项目名称: 光学低相干反射技术实现光纤光栅分布式传感测量的研究

项目编号: No.61205082

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 信息四处

项目作者: 沈小燕

作者单位: 中国计量学院

项目金额: 26万元

中文摘要: 国内对光纤光栅的分布式非均匀应变研究尚处于理论研究阶段,项目以光纤Bragg光栅(FBG)为研究对象,拟采用光学低相干反射技术(OLCR),通过剥层算法,构建一套FBG-OLCR测量系统,实现FBG工作长度上分布式非均匀应变的检测。遗传算法引入剥层算法中,解决剥层算法在重构高反射率光栅参数上的不足,遗传算法结合了混沌算子,以增强最优种群的搜索策略,提高算法精度和速度。在Michelson光学低相干反射仪基础上,增加可调激光光源、压电陶瓷驱动、平衡检测机构等,构建适用于FBG的测量系统,需要完成系统参数的分析选择、系统性能的评定,利用LabVIEW软件编写系统的控制测量程序,并调用MATLAB函数实现剥层算法。设计多种悬臂梁结构实现FBG的非均匀应变调谐,ANSYS仿真结果与FBG-OLCR测量系统结果比对验证,对FBG-OLCR测量系统的误差源进行分析,对测量结果的不确定度进行评定。

中文关键词: 分布式应变测量;光纤光栅重构;光学低相干反射技术;剥层技术;遗传算法

英文摘要: Research on non-uniform distributed strain measurement of fiber Bragg grating (FBG) is still focusing on the theoretical research in China. For the study, a set of FBG-OLCR measurement system based on optical low coherence reflectometry and lay-peeling algorithm is proposed and designed, aiming to achieve the distributed non-uniform strain detection in FBG's effective length. The genetic algorithm is employed within lay-peeling algorithm to solve the problem of reconstruction of high- reflectivity fiber grating. As while, the genetic algorithm is combined with chaos operator to enhance the optimal search strategy of the population, improve the algorithm accuracy and speed. Based on a Michelson optical low-coherence reflectometry joined together with a tunable laser source, piezoelectric ceramics,and balanced photodetectors etc., a new measurement system for FBG is planned to build up. The analysis of choice of system parameters and system performance assessment are needed to complete. Use the LabVIEW software to code the software procedures of the measurement system, for completing the function of controlling and testing. MATLAB functions are called in the LabVIEW software to run the lay-peeling algorithm. A variety of cantilever structures are designed for the FBG's non-uniform strain tuning. The results from

英文关键词: Distributed strain measurement;econstruction of fiber Bragg grating;optical low-coherent reflectometry;lay-peeling algorithm;genetic algorithm

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