文档介绍：毕业设计(论文)开题报告
题目 基于PSO算法的光纤光栅参数重构
专业名称
班级学号
学生姓名
指导教师
填表日期 20 年 2 月 23 日
选题的依据及意义:
光纤光栅是20世纪90年代发展起来的一种新型全光纤无源器件。1987年国外科学家第一次发现光纤光敏特性并利用紫外线曝光首次制作反射率为90%的Bragg光纤光栅,之后世界各国开始了光栅的机制,技术及其运用研究。光纤光栅传感器(Fiber Bragg Grating Sensor)属于光纤传感器的一种,基于光纤光栅的传感过程是通过外界物理参量对光纤布拉格(Bragg)波长的调制来获取传感信息,是一种波长调制型光纤传感器。由于光纤光栅与光纤之间天然的兼容性,很容易将多个光纤光栅串联在一根光纤上构成光纤光栅阵列,实现准分布式传感,加上光纤光栅具有普通光纤的许多优点外,且本身的传感信号为波长调制,测量信号不受光源起伏、光纤弯曲损耗不受光源功率波动和系统损耗影响的特点,因此光纤光栅在传感领域的应用引起了世界各国有关学者的广泛关注和极大兴趣。自从1989年Morey等人首先对光纤光栅的应变和温度传感特性进行了研究后,光纤光栅传感器的应用领域不断拓展,现在人们已将其逐步应用于多种物理量的测量,制成了各种传感器。光纤光栅技术在实际应用中发挥了很大的用途,尤其是在传感器,通信,检测方向又是明显,在最近几年,光纤光栅技术得到了迅速的发展,为了改进光纤光栅的参数,得到更加明显准确的模拟结果,通过基于不同算法的处理方式,我们对光纤光栅的参数进行重够,使其有很好的收敛性能和稳态性能。从而得到一种更加优化的重构方法。
二、国内外研究概况及发展趋势(含文献综述):
粒子群算法,也称粒子群优化算法,缩写为PSO,是近年来发展起来的一种新的进化算法。PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”和“变异”操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。近年来,光纤光栅技术已经在光纤传感领域得到了广泛的应用。光纤光栅传感器不仅具有抗电磁干扰,灵敏度高,结构经凑,能在恶劣环境下使用等优点,同时由于光纤光栅具有对波长绝对编码的特点,克服了耦合损耗以及光源输出功率波动对于强度调制型光纤传感器的影响。正是由于这个特点光纤光栅可以很方便的实现对物理量的分布式测量,因此光纤光栅传感技术越来越受到人们的青睐。在很多情况下,由于光纤光栅的应用目的的不同,所需要的光栅反射普波形也不尽相同。如果根据特定的或预期的反射谱波形来重构光纤光栅的关键参数,对于光纤光栅本身及基于光栅的分布式传系统的设计具有重要的意义,针对这个问题,国内外已有一些方法见诸报道,入傅里叶变换法,GLM及基于遗传算法的解决方案等,但这些方法普遍存在运算时间长或重构结果不够准确等缺点。本文提出了一种基于粒子群优化算法的光纤光栅参数重构方法。
研究内容及实验方案:
均匀光纤光栅、啁啾光纤光栅和抽样光纤光栅的性能参数,供设计者按所需要的性能参数来分析、设计不同类型的光纤光栅器件。具体包括以下步骤:运用传输矩阵法,求得光波在一段光纤光栅