申请/专利权人：山东大学

申请日：2023-11-16

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN117537733A

主分类号：G01B11/16

分类号：G01B11/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本申请属于光纤传感探测的技术领域，具体涉及一种基于GAN的OFDR形状传感应变测量范围拓展方法，首先将传统的一维互相关处理结果信号按距离轴排列转化为二维图像信号，在二维图像的基础上通过生成对抗网络去假峰方法对图像进行处理，再对去噪后的图像按照距离轴取最大值，最终得到去假峰后的应变测量结果。本发明所提出的一种基于GAN的OFDR形状传感系统应变测量范围拓展方法可以提高测量系统的应变测量范围，使其在航天航空、医疗设备等高精度形状监测领域具有更大优势和更广阔的应用。

主权项：1.一种基于GAN的OFDR形状传感应变测量范围拓展方法，其特征在于，包括以下步骤：一种基于GAN的OFDR形状传感系统应变测量范围拓展方法，包括以下步骤：S1.分别采集两次信号，一次为不包含应变信息的信号，为参考信号；另一次为包含应变信息的信号，为测试信号；S2.将参考信号和测试信号通过快速傅里叶变化映射到距离域上，并取窗口大小C将信号划分为N等分，其中窗口大小C决定了系统的空间分辨率；S3.对第一份参考信号和测量信号的局部距离域信息进行快速逆傅里叶变化；S4.对快速逆傅里叶变换后的参考信号和测量信号通过互相关计算得到一维互相关结果；S5.重复步骤S3-S4，得到光纤每一对应位置的互相关结果，将得到的所有一维互相关结果在光纤距离上重构成二维图像信号Q；S6.构建模拟图，利用模拟图以及小应变下实测的无假峰图像作为改进的对抗网络模型GAN的数据训练集T；改进的对抗网络模型GAN包括生成网络结构和判别网络结构；生成网络结构输入的图像首先经过n个卷积层，得到图像的浅层特征图；再经过连续的n个具有跳跃连接的残差块，每一个残差块均由参数相同的卷积层、BN层和激活层组成，然后通过反卷积层还原输入图像尺寸；判别网络结构基于全卷积网络构成，输入的图像首先经过多个卷积块后由Sigmoid层将网络输出归一化，表征图像相似概率，设定相似概率阈值，通过阈值判断给予生成网络结构反馈；S7.步骤S5得到的二维图像信号Q通过训练好的生成结构处理，得到抑制假峰后的二维图像信号Q′；S8.将步骤S6得到的去噪后的互相关二维图像Q′重新解构得到光纤各位置的光谱偏移量，从而能够得到去除假峰的大应变事件的测量结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 基于GAN的OFDR形状传感应变测量范围拓展方法

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