基于决策树与随机森林的光纤光栅振动信号的识别与分类文献综述

光纤光栅传感技术作为一种新兴的传感技术，具有灵敏度高、抗电磁干扰能力强、耐腐蚀等优点，在振动信号监测领域展现出巨大潜力。

振动信号识别与分类是故障诊断、结构健康监测等领域的关键技术，而决策树和随机森林作为两种常用的机器学习算法，为光纤光栅振动信号的智能识别与分类提供了新的思路。

本文首先介绍了光纤光栅传感技术和振动信号识别的基本概念，然后重点综述了近年来国内外基于决策树和随机森林的光纤光栅振动信号识别与分类研究现状，分析了不同方法的优缺点和适用场景。

最后，对该领域未来发展趋势进行了展望，指出深度学习、迁移学习等新兴技术的引入将进一步提高光纤光栅振动信号识别与分类的精度和效率。

关键词：光纤光栅；振动信号；识别与分类；决策树；随机森林

随着社会经济的快速发展和科学技术的不断进步，各种工程结构和机械设备日益趋于大型化、复杂化和智能化，随之而来的安全问题也愈发突出。

振动是工程结构和机械设备运行过程中最常见的现象之一，对其进行有效的监测和分析，对于及时发现潜在故障、保障设备安全运行、延长使用寿命具有重要意义。

光纤光栅(FiberBraggGrating,FBG)传感器作为一种新兴的光纤传感技术，具有体积小、重量轻、灵敏度高、抗电磁干扰能力强、耐腐蚀、易于复用等优点，近年来在振动信号监测领域得到越来越广泛的应用[1-3]。

光纤光栅传感器的工作原理是基于光纤布拉格反射，当宽带光源发出的光经过光纤光栅时，满足布拉格条件的特定波长光会被反射回来，形成窄带反射光谱。

当光纤光栅受到外界环境变化(如温度、应变、振动等)影响时，其反射光谱的中心波长会发生漂移，通过解调反射光谱的变化即可感知外界环境信息。