激光线宽分析和过/安装算法,用于改进的基于TDLAS的光气体传感器
Chen Tong1, Chaotan Sima1,2, Muqi Chen1
1Next Generation Internet Access National Engineering Research Center, School of Optical and Electronic Information, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|June 10, 2023
概括
这项研究介绍了一种先进的可调节二极管激光吸收光谱 (TDLAS) 系统. 它通过分析激光线宽和采用新的过和神经网络拟合算法来提高气体传感精度.
科学领域:
- 光学工程是指光学工程.
- 频谱学是一种光谱学.
- 分析化学 分析化学
背景情况:
- 可调节二极管激光吸收光谱 (TDLAS) 对于实时微量气体监测至关重要.
- 现有的TDLAS系统面临着噪音和安装精度的挑战.
- 优化TDLAS性能对于可靠的现场测量至关重要.
研究的目的:
- 提出并演示基于TDLAS的先进光学气体传感系统.
- 为了提高TDLAS测量的精度和降低噪音.
- 为了提高气体度检测的适配精度.
主要方法:
- 将激光线宽分析纳入TDLAS波检测模型.
- 开发一种适应性的变化模式分解-萨维茨基-戈莱 (VMD-SG) 过算法,用于降低噪声.
- 辐射基函数 (RBF) 神经网络的应用,以改进数据的拟合.
主要成果:
- 该VMD-SG过器将背景噪声变异减少约31%,信号动减少12.5%.
- 该RBF神经网络实现了增强的适配精度,绝对误差低于50 ppmv (0.6%) 的甲高达8000 ppmv.
- 该系统与传统的线性装配和最小方形方法相比,表现出更高的性能.
结论:
- 提出的先进的TDLAS系统显著提高了气体传感精度和降低噪音.
- 激光线宽分析,VMD-SG过和RBF神经网络的整合提供了一个强大的解决方案.
- 这种技术与现有的TDLAS传感器通用兼容,可实现无硬件优化.
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