Прикладная математика и вопросы управления
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Прикладная математика и вопросы управления:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Прикладная математика и вопросы управления, 2021, выпуск 3, страницы 95–106
DOI: https://doi.org/10.15593/2499-9873/2021.3.05
(Mi pstu53)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Автоматизация и управление технологическими процессами

Комбинированный нейросетевой метод определения максимума бриллюэновского спектра в распределенных волоконно-оптических датчиках

А. И. Кривошеевa, Ю. А. Константиновa, В. П. Первадчукb, Ф. Л. Барковa

a Пермский федеральный исследовательский центр УрО РАН, Пермь, Россия
b Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия
Аннотация: Распределенные оптоволоконные датчики становятся все более распространенным решением в вопросах контроля и диагностики протяженных линий передачи информации, промышленных приспособлений, строений и аппаратов. Одно из направлений – бриллюэновская рефлектометрия, позволяющая диагностировать волоконную линию на предмет изменения температуры окружающей среды или механической деформации, становится все более популярна среди инженеров и исследователей. Однако современные стандарты предъявляют к системам диагностики все более строгие требования в плане точности определения диагностируемых параметров. Для бриллюэновской рефлектометрии, где значение параметров окружающей среды определяется положением максимума спектра усиления Мандельштама - Бриллюэна, становится во главе задача более точного определения этого максимума.

Рассмотрены современные компьютерно-вычислительные методы детектирования максимума спектра усиления Мандельштама – Бриллюэна в оптическом волокне. Авторы отмечают, что несовершенства формы оптического спектра, такие как соотношение сигнал/шум, а также возможные цифровые дефекты, возникающие в процессе оцифровки, могут значительно ухудшить точность системы. Авторами рассмотрены три подхода к детектированию максимума спектра: классический метод аппроксимации лоренцевой функцией, метод кросс-корреляции с идеальной функцией Лоренца, а также разработанный авторами ранее метод обратной корреляции.

Для объединения результатов работы трех методов была разработана нейросетевая модель, которая принимает на вход данные каждого метода, совместно с параметрами зашумления и искажения спектра. Модель представлена в виде четырехслойного персептрона с двумя скрытыми слоями. В результате работы модели авторами достигнуто увеличение точности определения положения максимума спектра на 10% на модельных данных.
Финансовая поддержка
Работа выполнена как часть Государственного задания № AAAA-A19119042590085-2.
Поступила в редакцию: 15.07.2021
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 51-74
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/pstu53
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:18
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024