典型文献
基于神经网络的光纤温度和应变快速解调方法
文献摘要：
为了提高基于布里渊散射的分布式光纤传感系统实时性,在分析经典基于洛伦兹和伪Voigt模型拟合法优缺点的基础上,将多层前馈神经网络方法用于布里渊频移的估算.确定了神经网络的结构、输入及输出量、激活函数和训练算法,采用不同信噪比(5dB～40dB)和布里渊频移(10.62GHz～10.82GHz)的布里渊谱训练该网络,训练完成后网络针对训练样本的布里渊频移预测误差仅约为1MHz,同时也训练了径向基函数神经网络.针对温度和应变沿线波动的布里渊谱分别采用以上训练得到的多层前馈神经网络、径向基函数神经网络、基于洛伦兹模型的谱拟合法和基于伪Voigt模型的谱拟合法估算光纤沿线的布里渊频移并解调获得光纤沿线的温度和应变.结果表明,多层前馈神经网络方法的准确性与经典的基于洛伦兹模型和伪Voigt模型的谱拟合法相似,但计算时间仅为后两者的1/947.16～1/470.95和1/784.56～1/532.88.该研究为基于布里渊散射的光纤温度和应变快速测量提供了参考.
文献关键词：
传感器技术;温度和应变;神经网络;解调;快速
中图分类号：
作者姓名：
王成亮;杨庆胜;李军;钟巍峰;陈志明
作者机构：
江苏方天电力技术有限公司,南京211103
文献出处：
引用格式：
[1]王成亮;杨庆胜;李军;钟巍峰;陈志明-.基于神经网络的光纤温度和应变快速解调方法)[J].激光技术,2022(02):254-259
A类：
62GHz,82GHz
B类：
温度和应变,变快,解调方法,布里渊散射,分布式光纤传感系统,洛伦兹,Voigt,模型拟合法,多层前馈,前馈神经网络,神经网络方法,布里渊频移,输出量,激活函数,训练算法,5dB,40dB,训练样本,预测误差,1MHz,径向基函数神经网络,线波,练得,计算时间,快速测量,传感器技术
AB值：
0.236366
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