[发明专利]基于神经网络的强度解调应变传感方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的强度解调应变传感方法，其特征在于，通过在应变解调中使用神经网络进行互相关运算实现解调时间的缩短，该神经网络依次使用由啁啾探测光脉冲和匹配滤波器产生的训练数据集和测试数据集进行训练和测试，即在训练阶段神经网络模型学习瑞利强度曲线和对应频率的映射关系，并在测试阶段对输入的瑞利强度曲线进行频率预测，从而对待测光纤进行应变恢复；

所述的神经网络由一个输入层、一个输出层和五个隐层组成，激活函数为ReLU函数，其输出为其中：x_i代表神经元的输入和输出，w_i代表调整后的权重，θ代表神经元的阈值，f代表非线性激活函数。

2.根据权利要求1所述的强度解调应变传感方法，其特征是，所述的瑞利强度曲线是指：通过宽频的啁啾探测光脉冲经放大后输出探测光至传感光纤，然后通过将反射回波与本地光耦合拍频后，经过一个或若干个具有不同中心频率的匹配滤波器，得到待测光纤在相应中心频率下的瑞利强度曲线。

3.根据权利要求1所述的强度解调应变传感方法，其特征是，所述的训练数据集，是利用第一个啁啾探测光脉冲返回的原始数据通过若干匹配滤波器后得到的瑞利强度曲线集。

4.根据权利要求1所述的强度解调应变传感方法，其特征是，采用三次样条插值进一步对瑞利强度曲线进行处理。

5.根据权利要求1所述的强度解调应变传感方法，其特征是，所述的测试数据集，与训练数据集区别在于采用的是第一个探测脉冲之后的瑞利后向散射光的原始数据建立。

6.根据权利要求1所述的强度解调应变传感方法，其特征是，所述的应变恢复，根据频率偏移中恢复出外界施加的应变变化，其中：Δv为频移量，K_ε为应变系数，v₀为中心频率。