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《大连理工大学》 2006年
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白光非本征法布里—珀罗干涉光纤传感器及其应用研究

荆振国  
【摘要】:非本征法布里—珀罗干涉(Extrinsic Fabry-Perot Interferometric,EFPI)光纤传感器由于其结构简单,体积小,可靠性好,灵敏度高,被认为具有广泛的工业应用前景。高温、高压、强电磁干扰的恶劣工业环境下温度和压力的测量是EFPI光纤传感器应用的一个重要方向。EFPI光纤传感器解调技术的测量分辨率和抗干扰能力是决定其能否胜任恶劣环境下压力、温度测量应用的关键。本文在光谱域白光EFPI光纤传感器的解调机理和EFPI光纤传感器在压力、温度和应变测量应用方面进行了深入、系统的研究,主要工作如下: 实现基于HR2000型微型光纤光谱仪的光谱域白光EFPI光纤传感系统。通过稳定光源光谱的存储实现干涉光谱信号归一化,并通过存储背向瑞利散射光谱消除传输光纤对归一化过程的影响。通过Hilbert变换来实现频率域干涉光谱信号的在线归一化,使归一化过程不受光源光谱形状以及谱峰位置变化的影响。 提出利用BP神经网络进行谱峰级次辨识,对多个主极大谱峰在单峰测量方式下连续跟踪测量,同时实现EFPI光纤传感器高分辨率和大动态范围测量的解调技术。进行EFPI光纤传感器基于神经网络解调技术的应变标定测量实验,实现了分辨率达0.1με,500με范围的应变测量。 提出基于交叉相关运算的光谱域EFPI传感器解调技术。实现交叉相关运算的离散化,给出离散交叉相关运算的快速算法,极大地提高了运算的实时性。通过快速傅立叶变换对EFPI光纤传感器的计算腔长进行预估,减小交叉相关运算的腔长计算范围。 考察了光源漂移、光纤扰动和光谱仪测量基准漂移等因素对基于交叉相关解调技术的EFPI传感系统测量稳定性的影响。在连接1.5Km传输光纤后EFPI传感器腔长测量的分辨率仍可达到0.2nm。考察了EFPI光纤传感器的退火现象,通过在高温下加速残余应力的释放,消除传感器初始腔长漂移造成测量结果的偏差。进行了基于交叉相关解调技术的EFPI光纤传感器的温度、压力和应变的测量实验。实现了室温到280℃范围内,测量分辨率为0.02℃的温度测量;常压到25MPa测量范围内,测量分辨率为0.005MPa的压力测量;+/-500με范围内,测量分辨率为0.03με的应变测量。 针对EFPI光纤传感器在油气井井下高温高压测量环境的应用,先后实现了基于光开关的双路EFPI传感器复用系统和基于双光源的双路EFPI传感器复用系统。进行高温、高压条件下EFPI光纤传感器温度和压力传感特性及交叉敏感的研究。利用FIR带通滤波器和Hilbert变换等数字信号处理技术进行两个不同腔长EFPI传感器叠加干涉信号的分离与解调,实现了EFPI传感器的频分复用。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TN12

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【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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10 何正嘉;訾艳阳;陈雪峰;王晓冬;;内积变换原理与机械故障诊断[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
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5 唐艳红;基于航海雷达的海浪遥测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 邹玮;荧光分子断层图像的重建技术研究[D];苏州大学;2010年
7 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年
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10 曲建军;基于提速线路TQI的轨道不平顺预测与辅助决策技术的研究[D];北京交通大学;2011年
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1 杨传宽;深基坑变形监控与信息化施工研究[D];河南理工大学;2010年
2 简金辉;超声辅助硬态切削切屑形态与表面加工质量的试验研究[D];河南理工大学;2010年
3 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
4 王磊;继电保护测试仪检定装置的研究与实现[D];南昌航空大学;2010年
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7 衡泽超;基于ATT7022B的三相多用户电能表研究[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
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1 苏立钦;可调谐Fabry-Perot滤波器及其激光应用研究[D];浙江大学;2010年
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10 董玉珮;微型非本征法布里—珀罗干涉光纤压力传感器研究[D];大连理工大学;2006年
【二级引证文献】
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1 蒋冰莉;MOEMS声传感技术及低频声传播特性研究[D];华中科技大学;2011年
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1 姜丽娟;基于光谱的光纤法珀压力传感解调方法研究[D];天津大学;2012年
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7 杜文斌;基于神经网络的冠心病证候诊断标准与药效评价模型研究[D];辽宁中医学院;2004年
8 熊雪梅;参数化模糊遗传神经网络及在植物病害预测的应用[D];南京农业大学;2004年
9 李智;电站锅炉燃烧系统优化运行与应用研究[D];东北大学;2005年
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6 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
7 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
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9 闫超;基于BP神经网络的煤矿深埋硐室软岩流变参数反演分析[D];安徽理工大学;2011年
10 段成均;时滞神经网络稳定性分析[D];重庆交通大学;2011年
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