主成分分析技术在丙酮检测光纤传感器中的应用

ty10086 提交于 周三, 08/25/2021 - 15:39
文章英文标题
Application of the principal components analysis technique to optical fiber sensors for acetone detection
正文
通常,基于光谱测量的传感器数据分析,如光纤布拉格光栅( FBG )、长周期光纤光栅( LPFG )是观察单个波长的漂移或衰减的。然而,有时这种频谱变化并不明显或明显可感知,因此,有必要使用其他分析技术。其中一种是主成分分析( Principal Component Analysis,PCA ),它可以探索完整透射谱模式的行为。在本工作中,我们展示了PCA在光纤传感器响应丙酮检测中的应用。研制了两种基于单长周期光纤光栅( LPFG )和马赫-曾德尔光纤干涉仪( MZI )的丙酮传感器。传感器的响应在注入液体丙酮样品的Teflon室内测得。用光学频谱分析仪测量器件输出处的透射光谱变化,存储在计算机中,并进行PCA分析。对两种传感器的性能进行了比较,发现MZI传感器的灵敏度比单一LPFG提高了13倍(从0.7   ×  10 - 4 ppm - 1提高到9.4   ×  10 - 4 ppm - 1 ),最低检测限达到170  ppm。
文章内容(英文)
Generally, the data analysis of sensors based on spectral measurements, for instance, fiber Bragg gratings (FBG), long period fiber gratings (LPFG) is performed observing the shift or attenuation of a single wavelength. However, sometimes such spectrum variations are not evident or clearly perceptible; therefore, it becomes necessary to use other analysis techniques. One of them is principal components analysis (PCA) which allows to explore the behavior of the complete transmission spectrum pattern. In this work, we show the application of PCA to the response of fiber optical sensors for acetone detection. Two kinds of acetone sensors based upon single long period fiber gratings (LPFG) and Mach-Zehnder fiber interferometers (MZI), formed with a pair of cascaded LPFGs, coated with polydimethylsiloxane (PDMS) were developed. The sensor response was measured inside a Teflon chamber injecting a liquid acetone sample. The transmission spectrum variations at the devices output were measured with an optical spectrum analyzer, stored in a computer and analyzed by PCA. A comparison between the performance of both kinds of sensors was carried out and it was found that the sensitivity was increased up to 13 times (from 0.7 × 10 −4  ppm −1 to 9.4 × 10 −4  ppm −1 ) for the MZI sensors compared with that of single LPFG ones, which means, at best, a limit of detection (LOD) of 170 ppm.
来源出处
Journal|[J]Optics & Laser TechnologyVolume 143, 2021.
谷歌学术影响力
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DOI
https://doi.org/10.1016/J.OPTLASTEC.2021.107314

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