韩春阳,杨 军,苑立波
(哈尔滨工程大学 理学院,哈尔滨 150001)
在科学技术飞速发展的今天,基于干涉原理的测量技术已成为物理量检测中最为精确的测量方法之一,其测量精度已能达到波长的几百分之一[1]。对于此类测量系统,在实际应用中通常选择单模或窄带高相干的激光器作为系统的光源,在精密测量环境下,其精度可以达到埃米量级。但是由于受到光源的限制,此类系统具有测量动态范围非常小、系统结构复杂、对光学元件要求高、稳定性差和成本高等缺点,所以很难达到实用化的要求。
采用白光干涉的测量方法能够有效地解决其中的一些问题。白光干涉同其它的干涉原理一样,可以通过对干涉条纹的观察来实现对光程的分析[2]。在实际应用中,它通常使用低相干、宽谱光源,如半导体激光器(LD)或发光二极管(LED)作为光源。白光干涉测量是通过监测干涉条纹的相对差异来实现,而不是取决于绝对强度,所以降低了信号监测和处理的难度,从而简化了系统的复杂度。正是白光干涉技术具有灵敏度高、动态范围大等优良性能,所以自从1984年第一个完整的基于白光干涉技术的位移传感系统被报道,在其后的几年里,基于白光干涉原理的传感器被广泛应用于压力、温度和应变测量的研究中[3]。
在实际的测量中,白光干涉测量系统不仅对应变量敏感,对温度同样敏感,所以温度变化所导致的干扰已经成为白光干涉测量向实用化方向转变的一个瓶颈[4-5]。本文通过对白光干涉解调系统温度效应的研究,利用多重线性回归方法,找到了测量结果与温度之间的关系。通过采用被动式温度补偿方案,有效地降低了温度对系统测量结果的影响。
光纤白光干涉原理[6]可用图1所示的原理图来说明。光源发出的光经过3 dB耦合器分成两束,一路进入传感臂,一路进入参考臂,传感臂的光程为S=2nL1,参考臂的总光程为2nL2+2X。调整扫描镜的位置,使传感臂和参考臂的光程相匹配,即满足:
这时就会在该位置附近出现白光干涉条纹。零级条纹在干涉条纹的中央,其幅度最大,对应于两臂光程精确相等处。当传感臂的光程受到外界因素作用时,光程的变化Δ S=Δ(nL1)可以通过测量零级中央条纹对应的反射镜位置改变ΔX获得。扫描镜位置对应传感器光程的变化为:
图1 光纤白光干涉Michelson干涉仪Fig.1 Fiber white light interference Michelson interferometer
白光干涉测量系统不仅对应变量敏感,而且对温度同样敏感。当在干涉仪的传感臂上接入长度为L0的光纤传感器,其周围的环境温度从 T0变化到 T时,那么对应的光程和折射率的变化量可以表示为:
通过推导可以得到传感器长度的变化量为:
当波长一定时,根据文献[8]可知式(5)中n0、αT和CT均为已知量。由此可知对应变量进行测量时,温度对测量结果的影响不可以被忽略[7]。
根据以上分析,设计了一套带有被动式温度补偿的白光干涉测量信号解调系统。该系统由参考干涉仪 (Mach-Zehnder干涉仪)和测量干涉仪(Fizeau干涉仪)构成光路部分,选用1 310 nm的SLD作为系统的光源,由高精度线性位移台和光栅尺构成系统的光学扫描结构,最大扫描速度为8.75 mm/s。同时为了减小外界温度变化对参考干涉仪的影响,在系统集成时,将参考干涉仪密封在一个保温箱内,并在仪器的内部安装了两个风扇,用来降低系统内部温度场梯度分布。同时采用三路温度传感器分别对参考干涉仪、系统机箱内部的温度和匹配光纤周围的温度进行监测,以便研究温度对系统测量结果的影响。系统的内部结构图见图2。
图2 系统内部结构图Fig.2 Internal structure of the system
为了更好地研究温度变化对系统测量结果的影响,采用三路传感器分别对保温箱内的光路、匹配光纤和机箱的温度进行监测。然后将白光干涉测量系统整体温度下降至0℃以下,再使系统温度慢慢升高至室温,每隔1 min记录一次干涉峰的位置,持续测试3 h。测量结果见图3。
由系统温度效应曲线可以得出:当光路温度、匹配光纤温度和机箱温度变化量较大时,随之干涉峰位移量的变化较快,反之当这3个部分温度变化量较小时,干涉峰位移量变化较慢。可见干涉峰位移量与3个部分温度的变化量有关。
根据以上分析,将干涉峰位移变化量ΔX与光路温度T1、匹配光纤温度 T2和机箱温度T3联系起来,对实验数据做多重线性回归拟合,可以得到下式:
由式 (6)可见,系统的测量结果主要受到匹配光路和保温箱内光路温度变化的影响。根据该式对系统的测量结果进行温度补偿,结果见图4。
综上所述,系统在整个系统的测量过程中,由于受到外界温度的影响,使其内部温度场分布不均匀,导致测量结果随温度的变化而不同;对于系统而言,其测量结果主要受到匹配光纤温度、保温箱内光路温度和机箱温度的变化速率的影响。在外界温度的作用下,3个部分温度的变化速率不同,形成系统内部温度场的梯度分布,导致测量结果的变化。对于温度对测量结果的影响可以利用线性回归的方法进行分析和补偿,能够使温度对测量结果的影响降低为原来的1/16。
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