基于优化神经网络算法的光纤布拉格光栅电流传感器的温度补偿

发布时间：2018-11-01 12:22

【摘要】：应变和温度的改变能够使光纤布拉格光栅(FBG)反射波的中心波长产生漂移,FBG与超磁致伸缩材料的结合可以用于测量电流,但是温度和应变的交叉敏感严重影响测量电流的精度。神经网络具有强大的非线性映射能力,能够自适应地发现传感器的内部规律,从而对温度进行有效补偿。针对神经网络容易陷入局部极小值的问题,采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,以在全局范围内更快速、准确地找到权值和阈值的最优解。针对样本较少的问题,采取K折交叉验证的方法提高网络预测的可靠性。经实验验证,优化的神经网络对电流预测的均方误差为0.0038,提高了FBG电流传感器的测量精度。
[Abstract]:The change of strain and temperature can cause the center wavelength of the reflected wave of fiber Bragg grating (FBG) to drift. The combination of FBG and giant magnetostrictive material can be used to measure the current. However, the cross-sensitivity of temperature and strain seriously affects the accuracy of current measurement. The neural network has a powerful nonlinear mapping ability, which can find the internal law of the sensor adaptively and compensate the temperature effectively. To solve the problem that neural networks are prone to fall into local minima, genetic algorithm is used to optimize the weights and thresholds of neural networks in order to find the optimal solutions of weights and thresholds more quickly and accurately in the global range. In order to solve the problem of fewer samples, K-fold cross-validation is adopted to improve the reliability of network prediction. The experimental results show that the mean square error of the optimized neural network for current prediction is 0.0038, which improves the measurement accuracy of FBG current sensor.
【作者单位】： 上海电力学院电子与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金理论物理专项(11647023) 上海市科委地方院校能力建设项目(14110500900)
【分类号】：TP18;TP212

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