基于PSO算法的DTS传感模型的参数辨识与优化

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光传感 | 更新时间：2025-09-01

- 基于PSO算法的DTS传感模型的参数辨识与优化
- Parameter identification and optimization of the DTS sensing model based on the particle swarm optimization algorithm
- 光学技术 2019年45卷第3期页码：310-317
- 作者机构：
  
  1:燕山大学电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.03.010
  中图分类号：
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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滕峰成, 程安迪, 张昊阳, 等. 基于PSO算法的DTS传感模型的参数辨识与优化[J]. 光学技术, 2019,45(3):310-317.

Parameter identification and optimization of the DTS sensing model based on the particle swarm optimization algorithm[J]. 2019, 45(3): 310-317.
滕峰成, 程安迪, 张昊阳, 等. 基于PSO算法的DTS传感模型的参数辨识与优化[J]. 光学技术, 2019,45(3):310-317. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.03.010.

Parameter identification and optimization of the DTS sensing model based on the particle swarm optimization algorithm[J]. 2019, 45(3): 310-317. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.03.010.

基于光纤拉曼散射效应和Monte-Carlo法

建立了一种分布式光纤拉曼温度传感系统(DTS)传感模型。应用改进的PSO算法对所建立的传感模型进行参数辨识

分析了种群数目、迭代次数、惯性权重、加速度因子等参数选值对算法的影响

选取了最佳参数组合。搭建了分布式光纤温度传感系统实验平台

运用所建立的DTS传感模型对分布式光纤温度传感系统进行相关的仿真及预测。实验及仿真结果表明

传感模型在空间分辨率为1m时

预测误差≤±0.25%;该分布式光纤温度传感系统测温误差≤±0.40℃。

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