关键词： 隧道掘进机   多源异构数据   异常值处理   聚类分析   岭回归  

摘要： 隧道掘进机是用于隧道掘进盾构施工的核心装备,主要由刀盘系统、螺旋输送机、渣土输送系统、控制系统等多个子系统组成。隧道掘进机具有技术附加值高、系统复杂、关联度高等特点,是对国民经济和国家安全具有重大影响的机电液一体化高端装备。当前,隧道掘进机实测数据在地质环境感知、装备运行状态感知和关键性能指标预测,特别是掘进速度预测中取得了成功运用,但大多为既有成熟数学建模方法在隧道掘进机实测数据上的直接应用,如何根据隧道掘进机实测数据特点构建有效准确的数据处理方法成为亟待解决的工程问题。为解决该问题,本文通过研究隧道掘进机数据特点,研究改进了隧道掘进机数据处理方法,实现了隧道掘进机数据的高效处理与存储。并以深圳市地铁某段的实测数据为基础,进行了数值实验,验证了所提算法的实用性,为后续的数据挖掘与分析提供了便利。本论文的主要研究工作如下: (1)调研隧道掘进机数据处理方法的研究现状,探究课题研究的背景与意义,设计隧道掘进机多源异构数据处理方案与路线。 (2)研究隧道掘进机数据特点,研究设计隧道掘进机分布式存储方案与数据库。并通过性能测试实验,验证了设计方案的准确性,所设计的海量数据分布式数据库系统,具备较高的性能。 (3)针对隧道掘进机实测数据中的异常情况,提出了一种基于随机森林特征提取的数据异常值检测方法,将随机森林算法中提取出的属性权重融入到异常值检测算法中,并进行数值实验验证了所提算法的有效性。 (4)针对普通的算法无法解决隧道掘进机实测函数型数据的聚类以及预测问题,提出了一种基于岭回归的改进模糊聚类算法。将岭回归计算思想融入传统模糊聚类中,在数据聚类过程中综合考虑了样本数据的函数关联性,提高了准确率和运算效率。数值试验结果表明,所提算法模型能够给出较为合理的数据划分结果。通过盾构机实测数据验证了所提算法的工程可用性。 (5)基于SpringBoot和React框架,搭建了隧道掘进机多源异构数据处理系统。

关键词： 无人机探测雷达   杂波抑制   点迹凝聚   雷达数据处理   显示终端  

摘要： 随着无人机技术在民用领域的逐渐普及,无人机在发挥重要作用的同时,也威胁着低空安全,因此对无人机探测雷达的研究成为热点。由于现代雷达技术的不断发展,无人机探测雷达的信号处理能力得到优化与提升,雷达数据率大幅提高,雷达数据处理系统处理的点迹具有数据率高和数据量大的特点,因此对数据处理系统实时性和准确性有了更高的要求。 本文对无人机探测雷达背景和研究现状进行了调研,对数据处理技术的发展进行阐述,突出了数据处理技术在无人机探测雷达系统中的重要意义。针对目前无人机飞行的低空环境复杂、剩余杂波较多的问题,本文在雷达信号处理后的点迹预处理阶段,采用基于动态幅度杂波图算法和基于BP神经网络的剩余杂波抑制方法,有效改进剩余杂波点迹对后续航迹起始和跟踪的影响;采用基于DBSCAN聚类算法的点迹凝聚算法,与“回溯”算法相结合,利用多普勒信息约束邻域集的大小,并对凝聚后非目标的点迹进行剔除。 对经过点迹预处理的数据进行目标跟踪,涉及到航迹起始、数据关联算法、滤波算法和航迹管理。针对逻辑法起始航迹算法中波门重叠问题,采用了基于距离-多普勒-方位共同约束的航迹起始方法,提高在杂波环境中对目标航迹起始的正确率;数据互联算法主要分为单目标和多目标互联算法,并在不同杂波密度环境下,进行仿真分析,对比单目标下的最近邻域算法和概率数据互联算法的目标关联性能,以及验证多目标下的联合概率数据互联算法的关联效果;滤波跟踪算法主要研究了卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的区别以及交互多模型算法原理,并基于算法的适用情况进行仿真分析;最后对不同数据处理阶段的点迹和航迹进行状态更新,为新产生的航迹分配编号,回收消亡航迹编号。 本文基于雷达数据处理算法理论设计无人机探测雷达数据处理及终端软件,根据具体功能对软件进行模块化,搭建各个模块的实现方案,并基于24GHz雷达系统,进行测试,验证数据处理及终端软件的实时性,通过对比终端显示界面的航迹与MATLAB试验结果,验证了数据处理算法的正确性以及显示终端的功能完整性,实现了无人机目标的实时准确跟踪,符合无人机探测雷达系统的要求。

关键词： 神经网络算法   电子碰撞   特征X射线产生截面   蒙特卡洛模拟   薄膜薄衬靶  

摘要： keV电子碰撞原子内壳层电离截面的测量实验对于理论研究和实际应用都起着极其重要的作用。一方面可以检验描述低能电子与物质相互作用理论模型的正确性,促进理论研究的发展和完善;另一方面,精确的截面测量值有助于补充放射医疗、辐射物理和材料科学等领域所需的基础数据。实验中使用薄靶法能够有效提高数据测量精度,入射电子能量大于3-5倍靶原子内壳层电离阈能时,不同研究者使用薄靶法测得的截面数据与扭曲波玻恩近似理论模型(the Distorted Wave Born Approximation Theory,DWBA)的预测值较为一致;但在入射电子能量靠近电离阈能时,不同研究者公布的实验截面值与DWBA理论预测值出现了较大差异,超出了实验研究者们各自宣称的实验不确定度。这是因为此时实验靶不能再视为薄靶,特征X射线实验产额与截面之间不再简单地服从薄靶法截面计算公式中的线性映射关系。因此,有必要发展一种新的数据处理方法用于求解实验截面值。本文提出可以利用神经网络方法获得MC模拟软件中特征X射线产额与截面之间的映射关系,进而输入实验产额数据求解得到实验截面值。本文的主要工作有:首先,搭建神经网络结构;之后,基于蒙特卡洛模拟获得数据集,使用神经网络对其进行训练;最后,将实验产额数据输入到训练好的神经网络模型中,求得对应的截面值。本文应用该方法分别获得了 4-20keV电子致Al的K壳层电离截面、30keV以下电子致Ag与Sn的总L壳层特征X射线产生截面以及30keV以下电子致W与Bi的Mαβ特征X射线产生截面,将其与薄靶公式法得到的截面值、DWBA理论模型预测值比较可知,当入射电子能量低于3-5倍靶原子内壳层电离阈能时,神经网络方法在该能区得到的实验截面值要高于薄靶公式法所得的值;在入射电子能量大于3-5倍电离阈能时,两种方法所得到的实验截面值较为一致。神经网络方法可以作为一种新的数据处理方法用于薄膜薄碳衬靶测量keV电子致原子内壳层电离截面实验研究。

关键词： 遥感数据处理   调度策略   强化学习   工作流  

摘要： 随着我国遥感技术不断发展和遥感应用服务化进程的推进，我国遥感卫星影像数据量不断增长，遥感应用领域不断拓展，遥感应用高性能服务需求不断变化，导致遥感数据处理流程调度策略难以适应遥感产业化发展和迅速增长的云场景下遥感数据处理流程的服务需求，针对此问题，在分析已有调度算法的基础上，主要从以下两个方面对云环境下遥感数据处理工作流调度问题进行了研究：　　（1）云环境下遥感数据处理流程调度　　为了解决云计算环境下遥感数据处理工作流中任务调度问题，提出了一种基于深度强化学习的遥感数据处理工作流调度（WDRL，WorkflowDeepReinforceLearning）算法。首先将遥感数据生产的流程建模转化为有向无环图，采用DAG（DirectedAcyclicGraph）工作流权值计算方法辅助解决此调度问题。然后建立马尔可夫决策过程，加入资源适应度函数设计训练算法。最后，结合强化学习和深度神经网络的优势，从经验学习上最大限度地减少遥感数据处理的时间，使其具备在云场景下动态处理不断到来的工作流的能力。实验结果表明，与HEFT（HeterogeneousEarliestFinishTime）、Min-min和Max-min等启发式调度算法相比，能够有效地达到优化任务调度时间跨度的目的，验证了算法在遥感数据处理的有效性。　　（2）遥感数据处理工作流多目标调度策略　　针对遥感应用流程中多QoS（QualityofService）调度优化问题，提出基于DQN（DeepQ-Network）算法改进的遥感处理工作流多目标调度算法MOWDRL（Multi-ObjectRemoteSensingWorkflowDeepReinforceLearning）。该算法充分考虑遥感数据生产中用户需求，分析并建立了时间-成本优化模型。利用深度神经网络来学习调度策略，并使用ReplayMemory和TargetNetwork等技术来加速训练和提高模型稳定性，引入了一种基于加权和的多目标奖励函数。在截止时间限定的情况下与其他多目标调度基线算法对比，实验结果表明，MOWDRL算法在遥感数据处理多目标优化问题中具有显著的优势。研究内容为解决云环境下遥感数据处理工作流调度策略问题提供了有效的解决方案，并为遥感数据处理的高效运行提供了技术支持。

关键词： 流化床颗粒包衣   时间序列   数据处理   数据扩充   时序预测   智能调控  

摘要： 流化床包衣技术能够在颗粒表面覆盖薄膜,有效防止药性流失并促进药物吸收。然而,该技术是一个连续的气固流动过程,过程中各个变量之间存在着错综复杂的关系。目前,优化包衣效果只能通过人工持续检测调控,产生了较大的人力成本。因此,本文引入Time GAN模型扩充包衣数据,并在此基础上优化LSTM模型,最终构建Time GAN-SAM-LSTM流化床包衣调控模型,实现了流化床包衣智能连续调控。本文的主要研究内容如下:(1)根据文献调研以及实地流化床操纵学习,发现流化床颗粒包衣数据属于典型的时间序列,且受到诸多因素的影响。因此,本文对影响颗粒包衣的因素进行分析,并结合实际企业设备情况,制定实验方案获取数据。实验记录时间、2个颗粒包衣评价以及6个操纵变量,共记录9×480组数据,初步构建流化床颗粒包衣数据库。(2)实验数据集中异常值对深度学习模型性能有着极大的影响。而实验中难免会存在各种干扰导致出现异常值。因此,本文对时序数据预处理方法展开研究,并根据流化床颗粒包衣实验数据特点选择合适的预处理方法,为后续模型训练做好铺垫。(3)区别于传统算法和机器学习,深度学习需要海量的数据进行训练才能得到高性能模型。针对实验获取样本数据耗时长,导致数据量少的问题。本文借鉴图像生成领域中的生成对抗网络,引入Time GAN时间序列生成对抗网络对流化床颗粒包衣数据集进行扩充。Time GAN在GAN的基础上加入自编码网络、基于真实数据集的监督损失以及GAN基础网络单元CNN替换为LSTM。通过实验测试,Time GAN生成数据与实验数据集的皮尔逊相关系数高达0.926,同时通过PCA及t-SNE对生成数据降维对比,最终证实Time GAN扩充的数据与实验数据具有极强的相关性。(4)构建流化床包衣调控模型。首先设计调控方案,并概述相关模型的理论基础。其次构建了两种模型进行训练。第一种是基于真实数据集训练的多层LSTM模型,第二种是基于真实数据集、Time GAN扩充数据集训练的SAM-LSTM模型。经过实验,以设定温度为例进行模型性能测试:在不同模型同一数据集下训练,SAE-LSTM比LSTM的MAE、RMSE、RMSE、MAPE的误差分别降低了0.81℃、2.04℃、0.97℃、1.34%;在同一模型不同数据集下训练,基于Time GAN的SAE-LSTM模型各评判指标分别降低了0.24℃、0.18℃、0.18℃、0.40%。结果表明基于Time GAN的SAM-LSTM模型性能最优。最后将Time GAN-SAM-LSTM模型输出的调控方案传输至流化床PLC控制系统,实现对流化床颗粒包衣连续调控。实验结果证明该方法能够使颗粒包衣达到合格指标。

关键词： 喷雾   稳定性   二流体喷嘴   数字图像处理   快速傅里叶变换  

摘要： 随着科技的进步和发展,现代工业对喷嘴提出了更高的要求,二流体喷嘴因其能克服传统喷嘴的缺点,进一步提高喷雾质量而脱颖而出。但由于二流体喷嘴引入气相,并使之与液相在混合室内发生相互作用,因此其雾化效果存在天然的不稳定性。本文将试验和数据后处理技术相结合,针对二流体喷嘴,系统地研究了不同工况对喷雾稳定性的影响规律,这对于二流体喷嘴的发展具有重大的现实意义。本文以一种典型二流体喷嘴-内混式空气雾化喷嘴为试验研究对象,采用高速相机拍摄近喷嘴口处的液体碎裂形态,同时结合喷雾平均值图像和均方根图像分析了喷雾在对称形态上的稳定性。其中喷雾平均值图像是将多张图像对应像素点求平均值得到的图像,喷雾均方根图像则是求均方根得到的图像。结果表明:当液体流量较小时,喷雾的稳定性随着气液质量流量比ALR(Air-liquid Mass Ratio)的增大而增强,而当液体流量较大时,则与之相反。同样的,当ALR较小时,喷雾的稳定性随着液体流量的增大而增强;而当ALR较大时,也是与之相反。除此之外还结合了平均灰度序列和灰度重心序列的频谱图分析了喷雾在轴向和径向波动形态上的稳定性,结果表明:当液体流量较小时,液体的轴向和径向波动随ALR的增大先增强后减弱,在大液体流量工况下也是如此。在中小ALR工况下,液体的轴向波动随着液体流量的增大而增强,径向波动却与之相反;在大ALR工况下,液体的轴向波动随着液体流量的增大先增强后减弱,而径向波动却一直减弱。研究还发现轴向不同距离的液体轴向波动频率几乎相同,径向波动频率也是如此,但随着轴向距离的增大,其幅值也增大。当ALR工况较大时,液体轴向和径向波动的主频几乎相同,但轴向波动的幅值明显要比径向波动的大很多。本文采用马尔文激光粒度分析仪进行高频采样得到喷雾粒径数据,并对比分析了几种评价数据稳定性和离散度的指标。在时域上,选择变异系数来处理试验数据,在频域上选择采用快速傅里叶变换来对试验数据进行分析,以此来探究不同工况和轴向不同位置等因素对喷雾稳定性的影响。结果表明:综合所有的工况,小液滴的稳定性相对而言最好,中等粒径液滴的稳定性次之,大液滴的稳定性最差,中等液体流量和中等或偏大ALR工况时的喷雾稳定性最强;随着轴向距离的增大,中小液滴的稳定性逐渐增强,而大液滴的稳定性逐渐减弱。对液滴粒径数据的快速傅里叶变换结果表明:当固定液体流量而改变ALR工况时,频谱图中主频幅值的变化幅度较大,而主频频率的变化幅度较小;当固定ALR工况而改变液体流量时,随着液体流量的增大,主频的频率总是在增大,而主频的幅值却没有明显的变化规律;D和索特平均直径SMD(Sauter Mean Diameter)的数据经过快速傅里叶变换所得到的频谱图形状非常相似,但各频率对应的幅值均有所不同;当频谱图形状相近时,主频幅值的影响大于主频频率的影响,大于其余频率的影响。

关键词： 健康体检   数据质量   数据处理   子宫肌瘤   流行病学  

摘要： 目的:随着社会经济的不断发展,疾病谱和居民健康需求的转变,我国的健康体检数据积累越来越多,但健康体检数据的科研化进程缓慢,数据质量问题是阻碍其进程的重要原因,本研究以子宫肌瘤（Uterine Fibroids,UFs）为例,探索如何对健康体检数据的数据质量进行评价及针对质量问题如何进行适当高效的数据处理;并在此基础上揭示我国女性人群中的子宫肌瘤相关影像学改变的发病率、患病率及其分布特征,并分析子宫肌瘤相关影像学改变发病人群和患病人群的相关危险因素。通过评价展示地市级医院健康体检数据的数据质量现况,为进一步利用健康体检数据进行科学研究提供参考,为优化健康体检数据管理提供思路,并为合理估计我国女性人群不同年龄水平子宫肌瘤发病和患病现况提供数据支撑。方法:通过查阅国内外数据质量评价的相关文献,结合健康体检数据的实际特征,确定本研究中数据质量评价维度和指标。针对某地市级医院2017年10月～2022年12月全部女性体检人群的体检数据,按照已确定的质量评价的维度和指标开展评价,并基于SAS软件给出解决某些质量问题的数据处理方法,并编制宏代码,以期实现数据的高效处理;在数据质量评价和数据处理的基础上,通过专家意见法筛选出子宫肌瘤相关的影像学改变,并将具有任一子宫肌瘤相关影像学改变条目的体检对象定义为病例,进一步计算发病密度、年龄别发病率、患病率、年龄别患病率等。通过单因素logistic回归分析筛选相关因素后(关键变量:身体质量指数（Body Mass Index,BMI）、收缩压、舒张压、血脂和血糖水平),进行多变量逐步logistic回归分析,以估计相对危险度（OR）及其95%置信区间（95%CI）。SAS PROC MIANALYZE用于合并回归分析的结果,并提供回归模型的最终参数估计。为确定子宫肌瘤相关影像学改变的相关因素与年龄之间的差异,对年龄进行了分层分析（≤40岁和>40岁）。连续变量以平均值±标准差表示,分类变量以病例数及其百分比表示。方差分析、t检验和Wilcoxon秩和检验用于检验病例组和对照组之间的差异。所有的统计分析均使用SAS（9.4版,Cary,NC）进行。统计学意义设定为P<0.05,双侧检验。结果:结合质量评价文献,考虑健康体检数据定量的质量评价维度和指标的可行性,本研究确定了健康体检数据的质量评价维度和指标,即“完整性”“代表性”“合理性”“一致性”“时效性”5个评价维度共计10个评价指标。2017年10月至2022年12月共计导出健康体检记录193692条,其中女性的健康体检记录84838条（43.80%）,根据子宫肌瘤疾病频率计算及影响因素分析需求,从导出的健康体检数据库中筛选出相关变量137个。定量评价结果显示,与第七次全国人口普查的女性人口年龄构成比较,二者15岁及以上的人群年龄分布没有统计学差异（X2=8.91,P>0.5）,健康体检数据的女性人群年龄构成分布比较合理,不存在堆积现象（MI=7.18）;健康体检数据的实验室检测指标未见异常值,如血糖、血脂等未见异常值;在健康体检必选项目（基本项目）中,除体检号、姓名、性别、年龄不存在缺失,其他检查指标下的缺失率较大,身份证号缺失率为17.28%（14746/84838）,身高缺失37.31%,体重缺失37.39%,身体质量指数BMI的缺失率为37.76%,血脂检测相关指标的缺失率最小为36.25%,最大为37.04%,腹部彩超的缺失率为42.70%;在健康体检非必选项目中,经阴道超声检查的未检查率为77.04%,机体激素水平和维生素D水平未检查率高达98%。且长期连续进行健康体检的人群较少,其中只有一次体检数据记录的人数为55969,有两次及以上体检记录的人次数为14718,定期体检率为26.30%（14718/55969）,有三次及以上体检记录的人次数为5951,定期体检率为10.63%（8767/55969）。经过人工测量后录入系统的检测值存在一定程度的异常值,收缩压的异常值发生率为1.05%（559/53082）,舒张压的异常值发生率为0.11%（56/51595）。在一致性方面,也可见到同一体检指标重复出现,导出的数据格式不一致等现象（37.68%,52/138）,由人工录入的身份证号位数有误、与实际记载年龄和性别存在差异等。针对健康体检数据已有的质量问题可以通过一定的数据处理的方式进行修正和改善,如重复指标可以进行导出后合并、对异常值进行纸质档案核查后修订或直接进行删选、导出格式不一致的指标可以通过统计软件进行核查后修改等,本次研究基于SAS软件提出了针对部分问题的处理办法及详细代码。用地市级医院连续3年的健康体检数据,通过专家函询的方式筛选出与子宫肌瘤最相关的影像学改变条目17个。结果显示,在中国一般人群中,子宫肌瘤的相关影像学改变的

关键词： 小学教师   生命态度   数据处理  

摘要： 2020年初，新型冠状肺炎暴发带来的焦虑、不安使人们意识到生命的重要性并引发人们对生命的思考。近年来，国家高度重视教师对学生带来的全方位的影响，期望教师能够教给学生知识，更希望教师能够树立“生命示范者”的榜样，塑造学生的灵魂与生命，在教育实践中引领学生的生命成长。一方面，教师积极的生命态度不仅是教师专业发展的内在需求，也是教师作为一个完整的人存在的需要;另一方面，只有教师有了积极的生命态度，才可能向学生传递积极的生命态度，保障学生的健康成长。基于此，聚焦后疫情时代下小学教师的生命态度，力图探寻小学教师生命态度现状及其影响因素，生成符合后疫情时代特点的生命态度提升路径。　　论文在对相关文献进行梳理后，将生命态度概括为主动担当、理想实现、自我接纳、爱与关怀、死亡态度及苦难接纳等维度，在谢曼盈编制的“生命态度量表”及何英奇编制的“生命态度剖面图”的基础上，结合教师职业特征和后疫情时代背景编制“后疫情时代小学教师生命态度调查问卷”。问卷第一部分旨在了解被试教师的基本信息，共有11题，本部分采用不记分处理;第二部分旨在了解被试教师的生命态度，共有32题。遵循方便、随机取样原则，选取参与湖南省、贵州省和陕西省“国培计划”的小学教师为主要的问卷调查对象，回收有效问卷353份，利用SPSS21.0对数据进行处理，结合访谈调查，分析后疫情时代背景下小学教师生命态度现状及其影响因素。研究结果如下：　　（1）在后疫情时代，小学教师的生命态度总体表现较为积极，在生命态度各维度上的得分从高到低依次为：爱与关怀gt;理想实现gt;主动担当=苦难接纳gt;自我接纳gt;死亡态度。其中，教师在爱与关怀维度的得分最高，在死亡态度维度的平均得分低于生命态度的其他维度。　　（2）小学教师的生命态度在是否有亲友死亡经历、任教学科、是否担任班主任变量上不存在差异;在性别、年龄、学历、婚姻状况、教龄、职称、学校所在地变量上存在不同程度的差异。　　（3）生活态度、学校满意度和助人态度会对教师的生命态度产生显著的正向影响;健康状态会对教师的生命态度产生显著的负向影响;人际关系满意度、家庭经济条件、家庭氛围、自杀态度、同理心不会对教师的生命态度产生显著性影响。　　针对以上研究结果，从生命的三重属性入手，着眼于教师生命的自然属性、社会属性和精神属性，以教师为自身生命态度培养的第一责任人，从教师个人、学校环境、职业发展三个层面整合生成符合后疫情时代特点的提升路径。

关键词： InSAR   软件开发   Qt开发环境  

摘要： 干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)是一种利用相位差和干涉技术进行地面测量和监测的方法,它是在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像的基础上,利用两个或多个雷达观测相同区域的多次数据,通过对不同时序的图像进行干涉处理后提取出数字高程模型和地表变形数据,进而观测和研究各种地理现象。随着星载InSAR系统的高速发展,InSAR在地震监测、海洋观测和地表沉降等领域得到了广泛应用。然而,纵观已有InSAR数据处理软件,在很多方面存在一些问题。首先,有的InSAR数据处理软件没有图形交互界面,导致用户操作不方便;其次,有的商业软件代码不开源,导致用户无法定制和优化算法;再次,有的软件参数设置复杂且数据处理流程繁琐,每个步骤流程都需要设置多个详细的参数,导致用户操作效率低;最后,有的软件对硬件的利用效率不高,无法高效并行处理数据。 因此,本文以SAR/InSAR系统基本理论为基础,借助Qt开发平台,在Ubuntu操作系统下设计并实现了InSAR数据处理软件“KingMap”。KingMap-InSAR数据处理软件在功能上实现了基本的InSAR数据流程处理,具体步骤包括预处理、精确轨道、图像配准、干涉图生成、干涉图滤波、相位解缠和地理编码,最后得到数字高程模型。KingMapInSAR软件通过借助具有强大图形用户界面库的开发平台Qt,开发了简洁的图形操作界面;通过代码开源的方式,方便用户定制和优化算法;采用更新参数文件并隐藏的方式,使得用户在流程参数上的设置更为简单。同时,为了解决其它软件存在的数据流程处理繁琐和硬件利用效率低的问题。提出并实现了KingMap-InSAR软件的其它功能,包括采用内置脚本实现自动化流程处理的功能和采用Open MP实现高效并行处理的功能。本文以厦门地区Sentinel-1A卫星获取的SAR数据为研究对象进行数据处理,将处理结果与SNAP软件的数据处理结果进行对比分析,验证了该软件的可行性。

关键词： 光纤法布里-珀罗传感器   结构设计   加工工艺   数据处理   光谱微分积分法  

摘要： 随着光电产业的蓬勃发展，光纤传感技术已被广泛应用于国防、建筑、电力、医学等诸多领域，成为衡量一个国家信息化程度的重要标志。作为一种无源光器件，光纤传感器是构建高密度、高精度以及高可靠性的传感网络的理想选择。光纤法布里-珀罗传感器作为干涉式光纤传感器的典型代表，是一种机理成熟、应用广泛的光器件，有着重要的研究意义。本文设计并制备了一种微槽式光纤法布里-珀罗传感器，实现了温度和折射率传感测试，并提出了一种改进的光谱微分积分法来处理光谱数据，数据的准确性和可靠性得到了提高。本文的主要研究内容如下:　　（1）针对微槽式光纤法布里-珀罗结构进行了设计，探究了微槽的长度、深度、末端长度、端面倾斜角度以及微槽端面反射率对传感信号强度的影响。微槽最佳尺寸范围：微槽长度L1为40~60μm、深度H为67~75μm、端面倾斜角度φ为0~1.3°、微槽末端长度L2为400~1000μm，这个尺寸的F-P腔能出现明显的干涉光谱。　　（2）探究了微槽式光纤法布里-珀罗传感探头的加工工艺，得到了微槽刻蚀的最优参数分别为：单脉冲能量：4μJ、扫描速度：1.2mm/s、腔长方向扫描次数为20次、腔深方向扫描次数为35次、微槽长度深度步长为0.2μm。得到的微槽尺寸为：L1=46.3μm、H=73.3μm、ψlt;1°、L2=881μm。测量的纯水干涉谱最大对比度约为12dB，可满足大多数传感要求。最后进行了温度和折射率传感实验，温度的灵敏度分别为2.34pm/℃和2.04pm/℃，线性度良好，分别为99.4%和99.7%，温度灵敏度较低;折射率的灵敏度分别为62.05nm/RIU和66.96nm/RIU，线性度良好，分别为99.3%和98.2%，微槽传感器折射率灵敏度比较高。　　（3）提出了一种改进的光谱微分积分法来处理折射率光谱数据。利用原始光谱和平滑光谱之间的差值来处理光谱的数据，由于利用到了全部的光谱信息，改进的积分光强灵敏度高达-4.5*105dB/RIU。相较于传统的解调方法，归一化处理后的改进的光谱微分积分法的折射率灵敏度为-31.98dB/RIU、线性度R2=99.58%均要优于归一化处理的最大条纹对比度法的结果。改进的光谱微分积分法对光谱数据处理更具时效性、可靠性以及准确性。