基于数据融合的多通道光纤位移传感器

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基于多传感器数据融合理论,构建了一种多通道光纤位移传感器。用一根光纤作为输入通道,三根光纤作为输出通道,每两通道构建一个双通道光纤位移传感器。对不同双通道传感器输出进行数据融合处理,拓宽了传感器的测量范围。对传感器测量结果进行归一化处理,得到传感器的多条输出特性曲线;然后从获得的多条输出特性曲线中选取合适的区域作为传感器的工作区间;最后,分别采用回归分析和神经网络算法对选取的工作区间进行数据融合处理,并讨论了它们的适用范围和优缺点。实验结果表明,多通道光纤位移传感器结合适当的数据融合方法,提高了系统的测量精度和稳定性,采用径向基函数(RBF)神经网络法得到的最大相对误差小于1.0%。三个通道融合后,光纤位移传感器的动态范围扩展为双通道的1.5倍。
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