DTS系统温度蠕变模型辨识方法研究

发布时间：2020-03-25 13:39

【摘要】：分布式光纤测温系统是基于光纤自发拉曼散射效应和光时域反射技术的一种新型分布式实时传感测温技术。在研究分布式光纤测温系统中发现,光电器件会受温度影响并且随着时间逐步老化,造成温度校正系数发生变化,从而导致测量输出产生误差。并且,随着距离、时间等客观因素,光纤在传输中也会产生一定的损耗。如果不采取措施进行改善,温度测量将会产生误差,进而使得分布式光纤测温系统难以达到工业环境中长期在线运行的高精度测量要求。针对这个问题,文中提出了一种基于径向基神经网络的分布式光纤测温系统非线性信号补偿方法。首先,针对常用的神经网络算法,对比总结,选取合适的算法进行系统模型构建。通过实验仿真分析,将误差反向传播神经网络和径向基神经网络二者在网络结构、网络构建、训练算法、网络训练、网络资源利用和网络效果等方面进行对比得出:径向基神经网络对非线性连续函数泛化能力强、学习速度快、逼近精度高。径向基神经网络的特性使其具有比误差反向传播神经网络更强的活力。其次,设计基于径向基神经网络的分布式光纤测温系统非线性信号补偿模型。针对散布常数对径向基神经网络的影响,基于反馈控制原理,控制误差自动调整散布常数,提高模型精度,加快网络收敛,提升整体性能。实验结果证明,散布常数为847时效果最好,误差范围由-10.382%~-0.875%提升到-0.966%~0.322%。与多项式拟合算法相比,多项式拟合模型误差范围在-5.107%~4.943%之间,二者误差范围相差十倍左右。因此,径向基神经网络模型良好的达到了系统所需的预测精度要求。最后,针对C++调用MATLAB引擎进行混合编程达到仿真平台实现所产生的操作过于繁琐,内存利用过多,实验条件严格等问题。将已训练完成的径向基神经网络模型进行输出函数设计,构建基于输出函数的分布式光纤测温系统非线性信号补偿模型。通过对界面的布局和控件程序的编写,建立分布式光纤测温系统非线性信号补偿仿真平台。通过文字提示进行信号补偿操作,使观察结果更加清晰,观看图形更加方便,实现人机交互的功能。同时,此输出函数算法可以移植到其他平台,如分布式光纤测温系统主机。
【图文】：

光纤后向散射示意图

a 斯托克斯散射 b 反斯托克斯散射图 2.2 拉曼散射中斯托克斯与反斯托克斯散射效应能级图Fig. 2.2 Stokes and anti-Stokes scattering effect energy level diagram in Raman scattering此过程产生的散射光称为斯托克斯光，表达式为（2.1）：
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212;TP183

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本文编号：2599976