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新算法可以減少光纖布拉格光柵溫度傳感器中長期漂移的影響
來源:賽斯維傳感器網(wǎng) 發(fā)表于 2022/10/9

基于芯片的光子溫度計(jì)的早期原型。傳感器內(nèi)置于芯片中,光線通過光纖進(jìn)出傳感器。學(xué)分:詹妮弗勞倫李/NIST


使用光測量溫度的光子溫度計(jì)已經(jīng)以光纖形式出現(xiàn)了幾十年。這些設(shè)備稱為光纖布拉格光柵,嵌入比人類頭發(fā)還細(xì)的商用光纖中,類似于網(wǎng)絡(luò)通信中無處不在的光纖。


這些傳感器價(jià)格低廉,并且能夠嵌入到原本難以接近的結(jié)構(gòu)中,因此通常用于民用基礎(chǔ)設(shè)施(包括橋梁和隧道)以及石油和天然氣行業(yè)。但它們對于一些其他可能會(huì)使用它們的應(yīng)用來說不夠準(zhǔn)確,包括監(jiān)控冷凍機(jī)、烤箱、醫(yī)療級冰箱和某些工業(yè)過程。


對傳感器精度的一個(gè)重大影響來自長期漂移。當(dāng)隨著時(shí)間的推移,相同的溫度導(dǎo)致不同的讀數(shù)時(shí),就會(huì)發(fā)生這種情況。每隔幾個(gè)月重新校準(zhǔn)傳感器可以解決問題,但這可能既昂貴又耗時(shí),尤其是當(dāng)傳感器埋在混凝土中或以其他方式嵌入結(jié)構(gòu)中時(shí)。


在本周發(fā)表于Sensors and Actuators A: Physical的一篇新論文中,美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院 (NIST) 的一位科學(xué)家描述了他如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來預(yù)測現(xiàn)有光纖布拉格光柵傳感器的長期漂移技術(shù)。概念驗(yàn)證工作展示了一種稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能如何允許研究人員使用現(xiàn)有技術(shù)制造自校準(zhǔn)或自校正傳感器。


研究作者 Zeeshan 表示,它還為科學(xué)家們提供了另一種選擇,否則他們可能不得不花費(fèi)時(shí)間為他們的應(yīng)用開發(fā)一種全新的技術(shù),但如果更便宜的現(xiàn)成傳感器可以完成這項(xiàng)工作,他們就不必這樣做艾哈邁德。


“這是一種替代方法,你可以吃蛋糕(保留現(xiàn)有技術(shù))并吃掉它(減少長期漂移的貢獻(xiàn)),”艾哈邁德說!肮饫w布拉格光柵傳感器很便宜。與其花五年時(shí)間開發(fā)更好的材料,為什么不直接使用這種算法,或者這個(gè)算法家族中的類似算法呢?”


Ahmed 的模型能夠?qū)⑵茖?dǎo)致的測量不確定性降低約 70%,這可能足以研究一些依賴溫度控制的過程,例如工業(yè)發(fā)酵(使用微生物制造化學(xué)品和藥物)。


光纖布拉格光柵并不是唯一的光子傳感器。包括 Ahmed 在內(nèi)的 NIST 研究人員一直在開發(fā)基于芯片的光子溫度計(jì),與傳統(tǒng)的溫度測量技術(shù)相比,這種溫度計(jì)有望更小、更耐用、抗電磁干擾,并且可能具有自校準(zhǔn)功能。


但那些基于芯片的傳感器仍處于測試階段。作為這項(xiàng)工作的主題的基于光纖的溫度計(jì)是一項(xiàng)較舊的技術(shù)。這些布拉格傳感器通過操縱光與蝕刻在光纖電纜中的結(jié)構(gòu)的相互作用來工作。光柵作為一種光過濾器,只允許某些波長通過電纜。允許通過哪些波長取決于溫度和壓力,以及光柵中蝕刻之間的間距。


但是隨著時(shí)間的推移,隨著布拉格傳感器暴露在高溫下,設(shè)備的化學(xué)成分會(huì)發(fā)生變化,從而永久性地改變光纖材料的折射率,這是衡量光在介質(zhì)中傳播速度的指標(biāo)。折射率的永久變化被認(rèn)為是造成漂移誤差的原因。


這些傳感器的長期漂移會(huì)導(dǎo)致 200 到 300 毫開爾文的溫度不確定性,相當(dāng)于華氏三分之一到半華氏度 (°F)。


艾哈邁德說:“要與現(xiàn)有技術(shù)競爭,你希望將其降低到該值的一半左右,如果可能的話,降低到幾十毫開爾文,”相當(dāng)于不到華氏十分之一度。


算法大戰(zhàn):一種新模式

盡管他的工作產(chǎn)生了一個(gè)以概念驗(yàn)證方式實(shí)用的模型,但艾哈邁德的初衷是幫助科學(xué)家更好地理解漂移問題。


“我想,'如果我能理解直接過程并在數(shù)學(xué)上對其進(jìn)行補(bǔ)償,那么我可以將這些不確定性降低到可接受的水平,'”艾哈邁德說。


Ahmed 知道在機(jī)器學(xué)習(xí)問題中需要大量數(shù)據(jù),因此他用將近兩打傳感器進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。他收集了多種數(shù)據(jù):通過管道傳輸?shù)焦饫w中的激光波長波段;該激光的功率;使用的光纜類型;由單獨(dú)的高度可靠的溫度計(jì)測量的光纖暴露的溫度;離開光柵的光的光譜特征,具有不同波長的輸出強(qiáng)度等特征。他還收集了一些環(huán)境信息,例如,這個(gè)溫度計(jì)測量某個(gè)溫度的時(shí)間,之前的溫度是多少,溫度變化的速度有多快。


然后他開始探索連接——機(jī)器學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐,你可以用不同的方式繪制數(shù)據(jù)并測試你的假設(shè)。


“這是一個(gè)迭代過程,”艾哈邁德說!拔艺谥笇(dǎo)它,并利用我的物理知識來建立模型。


他對數(shù)據(jù)的探索表明,光柵反射的總光量以及每個(gè)波長的光強(qiáng)度有助于預(yù)測未來的漂移。傳感器的過去歷史(即,在發(fā)生變化之前的幾個(gè)小時(shí)內(nèi),它被加熱或冷卻的速度,或者溫度有多高)也有影響。


他發(fā)現(xiàn)有效的是自回歸積分移動(dòng)平均線 (ARIMA),這是 1970 年代創(chuàng)建的一類數(shù)學(xué)模型。ARIMA 模型適用于預(yù)測問題,例如確定未來的食品需求或哪些庫存將飆升。


“我沒有使用先進(jìn)的技術(shù),”艾哈邁德說!斑@實(shí)際上是論文的重點(diǎn)之一:即使是較舊的方法也可以為您提供大量信息!


缺點(diǎn)是這個(gè)模型只在短期內(nèi)有效——漂移發(fā)生在幾周而不是幾個(gè)月或幾年。


艾哈邁德說,另一篇仍在審查中的算法論文詳細(xì)介紹了他嘗試建立一個(gè)基于物理的模型,該模型闡明了基于光纖和芯片的光子溫度計(jì)中波長和溫度之間的基本關(guān)系。


“那會(huì)更好,”艾哈邁德說!叭绻覀冇幸粋(gè)基于物理的模型,那么我們可以描述物理如何隨時(shí)間變化,這會(huì)導(dǎo)致這些設(shè)備的校準(zhǔn)發(fā)生變化。然后我們就可以理解和量化你的傳感器發(fā)生的事情!

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