【摘要】：分布式光纖測(cè)溫系統(tǒng)是基于光纖自發(fā)拉曼散射效應(yīng)和光時(shí)域反射技術(shù)的一種新型分布式實(shí)時(shí)傳感測(cè)溫技術(shù)。在研究分布式光纖測(cè)溫系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn),光電器件會(huì)受溫度影響并且隨著時(shí)間逐步老化,造成溫度校正系數(shù)發(fā)生變化,從而導(dǎo)致測(cè)量輸出產(chǎn)生誤差。并且,隨著距離、時(shí)間等客觀因素,光纖在傳輸中也會(huì)產(chǎn)生一定的損耗。如果不采取措施進(jìn)行改善,溫度測(cè)量將會(huì)產(chǎn)生誤差,進(jìn)而使得分布式光纖測(cè)溫系統(tǒng)難以達(dá)到工業(yè)環(huán)境中長(zhǎng)期在線運(yùn)行的高精度測(cè)量要求。針對(duì)這個(gè)問題,文中提出了一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式光纖測(cè)溫系統(tǒng)非線性信號(hào)補(bǔ)償方法。首先,針對(duì)常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對(duì)比總結(jié),選取合適的算法進(jìn)行系統(tǒng)模型構(gòu)建。通過實(shí)驗(yàn)仿真分析,將誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二者在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、訓(xùn)練算法、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、網(wǎng)絡(luò)資源利用和網(wǎng)絡(luò)效果等方面進(jìn)行對(duì)比得出:徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性連續(xù)函數(shù)泛化能力強(qiáng)、學(xué)習(xí)速度快、逼近精度高。徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性使其具有比誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更強(qiáng)的活力。其次,設(shè)計(jì)基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式光纖測(cè)溫系統(tǒng)非線性信號(hào)補(bǔ)償模型。針對(duì)散布常數(shù)對(duì)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響,基于反饋控制原理,控制誤差自動(dòng)調(diào)整散布常數(shù),提高模型精度,加快網(wǎng)絡(luò)收斂,提升整體性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,散布常數(shù)為847時(shí)效果最好,誤差范圍由-10.382%~-0.875%提升到-0.966%~0.322%。與多項(xiàng)式擬合算法相比,多項(xiàng)式擬合模型誤差范圍在-5.107%~4.943%之間,二者誤差范圍相差十倍左右。因此,徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型良好的達(dá)到了系統(tǒng)所需的預(yù)測(cè)精度要求。最后,針對(duì)C++調(diào)用MATLAB引擎進(jìn)行混合編程達(dá)到仿真平臺(tái)實(shí)現(xiàn)所產(chǎn)生的操作過于繁瑣,內(nèi)存利用過多,實(shí)驗(yàn)條件嚴(yán)格等問題。將已訓(xùn)練完成的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行輸出函數(shù)設(shè)計(jì),構(gòu)建基于輸出函數(shù)的分布式光纖測(cè)溫系統(tǒng)非線性信號(hào)補(bǔ)償模型。通過對(duì)界面的布局和控件程序的編寫,建立分布式光纖測(cè)溫系統(tǒng)非線性信號(hào)補(bǔ)償仿真平臺(tái)。通過文字提示進(jìn)行信號(hào)補(bǔ)償操作,使觀察結(jié)果更加清晰,觀看圖形更加方便,實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的功能。同時(shí),此輸出函數(shù)算法可以移植到其他平臺(tái),如分布式光纖測(cè)溫系統(tǒng)主機(jī)。
【圖文】：

光纖后向散射示意圖

a 斯托克斯散射 b 反斯托克斯散射圖 2.2 拉曼散射中斯托克斯與反斯托克斯散射效應(yīng)能級(jí)圖Fig. 2.2 Stokes and anti-Stokes scattering effect energy level diagram in Raman scattering此過程產(chǎn)生的散射光稱為斯托克斯光，表達(dá)式為（2.1）：
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP212;TP183

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 周星勇;;徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地鐵沉降預(yù)測(cè)當(dāng)中的應(yīng)用[J];科技資訊;2017年20期

2 周振;;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人民幣匯率預(yù)測(cè)[J];電腦開發(fā)與應(yīng)用;2009年03期

3 張秀華;趙偉;;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字館藏質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[J];情報(bào)理論與實(shí)踐;2009年05期

4 廖薇;馮小兵;許春冬;劉錦高;;徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匯率預(yù)測(cè)模型研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年24期

5 師彪;李郁俠;于新花;閆旺;何常勝;孟欣;;基于改進(jìn)粒子群-徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電網(wǎng)技術(shù);2009年17期

6 陳宗海;苑明哲;向微;張彥武;;基于混合徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模及其逆�？刂蒲芯縖J];模式識(shí)別與人工智能;2006年06期

7 植俊文;戴青云;黃雪賢;;一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌字符識(shí)別方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2005年S1期

8 林佳;梁暉;阮u&;;基于模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的失眠古文獻(xiàn)癥藥研究[J];中國醫(yī)藥科學(xué);2017年23期

9 蘆有鵬;楊菊;;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通出行預(yù)測(cè)[J];蘭州交通大學(xué)學(xué)報(bào);2018年02期

10 賀永春;;基于粒子群優(yōu)化算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];榆林學(xué)院學(xué)報(bào);2018年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 蔣豐;馮奇;;基于RBF網(wǎng)絡(luò)的受沖擊艦艇生命力分析[A];慶祝中國力學(xué)學(xué)會(huì)成立50周年暨中國力學(xué)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)大會(huì)’2007論文摘要集（下）[C];2007年

2 張運(yùn)陶;楊曉麗;;自適應(yīng)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[A];第十屆全國信息技術(shù)化工應(yīng)用年會(huì)論文集[C];2005年

3 賀乃寶;高倩;劉永強(qiáng);龔成龍;姜長(zhǎng)生;;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近空間飛行器控制[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

4 曹天賜;;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)變天平靜態(tài)校準(zhǔn)方法[A];北京力學(xué)會(huì)第二十五屆學(xué)術(shù)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2019年

5 向微;陳宗海;張海濤;秦廷;王雷;李明;;基于混合徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆�？刂芠A];'2003系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2003年

6 童峰;許天增;;一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的消噪處理方法[A];中國聲學(xué)學(xué)會(huì)2001年青年學(xué)術(shù)會(huì)議[CYCA'01]論文集[C];2001年

7 劉峰;瞿俊;;基于聚類分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法[A];2006年全國開放式分布與并行計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（一）[C];2006年

8 游培寒;王振家;;一種構(gòu)造徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型IPL算法[A];圖像 仿真 信息技術(shù)——第二屆聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2002年

9 潘天堂;徐建生;顧卡麗;;基于RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的摩擦學(xué)模型[A];第二屆全國工業(yè)摩擦學(xué)大會(huì)暨第七屆全國青年摩擦學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議會(huì)議論文集[C];2004年

10 潘天堂;徐建生;顧卡麗;;基于RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的摩擦學(xué)模型[A];第二屆全國工業(yè)摩擦學(xué)大會(huì)暨第七屆全國青年摩擦學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議會(huì)議論文集[C];2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 孫海濤;基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無網(wǎng)格法及其應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2006年

2 鄒治;高校畢業(yè)生失業(yè)預(yù)警系統(tǒng)研究[D];南京航空航天大學(xué);2012年

3 周云燕;基于圖像分析理論的機(jī)械故障診斷研究[D];華中科技大學(xué);2007年

4 劉忠;基于人工免疫系統(tǒng)的水電機(jī)組智能診斷方法研究[D];華中科技大學(xué);2007年

5 柏堅(jiān);非線性數(shù)學(xué)地質(zhì)模型研究及在滇東南金礦成礦預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];中國地質(zhì)大學(xué)（北京）;2010年

6 杜乃成;弧焊機(jī)器人金屬快速成形研究[D];天津大學(xué);2009年

7 劉加利;高速列車氣動(dòng)噪聲特性分析與降噪研究[D];西南交通大學(xué);2013年

8 董艷慧;地下水保護(hù)理論及修復(fù)技術(shù)的研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2010年

9 李波;基于圖像分析的車輛識(shí)別與跟蹤若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2011年

10 郭遠(yuǎn)晶;面向風(fēng)電齒輪箱的角域振動(dòng)信號(hào)處理與故障診斷方法研究[D];浙江大學(xué);2015年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王蕙s，

本文編號(hào)：2599976