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              低成本DVS系統解決方案 2022-01-25

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              系統所需器件

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

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

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

              光環形器: http://www.taoyunjie.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對光源線寬的要求非常高,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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