【摘 要】
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为了使基于偏振调制原理的光纤电流传感器(FOCS)的温度误差达到工程应用要求,从理论上分析了FOCS的温度误差特性,分别采用最小二乘法、BP神经网络对FOCS进行温度补偿,实现了
【机 构】
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河北大学物理科学与技术学院,北京世维通光智能科技有限公司
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为了使基于偏振调制原理的光纤电流传感器(FOCS)的温度误差达到工程应用要求,从理论上分析了FOCS的温度误差特性,分别采用最小二乘法、BP神经网络对FOCS进行温度补偿,实现了传感器的非线性温度误差校正,两种温度补偿算法的实验结果进行对比分析。结果表明,基于神经网络算法的温度补偿结果优于最小二乘法的补偿效果。最后,利用FOCS全温实验对其进行重复性实验验证,经神经网络算法校正后,FOCS在-5℃~+50℃范围内的温度误差均小于0.5%。
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