【摘要】：應(yīng)變和溫度的改變能夠使光纖布拉格光柵(FBG)反射波的中心波長(zhǎng)產(chǎn)生漂移,FBG與超磁致伸縮材料的結(jié)合可以用于測(cè)量電流,但是溫度和應(yīng)變的交叉敏感嚴(yán)重影響測(cè)量電流的精度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力,能夠自適應(yīng)地發(fā)現(xiàn)傳感器的內(nèi)部規(guī)律,從而對(duì)溫度進(jìn)行有效補(bǔ)償。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小值的問(wèn)題,采用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,以在全局范圍內(nèi)更快速、準(zhǔn)確地找到權(quán)值和閾值的最優(yōu)解。針對(duì)樣本較少的問(wèn)題,采取K折交叉驗(yàn)證的方法提高網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的可靠性。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電流預(yù)測(cè)的均方誤差為0.0038,提高了FBG電流傳感器的測(cè)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.
【作者單位】： 上海電力學(xué)院電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金理論物理專(zhuān)項(xiàng)(11647023) 上海市科委地方院校能力建設(shè)項(xiàng)目(14110500900)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP212

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本文編號(hào)：2303916