Michelson干涉型光纤振动传感系统模式识别方法的研究

发布时间：2017-03-26 18:08

  本文关键词：Michelson干涉型光纤振动传感系统模式识别方法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息化时代的到来,传感技术越来越受到人们的关注。相比传统电类传感器,光纤传感器具有测量精度高、传感距离长、抗电磁干扰能力强的特点,因此具有更广阔的应用前景。相位调制型光纤传感器是目前光纤传感领域的研究热点,而如何对传感器输出信号进行正确识别分类则是一个难点问题。本文以提高传感信号识别正确率为目标,对Michelson干涉型光纤传感系统输出信号的模式识别方法展开研究,主要进行了以下几个方面的研究:1.简单介绍了光纤传感技术的传感原理、分类、当前国内外研究现状,深入分析了相位调制型光纤传感器信息处理技术的关键问题及其进展。2.对迈克尔逊干涉型光纤振动传感系统的传感原理进行了深入研究,推导了传感系统输出信号与外界振动之间的关系。分析了影响传感系统输出信号稳定性的两个关键因素并给出了相应的解决方法。在理论分析的基础上搭建了具体的实验硬件传感系统,并进行了振动传感实验,采集了不同种外界振动作用时传感系统的输出信号。3.采用时频分析方法中的小波包变换和希尔伯特黄变换对实验采集的传感信号进行特征提取,分别提取了传感信号的小波包能量特征和边际谱特征。采用Matlab仿真软件搭建了BP神经网络,把提取到的小波包能量特征和边际谱特征分别送入神经网络进行仿真,并对仿真结果进行了分析。4.改进并优化了一种两级信号判别方法,该方法首先通过短时过门限率算法对传感信号进行初级判别,识别出含有外界振动的信号片段;其次采用稀疏自编码器和softmax分类器相结合的算法对含有外界振动信息的传感信号进行高维特征提取与判别,以识别出具体的外界振动类型。稀疏自编码器算法能够实现无监督特征学习,避免了人工特征设计带来的巨大工作量和信号特征丢失问题。实验结果表明,对于系统安静工作、踩踏振动、长点振动、短时敲击和长点振动等多种外界振动,该方法的模式分类正确率高达96.76%,符合预期设定目标,很好地提高了迈克尔逊干涉型光纤传感系统的实用性。
【关键词】：光纤传感技术 迈克尔逊干涉 模式识别 两级信号判别 稀疏自编码器
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 光纤传感技术研究背景及意义10
• 1.2 相位调制型光纤传感技术10-14
• 1.2.1 相位调制型光纤传感器简介10-12
• 1.2.2 相位调制型光纤传感器研究现状12-13
• 1.2.3 相位调制型光纤传感器信号处理关键问题及其进展13-14
• 1.3 课题主要研究内容及论文结构安排14-16
• 第2章 光纤传感技术理论研究16-26
• 2.1 Michelson干涉型光纤传感器理论分析16-19
• 2.1.1 Michelson干涉型光纤传感器传感原理16-19
• 2.1.2 Michelson干涉型光纤传感器输出信号分析19
• 2.2 非平稳信号分析与特征提取方法19-23
• 2.2.1 基于时频域的信号特征提取法19-20
• 2.2.2 基于小波变换的特征提取方法20-21
• 2.2.3 基于希尔伯特黄变换的特征提取方法21-23
• 2.3 基于人工神经网络的模式识别分类算法23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 Michelson干涉型光纤振动传感系统设计26-36
• 3.1 传感系统总体结构26-27
• 3.2 影响系统稳定性的几个关键因素27-31
• 3.2.1 光波偏振态衰落的控制27-28
• 3.2.2 传感系统相位解调技术28-31
• 3.3 系统器件选择与参数设定31-32
• 3.4 光纤振动传感系统搭建与外界振动信号采集32-34
• 3.5 本章小结34-36
• 第4章 基于时频分析的光纤传感信号模式识别方法36-46
• 4.1 光纤传感信号特征提取方法36-40
• 4.1.1 基于小波包变换的传感信号特征提取方法36-38
• 4.1.2 基于希尔伯特黄变换的传感信号特征提取方法38-40
• 4.2 基于BP神经网络的光纤传感信号模式识别方法40-44
• 4.2.1 BP神经网络基本工作原理40-42
• 4.2.2 基于小波包能量特征的BP神经网络仿真42-43
• 4.2.3 基于信号边际谱特征的BP神经网络仿真43-44
• 4.3 本章小结44-46
• 第5章 基于两级信号判别的光纤传感信号模式识别方法46-58
• 5.1 算法主要思想流程46-47
• 5.2 基于短时过门限率算法的初级信号判断47-49
• 5.3 基于改进型稀疏自编码器的第二级信号判别49-55
• 5.3.1 深度学习理论框架49-51
• 5.3.2 改进型稀疏自编码器特征提取算法51-54
• 5.3.3 基于softmax分类器设计54-55
• 5.4 算法仿真实现与结果分析55-57
• 5.5 本章小结57-58
• 第6章 总结与展望58-60
• 6.1 论文的主要工作总结58-59
• 6.2 下一步研究工作展望59-60
• 参考文献60-64
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果64-65
• 致谢65

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