光纤布拉格光栅传感器：人工神经网络解决温度与应变交叉敏感

"该文利用人工神经网络解决了光纤布拉格光栅(FBG)传感器在温度和应变同时测量中的交叉敏感问题。通过建立基于BP神经网络的FBG测量系统模型，借助Matlab神经网络工具箱，采用含动量项的梯度下降算法进行训练，结果显示网络训练快速且准确。经过验证，温度测量误差不超过2%，应变测量误差不超过5%，成功实现了温度和应变的高精度同时检测。" 光纤布拉格光栅（FBG）是光纤传感技术中的重要元件，其工作原理是利用光的布拉格反射原理，当环境温度变化或光纤受到应变时，FBG的中心波长会发生偏移，从而可以通过监测这种偏移来感知外界的温度和机械应变。然而，由于温度和应变都会影响FBG的波长，这使得传感器在实际应用中会出现交叉敏感现象，即温度变化可能导致应变读数的误差，反之亦然。 人工神经网络(ANN)是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它具有强大的非线性映射和自学习能力，常被用于解决复杂问题的建模和预测。在本文中，研究者运用了反向传播(BP)神经网络模型，BP网络能够通过反向传播误差来调整权重，逐步优化网络性能。Matlab的神经网络工具箱提供了方便的BP网络构建和训练环境，通过含动量项的梯度下降算法可以加速网络的收敛过程，减少训练时间。 实验结果显示，训练后的神经网络模型在温度和应变的测量上表现良好，最大温度误差不超过2%，这意味着对于温度变化的识别精度很高。而应变测量的最大误差不超过5%，虽然相对温度误差较大，但在实际工程应用中仍属于可接受范围。这样的精度水平表明，该神经网络模型有效地分离了温度和应变的影响，实现了对两者的同时精确测量。 这篇文章展示了如何运用人工神经网络克服光纤布拉格光栅传感器的交叉敏感问题，提高了温度和应变测量的准确性。这一方法对于光纤传感系统的设计和优化具有重要的理论和实践意义，特别是在需要同时监控多个物理参数的领域，如桥梁健康监测、石油管道安全检测等。通过引入智能算法，可以提高传感器系统的智能化程度和测量精度，为未来光纤传感技术的发展提供了新的思路。