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基于可调谐激光光谱的矿井瓦斯气体传感系统的研究
作 者: 邓广福
导 师: 刘光达
学 校: 吉林大学
专 业: 测试计量技术及仪器
关键词: 瓦斯浓度检测 谐波检测 信号提取 分段线性插值 浓度预测
分类号: TP274.4
类 型: 博士论文
年 份: 2008年
下 载: 630次
引 用: 3次
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内容摘要
现有的瓦斯传感器一般只能实现单点检测,检测范围窄,仅提供当前数据。为了解决这些问题,检测区域内瓦斯的平均浓度,提高检测范围,预测未来的瓦斯浓度,本文对开放长光路的可调谐激光光谱瓦斯气体检测技术进行研究,建立瓦斯浓度的检测和预测系统。主要研究内容如下:分析洛仑兹线型下的谐波信号,推导线型函数的谐波表达式,分析谐波与调制幅度的关系,以及各次谐波之间的关系;分析剩余幅度调制和光学干涉对谐波的影响,推导剩余幅度调制和光学干涉引起的背景信号的表达式,并提出相应的抑制方法;改进遥测式瓦斯传感器的光路结构和气体光谱吸收线的扫描方式,设计前置放大电路和CAN总线接口;研究谐波信号的提取方法,研制适用于瓦斯检测的数字锁定放大器,采用自适应小波阈值滤波技术对谐波进一步消噪;分析采用线性函数近似朗伯-比尔表达式产生的问题,提出采用分段线性插值函数予以解决;建立瓦斯浓度的预测模型,给出网络结构、网络参数及隐含层节点数的确定方法;对各模块性能及系统总体性能进行测试。
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全文目录
提要 4-9 第1章 绪论 9-19 1.1 研究背景及意义 9-10 1.2 我国煤矿瓦斯治理存在的问题 10-11 1.2.1 自然条件及开采过程存在的问题 10 1.2.2 瓦斯气体检测技术存在的问题 10-11 1.3 光谱吸收瓦斯气体检测技术 11-16 1.3.1 单波长光谱吸收法 11-12 1.3.2 差分光谱吸收法 12-13 1.3.3 窄带光谱吸收法 13-15 1.3.4 频率调制光谱吸收法 15-16 1.4 主要研究内容及组织结构 16-19 第2章 可调谐激光光谱谐波检测技术研究 19-31 2.1 引言 19-20 2.2 谐波检测理论 20-21 2.2.1 波长调制和频率调制 20 2.2.2 谐波检测的原理 20-21 2.3 线型函数的谐波信号 21-25 2.3.1 谐波表达式 21-23 2.3.2 谐波分析 23-25 2.4 剩余幅度调制 25-28 2.5 干涉信号 28-30 2.6 本章小结 30-31 第3章 光电检测及接口电路设计 31-49 3.1 引言 31-32 3.2 系统总体设计 32-34 3.2.1 瓦斯气体吸收线的选择 32-33 3.2.2 系统总体结构 33-34 3.3 半导体激光器的驱动及调制 34-37 3.3.1 半导体激光器的驱动 35-36 3.3.2 半导体激光器的调制 36-37 3.4 光电探测及前置放大电路 37-41 3.4.1 电路结构 37-39 3.4.2 前置放大电路设计 39-40 3.4.3 噪声分析 40-41 3.5 CAN 总线通信接口 41-47 3.5.1 监测系统的总体结构 42 3.5.2 用户协议的制定 42-44 3.5.3 CAN 节点的实现 44-45 3.5.4 RS232-CAN 协议转换器的实现 45-47 3.6 本章小结 47-49 第4章 谐波信号的提取及消噪 49-81 4.1 引言 49-50 4.2 谐波信号的提取 50-55 4.2.1 相关检测的基本原理 50-51 4.2.2 整周期正交采样法 51-52 4.2.3 频率偏差的影响 52-53 4.2.4 谐波信号的相关检测 53-55 4.3 数字锁定放大器设计 55-61 4.3.1 总体结构 55 4.3.2 调制信号产生电路 55-57 4.3.3 程控放大电路 57-58 4.3.4 滤波电路 58-60 4.3.5 数据采集电路 60-61 4.4 谐波信号的消噪 61-67 4.4.1 消噪的原理 61-63 4.4.2 消噪的方法 63-64 4.4.3 消噪的过程 64-67 4.5 谐波信号提取及消噪的性能测试 67-79 4.5.1 调制信号产生电路的性能测试 67-68 4.5.2 滤波电路的性能测试 68-71 4.5.3 数据采集电路的性能测试 71-72 4.5.4 锁定放大器的总体性能测试 72-74 4.5.5 消噪的性能测试 74-79 4.6 本章小结 79-81 第5章 谐波信号处理及系统总体性能测试 81-105 5.1 引言 81 5.2 谐波信号处理 81-91 5.2.1 谐波比值检测方法 81-84 5.2.2 线性近似产生的问题 84-86 5.2.3 分段线性插值方法 86-88 5.2.4 比例系数的标定 88-91 5.3 测试条件 91-92 5.4 精度、线性度及量程测试 92-98 5.5 重复性测试 98-99 5.6 检出限测试 99-103 5.7 本章小结 103-105 第6章 基于BP 神经网络的瓦斯浓度预测 105-121 6.1 引言 105-106 6.2 BP 神经网络的基本结构 106-107 6.3 瓦斯浓度预测模型的建立 107-110 6.3.1 网络结构 107-110 6.3.2 传递函数 110 6.3.3 权值初始值 110 6.3.4 期望误差 110 6.4 瓦斯浓度预测模型的训练 110-116 6.4.1 训练数据的准备 110-114 6.4.2 训练方法及过程 114-116 6.5 训练结果及性能测试 116-119 6.6 本章小结 119-121 第7章 全文总结 121-127 7.1 研究工作总结 121-123 7.2 创新性工作 123-124 7.3 主要不足及进一步工作建议 124-127 参考文献 127-139 攻博期间发表的学术论文 139-140 摘要 140-144 ABSTRACT 144-150 致谢 150
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 数据处理、数据处理系统 > 集中检测与巡回检测系统
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