高精度光散射式气溶胶质量浓度测量系统研制

发布时间：2017-09-20 03:23

  本文关键词：高精度光散射式气溶胶质量浓度测量系统研制

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【摘要】：随着现代工业的快速发展,环境污染越来越严重,而气溶胶质量浓度是评价大气环境变化的重要参数,光散射法是在线非接触测量该参数的有效方法。光散射法包括颗粒群法和单粒子法,本文将以单粒子光散射法作为测量方法,对粒子散射光信号的采集处理及相对湿度的影响分析与修正做了详细的研究,具体工作如下：基于对颗粒电压信号的非均匀划分方式,设计了多通道信号采集电路,实现了对前端光学传感器输出信号的采集,通过FPGA和STM32的协同工作,结合气溶胶质量浓度的分形反演模型,完成了对颗粒物质量浓度的测量。实验结果表明：对于烟尘和空气样品,采用多通道信号采集电路给出的颗粒物电压信号幅度分布反演的质量浓度值与实际测量值吻合较好,拟合直线斜率与1的绝对差为0.034和0.016,相关系数高于0.999,四组实验平均相对误差均小于7.7%；而采用电压积分量反演的质量浓度平均相对误差则在18.7%以内。当环境相对湿度较高时,因颗粒具有吸湿性,其密度、折射率及形貌特征等物理性质发生变化,从而影响其散射光信号,此时若采用低湿度条件下系统的标定参数反演气溶胶质量浓度,将会降低其测量精度。因此,高湿度情况下必须对系统的标定参数进行修正,即确定标定参数与相对湿度之间的关系。本文首先基于Mie散射理论和实测资料给出的气溶胶颗粒粒径及折射率湿度增长模型,从理论上详细计算了相对湿度对球形颗粒散射光信号的影响。其次,采用粒子群优化的BP神经网络算法对高相对湿度下的质量浓度值进行补偿处理,实验表明神经网络算法对颗粒物湿度的影响具有补偿作用,有效修正了相对湿度引起的测量误差。本文对气溶胶质量浓度的测量研究正好符合国家当前对大气环境监测的实际需求,同时也使得基于单粒子光散射的质量浓度测量方法更加完善。
【关键词】：光散射 质量浓度 多通道设计 相对湿度 PSO-BP神经网络
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X84
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 绪论8-17
• 1.1 研究背景和意义8-9
• 1.2 气溶胶质量浓度的常用测量方法9-12
• 1.3 国内外光散射法研究现状12-14
• 1.4 本文研究内容和各章节安排14-17
• 第二章 单粒子光散射法测量浓度的原理17-26
• 2.1 测量系统17-22
• 2.1.1 光学传感器18-21
• 2.1.2 散射光信号采集处理系统21-22
• 2.2 气溶胶质量浓度的反演算法22-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第三章 气溶胶质量浓度测量系统的硬件设计26-40
• 3.1 系统的总体设计26-28
• 3.2 电压幅度甄别器电路与分通道测量28-31
• 3.3 多通道采集电路与外围电路31-34
• 3.4 微控制器与外围电路34-38
• 3.5 PCB布局布线的设计38-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第四章 气溶胶质量浓度测量系统的软件方案设计40-50
• 4.1 Quartus Ⅱ与FPGA的开发40-45
• 4.1.1 FPGA设计流程40-42
• 4.1.2 多通道脉冲计数器的Verilog语言设计42-44
• 4.1.3 FPGA实现的RAM的缓冲模块及接口模块44-45
• 4.2 Keil MDK与STM32开发45-49
• 4.2.1 STM32控制器程序设计46-47
• 4.2.2 FSMC与LCD显示设计47-49
• 4.2.3 RS232串口通信程序设计49
• 4.3 本章小结49-50
• 第五章 气溶胶质量浓度测量系统的信号处理分析50-58
• 5.1 气溶胶质量浓度的标定实验装置50-51
• 5.2 信号幅度分布反演浓度的标定实验51-52
• 5.3 实验测试结果52-57
• 5.4 本章小结57-58
• 第六章 基于神经网络的湿度补偿与性能分析58-84
• 6.1 球形颗粒的散射光通量计算58-62
• 6.2 气溶胶粒子粒径与折射率的湿度增长模型62-64
• 6.3 相对湿度对颗粒散射光信号的影响的数值计算64-70
• 6.4 基于PSO-BP神经网络算法的湿度补偿性能分析70-83
• 6.4.1 BP神经网络算法理论70-74
• 6.4.2 PSO优化的BP神经网络74-77
• 6.4.3 系统实验测试分析77-79
• 6.4.4 PSO-BP数据融合算法构建79-83
• 6.5 本章小结83-84
• 第七章 结论与展望84-86
• 7.1 结论84-85
• 7.2 展望85-86
• 参考文献86-92
• 致谢92-93
• 作者简介93-94

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