[发明专利]紫外激光诱导磷光成像同步测速和测温方法及系统在审
申请号: | 201510179114.1 | 申请日: | 2015-04-15 |
公开(公告)号: | CN104807501A | 公开(公告)日: | 2015-07-29 |
发明(设计)人: | 陈方;刘洪 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | G01D21/02 | 分类号: | G01D21/02 |
代理公司: | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人: | 郭国中;樊昕 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 紫外 激光 诱导 磷光 成像 同步 测速 测温 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及的是复杂流动、传热和燃烧测试技术,特别涉及在高速高温环境下磷光示踪粒子的运动轨迹、位移和速度场以及对应的温度场等多物理场信息的同步测试方法及其试验系统。
背景技术
激光诊断技术已经广泛应用于湍流流动、传热及其燃烧过程的分析,而湍流和化学反应之间存在强相互作用,非常需要速度和其他标量的多参数同步测量。随着激光器和相机等关键设备技术水平的发展,跨帧成像开始成为可能,促进了对流动和标量场高分辨率的同步测量的技术需求。但是,高时空分辨率的激光和成像设备经济成本高,现有测量技术的测试能力和应用范围上还存在一定的局限性,难以满足速度和温度等多物理场参数的同步测量需求。
与常用的激光诱导荧光技术相比,激光诱导磷光具有以下特点:波长长、寿命长,磷光寿命和辐射强度对重原子和顺磁性离子敏感。荧光往往只有纳秒-微秒范围的寿命,而磷光由单基态向多激发态转变过程的持续时间可以达到微秒-亚秒级。但是,能产生磷光的物质种类很少,磷光分析在应用上还远不及荧光分析普遍,而且燃烧测量时需在高温下进行。因此,除了极少数大分子燃烧产物或添加物之外,在气态流场中添加固态耐高温磷光粒子已经成为燃烧火焰和发动机测温技术发展的必然趋势。这些磷光示踪粒子可用于温度和速度测量,这些材料敏感度范围宽、发射光明显、利于空间和时间背景滤波。还可以作为示踪粒子测量速度场,这种特性明显优于激光诱导荧光技术,因为激光诱导荧光技术中组份荧光极大依赖于未知的当地气体构成。
磷光示踪粒子要满足一定的要求:具有良好的光散射性、能够很好地跟随流体流动、易于生成、无磨蚀、无腐蚀、无毒、不挥发或蒸发得慢、清洁、化学性质稳定、便宜。除了具有高温稳定性、不参与化学反应,最重要的是能够跟随流体流动以及具有良好的光散射性,即示踪粒子和流体之间的相对运动尽可能小,且能够充分散射照明光便于成像系统成像。在湍流气相测量中,时间分辨率必须足以捕捉到关注尺度的脉动变化,限制瞬态测量的积分时间,示踪粒子必须保证高速流动中的跟随性和运动响应特性,粒径应该保持在纳米量级大小。而微粒示踪粒子易于潮结和聚团,目前常用的粒子布撒装置都很难满足在高速气流中实现粒子均匀布撒的需要。
在图像处理算法上,基于磷光衰减寿命周期的的比分法相比于常用的双色法,对温度变化更为敏感,而且测量原理简单直接,仅需要1台相机,可以用适用于大范围温度测量。而且双色法必须采用2台相机采集不同发射波长的磷光图像,成本高昂。另外,目前还没有合适的算法分析2幅图像示踪粒子磷光光强之间的相关性,以确定示踪粒子的运动轨迹、位移以及它们之间随时间历程的相关信息。
发明内容
本发明针对上述现有技术中存在的技术问题,提供一种紫外激光诱导磷光成像同步测速和测温方法及系统,结合当前硬件设备和分析方法的发展水平,基于磷光光强衰减周期大小随温度变化的特性,从一个全新的角度提出高分辨率、多参数同步的激光诊断方法和图像处理算法,适用于大范围速度和温度测量,测量速度可以达到1000m/s、温度范围可以达到2000K。具有高精度、高信号产生率、无碰撞猝灭现象、无多普勒加宽效应等特点。本发明提供的测试系统,操作简单、经济成本低且具有高时间分辨能力,将进一步推动激光成像技术在复杂流动、传热和燃烧研究中的发展,特别是高精度高分辨率的多物理场定量化测试技术的实现。
为达到上述目的,本发明是通过以下技术方案实现的:
一种紫外激光诱导磷光成像同步测速和测温方法,利用磷光的长时间衰减特性和温度敏感特性,采用图像互相关算法和磷光光强衰减比分法形成高精度的图像处理算法,通过分析测试区域中均匀分布的磷光示踪粒子受紫外激光激发而形成的磷光灰度图像,计算磷光示踪粒子表征的运动轨迹、位移和速度场以及对应的温度场等多物理场信息。
所述图像互相关算法是利用自适应步长和大规模并行算法对磷光灰度图像进行非线性信号分析和分级渐进分析,快速实现一个激光脉冲周期内2幅图像之间的高精度匹配,计算磷光示踪粒子表征的速度场及其互相关信息。
所述非线性信号分析和分级渐进算法,用于确定时间序列磷光灰度图像之间的互相关性。首先,采用非线性信号分析方法对磷光灰度图像进行特征提取与量化;其次,通过抗噪声干扰能力强的归一化算法处理时间相关的2幅图像;最后,设计自适应步长的分级渐进互相关分析过程,采用大规模并行直至确定示踪粒子之间的最优互相关性。
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