JSTA  >> Vol. 5 No. 1 (January 2017)

    基于光纤光栅传感阵列和BP神经网络的悬臂梁裂缝损伤识别
    Crack Damage Recognition of Cantilever Beam Based on Fiber Bragg Grating Sensing Array and BP Neural Network Algorithm

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作者:  

罗裴:武汉理工大学光纤传感技术国家工程实验室,湖北 武汉

关键词:
光纤光栅传感阵列悬臂梁裂缝损伤识别BP神经网络Fiber Bragg Grating Sensing Array Cantilever Beam Cracks Damage Recognition BP Neural Network

摘要:
本文介绍了光纤光栅应变传感阵列的传感原理和BP神经网络算法,实验研究了光纤光栅传感阵列检测金属悬臂梁在受力状况下有损和无损情况的应变变化,以悬臂梁应变的变化量作为神经网络的输入数据,利用BP神经网络算法对金属悬臂梁的损伤进行损伤识别。通过网络的学习和训练,BP神经网络的实际输出和期望输出十分接近,由此说明,光纤光栅传感阵列结合BP神经网络可实现金属悬臂梁的裂缝损伤识别。

This paper aims at the environmental characteristics of the combustible gas monitoring sites, and according to the working characteristics of the catalytic sensor, a new method for zero drift auto-matic correction of catalytic combustible gas detector is proposed. The experimental results show that the proposed scheme can solve the problem of zero drift of combustible gas detector, and has high practicability.

文章引用:
罗裴. 基于光纤光栅传感阵列和BP神经网络的悬臂梁裂缝损伤识别[J]. 传感器技术与应用, 2017, 5(1): 16-21. http://dx.doi.org/10.12677/JSTA.2017.51003

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