基于逆传播神经网络的光纤布拉格光栅触觉传感

钱牧云; 余有龙

doi:doi:10.3788/CJL201744.0806001

中国激光, 2017, 44 (8): 0806001, 网络出版: 2017-09-13

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Tactile Sensing of Fiber Bragg Grating Based on Back Propagation Neural Network

钱牧云 ^*余有龙

作者单位

合肥工业大学仪器科学与光电工程学院, 安徽合肥 230009

图 & 表

图 1. FBG传感单元光栅分布示意图。(a)三维分布图;(b)截面图

Fig. 1. Distribution diagram of FBG sensing elements. (a) Three-dimensional distribution; (b) sectional view

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图 2. ANSYS仿真x轴位移等值线

Fig. 2. Displacement contours of x-axis simulated by ANSYS

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图 3. F=5.2 N时封装材料的x轴位移图

Fig. 3. Displacement diagram of x-axis of packaging material when F=5.2 N

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图 4. 温度场分布等值线

Fig. 4. Contours of temperature field distribution

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图 5. 不同初始温度下的FBG温度传感曲线

Fig. 5. Temperature sensing curves of FBG under different initial temperatures

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图 6. FBG传感实验和仿真所得压力响应曲线

Fig. 6. Pressure response curves of FBG obtained by experiment and simulation

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图 7. FBG触觉响应曲线

Fig. 7. Tactile response curves of FBG

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图 8. 不同位置载荷的FBG中心波长漂移量

Fig. 8. Center wavelength drift of FBG at different load positions

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图 9. 不同温度与压强下FBG中心波长漂移量

Fig. 9. Center wavelength drift of FBG at different temperatures and pressures

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图 10. 隐层节点个数与BP神经网络训练性能之间的关系

Fig. 10. Relationship between number of hidden nodes and performance of BP neural network training

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图 11. BP神经网络训练过程的误差性能曲线

Fig. 11. Error performance curves of BP neural network training process

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图 12. BP神经网络输出压强的绝对误差值。(a) FBG1;(b) FBG2

Fig. 12. Absolute error of output pressure of BP neural network. (a) FBG1; (b) FBG2

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表 1FBG传感器埋置参数优化结果

Table1. Embedded parameter optimization results of FBG sensor

Material	FBG_z1Δλ_Bz1 /nm	FBG_z3Δλ_Bz3 /nm	FBG_z4Δλ_Bz4 /nm	Contact state(FBG_z1/FBG_z3/FBG_z4)
Cu	0.059	0.165	0.013	Y/Y/Y
Al	0.024	0.034	0.007	Y/Y/Y
Wood	0.007	0.029	0.002	Y/Y/N
Plastic	0.022	0.007	0.001	Y/Y/N

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钱牧云, 余有龙. 基于逆传播神经网络的光纤布拉格光栅触觉传感[J]. 中国激光, 2017, 44(8): 0806001. Qian Muyun, Yu Youlong. Tactile Sensing of Fiber Bragg Grating Based on Back Propagation Neural Network[J]. Chinese Journal of Lasers, 2017, 44(8): 0806001.

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图 1. FBG传感单元光栅分布示意图。(a)三维分布图;(b)截面图

Fig. 1. Distribution diagram of FBG sensing elements. (a) Three-dimensional distribution; (b) sectional view

图 2. ANSYS仿真x轴位移等值线

Fig. 2. Displacement contours of x-axis simulated by ANSYS

图 3. F=5.2 N时封装材料的x轴位移图

Fig. 3. Displacement diagram of x-axis of packaging material when F=5.2 N

图 4. 温度场分布等值线

Fig. 4. Contours of temperature field distribution

图 5. 不同初始温度下的FBG温度传感曲线

Fig. 5. Temperature sensing curves of FBG under different initial temperatures

图 6. FBG传感实验和仿真所得压力响应曲线

Fig. 6. Pressure response curves of FBG obtained by experiment and simulation

图 7. FBG触觉响应曲线

Fig. 7. Tactile response curves of FBG

图 8. 不同位置载荷的FBG中心波长漂移量

Fig. 8. Center wavelength drift of FBG at different load positions

图 9. 不同温度与压强下FBG中心波长漂移量

Fig. 9. Center wavelength drift of FBG at different temperatures and pressures

图 10. 隐层节点个数与BP神经网络训练性能之间的关系

Fig. 10. Relationship between number of hidden nodes and performance of BP neural network training

图 11. BP神经网络训练过程的误差性能曲线

Fig. 11. Error performance curves of BP neural network training process

图 12. BP神经网络输出压强的绝对误差值。(a) FBG1;(b) FBG2

Fig. 12. Absolute error of output pressure of BP neural network. (a) FBG1; (b) FBG2

表 1FBG传感器埋置参数优化结果

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图 2. ANSYS仿真x轴位移等值线

Fig. 2. Displacement contours of x-axis simulated by ANSYS

图 3. F=5.2 N时封装材料的x轴位移图

Fig. 3. Displacement diagram of x-axis of packaging material when F=5.2 N

图 4. 温度场分布等值线

Fig. 4. Contours of temperature field distribution

图 5. 不同初始温度下的FBG温度传感曲线

Fig. 5. Temperature sensing curves of FBG under different initial temperatures

图 6. FBG传感实验和仿真所得压力响应曲线

Fig. 6. Pressure response curves of FBG obtained by experiment and simulation

图 7. FBG触觉响应曲线

Fig. 7. Tactile response curves of FBG

图 8. 不同位置载荷的FBG中心波长漂移量

Fig. 8. Center wavelength drift of FBG at different load positions

图 9. 不同温度与压强下FBG中心波长漂移量

Fig. 9. Center wavelength drift of FBG at different temperatures and pressures

图 10. 隐层节点个数与BP神经网络训练性能之间的关系

Fig. 10. Relationship between number of hidden nodes and performance of BP neural network training

图 11. BP神经网络训练过程的误差性能曲线

Fig. 11. Error performance curves of BP neural network training process

图 12. BP神经网络输出压强的绝对误差值。(a) FBG1;(b) FBG2

Fig. 12. Absolute error of output pressure of BP neural network. (a) FBG1; (b) FBG2

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