1 沧州师范学院 计算机科学与工程学院，河北 沧州 061001
2 菲律宾圣保罗大学 信息工程学院，菲律宾 马尼拉 3500
3 长春理工大学 光电工程学院，吉林 长春 130000
为了实现室内照明的智能控制，根据室内人员实时位置进行跟踪式照明，通过人员覆盖区域完成自适应亮度调节，达到总体节能且局部照明舒适的目的。设计了基于光纤传感网络的智能照明系统，提出了基于深度学习的照明区块化设计与人员实时定位的照明调节算法。区块化设计将照明区域划分成多个等尺寸子区域，划分尺度由光源覆盖间距决定，实现对照明区域的离散处理。再通过状态采集模块对每个子区域进行照度量化分析，将检测结果作为卷积网络输入层的控制参数导入分析模型中。结合封闭体人员定位算法实现对照明子区域定位及照度调节。实验测试了100 m2照明范围内的四种典型情况，获得了各LED对测试位置的照度权值，并测试了不同高度对照度值的影响程度。区域内在x轴方向的人员定位精度最大误差为−96 cm，在y轴方向为91 cm，均小于预设照明区块的最小单元。文中算法在LED个数递增时，收敛时间略优于ANN算法，与对应LED体量的照明空间相比，收敛时间满足应用需求，验证了其具有大范围照明智能调节的能力。
智能照明 光纤传感 深度学习 区块化设计 intelligent lighting optical fiber sensing deep learning block design 红外与激光工程
2022, 51(7): 20210829
1 沧州师范学院 计算机科学与工程学院, 沧州 061001
2 长春理工大学 光电工程学院, 长春 130013
工况环境下为了稳定地获取工件状态信息, 采用多光纤布喇格光栅（FBG）组网监测的方法, 将多光纤光栅传感器分布于装配结构的工装上, 在获取敏感位置实时应变场数据的基础上, 分析了不同装配误差与应变场分布的函数关系, 并给出了合适的修正参数。结果表明, 在工件上分别施加100N的应力时, x轴方向的最大形变值为0.86mm, y轴方向的最大形变值为0.69mm; 与采用激光扫描获得的标准测量数据对比可知, x轴上测试的敏感位置形变值平均误差优于4.7%, y轴上测试的敏感位置形变值平均误差优于3.9%。采用光纤传感实现装配过程的智能修正是可行的, 并且其在整个测试范围内具有很好的线性度和可重复性, 可提高智能装配控制效果。
光纤光学 智能装配 光纤布喇格光栅 修正算法 形变量 fiber optics intelligent assembly fiber Bragg grating correction algorithm deformation
1 1.沧州师范学院 a.计算机科学与工程学院
2 1.沧州师范学院 b. 经济管理学院, 河北 沧州 061001
3 大连理工大学 计算机科学与技术学院, 辽宁 大连 116024
基于光纤传感的物联网(IoT)具有测量感知与数据传输的双重特性，为了实现网络内任意节点的快速定位，文章研究了快速节点定位技术，该技术采用边界盒定位的方法优化了人工蜂群(ABC)算法。实验对光纤传感网络中的多个未知节点进行定位分析，并将所提算法、未优化的ABC算法和传统粒子群(PSO)算法的测试结果进行了对比。实验结果表明，随着种群数的增加，3种算法的定位精度都会提高，当种群数＞20后趋于稳定，定位精度依次为2.2、3.0和3.3 m。由达到稳定的迭代次数和定位精度上下限可知，所提算法的收敛速度和定位稳定性均优于后两种算法。由此可见，基于所提算法的定位技术更适用于光纤传感IoT的节点定位应用。
光纤传感网络 人工蜂群算法 边界盒 定位精度 物联网 fiber optic sensor network ABC algorithm bounding box positioning accuracy IoT
1 沧州师范学院 计算机科学与工程学院, 河北 沧州 061001
2 大连理工大学 计算机科学与技术学院, 辽宁 大连 116024
3 沧州师范学院 计算机科学与技术学院, 河北 沧州 061001
4 长春理工大学 光电工程学院，长春 130000
为了实现产品安装的智能控制及自适应，提出了一种基于光纤传感网络的智能检测校正系统。利用光纤传感网络重建工装的应力场分布，计算波长偏移量与位置偏移量的函数关系，量化传感网络与位置校正数据的对应关系，最终为自动安装系统提供智能检测校正参数。实验采用常见的插入式安装结构，对0~200 N范围的应力变化进行了测试与分析。实验表明：系统对应力变化产生的位置偏差具有明显的响应规律，反演精度与标准精度的相对误差均优于10.0%，且具有较好的稳定性。
光纤传感网络 智能检测 补偿函数 位置偏移量 应力场分布 optical fiber sensing network intelligent detection compensation function position offset stress field distribution
