光纤法布里-珀罗传感器解调：RBF神经网络的应用

"这篇论文探讨了径向基函数神经网络(RBF神经网络)在光纤法布里-珀罗(F-P)传感器解调中的应用。通过理论分析，该方法利用RBF网络对干涉谱的特征值进行学习，以实现对传感器腔长的精确预测。在0至2 MPa的压力范围内，该算法能够分辨0.1 MPa的压力变化，腔长与压力之间的拟合度高达0.98858。经过仿真计算，解调出的腔长相对误差仅为0.02%，最大绝对误差小于0.1微米，证明了神经网络方法的高精度和实用性。" 正文: 在现代光学传感领域，光纤法布里-珀罗传感器因其高灵敏度和稳定性而被广泛应用于各种物理量的检测，如压力、温度等。在本文中，研究者提出了一个创新的解调策略，即利用径向基函数神经网络(RBF神经网络)来解析由光纤F-P传感器产生的干涉信号。RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络，其主要特点是隐藏层神经元具有径向对称的激活函数，这使得网络在非线性映射问题上表现出强大的学习能力。 法布里-珀罗传感器的工作原理是利用干涉效应，当外部物理参数如压力改变时，会导致传感器内部腔长的变化，进而改变干涉光谱。因此，解调干涉谱是获取这些物理参数的关键步骤。传统的解调方法可能包括傅里叶变换或最小二乘法，但这些方法可能在面对复杂非线性关系时表现不足。RBF神经网络的引入为这一问题提供了一个新的解决方案。 在实际应用中，首先从干涉谱中提取特征值，这些特征值与腔长之间存在一定的关系。然后，这些特征值和对应的腔长作为训练样本输入到RBF网络中，通过训练网络学习这种关系。一旦训练完成，网络便能根据新的干涉谱特征值预测出相应的腔长，从而实现解调。 实验部分，研究者在0到2 MPa的压力范围内使用了F-P腔微电子机械系统(MEMS)压力传感器。实验结果显示，该RBF神经网络解调方法能够准确识别0.1 MPa的压力变化，腔长与压力之间的线性关系拟合度达到0.98858，显示了极高的相关性。进一步的仿真计算证实，解调出的腔长的相对误差只有0.02%，最大绝对误差小于0.1微米，远优于许多传统方法。这些数值证明了RBF神经网络在高精度解调方面的优势，对于实际应用具有重要的意义。 此外，这种方法的实施相对简单，可扩展性强，适用于多种类型的光纤F-P传感器。由于神经网络的学习特性，它能适应不同工况下的非线性响应，这对于环境变化大或者需要高精度实时监测的应用场景尤其有价值。 通过将径向基函数神经网络应用于光纤法布里-珀罗传感器的解调，该研究不仅提供了新的解调手段，而且提高了解调精度，降低了误差，为光纤传感器的广泛应用提供了强有力的技术支持。这种技术的潜力在于其能够在保持高精度的同时，应对各种复杂环境下的测量需求，对于推动光纤传感器技术的发展具有积极的推动作用。