基于数据融合的多通道光纤E+E位移传感器
基于多传感器数据融合理论,构建了一种多通道光纤E+E位移传感器。用一根光纤作为输入通道,三根光纤作为输出通道,每两通道构建一个双通道光纤E+E位移传感器。对不同双通道传感器输出进行数据融合处理,拓宽了传感器的测量范围。

基于数据融合的多通道光纤E+E位移传感器
对传感器测量结果进行归一化处理,得到传感器的多条输出特性曲线;然后从获得的多条输出特性曲线中选取合适的区域作为传感器的工作区间;zui后,对作者所研制的一种新型反射式光纤E+E位移传感器进行了理论分析和实验研究。研究结果表明,这种结构的光纤E+E位移传感器能显著地减少光源发光强度波动及被测表面粗糙度对测量结果的影响,从而有利于提高抗干扰能力和测量精度,是一种性能更为优越的非接触式E+E位移传感器。分别采用回归分析和神经网络算法对选取的工作区间进行数据融合处理,并讨论了它们的适用范围和优缺点。基于磁场测量原理的光纤直线E+E位移传感器,该E+E位移传感器采用强磁性金属膜磁敏电阻器作为敏感元件,通过测量磁场强度随位移的变化,实现物体位移的非接触测量。详细介绍了传感器的结构、测量原理,并进行了传感器的标定实验。该E+E位移传感器具有结构简单、信噪比高、重复性好、精度高、可实现非接触测量,可广泛应用测量环境恶劣,且要求较高精度和可靠性的场合。实验结果表明,多通道光纤E+E位移传感器结合适当的数据融合方法,提高了系统的测量精度和稳定性,采用径向基函数(RBF)神经网络法得到的zui大相对误差小于1.0%。三个通道融合后,光纤E+E位移传感器的动态范围扩展为双通道的1.5倍。