遗传算法在双光束干涉型光纤传感器信号处理中的应用

遗传算法在双光束干涉型光纤传感器信号处理中的应用遗传算法在双光束干涉型光纤传感器信号处理中的应用! 周晓军薛志英林水生刘永智 "电子科技大学光电子技术系成都 #$%%&’( 摘要本文介绍了遗传算法在双光束干涉光纤传感器的信号处理中的应用)利用简单的放大电路和遗传算法软件可以在偏离正交工作点和大传感信号的情况下精确还原传感信号) 关键词光纤传感器遗传算法信号处理 *++,-./0-121345250-.*,617-089 -2:-62/,;71.51?@5/9 A2057357B 19507-.C-@57:5217)< *I!MwR...

遗传算法在双光束干涉型光纤传感器信号处理中的应用! 周晓军薛志英林水生刘永智 "电子科技大学光电子技术系成都 #$%%&’( 摘要本文介绍了遗传算法在双光束干涉光纤传感器的信号处理中的应用)利用简单的放大电路和遗传算法软件可以在偏离正交工作点和大传感信号的情况下精确还原传感信号) 关键词光纤传感器遗传算法信号处理 *++,-./0-121345250-.*,617-089 -2:-62/,;71.5<<-2613=>1?@5/9 A2057357B 19507-.C-@57:52<17 DEFGHIJFKGL HGMDEINILO PILQEGIREMLO PIGSFLOTEI "UVWXYZ[V\Z]^ _WZ]?V‘VaZY]\bacde\bfVYcbZg]^ h‘VaZY]\baiabV\aVX\jkVal\]‘]mg]^ nlb\XdnlV\mjodpqrrst( *@<07/.0 uEIRvJvMwILxwFyGzMROMLMxIzJ{OFwIxE|ILRIOLJ{vwFzMRRILOF}x~F?!MJ|ILxMw}MwF|MxwIz}I!MwRML" RFw#$RILOFwyILJwNM{MzxwFLIzRJLyOMLMxIzvwFOwJ||ILOdRMLRILORIOLJ{RzJL!MF!xJILMyJzzGwJxM{NM%ML xEFGOEILxEMzFLyIxIFLRxEJxILxMw}MwF|MxMwyMvJwxR}wF|&GJywJxGwMJLyRMLRILORIOLJ{IR%MwN{JwOM# ’5(>17)< *I!MwRMLRFw +MLMxIzJ{OFwIxE| QIOLJ{vwFzMRRILO !本论文为国防科工委资助项目) , 引言双光束干涉型光纤传感器具有灵敏度高-结构适应性强-可以复用等许多优点已广泛应用于温度-振动-磁场-电场等物理量等测量)由于双光束干涉型光纤传感器传输函数为升余弦函数d只有工作在正交工作点才能得到高灵敏度d如果由于温度-压力等环境因素使干涉仪偏离正交工作点d灵敏度下降d造成信号衰落)已经提出了许多方法保持干涉仪工作在正交工作点d例如在干涉仪参考臂上用 .Du进行有源相位跟踪d用 /0/光纤输出耦合器解调信号1$2132)此外d升余弦型传输函数使传感器在大动态范围工作时只能对干涉条纹计数d精确测量困难)本文将遗传算法应用于双光束干涉光纤传感器的信号处理)在大动态范围和偏离正交工作点的情况下仍能得到精确的传感物理量) 4 高频调制型双光束干涉光纤传感器的信号输出尽管双光束干涉型光纤传感器有很高的灵敏度d 但直接测量直流信号时传感信号可能包含环境温度等物理量的慢变因素)而测量交流信号不存在这个问题d 因为环境因素引起的低频噪声在解调中可以滤掉)在磁致伸缩型光纤磁场传感器中d直接对换能器加高频调制磁场d可使直流磁场信号上变为高频信号d消除低频噪声d放大传感信号)由于磁致伸缩与磁场强度为平方关系d干涉仪输出的相位信号经过光电转换与差分放大后为1$25 676$RIL1J"8R98:zFR:x(32 76$RIL1;%9;:zFR:x9;3:zFR3:x2 "$( 式中5;%7J"83R983:<3(d;:73J8R8:d;3:7J83:< 3)其中系数 ;:正比于被测磁场与高频调制磁场)=为常数d传感器上的总磁场为5 878R98:zFR:x "3( 第 33卷第 ’期增刊仪器仪表学报 3%%$年 >月万方数据 Absent Image File: 0 图 ! 正交工作点的小信号曲线图 " 偏离正交工作点的小信号曲线 #$是被测直流磁场%#&是高频调制磁场的幅度’ 对其他物理量光纤传感器可以按照文献()*介绍的方法进行非线性位移+应变变换%使相位得到高频调制% 得到与,!-式类似的传感信号’ . 遗传算法还原传感信号方法遗传算法是按照自然界/优胜劣汰%适者生存0法则提出的一种全局优化自适应概率搜索算法’遗传算法通过对当前群体施加选择1杂交1变异等一系列操作%产生出新一代的群体%并逐步使群体进化到最优解状态’遗传算法易于实现%已在自适应控制1组合优化1模式识别1冒险决策等多个领域得到广泛的应用()*’本文将遗传算法应用于式,!-的传感信号还原处理中’首先将在一个周期内将实际传感器信号均匀采样 2$次送入计算机%采样值为 34,54-%46!% "%72$’随机选择 "8组 9819&19"&数据作为初始群体’ 设 :!;98<;=!1:";9&<;="1:);9"&<;=)%<6!%"%7"8’ 然后进行以下操作> ,!-选择计算适应值函数和总适应值’计算染色体的选择概率和累积概率’产生 "8个(8%!*随机数?4% 当 @ )"IL))MJ ) hJi

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