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Improved KLT Algorithm for High-Precision Wavelength Tracking of Optical Fiber Bragg Grating SensorsAlgoritmo KLT mejorado para el seguimiento de longitud de onda de alta precisión de sensores de rejilla de Bragg de fibra óptica

Resumen

Las rejillas de fibra de Bragg (FBG) se cuentan entre los sensores de fibra óptica más populares. Los FBG son adecuados para la detección directa de la temperatura y la deformación y pueden funcionalizarse para la detección de la presión, la humedad y el índice de refracción. Las configuraciones comerciales para la interrogación de FBG se basan en fuentes de luz blanca y detectores espectrómetros, capaces de descodificar el espectro de un conjunto de FBG. Los espectrómetros de bajo coste registran el espectro en una cuadrícula de longitud de onda gruesa (normalmente 78-156 pm), mientras que la mayoría de las aplicaciones requieren desplazamientos de longitud de onda de 1 pm o menos. Se han presentado varios algoritmos para la detección de pequeños desplazamientos de longitud de onda, incluso con muestreo de longitud de onda gruesa; en particular, se demostró la transformada Karhunen-Loeve (KLT). En este trabajo se propone un algoritmo mejorado basado en la KLT, capaz de ampliar aún más las prestaciones. Las simulaciones muestran que, reproduciendo un espectrómetro comercial con una rejilla de 156 pm, el algoritmo estima el desplazamiento de la longitud de onda con una precisión muy inferior a 1 pm. En condiciones típicas de relación señal-ruido (SNR), el error cuadrático medio es de 22-220 fm, mientras que la precisión es de 0,22 pm, a pesar del muestreo grueso. Los resultados también se han validado mediante caracterización experimental. El método propuesto permite alcanzar una precisión excepcional en el seguimiento de la longitud de onda, superando la resolución de nivel picométrico propuesta en la mayoría del software comercial y de investigación, y, debido a su rápido funcionamiento (>5 kHz), es compatible también con la monitorización de la salud estructural y la acústica.

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