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关键词： 频谱   混合调制   毫米波   光纤网络通信   数据传输   双重聚类  

摘要： 在高效频谱混合调制毫米波光纤网络通信中，为了确保通信数据传输安全，提出双重聚类算法下毫米波光纤网络通信安全数据传输方法。构建混合调制毫米波光纤网络通信信道模型，结合调光控制和高效频谱数据传输的双重作用进行光纤网络通信信道均衡控制，采用电磁耦合调制方法建立光纤网络通信信道多径干扰抑制模型，引入载波调制信号实现对光纤网络通信数据的输出稳定性调节，根据光强扰动参量实现对毫米波光纤网络通信的高效频谱混合调制和解调处理，提取光纤网络通信安全数据的高频特征量，采用双重聚类算法实现对光纤网络通信数据的分块聚类处理，并实现对毫米波光纤网络通信的级联信道路径增益估计，根据参数估计结果结合信道调制和抗干扰设计实现对数据的安全传输。测试表明，该方法进行光纤网络通信数据传输的误码率为10-12,信噪比为49 dB,抗干扰能力较强，传输安全性和及时性较好。

关键词： 大气光学   标定方法   ASE   全光纤激光雷达  

摘要： 为了提高全光纤收发同置激光雷达系统性能，并考虑望远镜镜面反射率和激光器出射光功率变化的影响，提出一种标定放大自发辐射（ASE）噪声的方法，通过收发分置激光雷达系统与收发同置系统接收的后向散射信号的比对，给出ASE噪声的距离变化函数，并利用该函数对收发同置系统的ASE噪声进行处理，有效地抑制了ASE噪声的影响。利用所搭建的实验系统验证了所提方法的合理性，并利用反演得到的大气消光系数对结果进行了验证，实验结果表明，所提方法可以有效地提高收发同置系统的探测性能。

关键词： 光纤布拉格光栅   奇异谱分析算法   信号处理   串扰噪声   低秩近似  

摘要： 光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)是一种基于光纤的传感器,具有许多优点,如高灵敏度、高精度、分布式监测能力、抗干扰能力强、远程监测和可编程性等。这些优点使得光纤布拉格光栅在结构监测、环境监测、油气勘探、医疗等领域得到广泛应用。近年来,随着对光纤布拉格光栅的需求不断增加,对其精度、反应能力和鲁棒性也提出了越来越高的要求。 本文围绕光纤光栅系统的传感机制、噪声种类、噪声的形成过程、信号处理方法和评价指标以及解调系统性能验证等方面进行阐述。提出了一种改进的奇异谱分析算法,以提高光纤光栅系统的性能。该算法利用信号的奇异谱特性对噪声进行辨识和去除,从而提高信号的准确性和可靠性。为了验证算法的去噪效果,我们采用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)这两种评价指标,并与传统的去噪算法进行比较。实验证明,在不同信噪比的环境下,本文提出的算法具有最高的信噪比提升和最小的均方根误差,可以有效保留信号中的有用信息并尽可能地去除噪声,其中在1d B的仿真环境下,信噪比提高了10d B,均方根误差为0.0402。 最后,搭建了一个光纤光栅应力传感成像光谱解调系统,并应用我们提出的改进奇异谱分析算法对光信号进行去噪。为了验证解调系统对应力的实际情况进行准确解读,通过测量光纤的频谱响应来确定解调系统的精确度。实验结果表明,本文提出的解调系统在实际工程中具有较高的性能,受温度干扰较小不影响正常使用。

关键词： 光纤布拉格光栅   多维振动加速度测量   三维振动加速度传感器设计   维间耦合特征分析   维间解耦  

摘要： 21世纪以来,随着机器人技术向高精度、高速度、智能化方向发展,机器人广泛应用于各行各业,从事装配、切削、搬运、加工等高强度重复作业。多维振动加速度传感器作为机器人系统关键部件之一,常装载于机器人关键部位实现振动加速度监测与反馈,确保机器人高精度、智能化控制。针对目前三维振动加速度传感器在抗电磁干扰、稳定性、维间耦合干扰及振动加速度精确测量等方面存在的问题,以光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)为传感单元,结合光纤布拉格光栅三维振动加速度传感机理、传感器设计仿真与实验研究、传感信号算法解耦研究等,以理论分析、有限元仿真分析与实验相结合的方式,开展了基于光纤布拉格光栅的三维振动加速度传感器研究。本文主要研究内容如下: (1)基于光纤布拉格光栅传感机理,分析了FBG应变传感机理和温度传感机理,揭示了FBG中心波长漂移量与应变温度的关联规律。对比不同FBG的封装方法和温度补偿方法,采用最优方法实现FBG的封装及温度补偿。结合振动力学和材料力学理论,研究了FBG三维振动加速度传感机理,阐明了FBG中心波长漂移量与三维振动加速度的映射规律,为后续章节FBG三维振动加速度传感器的设计仿真及实验研究提供了理论基础。 (2)基于FBG三维振动加速度传感机理,设计了一种基于FBG的三维振动加速度传感器,设计并优化传感器结构。基于有限元仿真,分析了传感器结构的静态特性与动态特性,并确定了传感单元FBG的封装位置。采用FBG全粘贴封装法,研制了FBG三维振动加速度传感器样机。 (3)为验证传感器性能指标,开展了FBG三维振动加速度传感器实验研究。搭建了传感器动静态特性实验平台,研究FBG三维振动加速度传感器的线性度、灵敏度、重复性、幅频特性、动态范围等动静态性能参数。搭建了温度补偿特性实验平台,研究FBG三维振动加速度传感器的温度灵敏度特性与补偿特性。实验结果表明,该传感器动静态性能参数指标良好,其X、Y、Z方向的固有频率分别为920Hz、940Hz、1000Hz,线性度分别为1.17%、0.94%、0.44%,灵敏度分别为7.97pm/g、8.17pm/g、6.62pm/g,最大重复性误差分别为2.32%、1.54%、1.06%,传感器动态范围为58.27dB;该传感器温度灵敏度特性与补偿特性较好,其FBG1、FBG2、FBG3、FBG4的平均温度灵敏度系数分别为11.594pm/℃、17.093pm/℃、17.276pm/℃和14.496pm/℃。 (4)开展了传感信号维间耦合体征分析,对加速度静态标定数据进行维间耦合特征分析,并基于此对FBG三维振动加速度传感器分别开展了线性解耦研究与非线性解耦研究。首先,采用OLS对三维振动加速度传感器线性耦合干扰进行解耦研究。然后采用BP神经网络解耦算法和ELM神经网络解耦算法对三维振动加速度传感器非线性耦合干扰进行解耦研究,并在ELM神经网络解耦算法的基础上,利用WSO稳定、高效特点,优化并寻找了ELM神经网络隐含层神经元个数、均方误差及解耦时间的最优参数组合,开展基于WSO-ELM的三维振动加速度传感器非线性解耦研究。最后比较分析了OLS、BP、ELM、WSO-ELM四种算法解耦效果。实验结果表明,WSO-ELM解耦算法X、Y、Z方向平均Ⅰ、II类误差均低于0.64%,分别为0.43%、0.64%、0.37%,0.42%、0.46%、0.24%。 本文主要创新工作有:(1)针对目前三维振动加速度传感器抗电磁干扰能力弱、稳定性差、维间耦合干扰严重问题,提出了一种基于FBG分层感知的维间弱耦合结构设计方法;(2)为进一步提高三维振动加速度传感器的测量精度,提出了一种WSO-ELM非线性解耦算法。综上所述,本文研究对解决三维振动加速度传感器在抗电磁干扰、稳定性、维间耦合干扰及测量精度等方面存在的问题具有重要理论和实践意义。

关键词： 焊缝缺陷   超声检测   多域特征   模型寻优机制  

摘要： 【目的】为进一步提高深度特征增强模型对焊缝超声信号的特征完备性、关联性表达及模型超参数自适应全局优化效率，该文开展了基于轻量化特征增强网络的焊缝缺陷检测方法研究。【方法】通过构建焊缝缺陷检测模型，丰富了焊缝特征及不同空间域特征的关联性表征；引入基于全局寻优策略改良的麻雀搜索算法，进一步提高模型超参数自适应寻优的效率和性能；同时使用改良后的优化算法对所构建模型的所需的4个关键模型参数进行自适应寻优，最终构建出适用于焊缝缺陷空间域特征且具备自学习能力的检测模型。【结果】试验结果表明，该文模型在识别准确率为95.54%的情况下，对单个样品的平均测试时间仅为1.4 ms，较其他基线模型取得了更好的检测效果，可满足不锈钢焊缝缺陷在线实时识别要求，验证了其有效性和泛化性。【结论】该方法减少了人工网络设计对参数、性能、学习能力、成本消耗的影响，可广泛用于不同缺陷检测行业自动模型构建研究中，为工业现代化提供了有利的技术支持与保障。

关键词： Particle swarm optimization (PSO)  

摘要： Aiming at the problem of low node coverage during node deployment in wireless sensor network (WSN), an improved artificial rabbit optimization algorithm incorporating particle swarm optimization (ARO-PSO) is proposed for network coverage optimization. ARO-PSO successfully combines the stochastic characteristics of ARO and the global characteristics of PSO. Firstly, to optimize the quality of the initial population, Sine chaos mapping is introduced to initialize the population; secondly, to better balance the exploration and exploitation, adaptive settings are made; finally, combined with the characteristics of the ARO energy factor, a population decreasing strategy is introduced to further accelerate the convergence speed of the algorithm. Experimental and analytical comparisons are made with ARO and PSO and 6 other excellent optimizers on 13 benchmark functions. The results show that ARO-PSO largely outperforms the original algorithm. Finally, ARO-PSO is applied to WSN coverage optimization experiments in 2D and 3D environments, and the proposed algorithm exhibits higher network coverage and improves the monitoring quality of the network compared to standard ARO and PSO and other state-of-the-art algorithms. The experimental results fully demonstrate the superiority of the ARO-PSO-based WSN node deployment optimization method. © Shanghai Jiao Tong University 2024.