基于机器学习训练的亚皮米可调谐混合III-V/SiN激光器的光纤布拉格光栅声学传感系统
光学
2026-06-24 v1 系统与控制
摘要
分布式声发射（AE）传感对于结构退化的早期检测至关重要，然而传统的电传感器难以扩展，基于光纤的方法则受限于询问复杂性和分辨率。在此，我们报告了一种智能光纤布拉格光栅（FBG）传感系统，该系统由机器学习（ML）训练的混合III-V/SiN可调谐激光器实现，可实现均匀、无跳模、亚皮米级的波长控制。使用有监督的梯度下降算法来学习基于Vernier的外腔激光器的非线性电热调谐空间，实现分辨率<0.1 pm、功率变化<0.5 dB的连续调谐。这种能力允许精确对准FBG反射斜率，以实现高灵敏度声学检测。我们展示了一个四激光器询问系统，监测分布在多个金属结构上的16个FBG传感器，工作波长跨度达35 nm。该系统自主识别传感器谐振，动态跟踪光谱偏移，并响应局部声学事件重新配置询问波长。使用铅笔芯断裂测试作为校准的AE源，我们展示了同步多通道检测和自适应空间定位。窄线宽（<10 kHz）、宽调谐范围和ML驱动的校准相结合，实现了稳健、可扩展和高分辨率的传感。该方法为用于实时结构健康监测的全自主分布式光子传感网络铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2606.26306,
title = {Fiber Bragg grating-based acoustic sensing system enabled by ML-trained, sub-picometer-tunable hybrid III-V/SiN lasers},
author = {Prabhav Gaur and Premanand Chandramani and Mohammed Alshamari and Yufei Chu and Abu Mitul and John Simons and Ibrahim G. Yayla and Ming Han and Ashok V. Krishnamoorthy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2606.26306},
year = {2026}
}