首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--自动化元件、部件论文--发送器(变换器)、传感器论文--传感器的应用论文

基于脉冲调制的分布式振动传感技术研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第10-28页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 光纤分布式振动传感技术研究现状第11-23页
        1.2.1 光纤分布式宽频振动传感技术第11-14页
        1.2.2 长距离光纤分布式振动传感技术第14-16页
        1.2.3 光纤分布式振动传感的相位解调技术第16-20页
        1.2.4 高空间分辨率的光纤分布式振动传感技术第20-22页
        1.2.5 抗衰落光纤分布式振动传感技术第22-23页
    1.3 光纤分布式多参数传感技术研究现状第23-25页
        1.3.1 基于单散射机制的温度、应变传感第23-25页
        1.3.2 基于多散射融合的多参数传感第25页
    1.4 本文的研究意义和内容第25-28页
2 基于瑞利及布里渊散射的分布式传感理论基础第28-48页
    2.1 基于瑞利散射的分布式振动传感理论模型第28-35页
    2.2 基于布里渊散射的分布式应变、温度传感理论模型第35-37页
    2.3 光纤分布式传感中的非线性效应第37-41页
        2.3.1 自相位调制对散射光频率的影响第38页
        2.3.2 四波混频产生的频率边带第38-39页
        2.3.3 调制不稳定的临界功率第39-40页
        2.3.4 受激布里渊散射和受激拉曼散射的临界功率第40-41页
    2.4 分布式传感系统的光探测结构第41-46页
        2.4.1 分布式传感系统中的光探测结构对比第41-43页
        2.4.2 相干探测原理及特性第43-46页
    2.5 本章小结第46-48页
3 基于加性随机采样的宽频响分布式振动传感第48-78页
    3.1 分布式传感中的采样理论第48-56页
        3.1.1 均匀采样与频谱混叠第49-50页
        3.1.2 非均匀采样及其分类第50-51页
        3.1.3 加性随机采样的功率谱密度第51-56页
    3.2 基于加性随机采样的分布式振动传感仿真实验第56-67页
        3.2.1 采样数据的功率谱密度第56页
        3.2.2 加性随机采样的参数优化第56-63页
        3.2.3 加性随机采样的重构第63-67页
    3.3 加性随机采样的实验验证第67-70页
    3.4 基于加性随机采样的分布式振动传感实验第70-77页
        3.4.1 短距离光纤上的分布式振动传感实验第71-75页
        3.4.2 长距离光纤上的分布式振动传感实验第75-77页
    3.5 本章小结第77-78页
4 基于多载波非线性调频脉冲的长距离分布式振动传感第78-102页
    4.1 分布式振动传感调频脉冲压缩理论第79-89页
        4.1.1 匹配滤波器与模糊函数第79-87页
        4.1.2 线性调频脉冲的传感特性第87-89页
    4.2 多载波非线性调频光脉冲的产生第89-96页
        4.2.1 非线性调频脉冲的旁瓣抑制比第89-92页
        4.2.2 电光调制产生多载波信号第92-94页
        4.2.3 多载波非线性调频光脉冲的矫正第94-96页
    4.3 基于多载波非线性调频脉冲的分布式振动传感实验第96-100页
        4.3.1 传感距离及信噪比第96-98页
        4.3.2 振动传感实验及分析第98-100页
    4.4 本章小结第100-102页
5 基于高斯脉冲调制的高空间分辨率多参数分布式传感第102-116页
    5.1 基于高斯脉冲调制的多参数传感原理第102-107页
        5.1.1 φ/B-OTDR泵浦脉冲光调制第102-104页
        5.1.2 本振布里渊激光器第104-105页
        5.1.3 基于高斯加窗的高空间分辨率时频分析原理第105-107页
    5.2 基于高斯脉冲调制的多参数传感实验第107-113页
        5.2.1 实验装置第107-110页
        5.2.2 振动传感实验第110-111页
        5.2.3 温度与应变传感实验第111-113页
    5.3 基于调制脉冲的多参数传感仪器应用第113-115页
    5.4 本章小结第115-116页
6 全文总结与展望第116-120页
    6.1 内容总结第116-117页
    6.2 论文创新点第117-118页
    6.3 论文不足及进一步研究展望第118-120页
致谢第120-122页
参考文献第122-140页
附录第140-142页
    A.作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第140-141页
    B.作者在攻读博士学位期间取得的科研成果目录第141-142页

论文共142页,点击 下载论文
上一篇:非线性系统自适应神经网络控制及容错控制
下一篇:基于联合编码和卷积网络的人脸图像特征提取方法研究