光纤迈克尔逊加速度传感器灵敏度的测量与研究_毕业论文

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光纤迈克尔逊加速度传感器灵敏度的测量与研究

摘要现如今,因为光纤技术得到越来越多的重视,从而伴随着光纤通信技术的不断发展,使得光纤传感器的发展变得越来越快,并且拥有越来越广阔的应用前景。根据我的研究结果显示,光纤传感器与传统的传感器相比拥有很多优势,其中光纤传感器所具有的主要优势有如下几点,分别是[1]:抗电磁干扰、耐腐蚀、精度高、动态范围大、工作频带宽和质量轻等,因为这些特点使得光纤传感器受到了广泛的关注。33731
光纤传感器的种类有很多种,本文主要介绍了其中的一种——光纤迈克尔逊加速度传感器。文中介绍了光纤迈克尔逊加速度传感器的发展概况,了解到该加速度传感器的基本传感原理,以及设计了实验对光纤迈克尔逊加速度传感器的灵敏度的有关的测量。
关键词  光纤  光纤传感器  迈克尔逊干涉   加速度传感器
毕业论文设计说明书外文摘要
Title  The measurement and study of the sensitivity of optical fiber Michelson accelerometer          
Abstract
With the development of optical fiber communication technology, the development of optical fiber sensor is becoming more and more fast, and the application prospect is also more and more wide. The results show that compared with the traditional sensor, the main features of fiber optic sensor are as follows: Anti electromagnetic interference, corrosion resistance, high accuracy, wide range of dynamic range, wide working band and light weight etc. Because of these features, fiber optic sensor has received wide attention.
There are many fiber optic sensors, and this paper mainly introduces one of them - fiber optic Michelson acceleration sensor. This paper introduces the overview of the development of fiber Michelson acceleration sensor, the sensing principle of the acceleration sensor is analyzed, and experimental design on the sensitivity of the Michelson fiber optic acceleration sensor measurement and research.
Keywords  Optical fiber  Fiber optic sensor  Michelson interference   Acceleration sensor
目   次
1  绪论    1
1.1  论文选题的目的和意义    1
1.2  光纤传感技术的应用前景    1
1.3  光纤加速度传感器的国内外研究进展    2
1.4  研究的主要内容和方法    3
2  光纤迈克尔逊加速度传感器的原理    4
2.1  光纤传感器的基本原理    4
2.2  光纤传感器的特点    5
2.3  两列光束的干涉原理    6
2.4  光纤迈克尔逊光纤干涉仪基本工作原理    7
2.5  光纤迈克尔逊加速度传感器的工作原理    10
2.6  光纤迈克尔逊干涉型加速度传感器在地震波检测领琙的应用原理    13
3  光纤迈克尔逊加速度传感器灵敏度测量实验原理    16
3.1  关于加速度传感器灵敏度的相关概念    16
3.2  实验流程图    18
3.3  传感器部分    18
3.4  相位值结算原理    19
4  光纤迈克尔逊加速度传感器灵敏度的测量实验方案    21
4.1  实验参数设置    21
4.2  实验装置图    21
5  光纤迈克尔逊加速度传感器灵敏度测量实验    23
5.1  实验过程    23
5.2  实验参数    25
5.3  数据处理和总结    28
结  论    32 (责任编辑:qin)