基于二次曲线修正的光纤光栅Bragg波长解调算法

光纤光栅反射波长即光纤光栅Bragg波长的解调技术是光纤Bragg光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)实用化的关键技术。针对基于可调谐法布里-珀罗(Fabry-Perot,F-P)滤波器的光纤光栅解调系统,在直线插值法的基础上,提出了二次曲线修正的光纤光栅Bragg波长解调算法,并做了实验研究,达到了提高光纤光栅Bragg波长解调精度的目的。     

基于光电探测器阵列的光纤布拉格光栅传感系统解调方法

比较通用线阵CCD,光电二极管阵列(PDA),CMOS成像传感器和InGaAs成像传感器的原理、特点和性能,提出基于InGaAs成像传感器的光纤光栅传感解调方法,并设计基于线阵InGaAs成像传感器的光纤光栅传感解调系统,利用该系统对应力和温度变化进行传感测量实验,验证系统的实用性。基于线阵InGaAs成像传感器的解调系统不仅测量精度和分辨率很高,响应速度快,而且从根本上改变了传统光纤光栅传感解调系统结构尺寸,光纤光栅传感解调仪工程实用化奠定了基础,具有很好的应用前景。     

基于光纤梳状滤波器的光纤Bragg光栅波长解调技术研究

为了提高光纤Bragg光栅波长解调系统的解调精度和速度,研究了光纤Bragg光栅中心波长的解调方法,提出了一种利用光纤梳状滤波器对光纤Bragg光栅中心波长标定的方法.该方法基于牛顿插值算法,利用光纤梳状滤波器提供参考点,实现对光纤Bragg光栅中心波长的标定.研究结果表明,该方法可通过光纤梳状滤波器提供多个参考点,提高了解调精度;拉格朗日插值算法和牛顿插值算法的解调精度都很高,达到了±1～±5 pm,波长的均方误差小于4 pm.牛顿插值算法的运算量小,节省算术运算次数,尤其是节省乘、除次数,给计算机处理大量数据提供了方便.     

光纤Bragg光栅传感器解调方法的研究

概述了光纤Bragg光栅的基本原理和特性。光纤光栅的解调技术是光纤光栅传感的关键技术,本文分析了各种光纤光栅传感器信号解调技术的基本原理。联系实际讨论了在实际应用中对各种解调方法的选择。     

光纤布拉格光栅传感器阵列实时解调方案的研究

在综述光纤布拉格光栅传感器的各种解调方案的基础上,分别研究了各解调方案的阵列化技术.从工程应用的角度出发,评估了各方案的阵列化应用前景.对较有实用价值的传感器阵列实时解调方案进行了研究,构建了其硬件系统,研究了其软件算法,并提出了在传感器节点数目易变动的情况下,提高智能化的软件算法.     

光纤光栅传感解调方法概述

文中概述了光纤布拉格光栅的基本原理,其信号解调技术是光纤光栅传感应用的关键点,本文简介了三种常用的光纤光栅传感解调的方法的基本原理,并分析其优缺点。     

光纤光栅传感器应变和温度交叉敏感问题

解决光纤光栅传感器波长信号的交叉敏感问题,实现温度和应力的区分测量是光纤光栅传感器应用中的一个必须面对的问题。文章从理论上分析了引起交叉敏感的物理机制,全面地介绍了国内外各种解决此问题方案及最新进展,并对各种方案的其主要特点进行了分析。     

基于AVR单片机的光纤光栅解调系统研究

提出一种借助于光纤Fabry-Perot腔的光纤光栅实现的解调方案。详细阐述了光纤Fabry-Perot腔的工作机理和特点,分析了光纤光栅的测温原理。解调系统用AT90S8535单片机进行数据采集和处理,详细阐述了其硬件和软件的设计实现。     

舰船高速网络通信系统中的光纤光栅测试系统噪声优化技术

光纤光栅具有耐腐蚀、灵敏度高、抗干扰能力强等优点,是目前应用潜力最大的无源光纤器件,在高速通信领域有广泛应用。目前,新型舰船的高速网络通信系统大范围使用光纤光栅作为传感器系统和数据传输介质。本文详细介绍了舰船用光纤光栅传感器的原理与结构,建立了光纤光栅测试系统的发射波模型,并研究了舰船高速网络通信系统的噪声优化问题。     

船用光纤光栅应变传感器温度补偿技术

为了使基于光纤光栅的船舶结构安全监测系统的测量结果更加准确，设计试验装置，定量研究预拉伸值、封装形式和封装基底等因素对光纤光栅（FBG）传感器温度灵敏度的影响；测试多个型号的光纤光栅传感器进行验证，并为船用光纤光栅应变传感器设计温度补偿传感器。研究结果表明：预拉状态和封装基底材料是影响光纤光栅传感器温度灵敏度的主要因素，使用与被补偿传感器一致的基底材料和封装工艺制作温度补偿传感器能够达到理想的效果。此外，研究中还给出了光纤光栅温度补偿传感器选择、设计的基本原则和方法。     

基于时频滤波的SAS解多普勒质心模糊改进算法

为提高合成孔径声纳（SAS）解多普勒质心模糊的准确性,文章对传统的解模糊算法-波长差异法进行了改进。将距离压缩后的数据进行时频滤波,去除强散射点对功率谱扭曲的影响,进而提高波长差异法的估计精度。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

神经网络在组合导航定位算法中的应用研究

针对无源北斗1号/惯导组合导航系统滤波定位算法,文章提出并设计了神经网络及其训练算法RLS,用其输出修正组合导航滤波输出结果,提高组合导航系统的定位精度。通过仿真验证了此方案的可行性,并能有效提高北斗1号组合导航系统的定位精度。     

一种基于航位推算的水下机器人导航算法

本文针对智能水下机器人(AUV)导航信息较少的特点,进行了基于航位推算的AUV导航系统研究.首先利用传感器信息进行了航位推算,然后建立了基于一阶时间相关函数的辛格模型,利用强跟踪卡尔曼滤波算法对推算结果进行了次最优估计,提高了系统的跟踪能力,改善了导航精度,同时对GPS数据进行了野值剔除.松花湖上的试验结果验证了算法的有效性.     

一种基于BP神经网络的机动目标跟踪算法

交互式多模型（IMM）算法是一种可以有效跟踪机动目标的滤波算法,针对其跟踪精度和计算量在很大程度上受制于模型选择和转移概率确定的问题,提出了一种利用BP神经网络修正子模型滤波结果的改进IMM算法。仿真实验表明,该方法可以使IMM算法的收敛速度加快,收敛精度提高,改善了跟踪性能,具有一定理论指导意义。     

灰色系统与神经网络算法相结合的分析与研究

采用BP神经网络对模型参数进行预测,算法的学习训练速度和建模时间比较长;采用灰色系统理论对模型参数进行预测,对数据信息的学习和训练能力比较有限,两种算法都存在各自的缺陷,为了提高模型中参数的收敛速度和估计精度,本文将灰色系统理论和BP神经网络算法相融合,通过仿真可以看出,模型参数的估值精度比较高,误差较小,证明了该算法的有效性和鲁棒性。     

变质量俯仰系统分区间PID位置跟踪控制方法研究

变质量俯仰系统随载荷质量和俯仰角位移的变化,其俯仰体质心位置随之变化,进而其驱动转矩等因素也随之变化.为设计变质量俯仰系统的自适应控制策略,提出了俯仰机构驱动电机的分区间PID控制方法.以位置随动精度和随动时间为目标,设计了位置环三区间PID控制方法.基于ADAMS与Simulink联合仿真技术,建立了变质量俯仰系统虚拟样机模型.通过仿真与物理样机试验,对比分析经典PID和分区间PID控制算法的位置控制准确性和快速性.研究结果表明,分区间PID控制算法在规定响应时间范围内,误差精度不超过0.5°,能有效提高变质量俯仰系统的控制精度.     

对海上特种目标微波被动定位的精度研究

介绍了干涉仪测向的基本原理，进行了精度分析。针对测向精度问题，提出一种针对海上大型特种目标的微波被动干涉仪定位的联合算法公式，并且证明了该公式的最优性，验证了利用此公式可以极大地提高对海上大型特种目标的测向精度。     

基于迭代局部搜索和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测

为了能够进一步的提高船舶电力负荷的预测精度,针对SVM模型在负荷预测中存在的参数选取问题,该研究提出了一种新的参数优化算法:基于迭代局部搜索和自适应粒子群优化的组合算法。自适应粒子群算法提高了传统粒子群算法的收敛速度,引入的迭代局部搜索思想,配合新的极值评价标准能够很好的解决粒子群算法容易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,利用新的参数优化算法使得SVM预测模型的精度得到了很大的提高。