反射率の異なる同一波長のファイバブラッググレーティングのピーク波長検出の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 2-P2-21

グループ名: 【A】令和６年電気学会基礎・材料・共通部門大会

発行日: 2024/08/26

著者名: 村田 亜優(日本大学), 山口 達也(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|機械学習|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)は無誘導性や耐熱性に優れており、幅広い分野への応用が注目されている。筆者らはFBGの多点性能の限界を向上するため、機械学習を用いた計測方法の開発を進めている。この方法では、同一波長のFBGを多重化する際の光スペクトルの複雑な重なりから、各FBGのピーク波長をピコメートル分解能で解析することを目指している。このため、本実験では機械学習による識別性能を高めるため、各FBGの伝送路に固有の損失の付与を試みた。その結果、開発した機械学習が同一波長の複数のFBGのピーク波長を計測でき、ひずみ計測に応用できることを明らかにした。

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