自适应梯度下降算法在布里渊光纤温度传感中的应用

“分布式光纤温度传感系统的布里渊频移提取方法是基于布里渊光时域分析（BOTDA）技术的一种新型传感系统优化方案。该方法利用自适应梯度下降算法来提高测量精度和速度。在24.4km的实验系统中，与传统的莱文伯-马奈特洛伦兹拟合法相比，新方法能更快速、精确地提取布里渊频移，对于提升基于BOTDA的分布式温度传感系统的性能具有显著作用。” 分布式光纤温度传感系统（Distributed Optical Fiber Temperature Sensing System, DOFTS）利用光纤作为传感器，通过测量布里渊散射产生的频率变化（布里渊频移）来获取沿线的温度分布。布里渊光时域分析（Brillouin Optical Time-Domain Analysis, BOTDA）是实现DOFTS的一种关键技术，它依赖于光纤中的布里渊散射现象，该现象会导致光信号在光纤中传播时产生频率偏移，这种偏移与光纤沿线的温度和应力紧密相关。 自适应梯度下降算法是机器学习和优化问题中常用的一种迭代方法，它可以根据数据的变化动态调整步长，以更高效地寻找最小化或最大化的解决方案。在本文提出的布里渊频移提取方法中，该算法被用来优化频移的估计过程，减少计算时间和提高准确性。 传统上，莱文伯-马奈特洛伦兹拟合法是一种常用的频移分析方法，它基于物理模型对频移进行拟合。然而，这种方法可能存在计算复杂度高和对初始条件敏感的问题，导致在处理大数据量或者复杂环境下的温度测量时效率较低。相比之下，自适应梯度下降算法通过不断迭代和调整，能够在较短的时间内找到更接近实际的频移值，从而提高整个系统的测量精度和响应速度。 实验结果显示，采用自适应梯度下降算法提取布里渊频移的方法在24.4km的分布式温度传感系统中表现出色，不仅提高了测量精度，还加快了数据处理速率。这对于实时监测大规模、长距离的环境温度变化，如在石油管道监控、电力电缆温度检测、建筑物安全监测等领域，具有重要的实用价值。 总结来说，该研究提出的基于自适应梯度下降算法的布里渊频移提取方法，是对传统分布式光纤传感系统的一种创新改进，它将有助于推动光纤传感技术的进步，特别是在要求高精度和快速响应的应用场景中。