光纤光栅传感器在光照强度监测中的应用

"论文研究-A Light Intensity Monitoring Method Using FBG-based Fiber Optic Sensor" 是一篇探讨使用光纤光栅(FBG)传感器进行光照强度监测的研究论文。作者包括李路明、朱倩等人，该研究主要关注如何利用光纤光栅传感技术实现对光照强度的实时监测，并提出了一种结合悬臂梁结构和BP神经网络的监测模型。 论文中提到的光纤光栅传感器是一种基于光纤内部周期性结构的光学传感器，这种传感器能够对环境变化（如温度、压力或光照强度）做出响应，通过改变其反射光谱特性来感知这些变化。在光照强度监测的应用中，FBG传感器能高效地将光信号转化为与光照强度成正比的电信号，从而实现精准测量。 该研究提出的监测模型结合了悬臂梁结构，这是一种常见的机械结构，用于增强传感器对微小变化的敏感性。当光照强度变化时，悬臂梁的物理性质（如应力或应变）也会相应变化，影响到FBG的反射光谱。BP（Backpropagation）神经网络则被用来处理和校正由悬臂梁结构收集的数据，通过训练网络以提高对光照强度变化的识别精度和稳定性。 BP神经网络是一种广泛应用的多层前馈神经网络，通过反向传播算法调整权重以最小化预测误差。在本研究中，它被用作数据处理工具，对来自光纤光栅传感器的原始信号进行非线性转换和优化，确保监测结果的准确性和可靠性。 实验结果显示，该方法具有良好的稳定性和高灵敏度，适合于实时监测光照强度。这一研究成果对于环境监测、能源管理、农业光照控制以及电力设施的安全监控等领域具有重要意义，特别是对于电力输电线路的维护，可以及时发现因光照异常可能导致的问题，预防潜在的故障。 这篇论文为光纤光栅传感器在光照强度监测方面的应用提供了新的思路，结合悬臂梁结构和BP神经网络的模型设计，不仅提高了监测效率，还增强了系统的适应性和准确性。这表明，光纤传感技术在远程感测和传感器领域有着广阔的应用前景。