基于TDLAS的痕量CO浓度检测系统及温压补偿

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

光学测量 | 更新时间：2025-09-01

- 基于TDLAS的痕量CO浓度检测系统及温压补偿
- Detection system of trace CO based on TDLAS and temperature and pressure compensation
- 光学技术 2018年44卷第1期页码：19-24
- 作者机构：
  
  1. 1:西安科技大学电气与控制工程学院
  2. 2:西安科技大学西安市煤炭火灾防治重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(51504186);陕西省科技攻关项目(2016GY-191)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.01.004
  中图分类号：
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
移动端阅览
杜京义, 殷聪, 王伟峰, 等. 基于TDLAS的痕量CO浓度检测系统及温压补偿[J]. 光学技术, 2018,44(1):19-24.

Detection system of trace CO based on TDLAS and temperature and pressure compensation[J]. 2018, 44(1): 19-24.
杜京义, 殷聪, 王伟峰, 等. 基于TDLAS的痕量CO浓度检测系统及温压补偿[J]. 光学技术, 2018,44(1):19-24. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.01.004.

Detection system of trace CO based on TDLAS and temperature and pressure compensation[J]. 2018, 44(1): 19-24. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.01.004.

利用可调谐二极管激光吸收光谱技术(TDLAS)实现气体高灵敏度

高精度的非接触式检测。为避免二次谐波信号随环境中温度和压强的改变导致实测出现较大误差

需对测得的气体浓度进行温压补偿。实验以2332nm波长作为CO的中心吸收波长

以质量分数125×10~(-6)

1001×10~(-6)

1701×10~(-6)的CO作为实验气体。提出了利用BP神经网络补偿模型

并采用遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)优化BP

修正受温压影响的标气浓度

并进行了仿真测试对比。实验结果表明

采用PSO优化BP补偿效果最好

修正后的CO浓度平均相对误差约为1.55%

有效提高了CO气体检测系统的精度。

浏览量

489

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于FC-DenseNets-BC神经网络的光学水印重建方法

基于机器视觉的刀具轮廓在线检测方法的研究

TDLAS波长调制压力测量法参数优化

基于自联想神经网络的可见光MIMO通信系统颜色检测

一种线阵CCD融合光栅尺的高精度尺寸测量新方法研究