河北省科学技术研究与发展计划项目(10213509D)
- 作品数：3 被引量：20H指数：3
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- 相关机构：燕山大学海湾安全技术有限公司更多>>
- 发文基金：河北省科学技术研究与发展计划项目河北省自然科学基金河北省人力资源和社会保障研究课题更多>>
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- 粒子群优化和拉凡格氏混合优化算法提取传感布里渊散射谱特征的方法被引量：7
- 2012年
- 在基于布里渊散射的分布式光纤传感系统中,沿途光电检测信号信噪比(SNR)过低为被测量的信息反演带来困难。针对高精度解调传感布里渊散射谱的布里渊频偏量的需求,提出了一种利用粒子群优化(PSO)和拉凡格氏(L-M)混合优化算法对传感散射谱进行特征提取的方法。利用PSO算法粗调得到一组全局最优解,再以全局最优解作为L-M算法的初值,最终将L-M算法的运算结果作为结果输出。它克服了PSO算法过早收敛于局部极值和L-M算法依赖初值的问题,保证了求解的速度和精度。数值分析表明,新算法适合对不同权重比、不同线宽和低SNR、大测量范围情况下的散射谱进行参数估计,并且在SNR为10dB的情况下得到的绝对误差仅为2.18838MHz,优于其他两种算法。实验研究表明新算法适用于多种脉宽状况下的布里渊散射谱的特征提取,并可有效提高预测精度。
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- 关键词：光谱学分布式光纤传感
- 布里渊散射谱参数提取问题的混合优化算法研究与应用被引量：5
- 2012年
- 提出了一种将Particle Swarm Optimization(PSO)算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法按概率混合优化的新算法,将其用于Pseudo-Voigt型布里渊散射谱以提高其拟合度和频移提取精度。新算法以PSO算法为主框架,首先用PSO算法进行全局搜索,在优化一定次数后每次优化随机产生一个概率rand(0,1),若rand(0,1)小于或等于事先设定的概率P,则把PSO算法得到的最优解作为LM算法的初值进行局部深度搜索,将LM算法得到的最优解替换先前PSO算法的最优解,继续使用PSO算法进行全局搜索;若rand(0,1)大于P则仍然用PSO算法搜索,等待下一次优化产生随机概率rand(0,1)进行判断,交替使用两种算法直至获得理想的全局最优解。仿真分析和实验表明,新算法克服了单一算法的缺点,提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的精度,充分证明了新算法的实用性和可行性。
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- 关键词：PSO算法LEVENBERG-MARQUARDT算法分布式光纤传感
- 基于光电缆的分布式温度传感网络的实验研究被引量：9
- 2011年
- 本文提出增加一根光纤光栅与光电缆绕制在一起,用于监测电缆中的实时温度。采用有限元分析方法,建立了光电缆温度场模型。使用可调谐脉冲激光为光源,在一根光纤上刻制多个相同中心波长的布拉格光栅,即采用全同光栅作为系统的温度传感器,当光电缆线路中温度发生异常时,反射回来的光栅中心波长发生偏移,通过检测反射光中心波长发生的偏移量可以确定光栅温度变化的大小。不同位置的光栅返回光信号所需的时间不同,通过检测和计算光返回的不同时间,可以计算出发生温度变化的光栅位置。实验结果表明,光栅的温度敏感性可以达到11.4pm/℃,光栅的测量温度与实际温度的误差在3%范围内。
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- 关键词：布拉格光纤光栅光电缆有限元温度场
