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时间:2019-03-01
《光回馈自混合干涉效应及位移测量系统模拟行为模型》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要光回馈自混合干涉测量技术是新出现的一种传感测量技术,该测量技术可用于对位移、距离、速度等物理量的测量以及激光器自身参数的测量。在光回馈自混合干涉测量系统中,反射或散射光光强的变化和系统的非线性现象将引起自混合干涉模型的变化,从而影响白混合干涉信号的波形,而这些变化将增加测量过程中数据处理的复杂性,这一问题也成为阻碍光回馈自混合干涉测量技术实用化的一个重要因素。为简化数据处理,本文基于Cadence公司的orCADl0。5建立了一种光回馈自混合干涉效应的模拟行为模型,并在此基础上建立了光回馈自混合干涉位移测量系统的模拟行为模型。它是由一系列基本的元器件如电阻、电容、放大器、触发器等构成
2、的模拟电子线路,不仅直观形象、物理意义明确,并且简化了自混合干涉现象中非线性方程的求解过程。本文所建立的位移测量系统模型是一种高精度、实时位移测量系统模型,对基于光回馈自混合干涉测量系统的硬件设计具有重要的参考价值。本文首先分析了光回馈自混合干涉效应的理论模型,在三镜腔数学模型的基础上,建立了光回馈自混合干涉效应的模拟行为模型,并将仿真结果与理论以及实验进行比较。其次,在光回馈自混合干涉效应的模拟行为模型基础上,建立了光回馈自混合干涉位移测量系统的模拟行为模型,自动实时地恢复出位移信息,并对仿真结果进行分析。测量系统适合于任意光反馈条件,测量误差较小,适度光条件下的测量误差在±7rim以
3、内。然后,对实验数据进行位移重构,实验绝对误差在±80nto以内,进一步验证了该模型的正确性。最后,对全文进行了总结,并对该领域有待进一步谈探讨的问题做了展望。关键词:光回馈白混合干涉;模拟行为模型;位移测量;orCADl0.5人bstractAbstractTheopticalfeedbackself-mixinginterferencetechnologyisanemergingtechniqueanditisespeciallysuitableformeasurementofdisplacement,distance,velocityandotherphysicalmeasurem
4、entsaswellastheparametersofthelaseritself.Intheopticalfeedbackself-mixingmeasurementsystems,themodeloftheself-mixinginterferenceismodifiedbythestrengthoftheback-scatteringandbynonlinearphenomenagoverningtheglobalbehaviorofthelaserdiode.Affecttheself-mixingsignalshapeatlast.Thismakessignalprocessi
5、ngratherchallenging.Thatisanimportantfactorwhichaffectsthepracticaluseoftheopticalfeedbackself-mixingmeasurementtechnology.Inordertosimplifydateprocessing,inthispaper,asimulationbehavioralmodeloftheopticalfeedbackself-mixinginterferenceeffectbasedonorcad10.5ofcadenceisproposed,andonthisbasisabeha
6、viormodelofdisplacementmeasurementsystemsoftheopticalfeedbackself-mixinginterferenceiSestablished.ItiSansimulateelectroniccircuitscomposedofasetofbasiccomponentssuchasresistance,capacitance,amplifierandtriggers.Sothismodelisvisualizationandhasdefinitephysicalmeaning.Moreoverthismethodsimplifiedth
7、enonlinearequationinself-mixingphenomenon.Thedisplacementmeasurementsystemwasestablishedinthispaperisahighaccuracyandrealtimedisplacementmeasurementsystem,andthesimulationresultsclosetotheactualconditions.ItiSavaluable
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