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基于神经网络的光纤传感损伤定位的研究
基于神经网络的光纤传感损伤定位的研究
摘要：
光纤传感技术在损伤及健康监测领域具有广泛应用。本论文旨在研究基于神经网络的光纤传感损伤定位方法。首先，通过布置光纤传感网络进行损伤监测，在数据采集阶段获取大量传感数据。然后运用神经网络算法对传感数据进行处理与分析，实现损伤定位的准确识别。通过实验验证，本方法能够有效、准确地对光纤传感损伤进行定位，具有较好的应用潜力。
1.引言
光纤传感技术以其高灵敏度、宽频带、抗电磁干扰等特点被广泛应用于结构健康监测领域。损伤定位是光纤传感的一个重要应用方向。传统的基于光纤传感的损伤定位方法通常依赖于数学模型的建立和计算方法的设计。然而，此类方法存在精度较低、复杂性高等问题。神经网络作为一种强大的模式识别工具，近年来在各个领域取得了显著的成果。因此，基于神经网络的光纤传感损伤定位方法成为了研究的热点。
2.光纤传感损伤定位原理
光纤传感技术的基本原理是通过光信号的传输来感知结构的变化。本文使用布拉格光纤传感器作为实验平台。在某一光纤段上腔内刻写一个周期性偏折产生特殊光栅，该光栅对输入的光信号进行光纤实际长度以及实际形状的输送，在外界环境对光纤产生影响时，输出光信号会发生相应的变化。通过对光波长的监测，可以实时捕捉到光纤产生的变化，从而实现损伤定位。
3.神经网络算法
神经网络是一种优秀的模式识别工具，其具有自学习、自适应等特点。本文使用反向传播神经网络算法。该算法通过输入训练数据集，利用梯度下降法不断调整网络的权值和阈值，使得网络能够逐渐逼近期望输出。通过训练神经网络，损伤定位的准确性得到提高。
4.实验设计
本研究使用了光纤传感网络来模拟实际情况下损伤发生的场景。首先，在受损的光纤部分进行传感器的布置，利用光栅获取传感数据。然后将采集到的数据输入神经网络进行训练和学习。最后，在测试集上验证所训练的神经网络模型的准确性和稳定性。
5.结果与分析
通过对实验数据的采集和处理，进行了多组实验并取得了良好的实验结果。实验结果表明，基于神经网络的光纤传感损伤定位方法能够准确地识别损伤部位并进行定位。与传统的计算方法相比，本方法具有更高的准确性和鲁棒性。
6.结论
本研究通过基于神经网络的方法对光纤传感损伤定位进行了深入的研究。实验结果表明，该方法在损伤定位方面取得了良好的效果。未来的研究可进一步拓展神经网络的应用范围，提高光纤传感损伤定位的精度和准确性。
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