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计量学报  2019, Vol. 40 Issue (4): 610-617    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2019.04.11
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基于非线性遗传算法的DTS传感模型的参数辨识与优化
滕峰成,张昊阳,程安迪,王珊珊
燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
Parameter Identification and Optimization of the DTS Sensing Model Based on the Nonlinear Genetic Algorithm
TENG Feng-cheng,ZHANG Hao-yang,CHENG An-di,WANG Shan-shan
College of Electric Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
全文: PDF (2246 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 基于光纤拉曼散射效应和Monte-Carlo法,建立了一种DTS传感模型。采用非线性遗传算法对该模型的参数进行了辨识,分析了种群规模、进化代数、交叉率、变异率等参数选值对算法运行结果的影响,并选取了最佳参数组合。搭建了分布式光纤温度传感系统实验平台,并运用该DTS传感模型对分布式光纤温度传感系统进行了仿真预测。实验及仿真结果表明:该传感模型在空间分辨力为1 m时,预测误差在0.24%以内;该分布式光纤温度传感系统的测温误差不大于0.40 ℃。
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滕峰成
张昊阳
程安迪
王珊珊
关键词 计量学分布式光纤温度传感系统非线性遗传算法参数辨识测温误差    
Abstract:Based on fiber Raman scattering efficiency and Monte-Carlo method, a DTS sensing model is established. The nonlinear genetic algorithm is adopted to conduct the parameters identification of DTS sensing model, and the influence of the population size, evolutionary algebra, crossover rate and mutation rate on the operation result of the algorithm are analyzed,and the optimal parameter combination is selected. The experimental platform of distributed optical fiber temperature sensing system is established, and the DTS sensing model is used to conduct the simulation predicted of distributed optical fiber temperature sensing system. The results of the experiment and simulation show that the predictive error of the sensing model is within 0.24% when the spatial resolution is 1 m, and the temperature measurement error of the distributed optical fiber temperature sensing system is no more than 0.40 ℃.
Key wordsmetrology    DTS sensing model;nonlinear genetic algorithm;parameter identification    temperature measurement error
收稿日期: 2018-03-26      发布日期: 2019-06-10
PACS:  TB942  
通讯作者: 滕峰成     E-mail: tengfengcheng@126.com
作者简介: 滕峰成(1966-),男,河北沧州人,燕山大学副教授,主要研究方向为光电传感技术。Email: tengfengcheng@163.com
引用本文:   
滕峰成,张昊阳,程安迪,王珊珊. 基于非线性遗传算法的DTS传感模型的参数辨识与优化[J]. 计量学报, 2019, 40(4): 610-617.
TENG Feng-cheng,ZHANG Hao-yang,CHENG An-di,WANG Shan-shan. Parameter Identification and Optimization of the DTS Sensing Model Based on the Nonlinear Genetic Algorithm. Acta Metrologica Sinica, 2019, 40(4): 610-617.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2019.04.11     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2019/V40/I4/610
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