透射式光纤氢气传感系统构建与算法优化

氢气作为绿色清洁能源被广泛应用,但由于氢气易燃易爆易泄漏的特性,研发一种安全可靠的光纤氢气传感器是安全使用氢气的前提。采用溶胶-凝胶法制作三氧化钨/铂(WO_(3)/Pt)氢敏薄膜,基于透射式光纤氢气传感系统进行氢气浓度检测。由于氢敏薄膜与氢气发生化学反应时,容易受温度影响,并且在此过程中会产生水,阻碍反应的进行,因此氢气浓度与光电探测器接收到的光强信号呈现非线性特性。为了提高氢气检测的准确度,使用支持向量回归(support vector regression,SVR)、反向传播(back propagation,BP)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络等算法对测试数据进行优化,通过计算算法的平均相对误差率和决定系数(R^(2))来对比3种算法的优劣。与BP和RBF神经网络相比,SVR算法预测样本的平均相对误差率低至3.8%,R^(2)高达0.9998,对氢气浓度具有更好的预测效果。

光纤振动传感器相位解调算法研究综述

介绍了光纤振动传感器的定义及其类别。对相位生成载波(PGC)技术、3×3耦合器解调算法和数字正交解调算法3种光纤振动传感器相位解调算法进行了对比和分析,指出后期相位解调算法仍然有很多改进的方面。最后介绍了未来在实际中有望得到更广泛的应用的情况。