【摘要】：應變和溫度的改變能夠使光纖布拉格光柵(FBG)反射波的中心波長產生漂移,FBG與超磁致伸縮材料的結合可以用于測量電流,但是溫度和應變的交叉敏感嚴重影響測量電流的精度。神經網絡具有強大的非線性映射能力,能夠自適應地發(fā)現傳感器的內部規(guī)律,從而對溫度進行有效補償。針對神經網絡容易陷入局部極小值的問題,采用遺傳算法優(yōu)化神經網絡的權值和閾值,以在全局范圍內更快速、準確地找到權值和閾值的最優(yōu)解。針對樣本較少的問題,采取K折交叉驗證的方法提高網絡預測的可靠性。經實驗驗證,優(yōu)化的神經網絡對電流預測的均方誤差為0.0038,提高了FBG電流傳感器的測量精度。
[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】： 上海電力學院電子與信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金理論物理專項(11647023) 上海市科委地方院校能力建設項目(14110500900)
【分類號】：TP18;TP212

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