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Real-time dynamic strain sensing in optical fibers using artificial neural networks

  • We propose to use artificial neural networks (ANNs) for raw measurement data interpolation and signal shift computation and to demonstrate advantages for wavelength-scanning coherent optical time domain reflectometry (WS-COTDR) and dynamic strain distribution measurement along optical fibers. The ANNs are trained with synthetic data to predict signal shifts from wavelength scans. Domain adaptation to measurement data is achieved, and standard correlation algorithms are outperformed. First and foremost, the ANN reduces the data analysis time by more than two orders of magnitude, making it possible for the first time to predict strain in real-time applications using the WS-COTDR approach. Further, strain noise and linearity of the sensor response are improved, resulting in more accurate measurements. ANNs also perform better for low signal-to-noise measurement data, for a reduced length of correlation input (i.e., extended distance range), and for coarser sampling settings (i.e.,We propose to use artificial neural networks (ANNs) for raw measurement data interpolation and signal shift computation and to demonstrate advantages for wavelength-scanning coherent optical time domain reflectometry (WS-COTDR) and dynamic strain distribution measurement along optical fibers. The ANNs are trained with synthetic data to predict signal shifts from wavelength scans. Domain adaptation to measurement data is achieved, and standard correlation algorithms are outperformed. First and foremost, the ANN reduces the data analysis time by more than two orders of magnitude, making it possible for the first time to predict strain in real-time applications using the WS-COTDR approach. Further, strain noise and linearity of the sensor response are improved, resulting in more accurate measurements. ANNs also perform better for low signal-to-noise measurement data, for a reduced length of correlation input (i.e., extended distance range), and for coarser sampling settings (i.e., extended strain scanning range). The general applicability is demonstrated for distributed measurement of ground movement along a dark fiber in a telecom cable. The presented ANN-based techniques can be employed to improve the performance of a wide range of correlation or interpolation problems in fiber sensing data analysis and beyond.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:Sascha LiehrORCiD, L. A. Jäger, Christos Karapanagiotis, Sven Münzenberger, Stefan KowarikORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Optics Express
Jahr der Erstveröffentlichung:2019
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.6 Faseroptische Sensorik
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Optical Society of America
Jahrgang/Band:27
Ausgabe/Heft:5
Erste Seite:7405
Letzte Seite:7425
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Angewandte Physik
Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurbau
Freie Schlagwörter:Artificial neural network; Coherent optical time domain reflectometry; Distributed acoustic sensing; Distributed strain sensing; Distributed vibration sensing; Optical fiber sensor; Real time measurement
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Energie
Infrastruktur
Infrastruktur / Security
DOI:10.1364/OE.27.007405
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-474832
URL:https://www.osapublishing.org/oe/abstract.cfm?uri=oe-27-5-7405
ISSN:1094-4087
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:05.03.2019
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:15.03.2019
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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