基于支持向量機(jī)的光纖光柵反射光譜類型識(shí)別方法研究

李懷寶 李 紅,3 婁小平 孟凡勇 祝連慶,3

1(北京信息科技大學(xué)光電測(cè)試技術(shù)及儀器教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100192) 2(北京信息科技大學(xué)光纖傳感與系統(tǒng)北京實(shí)驗(yàn)室 北京 100016) 3(北京信息科技大學(xué)先進(jìn)光電子器件與系統(tǒng)創(chuàng)新引智基地 北京 100192)

0 引 言

光纖布拉格光柵[1](Fiber Bragg Grating，F(xiàn)BG)是由光纖纖芯折射率出現(xiàn)周期性調(diào)制而成的一種無(wú)源光器件。FBG具有體積小、抗電磁干擾、易于復(fù)用、可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)分布式傳感等優(yōu)點(diǎn)[2-3]，光纖光柵以其既可作傳感點(diǎn)又可作光信號(hào)傳輸介質(zhì)的優(yōu)勢(shì)迅速在土木結(jié)構(gòu)[4-6](如橋梁、樓房、大壩、海洋石油平臺(tái)、油田)、船舶艦艇[7]、電力工業(yè)[8]、航空航天[9-10]、生物醫(yī)學(xué)[11]等領(lǐng)域得以廣泛應(yīng)用。

寬帶光入射到FBG后，會(huì)形成窄帶反射類高斯光譜。但當(dāng)光纖光柵傳感器在復(fù)雜的測(cè)量環(huán)境工作時(shí)，反射光譜會(huì)出現(xiàn)啁啾、微弱、偏移等情況。這些異常光譜可直接影響光纖光柵傳感網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，使得監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，進(jìn)而影響傳感網(wǎng)絡(luò)中被測(cè)參量的傳感測(cè)量[12-13]。因此，光纖光柵傳感系統(tǒng)中的異常光譜識(shí)別和處理對(duì)于保證傳感網(wǎng)絡(luò)可靠性是十分必要的。在光譜識(shí)別領(lǐng)域，目前研究人員的研究重點(diǎn)主要集中在通過(guò)模糊識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM等算法識(shí)別特征譜型固定的拉曼光譜和紅外光譜從而實(shí)現(xiàn)其對(duì)應(yīng)物質(zhì)的識(shí)別。例如Liu等[14]采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同礦物質(zhì)種類拉曼光譜的高準(zhǔn)確度識(shí)別；劉俊秀等[15]采用“差分-PCA-SVM”的方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)15種有機(jī)化合物太赫茲光譜的識(shí)別；李四海等[16]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)麻花秦艽和大葉秦艽的FTIR光譜識(shí)別；高斌等[17]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同動(dòng)物血液熒光光譜的識(shí)別。

光纖光柵反射譜是一種類高斯譜，譜型形狀受被測(cè)參量的狀態(tài)的影響，沒(méi)有穩(wěn)定的形式，因此主成分分析和模糊識(shí)別方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)光譜類型的識(shí)別。SVM作為一種常用的分類識(shí)別方法，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊識(shí)別等算法相比，SVM更適合樣本數(shù)量小、泛化能力要求高的場(chǎng)合。在小樣本的環(huán)境下，相比于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的龐大運(yùn)算量，SVM能更快速、高效地實(shí)現(xiàn)光譜識(shí)別和分類。

光纖光柵反射譜的特征包含光強(qiáng)、波峰數(shù)、波峰寬度、非對(duì)稱度，特征數(shù)量較少；且實(shí)現(xiàn)光纖傳感網(wǎng)絡(luò)中異常光譜種類識(shí)別所需的光譜數(shù)據(jù)量也相對(duì)較少，因此本文提出一種基于光譜特征提取與SVM結(jié)合實(shí)現(xiàn)光纖光柵反射光譜識(shí)別的方法。通過(guò)將表征不同類型光纖光柵反射光譜的特征預(yù)提取后再進(jìn)入SVM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)光纖傳感網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的正常、啁啾、飽和、微弱、非對(duì)稱5種光譜的識(shí)別，解決因光譜異常導(dǎo)致的傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可靠性降低的問(wèn)題。

1 光纖光柵反射譜識(shí)別原理

1.1 光纖光柵傳感網(wǎng)絡(luò)組成及傳感原理

光纖光柵傳感器傳感原理為：布拉格光柵對(duì)反射波長(zhǎng)進(jìn)行編碼，當(dāng)光纖傳感器周圍的被測(cè)物理量改變時(shí)會(huì)引起光纖光柵周期和纖芯有效折射率發(fā)生改變，從而導(dǎo)致光纖光柵布拉格反射光譜信號(hào)的波長(zhǎng)偏移。這種被測(cè)參量的變化量與波長(zhǎng)的漂移量之間存在一種對(duì)應(yīng)的線性關(guān)系，檢測(cè)人員通過(guò)觀察布拉格反射波長(zhǎng)的偏移情況，即可獲得與之對(duì)應(yīng)的被測(cè)物理量的變化結(jié)果。光纖光柵反射光譜的中心波長(zhǎng)與光柵周期和折射率之間滿足以下公式[18]：

λB=2neffΛ

(1)

式中：neff為光纖光柵有效折射率；Λ為光纖光柵周期。

在波分復(fù)用光纖光柵傳感網(wǎng)絡(luò)中，系統(tǒng)組成可分為光源、光纖光柵網(wǎng)絡(luò)、解調(diào)儀、上位機(jī)數(shù)據(jù)處理四部分，傳感系統(tǒng)簡(jiǎn)圖如圖1所示。

在光纖傳感網(wǎng)絡(luò)中，反射光譜是光纖光柵傳感網(wǎng)絡(luò)能夠表征外界測(cè)量環(huán)境的唯一信息載體，要識(shí)別光纖光柵傳感網(wǎng)絡(luò)中的光譜類型，只能夠從光譜本身的特征出發(fā)。理想情況下光纖光柵的反射譜是一組形狀對(duì)稱的窄帶尖峰數(shù)據(jù)中心波長(zhǎng)為λB，其形狀如圖2(a)所示，中心波長(zhǎng)由式(1)決定。而實(shí)際的反射譜形狀會(huì)因監(jiān)測(cè)環(huán)境的影響而發(fā)生畸變，畸變光譜類型如圖2(b)所示。

(b) 實(shí)際光纖光柵反射光譜圖2 光纖光柵理論反射光譜和實(shí)際反射光譜

當(dāng)光纖傳感器使用的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，使得傳感器本身出現(xiàn)蛻化時(shí)光譜信號(hào)強(qiáng)度會(huì)變?nèi)跞鐖D3(a)所示，此時(shí)的微弱信號(hào)與兩個(gè)正常光譜混疊時(shí)產(chǎn)生的微弱信號(hào)無(wú)法辨認(rèn)導(dǎo)致尋峰時(shí)出現(xiàn)誤差。當(dāng)傳感網(wǎng)絡(luò)的光信號(hào)強(qiáng)度過(guò)大甚至超過(guò)解調(diào)端解調(diào)閾值時(shí)光譜會(huì)出現(xiàn)飽和現(xiàn)象如圖3(b)所示,此時(shí)，尋峰算法會(huì)尋到閾值左側(cè)對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)，并見(jiàn)波長(zhǎng)與實(shí)際波長(zhǎng)會(huì)產(chǎn)生偏差。當(dāng)光纖光柵受到非均勻場(chǎng)作用時(shí)可能出現(xiàn)啁啾或非對(duì)稱光譜如圖3(c)-圖3(d)所示，啁啾光譜的多余的峰值，會(huì)使整個(gè)光纖傳感網(wǎng)絡(luò)無(wú)法匹配；非對(duì)稱光譜在尋峰擬合時(shí)會(huì)偏離實(shí)際峰值。

1.2 SVM識(shí)別不同F(xiàn)BG反射譜原理

從光纖光柵傳感網(wǎng)絡(luò)的組成及傳感原理的分析中發(fā)現(xiàn)，光纖傳感網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)微弱、飽和、非對(duì)稱、啁啾異常光譜時(shí)，傳感網(wǎng)絡(luò)采集的光譜可能出現(xiàn)位置混亂、丟失、被測(cè)參量表征出現(xiàn)較大誤差等情況。因此在光纖傳感網(wǎng)絡(luò)中異常光譜的識(shí)別及分類對(duì)于增強(qiáng)傳感系統(tǒng)的可靠性是十分必要的。基于此，本文提出一種基于特征提取結(jié)合SVM方法來(lái)實(shí)現(xiàn)光纖傳感網(wǎng)絡(luò)中的光譜類型識(shí)別。SVM通過(guò)核函數(shù)將光纖光柵特征向量數(shù)據(jù)映射到高維空間，在高維空間找到最優(yōu)的超平面從而解決原始空間中的線性不可分問(wèn)題。SVM識(shí)別光譜過(guò)程原理如圖4所示。

圖4 SVM識(shí)別FBG反射譜原理圖

圖4中x1、x2、x3、x4為表征光譜類型的特征參數(shù)：波峰數(shù)量、峰值、波峰寬度、對(duì)稱度。A、B、C、D、E代表正常、啁啾、飽和、微弱、非對(duì)稱5種光譜。對(duì)于光纖光柵光譜類型的SVM識(shí)別方法，不同的核函數(shù)以及核函數(shù)的參數(shù)都會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別效果產(chǎn)生影響。本文通過(guò)交叉驗(yàn)證法選擇最優(yōu)的光纖光柵傳感網(wǎng)絡(luò)的核函數(shù)參數(shù)γ和參數(shù)c，并對(duì)比最優(yōu)核函數(shù)參數(shù)下不同核函數(shù)的識(shí)別效果，選擇出識(shí)別效果最好的SVM網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型。

2 SVM核函數(shù)參數(shù)優(yōu)化選擇

2.1 SVM核函數(shù)種類

核函數(shù)的不同，表現(xiàn)為SVM算法的不同。常用的核函數(shù)類型包括線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)3種。各核函數(shù)方程如式(2)-式(4)所示[19]。

線性核函數(shù)：

K(X,Y)=

(2)

多項(xiàng)式核函數(shù)：

K(X,Y)=(γ+c)d

(3)

式中：γ為光纖光柵特征光譜多項(xiàng)式的系數(shù)；c為光纖光柵SVM核函數(shù)常數(shù)項(xiàng)；d表示多項(xiàng)式的偏置。

徑向基核函數(shù)：

K(X,Y)=exp{-γ‖X-Y‖2}

(4)

式中:X、Y代表光纖光柵光譜對(duì)應(yīng)的特征空間輸入向量；‖X-Y‖表示兩個(gè)光譜特征向量之間的距離。

2.2 核函數(shù)的優(yōu)化處理及不同核函數(shù)對(duì)比

光纖光柵光譜識(shí)別SVM模型中需要調(diào)節(jié)核函數(shù)參數(shù)γ和參數(shù)c。在Python中利用程序生成10個(gè)在[0，20]范圍內(nèi)的參數(shù)γ和5個(gè)在[0，6]范圍內(nèi)的參數(shù)c。對(duì)于取定的參數(shù)γ和參數(shù)c，把光纖特征光譜的訓(xùn)練集作為數(shù)據(jù)樣本，利用常見(jiàn)的K折交叉驗(yàn)證法(K-CV)得到對(duì)應(yīng)每組參數(shù)γ和參數(shù)c下訓(xùn)練集光纖光柵反射光譜類型識(shí)別的準(zhǔn)確率，取準(zhǔn)確率最高的那組參數(shù)作為最佳參數(shù)。若存在準(zhǔn)確率相同的情況，選擇懲罰參數(shù)c最小的那組參數(shù)以提高模型的泛化能力。不同參數(shù)對(duì)應(yīng)準(zhǔn)確率如圖5所示。

圖5 SVM網(wǎng)絡(luò)不同c和γ準(zhǔn)確率曲線

可以看出當(dāng)參數(shù)c為5.6，參數(shù)γ為2.22時(shí)識(shí)別的準(zhǔn)確率最高，達(dá)到99.95%。因此確定參數(shù)為γ=2.22，c=5.6，此時(shí)相同參數(shù)下不同核函數(shù)的識(shí)別準(zhǔn)確率如表1所示。

表1 c=5.6,γ=2.22時(shí)不同核函數(shù)準(zhǔn)確率(%)

可出看出，當(dāng)選擇參數(shù)c為5.6、參數(shù)γ為2.22時(shí)，采用Linear核函數(shù)時(shí)光纖光柵反射光譜類型的識(shí)別準(zhǔn)確率為89%；采用RBF核函數(shù)時(shí)光纖光柵反射光譜類型的識(shí)別準(zhǔn)確率為94.5%；采用poly核函數(shù)時(shí)光纖光柵反射光譜類型的識(shí)別準(zhǔn)確率為99.95%，識(shí)別效果最佳。綜上所述本文采用poly核函數(shù)作為SVM的核函數(shù)，懲罰參數(shù)c=5.6，核函數(shù)參數(shù)γ=2.22。實(shí)驗(yàn)中5種類型的光譜數(shù)據(jù)共5 000組，其中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)4 000組，驗(yàn)證集數(shù)據(jù)1 000組。4 000組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的識(shí)別情況如表2所示。

表2 SVM網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練集不同光譜數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果

1 000組包含正常、啁啾、飽和、微弱、非對(duì)稱的經(jīng)過(guò)特征提取后的驗(yàn)證集光譜數(shù)據(jù)輸入SVM網(wǎng)絡(luò)中，SVM網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同的光譜類型識(shí)別準(zhǔn)確率如表3所示。

表3 SVM網(wǎng)絡(luò)對(duì)驗(yàn)證集不同光譜數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SVM網(wǎng)絡(luò)對(duì)于微弱、啁啾、飽和、非對(duì)稱光譜的識(shí)別效率達(dá)到了100%，對(duì)于正常光譜的識(shí)別正確率達(dá)到99.5%，五種光譜的總識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了99.9%，其中光譜類型識(shí)別錯(cuò)誤出現(xiàn)在正常光譜數(shù)據(jù)中，將正常的光譜識(shí)別為微弱光譜。因此可以證明SVM網(wǎng)絡(luò)對(duì)FBG反射光譜類型的識(shí)別是有效的。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文研究了基于SVM網(wǎng)絡(luò)的FBG反射光譜類型識(shí)別方法。結(jié)合反射光譜的特征分析，將光譜中的峰值、波峰數(shù)量、峰值寬度、對(duì)稱度作為表征光譜類型的特征進(jìn)行提取。為提高光纖光柵反射光譜類型識(shí)別的準(zhǔn)確率，采用交叉驗(yàn)證法對(duì)SVM網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并比較了相同參數(shù)下不同核函數(shù)的識(shí)別準(zhǔn)確率。結(jié)果表明，采用參數(shù)c=5.6、γ=2.22的poly核函數(shù)識(shí)別效果最好，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到99.9%。因此，基于SVM的光纖光柵反射光譜類型識(shí)別方法適合光纖光柵反射光譜類型識(shí)別，可以為提高光纖光柵傳感網(wǎng)絡(luò)的可靠性方法研究提供參考。