在线气体分析仪中光谱数据处理算法的研究

发布时间:2017-07-04 07:02

  本文关键词:在线气体分析仪中光谱数据处理算法的研究


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【摘要】:随着我国经济快速发展和工业化程度的不断提高,空气污染、工业事故及能源短缺问题愈发凸显,因此实时准确地检测相关气体浓度,以便相关部门进行有效监测和控制生产过程,对于治理空气污染和提高安全生产具有重大意义和迫切需求。本文所研究课题来源于江苏天瑞仪器有限公司基于TDLAS技术的在线气体分析仪开发项目,致力于开发一款具有自主知识产权的实时在线气体检测系统。传统的气体检测方法往往需要花费大量的时间进行浓度分析,操作过程十分繁琐,且系统的稳定性和灵敏度并不理想,无法满足气体实时在线测量的性能要求。而可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)技术凭借其高精度、高灵敏度、强选择性、广适应性和快速响应等特点,已逐渐成为主流的气体在线检测技术,并被广泛地应用于多种测量场景。本论文作为气体检测的基础性研究,从光谱吸收原理出发,首先介绍了基于TDLAS技术的气体检测相关理论和两种基本测量方法,并提出了相应的TDLAS在线检测系统设计方案,简要分析了设计方案中的各部分组成及其功能。接着,着重阐述了TDLAS系统中光谱数据的预处理方法,主要为平滑和基线校正,重点论述了自适应重加权惩罚最小二乘算法的基线校正原理和性能,并将其与NLSA算法的预处理效果进行了比较。然后,深入探讨了TDLAS系统中光谱数据的重建及解析方法,并结合光谱检测原理和气体吸收线型的特点,提出了一种改进的LM算法(ALM)来进行光谱重建,该算法通过对搜索起点进行自动设置,实现了光谱数据的自适应快速重建,避免了传统LM算法对参数初始值敏感和无法跳出局部极值点而导致算法崩溃或结果错误的缺陷。并在此基础上,分别研究了针对直接吸收测量方式的非线性光谱解析方法(NLSA)和针对谐波检测方式的线性光谱解析方法(LSA),并通过大量的实验数据分析和验证了两种方法光谱解析效果的正确性和高效性。最后根据实际需要设计了一个配气系统以配置各种浓度的气体,并搭建了TDLAS系统的上位机软件监控平台。结合项目组内的硬件系统,以氧气为研究对象,在实验室环境下对不同浓度的氧气进行测量,并针对整个TDLAS系统分别进行了线性误差、输出波动、重复性等性能测试,并与国外TOLEDO气体分析仪的测量结果进行了对比。结果表明,本文所研究的光谱解析方法较之传统方法更加合理且更加准确高效,其光谱处理分析方法能够很好地实现在线检测系统的实时性、准确性和稳定性要求。
【关键词】:TDLAS技术 谐波检测 波长调制 光谱解析 在线气体分析
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TH83
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-11
  • 符号对照表11-13
  • 缩略语对照表13-16
  • 第一章 绪论16-22
  • 1.1 课题研究背景及意义16-17
  • 1.2 TDLAS技术特点17-18
  • 1.3 TDLAS技术研究现状18-20
  • 1.4 本文的主要研究内容20-22
  • 第二章 TDLAS技术基本原理及系统设计22-36
  • 2.1 光谱吸收原理22-28
  • 2.1.1 气体分子吸收理论22-24
  • 2.1.2 吸收线型24-26
  • 2.1.3 朗伯比尔定律26-28
  • 2.2 可调谐半导体激光吸收光谱技术28-33
  • 2.2.1 直接吸收测量28-29
  • 2.2.2 谐波检测测量29-33
  • 2.3 TDLAS技术气体检测系统设计33-35
  • 2.4 本章小结35-36
  • 第三章 TDLAS系统光谱数据预处理方法研究36-48
  • 3.1 平滑36-37
  • 3.2 基线校正37-39
  • 3.3 自适应重加权惩罚二乘去背景算法39-45
  • 3.3.1 基本原理40-43
  • 3.3.2 算法性能与分析43-45
  • 3.4 非线性光谱预处理算法45-47
  • 3.5 本章小结47-48
  • 第四章 TDLAS系统光谱信息解析方法的研究48-68
  • 4.1 几种常用的光谱重建算法48-49
  • 4.2 重建模型的评价指标49-50
  • 4.3 LM算法及其优化50-60
  • 4.3.1 理论基础50-53
  • 4.3.2 一种改进的LM算法53-56
  • 4.3.3 算法性能分析与讨论56-60
  • 4.4 光谱数据解析方法60-66
  • 4.4.1 非线性光谱解析方法60-63
  • 4.4.2 线性光谱解析方法63-66
  • 4.5 本章小结66-68
  • 第五章 系统测试与分析68-76
  • 5.1 整机测试系统简介68-71
  • 5.2 系统性能测试与分析71-73
  • 5.3 本章小结73-76
  • 第六章 结束语76-78
  • 6.1 主要内容与创新76-77
  • 6.2 不足与展望77-78
  • 参考文献78-82
  • 致谢82-84
  • 作者简介84-85

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