Detección de eventos dinámicos en un sistema BOTDA mediante el uso de Análisis de Componentes Principales
Dynamic event detection in a BOTDA system by means of Principal Component Analysis
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Ruiz Lombera, Rubén



Fecha
2015Derechos
© Centro de Láseres Pulsados, CLPU
Publicado en
9ª Reunión Española de Optoelectrónica, OPTOEL’15, 2015, Salamanca
Editorial
Consorcio para el Diseño, Construcción, Equipamiento y Explotación del Centro de Láseres Pulsados, CLPU
Palabras clave
Brillouin
Dispersión estimulada de Brillouin
Sensores distribuidos
Eventos dinámicos
Medida de strain
Análisis de componentes principales
Stimulated Brillouin scattering
Distributed sensors
Dynamic events
Strain measurement
Principal component analysis
Resumen/Abstract
RESUMEN: En este artículo se presenta el uso del algoritmo denominado Análisis de Componentes Principales en el contexto de los sensores distribuidos de fibra óptica basados en el scattering o dispersión estimulada de Brillouin, En particular, la solución propuesta se ha implementado en un sistema BOTDA (Brillouin Optical Time Domain Analysis / Análisis óptico de Brillouin en el domino del tiempo), diseñado para permitir la medida de eventos de strain dinámicos. El uso de PCA permite la detección de eventos incluso en condiciones desfavorables de señal a ruido, como se demostrará por medio de las medidas experimentales realizadas y el uso de una red neural artificial para permitir la correcta clasificación a la salida del sistema.
ABSTRACT: The employment of the Principal Component Analysis algorithm within the framework of optical fiber distributed sensor systems based on the stimulated Brillouin scattering is presented and discussed in this paper. Particularly, the proposed solution has been implemented in a BOTDA (Brillouin Optical Time Domain Analysis) system designed for the detection of strain dynamic events. The use of PCA allows to detect these events even with poor signal-to-noise ratios, as it will be shown by means of the experimental tests performed and the employment of an Artificial Neural Network designed to allow the a proper classification at the system output.
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