基于3×3耦合器的分布反馈激光器振动传感解调算法

本文采用分布反馈(DFB)激光器作为传感头,搭建了一种基于3×3耦合器的光纤振动传感系统。在基于微分交叉相乘算法(NPS)的基础上,提出了一种新的解调算法——反演微分交叉相乘算法(iNPS)。算法利用3×3耦合器三路对称的优点,采用3×3耦合器输出的两路信号反演出第三路信号,对三路信号校正后采用NPS算法对振动信号进行解调,系统采用两个光电探测器,与传统的NPS算法相比,降低了系统的成本及复杂程度。对iNPS算法与使用两路信号进行解调的微分交叉相乘算法(NRL)进行仿真分析,比较了两种算法在不同输入振动信号的信噪比和3×3耦合器的不同对称度条件下的解调结果。结果表明,在振动信号信噪比为32 dB的情况下,iNPS算法的信纳比比NRL算法信纳比提高了37.4 dB,总谐波失真率(THD)下降了28%。并且iNPS解调算法可以在3×3耦合器三路信号不对称的情况下解调出振动信号。     

透射式光纤氢气传感系统构建与算法优化

氢气作为绿色清洁能源被广泛应用,但由于氢气易燃易爆易泄漏的特性,研发一种安全可靠的光纤氢气传感器是安全使用氢气的前提。采用溶胶-凝胶法制作三氧化钨/铂(WO₃/Pt)氢敏薄膜,基于透射式光纤氢气传感系统进行氢气浓度检测。由于氢敏薄膜与氢气发生化学反应时,容易受温度影响,并且在此过程中会产生水,阻碍反应的进行,因此氢气浓度与光电探测器接收到的光强信号呈现非线性特性。为了提高氢气检测的准确度,使用支持向量回归(support vector regression, SVR)、反向传播(back propagation, BP)和径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络等算法对测试数据进行优化,通过计算算法的平均相对误差率和决定系数(R²)来对比3种算法的优劣。与BP和RBF神经网络相比,SVR算法预测样本的平均相对误差率低至3.8%,R²高达0.999 8,对氢气浓度具有更好的预测效果。     

离子交换过程中掺铒磷酸盐玻璃波导表面保护的研究

对离子交换过程中掺铒磷酸盐玻璃波导表面的侵蚀现象进行了机理分析和实验研究,得出磷酸盐玻璃结构的弱稳定性、亲水性及磷酸根的弱酸性是造成其表面侵蚀的主要原因.提出镀K9玻璃薄膜的方法对其表面进行保护,实验研究表明K9玻璃薄膜不仅能够对掺铒磷酸盐玻璃起到保护作用,而且允许交换离子透过进入磷酸盐玻璃形成波导层.通过对不同K9玻璃薄膜厚度下离子交换波导的研究,得出其厚度在60～80nm的范围内保护效果最佳为下一步制备掺铒有源玻璃波导器件提供了良好的实验基础.