径向基函数神经网络在光纤法布里-珀罗传感器解调中的应用

• 作者: 吴婧 王鸣
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 光纤光学 光纤F-P传感器解词 径向基函数神经网络 压力传感器
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 光纤元件
• 页码范围: 1145-1149
• 页数: 5页
• 分类号: TN253
• 字数: 2965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL20093605.1145

摘要

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的光纤法布里一珀罗传感器解调方法.从理论上分析了该方法的解调原理.从干涉谱中提取特征值,利用干涉谱的特征值和腔长作为训练集,对RBF网络进行训练,训练好的网络就可以实现预测腔长的功能.在测量范围为0～2 MPa的法布里-珀罗(F-P)腔MEMS压力传感器进行的解调实验中,该算法可以辨别0.1 MPa的压力,腔长与压力数据的拟合度为0.98858.仿真计算得出,该方法解调出的腔长的相对误差达到0.02%,腔长的最大绝对误差小于0.1μm.实验结果表明,神经网络方法可以达到较高的精度,满足实际需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鸣	南京师范大学物理科学与技术学院	91	636	14.0	20.0
2	吴婧	南京师范大学物理科学与技术学院	11	27	3.0	4.0