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公开(公告)号：CN114877923A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210434907.3
申请日：2022-04-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及基于阵列波导光栅和神经网络算法的Fabry‑Perot干涉传感器解调系统及方法，包括自发辐射光源、光环形器、Fabry‑Perot干涉传感器、2*2耦合器、光谱分析仪、阵列波导光栅、多通道微机电系统光开关、光功率计、驱动电路模块阵列、数据处理模块和数据输出模块，所述的Fabry‑Perot干涉传感器包括有第一次解调和第二次解调两次解调过程，所述的第一次解调获得Farby‑Perot干涉传感器的反射光在阵列波导光栅各通道中的透射光强度，所述的第二次解调利用神经网络模型获得指定在监测波长范围内Fabry‑Perot干涉传感器的各干涉峰的峰值波长与传感器有效空腔长度，本发明提供的基于阵列波导光栅和神经网络算法的Fabry‑Perot干涉传感器解调系统具有成本低、高稳定、高精度和高分辨率的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116202567A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310054566.1
申请日：2023-02-03
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于光谱重建的超高频响光纤光谱仪及实施方法，包括自发辐射光源、光环形器、待测光纤传感器接口、无热多通道阵列波导光栅、高速光电探测器阵列、驱动电路模组、数据处理模块和数据显示模块，所述光纤光谱仪的每次光谱扫描过程包括第一次扫描过程和第二次扫描过程，第一次扫描过程待测光纤传感器的反射光在无热多通道阵列波导光栅各通道中的透射强度，第二次扫描过程利用神经网络模型获得指定在特定波长范围内待测光纤传感器的各个采样点强度，以实现其反射光谱高速重建。本发明提供的基于光谱重建的超高频率响应的光纤光谱仪不依赖微机电系统且无调谐结构，具有频率响应高、体积小、集成度高、成本低和稳定性强的优势。
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公开(公告)号：CN116147674A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310054574.6
申请日：2023-02-03
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了基于智能算法的光纤光栅传感器解调系统及方法，其中系统包括自发辐射光源、光环形器、光纤光栅传感器、2*2耦合器、光谱分析仪、阵列波导光栅、驱动电路、光开关模组、光功率计、数据处理模块，通过自发辐射光源输出宽谱激光，通过光环形器将宽谱激光输入至光纤光栅传感器并形成反射光，通过2*2耦合器将反射光分为两束，通过光谱分析仪进行检测和分析，获取中心波长参考值；通过数据处理模块调解，输出光纤光栅传感器的中心波长。本发明降低了系统复杂程度，提高了系统的稳定性；可实现同时对多个光纤光栅传感器解调，在无光谱分析仪的情况下完成光纤光栅传感器中心波长的解调，缩短了数据处理时间，节约成本。
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公开(公告)号：CN117191094A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310923322.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种级联型光纤传感器多参量监测系统和方法，系统的光源模块发射宽带光至光环形器，光环形器将宽带光输出至级联型光纤传感器，级联型光纤传感器的反射光波由光环形器输出至2*2耦合器；2*2耦合器将所述反射光波平均分配为两路，其中一路输入至多通道阵列波导光栅各通道中，将级联型光纤传感器的反射光波转化为在多通道阵列波导光栅各个通道中的透射光强度；采用光开关控制及光功率计获取多通道阵列波导光栅各通道的透射光强度信息并输入至数据处理模块，数据处理模块利用经过训练的端到端的深度神经网络直接读取透射光强度信息并输出级联型光纤传感器相应的干涉峰峰值波长。本发明具备高效、集成化、低成本，抗干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN117034746A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310881809.9
申请日：2023-07-17
Applicant: 海南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F21/62 , G06F113/16 , G06F111/02
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的协作式光子晶体光纤逆向设计系统和方法。该方法在联邦学习框架下，建立了一个分布式的神经网络模型，该模型能够学习和描述光子晶体光纤的光学特性之间的非线性关系。每个节点都拥有本地的计算资源和数据集，通过局部模型的训练和参数更新，实现对光纤的特性进行建模和预测。其次，通过联邦学习的协作机制，各个节点之间进行通信和信息交换，节点之间共同优化模型，使得整体的模型性能逐步提升。同时在模型参数的聚合过程中，保护了各个节点的数据隐私，聚合服务器只能获取到加密或经过隐私保护处理的模型更新参数。
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公开(公告)号：CN114877923B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210434907.3
申请日：2022-04-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及基于阵列波导光栅和神经网络算法的Fabry‑Perot干涉传感器解调系统及方法，包括自发辐射光源、光环形器、Fabry‑Perot干涉传感器、2*2耦合器、光谱分析仪、阵列波导光栅、多通道微机电系统光开关、光功率计、驱动电路模块阵列、数据处理模块和数据输出模块，所述的Fabry‑Perot干涉传感器包括有第一次解调和第二次解调两次解调过程，所述的第一次解调获得Farby‑Perot干涉传感器的反射光在阵列波导光栅各通道中的透射光强度，所述的第二次解调利用神经网络模型获得指定在监测波长范围内Fabry‑Perot干涉传感器的各干涉峰的峰值波长与传感器有效空腔长度，本发明提供的基于阵列波导光栅和神经网络算法的Fabry‑Perot干涉传感器解调系统具有成本低、高稳定、高精度和高分辨率的优势。
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