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题名基于改进GRNN的光纤光栅解调算法研究
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作者
吴文辉
王宇航
秦玉福
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机构
东北林业大学计算机与控制工程学院
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出处
《林业机械与木工设备》
2024年第8期31-36,共6页
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基金
黑龙江省重点研发项目(GZ20220105)
中央高校基础研究基金(2572023CT14-05)。
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文摘
木材干燥室的干燥温度监测是木材加工厂的重要防火措施之一,FBG传感器的材料和传感特性使其可以监测干燥室内部温度而不会成为新的火灾诱因。针对FBG传感器波长解调过程中直接解调精度低的缺点,研究了一种基于柯西分布曲线拟合和SENet改进GRNN在光纤光栅传感器的解调算法。利用柯西曲线拟合和希尔伯特变换分割FBG反射曲线峰值区域,将峰值区域数据组成改进GRNN模型的训练样本和测试样本,将SENet结构嵌入GRNN模型提升GRNN模型的性能,通过PSO算法获取改进GRNN的最优光滑因子。实验结果表明,解调温度误差约为0.15℃,波长误差为1.8 pm,与直接解调法和未改进的GRNN模型相比,嵌入SENET结构的改进GRNN模型解调对比PSO-GRNN法和SE-GRNN法,性能分别提升约76%和约84%,有效提升了光纤光栅传感器的解调精度。
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关键词
光纤布拉格光栅
柯西分布
广义回归神经网路
SENet
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Keywords
fiber bragg grating
Cauchy distribution
general regression neural network
SENet
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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