光纤光栅传感网络因其具有线性传感、波长编码、抗电磁干扰、耐腐蚀、高绝缘性、测量范围宽、便于复用组网等优点，成为当今传感领域最有价值的技术之一。光纤光栅传感网络的主要研究热点集中在传感解调技术、网络复用技术和交叉敏感处理技术这三个方面。目前该领域的研究方法大都是基于实验性的设计方法，而本课题关注到光纤光栅传感网络研究领域的许多问题都可以转化为优化问题。从优化角度出发，这些问题尚未得到系统地研究，而且这些优化问题都是一类离散的、不可导的非线性优化问题。因此，本课题提出采用进化计算方法来解决布拉格光纤光栅传感网络中的若干关键技术问题，主要包括光纤光栅传感网络中新型传感解调技术、基于重叠光谱的传感网络复用设计以及光纤光栅传感器横向应力与温度交叉敏感分离等方面。　　 1.基于进化计算的光纤光栅传感网络传感解调技术:　　 针对波分复用的光纤光栅传感网络的波长检测问题，本文对布拉格波长检测的优化模型进行了分析和讨论，详细剖析了优化模型的搜索空间特点，并在此基础上设计了交换算子，实验表明交换算子能够极大的改善解调算法的效率。　　 接着本文利用传输矩阵理论研究了串联光纤光栅传感网络的解调问题，建立了串联光纤光栅传感网络解调的优化模型;在对搜索空间充分认知的基础上，设计了具有交换算子的差分进化算法对模型进行求解，算法误差控制在0.2pm以内。　　 最后为解决大规模光纤光栅传感网络传感解调中使用进化计算方法存在的效率问题，本文提出将传感解调问题视为回归问题，用最小二乘支持向量回归机建立波长检测的回归模型，可以直接得到一个低精度的初始解，再利用进化算法中的粒子群算法快速搜索到高精度的解，最终解决了进化计算全局搜索的收敛速度问题，提高了进化计算在大规模光纤光栅传感网络的解调效率。　　 2.基于进化计算的光纤光栅传感网络复用设计:　　 现有波分复用的光纤光栅传感网络受传统解调技术所限，要求网络中各光纤光栅传感器工作区域互不重叠，从而导致网络复用瓶颈。针对这个问题，本文提出设计一种允许工作区域重叠的光纤光栅传感网络。主要运用帕累托多目标优化理论，建立基于带宽重叠技术的光纤光栅传感网络优化模型，目标是以最小的光谱重叠程度换取光源带宽资源的最大节约。　　 文中分别采用NSGA-Ⅱ和SPEA2两种多目标进化计算算法来进行优化模型求解，得到了不同规模光纤光栅传感网络的帕累托最优解集，并分析对比了这两种方法在该多目标优化问题上的优缺点。　　 本文所求解出的帕累托最优解集是一系列最优的解决方案，给工程人员提供了多种合理的配置方案。为了进一步切合具体工程实践需要，本文对所设计出来的配置方案进行了误差实验，并讨论了在帕累托最优解集中如何选取合适权衡方案的依据和方法。最终选取出来的配置方案能够节约至少38％的光源带宽资源，同时对测量误差几乎不产生影响，具有较高的实用价值。　　 3.基于进化计算的光纤光栅传感网络交感处理:　　 针对光纤光栅受到横向应力和温度交叉敏感的问题，本文分析了两种不同的横向应力对光纤光栅的作用:横向均匀应力和横向局部应力。分别针对这两种应力与温度不同的交感特性，建立相应的优化模型;从光谱重构的角度入手，运用系统辨识的方法，将温度和应力作为辨识参量进行设计，再通过传感原理构造一个理论的反射光谱，从而建立了一个基于理论构造光谱和采样光谱差异度的辨识模型。　　 进而针对这个特定的光纤光栅对横向应力和温度交叉敏感辨识模型，提出了一种基于内分泌调节的免疫网络算法。与差分进化算法相比，该算法对这种优化模型具有更强的搜索能力，求解得到的结果具有很高的辨识精度，能够满足横向应力和温度同时测量的需要。　　 综上所述，本课题基于自动化学科理论，涉及物理学、电子学、通讯学等交叉学科的研究，主要采用进化计算以及智能优化中的分析方法和技术手段解决光纤传感技术中涉及传感解调、网络复用、交感处理的优化问题。其目标是让光纤传感技术向智能化方向发展，实现更灵活、更智能、成本低廉的传感网络系统。