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神經網絡與光纖傳感

2018-08-06 22:29:21 安遠科技官網 閱讀

光纖傳感技術是20世紀70年代伴隨光纖通信技術的發展而迅速發展起來的,以光波為載體,光纖為媒質,感知和傳輸外界被測量信號的新型傳感技術。作為被測量信號載體的光波和作為光波傳播媒質的光纖,具有一系列獨特的、其他載體和媒質難以相比的優點。例如其天然的抗電磁干擾能力,本身不帶電,體積小,質量輕,易彎曲,抗輻射性能好,特別適合于易燃、易爆、空間受嚴格限制及強電磁干擾等惡劣環境下使用。因此,光纖傳感技術一問世就受到極大重視,幾乎在各個領域得到研究與應用,成為傳感技術的先導,推動著傳感技術蓬勃發展。

目前工程中所采用的傳感光纜一般為鎧裝的多芯通信光纜,以保證在外界多變的氣候和惡劣環境的影響下,仍能正常工作,并采集微弱的振動。當光信號由激光器輸送進光纖時,探測器把光信號轉換為電信號,并傳輸到光信號處理單元進行相位分析。當傳感光纖受到入侵等振動的擾動時,光信號的相位信息就會發生變化。運動、振動、壓力都會導致形態被干擾而產生光信號的改變。光電探測器對相位改變進行探測,探測干擾的強度和類型,然后對探測到的信號進行處理,判別它是否符合觸發“事件”的條件。如果符合條件,觸發一個“事件”,否則,忽略該信號。這里,判斷探測到的信號是否符合觸發“事件”的標準是用戶在軟件中對每個防區設置的參數依據。現有的光纖周界系統的振動信號識別方法主要采用基于入侵振動信號的時域特征進行分析,比如振動幅度、持續時間、起伏特征等。由于進行模式識別的特征參數數量少,因此不能更準確的區分各種外界振動信號,誤報率很高。為了克服現有振動信號識別方法中誤報率高的缺點人們提出了基于神經網絡的光纖周界系統,用來準確識別振動信號,取得了良好的效果,為光纖傳感的成熟應用奠定基礎。

神經網絡的特點

人工神經網絡是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的,試圖通過模擬大腦神經網絡處理、記憶信息的方式進行信息處理。人工神經網絡具有四個基本特征:

1)非線性。非線性關系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處于激活或抑制二種不同的狀態,這種行為在數學上表現為一種非線性關系。

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人工神經網絡

具有閾值的神經元構成的網絡具有更好的性能,可以提高容錯性和存儲容量。

2)非局限性。一個神經網絡通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決于單個神經元的特征,而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。

3)非常定性。人工神經網絡具有自適應、自組織、自學習能力。神經網絡不但處理的信息可以有各種變化,而且在處理信息的同時,非線性動力系統本身也在不斷變化。經常采用迭代過程描寫動力系統的演化過程。

4)非凸性。一個系統的演化方向,在一定條件下將取決于某個特定的狀態函數。例如能量函數,它的極值相應于系統比較穩定的狀態。非凸性是指這種函數有多個極值,故系統具有多個較穩定的平衡態,這將導致系統演化的多樣性。

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人工神經網絡

人工神經網絡是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理 ,其本質是通過網絡的變換和動力學行為得到一種并行分布式的信息處理功能,并在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。它是涉及神經科學、思維科學人工智能、計算機科學等多個領域的交叉學科。人工神經網絡是并行分布式系統,采用了與傳統人工智能和信息處理技術完全不同的機理,克服了傳統的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷,具有自適應、自組織和實時學習的特點。它非常適合應用在像光纖傳感這種信號極其復雜的領域,

 


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