高複屈折低反射率FBG-FPIによる温度とひずみの多点同時測定

利用高双折射和低反射率 FBG-FPI 多点同时测​​量温度和应变

• 批准号: 21K04087
• 负责人: 和田 篤
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04087/
• 关键词: 光ファイバ; ひずみ計測; 温度計測; 半導体レーザ; フーリエ変換; 光ファイバセンサ; ファイバブラッググレーティング; ファブリ・ペロー干渉計; 周波数解析

本研究の目的は、ひずみと温度変化を同時に測定可能で、かつ、高速で高精度な測定が可能な光ファイバセンサを実現する事である。センシング素子として、高複屈折ファイバ上に低反射率光ファイバ・ブラッググレーティングFBGを2つ書き込むことで構成したファブリ・ペロー干渉計(FBG-FPI) を導入する事で高精度なひずみと温度の多点同時測定を、センサ応答の読み出しに半導体レーザの高速波長掃引を用いる事で高速な測定を実現する。既に、高複屈折ファイバ上に構成した低反射率FBG-FPIを用いて温度とひずみの同時センシングを試みており、単点センサとして使用した場合は同等の条件で高反射率のFBG-FPIを使用した時よりも高精度な測定ができること、その一方で、設置する低反射率FBG-FPIを追加し、多点センサとして使用した場合は、計測点を数点増やしただけで測定精度が低下する事が分かっている。今年度は、フーリエ変換によらないセンサ出力の解析方法として、多重回帰分析を用いる方法と機械学習を用いる手法を検討した。多重回帰分析を用いる方法では、標本化した反射スペクトルを正弦関数自体を独立変数とした重回帰モデルと捉え、回帰係数を推定して位相情報を得る。この手法では、フーリエ変換を用いた解析では分離不可能な近接した周波数の正弦関数を分離可能である。実際にこの手法を用いて固体振動測定の実験を行い、振動検出が可能である事を確認した。機械学習を用いる手法ではニューラルネットワークを採用し、実験条件を再現したシミュレーションデータを学習させた。機械学習を用いれば、光源の波長掃引の非線形性や強度の変動に対処する為の数値補正に頼らずとも高精度な位相推定が行える可能性がある。現在、概ね妥当な位相推定結果が得られているが、実用には推定精度を更に向上させ、学習データを実際に実験で得られるデータに近づける必要がある。

这项研究的目的是实现一个可以同时测量应变和温度变化的光纤传感器，并允许高速，高精度测量。 As a sensing element, a Fabry-Perot interferometer (FBG-FPI), which is composed of writing two low-reflectance optical fiber Bragg gratings FBGs on a high-birefringent fiber, is used to measure multiple points simultaneously with high-precision strain and temperature, and high-speed measurements are achieved by using high-speed wavelength sweep of a semiconductor laser to read out the sensor response.我们已经尝试使用低反射率FBG-FPI同时感知温度和应变，该反射率FBG-FPI在高发纤维上构建，当用作单点传感器时，众所周知，与在相同条件下使用高反射率FBG-FPI相比，可以用更高的精度进行测量。另一方面，在安装低反射率FBG-FPI并将其用作多点传感器时，众所周知，通过简单地增加测量点的数量几个点，将降低测量精度。今年，我们使用多元回归分析和机器学习作为分析不涉及傅立叶变换的传感器输出的方法研究了方法。在使用多元回归分析的方法中，采样反射谱被视为具有正弦函数本身的多元回归模型，作为自变量，并且估计回归系数可获得相位信息。该技术允许将无法通过使用傅立叶变换分析分开的近距离频率的正弦函数。实际上，使用该技术进行了实体振动测量实验，以确认可能检测振动。使用机器学习的方法采用神经网络来训练复制实验条件的模拟数据。使用机器学习，可以执行高度准确的相位估计，而无需依赖数值校正来处理光源波长的非线性和强度变化。当前，通常可以获得合理的阶段估计结果，但实际上，有必要进一步提高估计准确性，并使训练数据更接近实验中可以获得的数据。

项目成果

低反射率FBGで構成したファブリ・ペロー干渉計と多重回帰を用いた多点振動センシング

使用配置有低反射率 FBG 和多元回归的法布里-珀罗干涉仪进行多点振动传感

• 发表时间: 2022
• 作者: 和田 篤;岡野 真人;田中 哲
• 通讯作者: 田中 哲

偏波保持ファイバ型ファブリ・ペロー干渉計による温度とひずみの同時測定

使用保偏光纤法布里-珀罗干涉仪同时测量温度和应变

• 发表时间: 2022
• 作者: 和田 篤;岡野 真人;田中 哲
• 通讯作者: 田中 哲

偏波保持型低反射率FBG-FPIによる温度とひずみの同時測定における測定分解能の評価

使用保偏低反射率 FBG-FPI 评估同时温度和应变测量的测量分辨率

• 发表时间: 2022
• 作者: 和田 篤;岡野 真人;田中 哲
• 通讯作者: 田中 哲