工业生产线的智能装配技术是提高生产线工作效率，保证产品统一性的关键手段。日趋复杂的工业产品结构对智能装配控制精度的要求也越来越高，其中，基于实时在线测量的反馈校正技术成为了研究热点。为了实现工业生产线智能装配过程的柔性测量，提出了基于光纤传感的反馈式装配控制方法。该系统采用多FBG传感器获取装配结构实时应变，由不同封装FBG传感器完成温度应变解耦。最终通过神经网络学习的方式完成对位置偏移程度进行换算，实现装配位置实时校正。采用Matlab对螺钉结构装配过程进行仿真，模拟了不同长度和施力大小的螺钉应力分布，结果显示螺钉长度越长，相同作用力下应变越大。并且螺钉的主要应变集中在螺孔边缘位置。实验分别采用悬臂梁应变标定实验获取不同封装状态的拟合曲线，采用温度标定实验消除应变测试数据中的温漂效应，采用位置偏移实验获取校正参数。结果显示，对于长度为15.0 mm的螺钉，系统平均解算精度约为0.012 3 mm/N，对于长度为20.0 mm的螺钉，系统平均解算精度约为0.022 1 mm/N，并且具有很好的线性度。

光纤网络是电力通信的主要承载网络，为保证其高可靠运行，运维人员需要定期进入变电站站点对网络中的光缆纤芯进行检测。然而，变电站数量众多且位置分散，这对光缆纤芯检测带来了巨大挑战。为此，文章针对电力通信光纤网络的多周期光缆检测问题展开了研究，以最小化总入站站点数量为目标，构建了一个整数线性规划模型，并提出了相应的启发式算法。研究结果表明，提出的启发式算法能有效降低运维人员进入变电站的次数。

光纤网络通信中异常信息的快速、准确识别是保证通信稳定的关键，随着光纤网络通信数据的激增，也成为了近年来的一个研究热点。文中结合异常信息识别算法的精度与收敛速度之间的制约机理，提出了基于贝叶斯分区数据挖掘的异常信息识别算法。首先，采用贝叶斯定量完成数据样本的特征分类，通过极大化分析修正先验概率；然后，依据异常信息的不同类型设置挖掘特征参数及概率化系数；最后，依据贝叶斯分区分别对样本数据进行具有针对性的数据挖掘。实验以光纤局域网的通信状态数据为样本，将该算法与人工神经网络算法和遗传算法的识别结果进行对比，计算了三种算法的识别正确率、收敛速度以及算法稳定性。该算法的识别正确率均值为93.83%，在数据量增大时未发生明显的降低。收敛速度与遗传算法相近，均值为3.25 s。漏检率和误检率均值分别为0.10%和0.54%。结果表明：该算法识别正确率与收敛速度均得到了提高，稳定性好，并能够在漏检率与误检率之间通过参数控制进行微调，具有较好的应用价值。

从大规模光纤网络的海量数据中快速识别异常数据是光纤通信技术的一个关键性问题，也是近年来优化光纤通信网络及提高通信准确性的一个重要研究方向，主要解决异常数据的监测精度和收敛速度之间的制约关系。针对此问题提出了一种基于深度学习与遗传算法相融合的监测算法。该算法通过深度学习完成初始数据的分段预处理，再将具有分段属性的交叉概率与变异概率引入遗传算法，从而增强异常数据特征的保留效果。分段预处理将原有数据根据不同属性进行划分，从而大幅缩减了初始滤波的数据量，达到提高异常数据检测速度的目的；将分段属性导入遗传算法的遗传因子使其结果具有加权效果，增加了数据的可分性，从而提升了监测精度。将所提算法与未优化遗传算法、聚类算法进行对比实验，结果表明，所提算法、传统遗传算法和聚类分析算法的异常数据量最小相对误差分别为0.029、0.093和0.104；偏差平均值分别为0.047、0.155和0.156，平均收敛时间分别为5.84 s、12.6 s和9.32 s。由此可见，所提算法在监测精度、稳定性及时效性方面均得到了较好的优化。