神经网络补偿的光纤电压传感器温度影响研究

"光纤电压传感器的温度跟踪补偿" 光纤电压传感器是一种广泛应用在电力系统、工业自动化等领域中的高精度测量设备，其工作原理是利用光纤作为媒介，将电压信号转化为光信号进行传输和处理。然而，传感器在宽测量范围内，其输出会受到环境温度变化的影响，导致非线性的测量误差。这是因为光纤材料的光学性质和传感器内部组件的热膨胀系数随温度变化，进而影响传感器的响应。 为了解决这一问题，本文提出了基于人工神经网络的温度跟踪补偿方法。人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它具有强大的非线性映射和自学习能力。在该方法中，首先通过实验获取在不同环境温度下的传感器输出数据和对应的电压值，这些数据用于训练神经网络。训练过程中，神经网络会逐步调整其权重和阈值，以拟合温度与传感器输出之间的复杂非线性关系。 训练完成后，神经网络能够建立一个动态的、实时的温度补偿模型。当新的测量数据输入到网络中时，网络可以快速计算出温度对传感器输出的影响，并校正这个影响，从而得到实际电压值的精确估计。这种方法的优势在于，不仅能够有效地消除温度变化带来的误差，还能确保输出结果保持线性，这对于需要精确线性响应的应用至关重要。 计算机仿真的结果验证了该方法的有效性。仿真显示，通过神经网络的温度跟踪补偿，传感器的输出性能显著改善，消除了温度变化对测量精度的影响，并且在神经网络的输出端获得了理想的线性响应。这表明，该方法对于提高光纤电压传感器在各种温度条件下的稳定性和测量精度具有重要意义。 这项研究为光纤电压传感器提供了新的温度补偿策略，有助于进一步提升光纤传感技术在电力系统和其他领域的应用水平。未来的研究可能涉及神经网络结构的优化、在线补偿算法的改进以及在实际环境中的长期稳定性测试，以确保该方法在实际应用中的可靠性和实用性。