本文關(guān)鍵詞：Michelson干涉型光纖振動傳感系統(tǒng)模式識別方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息化時代的到來,傳感技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注。相比傳統(tǒng)電類傳感器,光纖傳感器具有測量精度高、傳感距離長、抗電磁干擾能力強的特點,因此具有更廣闊的應(yīng)用前景。相位調(diào)制型光纖傳感器是目前光纖傳感領(lǐng)域的研究熱點,而如何對傳感器輸出信號進行正確識別分類則是一個難點問題。本文以提高傳感信號識別正確率為目標,對Michelson干涉型光纖傳感系統(tǒng)輸出信號的模式識別方法展開研究,主要進行了以下幾個方面的研究:1.簡單介紹了光纖傳感技術(shù)的傳感原理、分類、當前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,深入分析了相位調(diào)制型光纖傳感器信息處理技術(shù)的關(guān)鍵問題及其進展。2.對邁克爾遜干涉型光纖振動傳感系統(tǒng)的傳感原理進行了深入研究,推導(dǎo)了傳感系統(tǒng)輸出信號與外界振動之間的關(guān)系。分析了影響傳感系統(tǒng)輸出信號穩(wěn)定性的兩個關(guān)鍵因素并給出了相應(yīng)的解決方法。在理論分析的基礎(chǔ)上搭建了具體的實驗硬件傳感系統(tǒng),并進行了振動傳感實驗,采集了不同種外界振動作用時傳感系統(tǒng)的輸出信號。3.采用時頻分析方法中的小波包變換和希爾伯特黃變換對實驗采集的傳感信號進行特征提取,分別提取了傳感信號的小波包能量特征和邊際譜特征。采用Matlab仿真軟件搭建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),把提取到的小波包能量特征和邊際譜特征分別送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行仿真,并對仿真結(jié)果進行了分析。4.改進并優(yōu)化了一種兩級信號判別方法,該方法首先通過短時過門限率算法對傳感信號進行初級判別,識別出含有外界振動的信號片段;其次采用稀疏自編碼器和softmax分類器相結(jié)合的算法對含有外界振動信息的傳感信號進行高維特征提取與判別,以識別出具體的外界振動類型。稀疏自編碼器算法能夠?qū)崿F(xiàn)無監(jiān)督特征學習,避免了人工特征設(shè)計帶來的巨大工作量和信號特征丟失問題。實驗結(jié)果表明,對于系統(tǒng)安靜工作、踩踏振動、長點振動、短時敲擊和長點振動等多種外界振動,該方法的模式分類正確率高達96.76%,符合預(yù)期設(shè)定目標,很好地提高了邁克爾遜干涉型光纖傳感系統(tǒng)的實用性。
【關(guān)鍵詞】：光纖傳感技術(shù) 邁克爾遜干涉 模式識別 兩級信號判別 稀疏自編碼器
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 光纖傳感技術(shù)研究背景及意義10
• 1.2 相位調(diào)制型光纖傳感技術(shù)10-14
• 1.2.1 相位調(diào)制型光纖傳感器簡介10-12
• 1.2.2 相位調(diào)制型光纖傳感器研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 相位調(diào)制型光纖傳感器信號處理關(guān)鍵問題及其進展13-14
• 1.3 課題主要研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 光纖傳感技術(shù)理論研究16-26
• 2.1 Michelson干涉型光纖傳感器理論分析16-19
• 2.1.1 Michelson干涉型光纖傳感器傳感原理16-19
• 2.1.2 Michelson干涉型光纖傳感器輸出信號分析19
• 2.2 非平穩(wěn)信號分析與特征提取方法19-23
• 2.2.1 基于時頻域的信號特征提取法19-20
• 2.2.2 基于小波變換的特征提取方法20-21
• 2.2.3 基于希爾伯特黃變換的特征提取方法21-23
• 2.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別分類算法23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 Michelson干涉型光纖振動傳感系統(tǒng)設(shè)計26-36
• 3.1 傳感系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)26-27
• 3.2 影響系統(tǒng)穩(wěn)定性的幾個關(guān)鍵因素27-31
• 3.2.1 光波偏振態(tài)衰落的控制27-28
• 3.2.2 傳感系統(tǒng)相位解調(diào)技術(shù)28-31
• 3.3 系統(tǒng)器件選擇與參數(shù)設(shè)定31-32
• 3.4 光纖振動傳感系統(tǒng)搭建與外界振動信號采集32-34
• 3.5 本章小結(jié)34-36
• 第4章 基于時頻分析的光纖傳感信號模式識別方法36-46
• 4.1 光纖傳感信號特征提取方法36-40
• 4.1.1 基于小波包變換的傳感信號特征提取方法36-38
• 4.1.2 基于希爾伯特黃變換的傳感信號特征提取方法38-40
• 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光纖傳感信號模式識別方法40-44
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本工作原理40-42
• 4.2.2 基于小波包能量特征的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真42-43
• 4.2.3 基于信號邊際譜特征的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真43-44
• 4.3 本章小結(jié)44-46
• 第5章 基于兩級信號判別的光纖傳感信號模式識別方法46-58
• 5.1 算法主要思想流程46-47
• 5.2 基于短時過門限率算法的初級信號判斷47-49
• 5.3 基于改進型稀疏自編碼器的第二級信號判別49-55
• 5.3.1 深度學習理論框架49-51
• 5.3.2 改進型稀疏自編碼器特征提取算法51-54
• 5.3.3 基于softmax分類器設(shè)計54-55
• 5.4 算法仿真實現(xiàn)與結(jié)果分析55-57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 第6章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 論文的主要工作總結(jié)58-59
• 6.2 下一步研究工作展望59-60
• 參考文獻60-64
• 作者簡介及在學期間所取得的科研成果64-65
• 致謝65

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