人工神经网络优化BOTDA传感器系统的信号处理：长距离高精度温度分布提取

人工神经网络在光纤光栅温度传感器系统中的应用研究 随着光纤光学技术的发展，布里渊光学时域分析器（BOTDA）作为一种高灵敏度的光纤温度传感器，其在远程监测和分布式温度测量中展现出巨大潜力。本文重点介绍了使用人工神经网络（ANN）对从BOTDA获取的传感信号进行信号处理的方法。 传统的BOTDA操作涉及测量光纤中的布里渊频移（BFS），然后将其转化为温度数据。这种方法在短距离测量中可能有效，但对于长距离或大规模分布式传感，由于光纤损耗和环境因素可能导致线宽变化，这会直接影响BFS的准确计算。因此，论文提出了一种创新的方法，即直接从本地布里渊增益谱（BGS）中提取温度信息，跳过了繁琐的BFS识别步骤。 为了使这种方法适用于长距离感应，研究者利用理想化的BGS模型，具有不同的线宽，作为训练数据输入到人工神经网络。这种策略考虑到了训练和测试阶段可能存在的线宽变化，提高了系统的稳健性。通过对比人工神经网络与其他两种常用技术，如洛伦兹曲线拟合和互相关方法，研究发现人工神经网络在处理BGS信号时具有显著的优势：更高的准确性，对测量误差有更大的容忍度，并且在大频率扫描步长下能更快地提取温度分布，从而显著缩短了测量时间。 人工神经网络的非线性特性使其能够有效捕捉复杂的数据模式，这使得它在面对BOTDA测量中可能存在的噪声和动态变化时，仍能提供稳定的温度估计。此外，与传统方法相比，人工神经网络在处理速度和精度之间的平衡上表现更为出色，尤其在追求快速响应和高精度的场景中，如电力传输线、通信光缆或环境监控等领域。 人工神经网络作为一种强大的信号处理工具，已被成功应用于BOTDA传感器系统，为长距离和大规模光纤温度监测提供了高效且精确的解决方案。未来的研究可能会进一步优化神经网络架构，以适应更复杂的环境条件和更广泛的应用需求。