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一氧化碳(CO)和甲烷(CH4)是大气中主要的污染性气体,而且二者都属于易燃易爆气体。一氧化碳和甲烷浓度检测在人民生产生活各个领域都具有重要意义。因此,本文开展了VCSEL型CO和CH4双组分TDLAS气体检测系统的研究。针对双组分气体检测,提出了一种双波长分时扫描式自主校正检测技术,消除了光信号的交叉干扰,实现了单信号环路对双组分气体的高精度检测;针对VCSEL激光器工作温度稳定性要求高和阈值电流低等工作特性,设计了高精度温控电路和精密电流驱动电路;针对双组分气体光电探测器信号幅值不同的特点,设计了偏压和增益数控可调的光信号采集处理电路。本系统进行了整体性能测试,稳定性较好。 相似文献
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针对多组分TDLAS激光气体检测系统的需求,本文设计了一种用于多组分气体(CO2,CO,CH4)检测的网络化数据处理系统。基于IMX6和嵌入式Linux系统开发数据处理程序,获取TDLAS检测模块的多组分气体检测数据并对其进行分类,分别计算出各成分气体的浓度用于显示和用户交互,同时将检测结果通过TCP协议发送到PC端的服务器程序中实现数据网络化,便于数据存储和后续处理。本系统集成度高,体积小,便于移动布置,可以推广到各种需要进行数据处理的TDLAS气体检测系统中。 相似文献
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随着全球变暖日益严重,精准检测CO2浓度具有重要的研究意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有高灵敏度、高分辨率等特点,被广泛应用于气体检测领域。为进一步提升TDLAS气体检测技术的检测精度,本文提出一种基于深度学习的原位激光二氧化碳检测系统。该系统采用BP神经网络算法反演CO2浓度,补偿了温度压强对气体浓度反演的影响,提升了检测精度;采用无线通信模块,通过MQTT协议将检测的CO2数据上传至OneNET云平台,实现了CO2浓度的原位检测。经测试,该系统可以快速、稳定的处理数据,并且适配于其他气体检测系统。 相似文献
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以CO2为主的温室气体排放使得全球变暖,严重影响生态环境,2021年习近平主席在二十国集团领导人峰会上提出“中国将力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”,因此精确检测CO2气体浓度具有重要研究意义。由于CO2气体吸收谱线的展宽受到气体压力、温度等因素影响,导致TDLAS气体检测系统测量结果误差增大,因此本文结合HITRAN数据库仿真,提出了基于BP神经网络深度学习的CO2浓度反演算法和嵌入式实现方法,实现了对气体浓度的补偿,为嵌入式浓度反演算法设计提供理论依据。该算法可以移植到STM32F407中,经过测试,气体浓度的检测误差小,有效提升了气体检测精度,此方法同样适用于TDLAS型的其他气体检测应用场景中。 相似文献
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人体呼气检测是一种便捷有效的临床诊断手段,通过检测人体呼出气体中CH4浓度能够实现消化科、内分泌科等领域的疾病的无损检测。使用TDLAS技术进行人体呼气检测是一种精确、便捷的检测方法。针对TDLAS型CH4气体检测系统,本文设计了基于FPGA的激光器温控系统。系统选用XC6SLX25为主控芯片,主控制器通过模数转换芯片AD7691实时获取激光器的温度,将实际温度与设定温度进行数字PID运算后,改变数模转换电路输出的电压控制TEC驱动芯片AND8835实现对激光器温度的控制。经过试验测试,该温控系统可以高效、精确、快速的对激光器进行温度控制,控温精度达到±0.01℃。 相似文献
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