量，与光纤材料有关；Uas(T)、Us(T)分别为该温度下反斯托克斯光、斯托克斯光转换后的电压；
(4)、对曲线进行迭代学习算法处理，学习律如下
Ti(t)＝Ti-1(t-1)+L(ei(t))
其中，Ti(t)为第i次迭代t时刻的温度，t∈[0,ts]，ts为光脉冲往返时间，i为迭代次数，L(ei(t))是关于跟踪误差ei(t)的函数；
ei(t)＝Td(t)-Ti(t)
Td(t)为实际测得的温度；对得到的温度曲线进行不断的迭代，这样就实现可以对温度的预测。


2.根据权利要求1所述的基于卡尔曼滤波和迭代学习的分布式光纤温度预测方法，其特征在于：所述步骤(2)中卡尔曼滤波处理包括预测过程与更新过程；所述预测过程如下：
(2.1)设定卡尔曼滤波的初值X(0)，为首次采得光纤上某点的数据；
(2.2)根据U(k|k-1)＝AU(k-1|k-1)+W(k)对k＝1,2,3…n时来预测下一个状态；
其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘恒，万生鹏，谭超，董德壮，肖登，尹玺，熊新中，
申请(专利权)人：南昌航空大学，
类型：发明
国别省市：江西;36