機械学習を用いたオーバラップしたファイバブラッググレーティングの反射波長測定の基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 14-B-p1-10

グループ名: 【A】令和4年電気学会基礎・材料・共通部門大会

発行日: 2022/08/30

著者名: 山口 達也(日本大学), 川島 裕人(日本大学), 松田 裕貴(日本大学), 篠田 之孝(日本大学)

キーワード: 光ファイバセンサ|センサシステム|ファイバブラッググレーティング

要約(日本語): 光ファイバセンサのファイバブラッググレーティング(FBG)は高い耐環境性を有するひずみ・振動センサであることが知られている。多点計測はFBGを高密度に配置することで実現できる反面,FBGの信号が複雑にオーバラップする問題があり,測定精度が大幅に低下する課題があった。本報告では機械学習を用い,オーバラップしたFBGの反射波長測定を行った報告である。

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