基于长短期记忆网络的光纤光栅温度曲线预测报警系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着科学技术的不断发展，传感器技术在物联网、智能制造、医疗健康等领域得到了广泛应用。

温度作为一种重要的物理参数，其精确测量和预测对于保障生产安全、提高产品质量以及进行科学研究具有重要意义。

传统温度传感器通常只能进行单点测量，难以满足大规模、分布式测量的需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，光纤光栅传感技术和长短期记忆网络在各自领域都取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在光纤光栅温度传感方面已开展了大量研究工作。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：
1.光纤光栅温度传感机理研究:研究光纤光栅的温度传感原理，分析光纤光栅的温度响应特性，建立温度与光纤光栅中心波长之间的关系模型。

2.lstm网络温度预测模型构建:研究lstm网络结构和训练方法，根据光纤光栅采集的温度数据，构建基于lstm的温度预测模型，并对模型参数进行优化，提高预测精度。

3.光纤光栅温度曲线预测报警系统设计:设计系统的硬件模块，包括光纤光栅传感器、信号处理电路、报警装置等；设计系统的软件模块，包括数据采集模块、温度预测模块、报警模块等。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法进行研究。

1.理论分析:研究光纤光栅的温度传感原理，分析光纤光栅的温度响应特性，建立温度与光纤光栅中心波长之间的关系模型；研究lstm网络结构和训练方法，确定模型参数，构建基于lstm的温度预测模型。

2.实验研究:搭建光纤光栅温度传感实验平台，采集不同温度条件下的光纤光栅中心波长数据，用于lstm网络模型的训练和测试。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将lstm网络应用于光纤光栅温度预测:提出了一种基于lstm网络的光纤光栅温度曲线预测方法，相较于传统温度预测方法，能够更准确地预测温度变化趋势，提高预测精度。

2.设计光纤光栅温度曲线预测报警系统:将光纤光栅传感技术、lstm网络预测算法和报警系统相结合，设计了一种新型的温度监测与预警系统，能够实现对异常温度的及时预警，提高生产安全性和设备可靠性。

3.优化lstm网络模型参数:针对光纤光栅温度数据的特点，对lstm网络模型参数进行优化，提高模型的预测精度和泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李欣,张文涛,王刚,等.基于长短期记忆网络和注意力机制的短期电力负荷预测[j].电力系统自动化,2021,45(17):104-112.

2.张宇,周文举,王怀光.基于堆叠长短期记忆网络的短期风电功率组合预测[j].电力系统自动化,2020,44(09):152-159.

3.王超,王守相,李文君,等.基于改进长短期记忆网络的锂电池剩余寿命预测[j].仪器仪表学报,2021,42(04):858-867.