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神经网络与光纤传感

2018-08-06 22:29:21 安远科技官网 阅读

光纤传感技术是20世纪70年代伴随光纤通信技术的发展而迅速发展起来的,以光波为载体,光纤为媒质,感知和传输外界被测量信号的新型传感技术。作为被测量信号载体的光波和作为光波传播媒质的光纤,具有一系列独特的、其他载体和媒质难以相比的优点。例如其天然的抗电磁干扰能力,本身不带电,体积小,质量轻,易弯曲,抗辐射性能好,特别适合于易燃、易爆、空间受严格限制及强电磁干扰等恶劣环境下使用。因此,光纤传感技术一问世就受到极大重视,几乎在各个领域得到研究与应用,成为传感技术的先导,推动着传感技术蓬勃发展。

目前工程中所采用的传感光缆一般为铠装的多芯通信光缆,以保证在外界多变的气候和恶劣环境的影响下,仍能正常工作,并采集微弱的振动。当光信号由激光器输送进光纤?#20445;?#25506;测器把光信号转换为电信号,并传输到光信号处理单元进行相?#29615;?#26512;。当传感光纤受到入侵等振动的扰动?#20445;?#20809;信号的相位信息就会发生变化。运动、振动、压力都会导致形态被干扰而产生光信号的改变。光电探测器对相位改变进行探测,探测干扰的强度和类型,然后对探测到的信号进行处理,判别它是否符合触发“事件”的条件。如果符合条件,触发一个“事件?#20445;?#21542;则,忽略该信号。这里,判断探测到的信号是否符合触发“事件”的标准是用户在软件中对每个防区设置的?#38382;?#20381;据。现有的光纤周界系统的振动信号识别方法主要采用基于入侵振动信号的时域特征进行分析,比如振动幅度、?#20013;?#26102;间、起伏特征等。由于进?#24515;?#24335;识别的特征?#38382;?#25968;量少,因此不能更准确的区分各种外界振动信号,误报率很高。为了克服现有振动信号识别方法中误报率高的缺点人们提出了基于神经网络的光纤周界系统,用来准确识别振动信号,取得了良好的效果,为光纤传感的成熟应用奠定基础。

神经网络的特点

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试?#32426;?#36807;模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征:

1)非线性。非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态,这?#20013;?#20026;在数学上表现为一种非线性关系。

光纤|报警|震动


人工神经网络

具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能,可以提高容错性和存储容量。

2)非局限性。一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征,而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。

3)非常定性。人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化,而?#20197;?#22788;理信息的同?#20445;?#38750;线?#36828;?#21147;系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

4)非凸性。一个系统的演化方向,在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数,它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值,故系统具有多个较稳定的平衡态,这将导致系统演化的多样性。

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人工神经网络

人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理 ,其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能,并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。它是涉及神经科学、思维科学人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。人工神经网络是并行分布式系统,采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理,克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理?#26412;酢?/span>非结构化信息方面的缺陷,具有自适应、自组织和实时学习的特点。它非常适合应用在像光纤传感这种信号极其复杂的领域,

 


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