[发明专利]一种基于DSP和FPGA的光纤微振动模式识别系统及其识别方法

权利要求书

1.一种基于DSP和FPGA的光纤微振动传感器的模式识别系统，其特征在于：包括光电转换模块、模数转换模块、FPGA模块和DSP模块；所述的FPGA模块包括采样控制模块、信号检测模块和FIFO模块；所述的DSP模块数据交换控制模块、缓存模块、特征提取模块、分类器模型训练模块和分类器模型测试模块；

光纤微振动传感器向光电转换模块输出光纤微振动传感器输出信号，该信号经过光电转换模块完成从光强信号到模拟电压信号的转变，得到模拟电压信号并输出至模数转换模块中，通过模数转换模块完成对模拟电压信号的采样，得到能够恢复原光纤微振动传感器输出信号主要特征的采样后数字信号，实现将经过光电转换的光纤微振动传感器输出信号从模拟信号转化为数字信号，模数转换模块还与FPGA模块中的采样控制模块连接，控制模数转换模块的采样过程；采样后数字信号由模数转换模块传输至信号检测模块进行阈值判断，阈值判断采用功率谱法，对采样后数字信号的幅值进行平方，并将平方结果累加，当累加的采样后数字信号数量达到和扰动持续时间相对应的数量时，将累加结果与阈值进行比较来判断原光纤微振动传感器输出信号是否存在扰动，当累加的采样后数字信号幅值平方结果超过阈值时，则判定原光纤微振动传感器输出信号存在扰动，则采样后数字信号需输入至FIFO模块进行模式分类处理，如果小于阈值，则判断光纤微振动传感器输出信号不存在扰动，采样后数字信号无需处理，丢弃即可，并等待接收顺次到来的其他采样后数字信号进行阈值判断；

所述的FIFO模块被采样后数字信号填满后，通过向数据交换控制模块发送中断信号通知DSP模块有代表扰动的采样后数字信号需从FPGA模块传输至DSP模块，数据交换控制模块检测到FIFO模块的中断信号后，控制DSP模块启动EDMA的传输方式将采样后数字信号从FPGA模块内的FIFO模块直接读取到缓存模块当中；

所述的特征提取模块读取缓存模块中存储的采样后的数字信号，对采样控制模块采样后的数字信号进行小波分解，得到该信号的小波系数，并对小波系数进行计算，得到该信号的特征向量，保存后发送给分类器模型训练模块，求解信息熵，以信息熵作为代表扰动的光纤微振动传感器输出信号的特征向量，分类器模型训练模块利用其所得到的代表多组不同种类的来自光纤微振动传感器的扰动信号的特征向量，基于支持向量机的方法，评估每两类信号之间的最优分类面，确定分类器的拓扑结构，求解支持向量机的最优分类面，确定分类器支持向量机方法模型；当分类器支持向量机方法模型确定后，后续的采样后数字信号从特征提取模块进入分类器模型测试模块，在分类器模型训练模块当中确定了的分类器模型控制下，得到扰动类型识别输出。

2.根据权利要求1所述的一种基于DSP和FPGA的光纤微振动传感器的模式识别系统，其特征在于：所述的模数转换模块采用的是12位差分输入AD9235，采样频率为20Msps。

3.根据权利要求1所述的一种基于DSP和FPGA的光纤微振动传感器的模式识别系统，其特征在于：所述的FPGA模块采用Virtex系列的XC4VSX35型号。

4.根据权利要求1所述的一种基于DSP和FPGA的光纤微振动传感器的模式识别系统，其特征在于：所述的DSP模块选择TMS320C6747，其频率为300M。

5.根据权利要求1所述的一种基于DSP和FPGA的光纤微振动传感器的模式识别系统，其特征在于：所述的光电转换模块为SPF1200SF-D08型号的PINFET探测模块和滤波模块，该PINFET探测模块工作波长为1000-1650nm，采用正负5V电压供电。

6.根据权利要求1所述的一种基于DSP和FPGA的光纤微振动传感器的模式识别系统，其特征在于：所述的模数转换模块采用的AD9235是12位差分输入模数转换器。

7.一种基于DSP和FPGA的光纤微振动模式识别方法，其特征在于：包括以下几个步骤：

步骤一：采样控制过程：

FPGA模块和DSP模块上电后，FPGA模块和DSP模块分别加载启动程序，对各子系统进行初始化，然后FPGA模块启动模数转换模块，模数转换模块在采样控制模块的控制下开始对经过光电转换模块转换后的光纤微振动传感器输出信号进行采样，FPGA模块的信号检测模块采用双FIFO，并将采样后数字信号填充信号检测模块内双FIFO当中的一个FIFO，当此FIFO被数据填满之后，把实时采样通道切换到另外一个FIFO继续进行信号填充，同时通知信号检测模块读取已经填满的FIFO，两个FIFO依次轮换，实现模数转换模块实时数据采样，模数转换模块还与FPGA模块中的采样控制模块连接，控制模数转换模块的采样过程；

步骤二：微振动信号检测过程：

采样后数字信号由模数转换模块传输至信号检测模块进行阈值判断，通过检测采样后数字信号的功率谱来判断原光纤微振动传感器输出信号是否存在扰动，当采样后数字信号的幅值平方累加结果超过预先设定的阈值时，则判定原光纤微振动传感器输出信号存在扰动，则采样后数字信号需输入至FIFO模块进行模式分类处理，如果小于预先设定的阈值，则判断光纤微振动传感器输出信号不存在扰动，采样后数字信号无需处理，丢弃即可，并等待接收顺次到来的其他采样后数字信号进行阈值判断；

步骤三：DSP模块和FPGA模块数据传输程序：

FIFO模块被采样后数字信号填满后，通过向数据交换控制模块发送中断信号通知DSP模块有代表扰动的采样后数字信号需从FPGA模块传输至DSP模块，数据交换控制模块检测到FIFO模块中断信号后，控制DSP模块启动EDMA的传输方式将采样后数字信号从FPGA模块内的FIFO模块直接读取到缓存模块当中；

步骤四：特征提取过程：

特征提取模块读取缓存模块中存储的采样后的数字信号，对采样控制模块采样后的数字信号进行小波分解，得到该信号的小波系数，并对小波系数进行计算，得到该信号的特征向量；

步骤五：分类器模型训练过程：

采样后数字信号的特征向量经特征提取模块保存后发送给分类器模型训练模块，求解信息熵，以信息熵作为代表扰动的光纤微振动传感器输出信号的特征向量，分类器模型训练模块利用其所得到的代表多组不同种类的来自光纤微振动传感器的扰动信号的特征向量，基于支持向量机的方法，评估每两类信号之间的最优分类面，确定分类器的拓扑结构，求解支持向量机的最优分类面，确定分类器支持向量机方法模型，最终得到代表各种扰动类型的微振动传感器输出信号的分类器支持向量机方法模型；

步骤六：模式分类器测试过程：当分类器支持向量机方法模型确定后，后续的采样后数字信号从特征提取模块进入分类器模型测试模块，在分类器模型训练模块当中确定了的分类器模型控制下，得到扰动类型识别输出。