FBG Algılama Sistemlerinde Gaussian Uyarlama Yöntemi ile Merkez Dalgaboyunun Belirlenmesi

Year 2021, Volume: 24 Issue: 1, 63 - 68, 01.03.2021

Murat Yücel Nail Ferhat Öztürk

https://doi.org/10.2339/politeknik.685320

Cited By: 2

Abstract

Fiber Bragg Izgaralar (FBG) yaklaşık 1 cm boyutlara sahip olup, klasik tek modlu fibere kolaylıkla bağlanabilirler. Hassas olmalarına rağmen dış ortam koruma tasarımları ile her türlü ortama kolaylıkla monte edilebilirler. Sıcaklık ve gerilme gibi fiziksel büyüklüklerin değişimleri, doğrusal olarak FBG’lerin merkez dalgaboylarında değişime sebep olmaktadır. FBG algılama sistemlerinde, yansıyan sinyalin merkez dalgaboyunun tespiti en önemli araştırma konularından biri olmaktadır. FBG’nin merkez dalgaboyunun tespiti için farklı yaklaşımlar üzerinde çalışılmakla birlikte, en yaygın yaklaşım sinyalin en yüksek güç değerine karşılık gelen dalgaboyunun merkez dalgaboyu olarak kabul edilmesi yaklaşımıdır. Bu en yüksek güç değerine sahip dalgaboyunu tespit etmek için de farklı yöntemler kullanılmaktadır. Bu yöntemler içerisinde en kararlı sonuç veren yöntem ise Gaussian uyarlama yöntemidir. Bu çalışmada sıcaklık değişimine karşılık FBG’nin merkez dalgaboyunun tespiti için Gaussian uyarlama yöntemi teorik ve deneysel olarak incelenmiştir. Sonuç olarak 5 FBG dizinden sıcaklık ölçümü alınarak, anlamlandırılmış ve sıcaklık algılama sistemi gerçekleştirilmiştir.

Keywords

Fiber Bragg ızgara, fiber optik sensör, Gaussian uyarlama tekniği

Determination of Central Wavelength in FBG Sensing Systems by Gaussian Fitting Technique

Abstract

Fiber Bragg Gratings (FBG) are approximately 1 cm in size and can easily be connected to conventional single-mode fiber. Although they are sensitive, they can be easily installed in any environment with their outdoor protection designs. Changes in physical sizes such as temperature and stress cause linear changes in FBG's central wavelengths. In FBG sensing systems, the detection of the central wavelength of the reflected signal is one of the most important research subjects. Although different approaches have been studied for the determination of the central wavelength of FBG, the most common approach is to accept the wavelength corresponding to the highest power value of the signal as central wavelength. Several techniques are used to determine the wavelenght with this highest power value. The most stable method among these methods is the Gaussian fitting method. In this study, the Gaussian fitting method for the determination of the central wavelength of FBG in response to temperature changes has been theoretically and experimentally examined. As a result, the temperature measurement was taken from 5 FBG arrays, the signals were processed, and the temperature detection system was realized.

Keywords

Fiber Bragg grating, fiber optical sensor, gaussian fitting technique

References

• 1. Li Y., Xie Y., Yao G., ''Comparison of peak searching algorithms for wavelength demodulation in fiber Bragg grating sensors'', Information Engineering and Computer Science(ICIECS), IEEE 2nd International Conference, 2010.
• 2. Posseti G.R.C., Kamikawachi R.C., Muller M., Fabris, J.L., ''Metrological evaluation of optical fiber grating based sensors: An Approach Toward the Standarization'', Journal of Lightwave Technology, 30(8), 1042-1052, 2012.
• 3. Harasim D., Kashaganova G., Kussambayeva N., ''Accuracy improvement of fiber Bragg grating peak wavelength demodulation using wavelet transform and various center wavelength detection algorithms '', Przeglad Elektrotechniczny, 92(6), 86-89, 2016.
• 4. Guo H., ''A Simple algorithm for fitting a Gaussian function '', IEEE Signal Processing Magazine, 28(5), 134 – 13, 2011.
• 5. Öztürk N.F., ''Demiryolu güvenliği için fiber optik sensör tasarımı'', Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, , Ankara, 2018.
• 6. Gong J.M., Chan C.C., Jin W., MacAlpine J.M.K., Zhang M., Liao Y.B., ''Enchancement of wavelength detection accuracy in fiber Bragg grating sensors by using spectrum correlation technique'', Optics Communications, 212, 29-33, 2002.
• 7. Lim J., Yang Q., Jones B.E., Jackson P.R., ''Strain and temperature sensors using multimode optical fiber Bragg gratings and correlation signal processing'', IEEE Transactions on Instrumentation and Merasurement, 51(4), 622-627, 2002.
• 8. Negri L., Nied A., Kalinowski H., Paterno A., ''Benchmark for peak detection algorithms in fiber Bragg grating interrogation and a new neural network for its performance improvement'', Sensors, 11(4), 3466-3482, 2011.
• 9. Song X., Zhang Y., Liang D., ''Load Identification for a cantilever beam based on fiber Bragg grating sensors'', Sensors, 17(8), 1733, 2017.
• 10. Dong B., He S., Hushu Y., Tianda W., Lvjun F., Guo T., Zhao Q., ''Combined time and wavelength division multiplexing demodulation technique of fiber Grating sensor arrays using a tunable pulsed laser'', Applied Optics, 46(7), 1015-1018, 2007.
• 11. Bodendorfer T., Muller M., Hirth F., Koch A., ''Comparison of different peak detection algorithms with regards to spectrometric fiber Bragg grating interrogation systems'', In Proceedings of International Symposium on Optomechatronic Technologies (ISOT 2009), Istanbul, Turkey, 2009.
• 12. Yücel M., Öztürk N. F., Göktaş H. H., Gündüz A. E., ''Design of a fiber Bragg grating based temperature sensor'', IEEE 24th Signal Processing and Communications Applications Conference, Zonguldak, 669-672, 2016.
• 13. Yücel M., Öztürk N. F., Torun M., ''Fiber Bragg ızgara sensor dizisi tabanlı sıcaklık ölçüm sistemi tasarımı ve uygulaması'', Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(3), 2017.
• 14. Yücel M., Öztürk N. F., ''Real-time monitoring of railroad track tension using a fiber Bragg grating-based strain sensor'', Instrumentation Science & Technology, 2018.
• 15. Yücel M., Torun M., Burunkaya M., ''Fiber Bragg ızgara tabanlı sensör sistemlerinde sinyal gürültü oranının iyileştirilmesi'', IEEE 25th Signal Processing and Communications Applications Conference, Antalya, 2017.
• 16. Yucel M., Ozturk N. F., Gemci C., ''Design of a fiber Bragg grating multiple temperature sensor'', Sixth International Conference on Digital Information and Communication Technology and its Applications (DICTAP), Konya, Turkey, July 21–23, 2016.