基于神经网络的宽量程光纤位移传感器设计与优化

"宽量程反射式光纤位移传感器的研究" 本文深入探讨了反射式光纤位移传感器的技术原理和性能分析，特别关注了其在位移测量中的应用。反射式光纤位移传感器是一种利用光的反射原理来检测物体位移的精密仪器，其核心在于通过光纤传递光信号，当光纤一端的反射面随位移变化时，反射回来的光强也会相应改变，从而转化为可测量的电信号。 传统的反射式光纤位移传感器往往受限于测量范围和精度，而本文提出了一种创新设计，旨在解决这些问题。作者汪晓东和叶美盈来自浙江师范大学数理与信息科学学院，他们通过训练神经网络来建立传感器的逆模型。这一方法的关键是将传感器的输出信号与其对应的实际位移作为输入数据，通过神经网络的非线性拟合能力，对传感器的输出进行校正和处理。 神经网络作为一种强大的机器学习工具，能够有效地处理非线性关系，这在光纤传感器的输出特性中尤其重要，因为光纤传感器的输出通常与位移之间存在复杂的非线性关系。通过训练神经网络，可以建立一个准确的模型来映射传感器的输出到实际位移，从而扩大测量范围，并提高测量精度。 文章中还涉及了非线性校正的概念，这是确保传感器性能的关键步骤。非线性校正可以消除因传感器自身特性或环境因素导致的测量误差，使得测量结果更加准确可靠。在实际应用中，这种宽量程、高精度的位移传感器对于工业自动化、精密机械、航空航天以及科学研究等领域具有重要意义。 此外，文章中引用的中图分类号和文献标识码是学术论文的标准标识，它们帮助读者在特定领域内定位和查找相关研究。文献引用部分则显示了作者参考的相关研究工作，表明了该研究的理论基础和技术背景。 这篇研究论文详细介绍了如何利用神经网络技术改进反射式光纤位移传感器的性能，通过建立逆模型实现更宽量程和更高精度的位移测量，为光纤传感技术的发展提供了新的思路和实用方法。