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      低成本DVS系統解決方案 2022-01-25

      系統所需器件

      RIO激光器(5kHz): http://www.zcshare.com/?a=cpinfo&id=1230

      可調光衰減器: http://www.zcshare.com/?a=cpinfo&id=854

      SOA光放大器: http://www.zcshare.com/?a=cpinfo&id=1680

      光環形器: http://www.zcshare.com/?a=cpinfo&id=259

      20km單模光纖(傳感器件)

      索雷博光電探測器(內置放大模塊)

      14pin激光二極管驅動

      信號發生器(調制SOA做光開關)

      示波器(數據采集裝置)

      計算機(數據處理裝置)


      005.png


      由于DVS對光源線寬的要求極高,目前我們只有在RIO激光器中才能看到比較良好的傳感效果,dense light(50kHz)或DFB nl(100kHz)激光器均無法觀測到傳感振動信號。

      由于SOA種子光過大后脈沖性能不是很好,所以RIO輸出后需要添加一個衰減器控制輸入種子光功率在1mW(0dBm)左右,也可以可以稍微大一點,視SOA器件參數而定。

      我們的SOA調制頻率能達到40MHz,脈寬可達10ns,用于DVS是完全足夠的。10ns理論上對應的傳感精度是1m。

      環形器可以換成50:50耦合器,只是功率會下降一點。

      PD探測器選用索雷博的放大可調探測器(PDA10CS2),將內置的放大倍數調節至30dB檔,可以看到明顯的分布式散射信號了。

      最后對探測器的電壓信號進行實時采集。AFG信號發生器同時分出一路觸發信號給采集設備,實現同步采集。我們采用的是rigol示波器加matlab的方式進行采集。


      2022/08/26

      我們的DVS系統對比驗證第一個是RIO的,第二個是LD-PD,25km光纖長度

      RIO和LD-PD窄線寬激光器在DVS中的效果比對視頻


      RIO效果視頻





      LD-PD效果視頻

       


      2022/07/13


      QQ圖片20220713174017.jpg



      QQ圖片20220713174036.jpg



      QQ圖片20220713174050.jpg



      QQ圖片20220713174102.jpg



      QQ圖片20220713174115.jpg


      QQ圖片20220713174127.jpg

      2022/02/15

      添加了時間域單點振動判斷的降噪DVS采集算法(matlab)

       clear
       clc
       delete(instrfind)%清空連接端口
       len = 100000;
      ave = 20;%單次判定 時間域采樣次數
      tt=0.001;
      yu = 2;
      bil=1.1;
      offset=200;
      
       send = ':wav:data? CHANnel1';%發送指令讀取通道1數據
      E = visa('ni','USB0::0x1AB1::0x0588::DS1ET184552667::INSTR');
      E.InputBufferSize = len;
      fopen(E);
      
      
      for j = 1:ave%兩次采樣正好隔ave次平均后相減,
          fprintf(E,send);
          pause(tt)
      [data,len]=fread(E,len);
      wavepre(:,j) = offset-data(12:len-1);
      end
      
      subplot(2,1,1)
      p1=plot(wavepre(:,ave));
      axis([0 len 0 220])
      meanwav = bil*mean(wavepre,2)+yu;
      for j = 1:(ave - 1)
       errorpre(:,j) =  F( ( wavepre(:,j) - meanwav).* ( wavepre(:,j+1) - meanwav));
      end
      error = sum(errorpre,2);
      subplot(2,1,2)
      p2=plot(error);
      axis([0 len 0 ave])
      %for i = 1:100000  %采集次數
      i=1;
      while true
      %     fprintf(E,':run');
      % fprintf(E,':stop');
         % yu = mod(i-1,ave);%余數
         fprintf(E,send);
         [data,len]=fread(E,len);
         wave = offset-data(12:len-1);
         set(p1,'YData',wave);
       error1 = F((wave -meanwav).*( wavepre(:,ave) - meanwav));%求差后歸一化
       errorpre = [ errorpre error1];
       error = sum(errorpre,2);
      %  error = (wave - wavepre(:,yu+1));
         set(p2,'YData',error);
        
         title(i)  
          drawnow
           i=1+i;
         pause(tt)
      errorpre(:,1) = [];
      wavepre(:,1) =[]; %迭代數據
      wavepre=[wavepre wave];
      meanwav = bil*mean(wavepre,2)+yu;
      end
      fclose(E);
      function y = F(x)
      x(x>0) =0;
      x(x<0)=1;
      y = x;
      end










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